최근 IT 산업은 국방, 항공, 자동차, 의료와 같은 전통 산업분야와 서로 융합하는 추세이다. 그러므로 시스템의 하드웨어를 주로 담당하는 임베디드 소프트웨어는 높은 신뢰성, 가용성, 유지보수성이 보장되어야 한다. 이를 위해 최근 COTS (Commercial Off The Shelf) 하드웨어 컴포넌트 기반 임베디드 소프트웨어를 개발하는 추세이다. 그러나 이러한 개발방법에는 일반적 소프트웨어 결함 외에 하드웨어와의 상호작용에 기인하는 결함이 추가적으로 발생할 수 있다. 이를 연동결함(Linkage Fault)라고 정의한다. 이는 발생 빈도가 낮음에도 불구하고 전체 시스템의 중단을 야기할 정도로 위험하다. 본 논문에서는 COTS 하드웨어 컴포넌트 기반 임베디드 소프트웨어 개발 시 이러한 연동결함의 발생을 고려한 신뢰성 모델을 제안한다. 또한 제안된 모델의 타당성을 분석하기 위해 베이지안 분석과 마코프 체인 몬테카를로 방법으로 계산한 베이즈 요인을 이용한다. 끝으로 IT 융합 분야의 실제 데이터를 활용하여 제안된 모델의 이론적 결과를 뒷받침한다.
최근 모바일 환경의 다양한 센서 정보를 이용한 상황인지 서비스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 및 웨어러블 센서 데이터를 사용해 다양한 맥락에서 나타날 수 있는 사용자의 식사상황을 효과적으로 인식할 수 있는 확률모델을 제안한다. 식사행위와 관련된 상황들을 체계적으로 모델링하기 위해 행위이론의 4가지 행위 요소 및 육하원칙의 5가지 구성 요소들을 모바일 및 웨어러블의 저수준 센서 데이터로 추론 가능한 범위에 맞게 통합하여 인식모델을 구축하고, 트리구조의 베이지안 네트워크 모델링 방식을 사용하여 인식의 경량화를 시도하였다. 제안하는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 1주일간 다양한 배경의 4명 사용자로부터 식사상황 및 일상생활에 대한 383분의 데이터를 수집하였다. 실험결과 기존의 대표적인 분류기들과 비교하여 상대적으로 우수한 인식률(93.21%)이 도출되는 것을 확인하였다. 또한 실제 시나리오를 통한 내부 분석을 수행하여 인식에 사용되는 각 요소들의 유용성을 검증하였다.
본 연구는 한국의 천연가스시장에 경쟁을 도입하는 정책이 사회후생에 미치는 영향을 이론적으로 분석하였다. 기존의 독점기업은 천연가스의 저장/운송을 위한 필수설비를 보유하고 있으나, 경쟁도입을 위해 신규기업 진입 시 필수설비를 공유해야 하는 의무를 지게 되었다. 독점기업이 천연가스의 가격과 필수설비 접속료를 자유롭게 설정할 수 있는 경우, 신규기업의 진입은 사회후생을 증가시킬 뿐만 아니라 독점기업의 이윤도 증가시킨다. 그러나 정부가 가격규제를 시행하는 경우, 설비 운용비용에 대한 정보의 비대칭성이 있는지의 여부에 따라 사회후생이 결정된다. 정부가 완전한 정보를 가지고 있는 경우에는 사회후생을 극대화하는 선택을 쉽게 유도할 수 있으나, 그렇지 않은 경우 정부는 불완전한 정보를 바탕으로 가격규제를 시행하게 된다. 본 연구에서는 정부와 기업들의 의사결정을 베이지안 게임을 통해 분석하여, 완전 베이지안 균형 아래서 독점기업이 공개하는 정보의 양에 따라 사회후생이 어떻게 변화하는지 살펴보았다.
정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.
The debris slope landforms which are existent in Korean mountains is generally on the steep slopes and mostly covered by vegetation, it is difficult to investigate the landform. Therefore a scientific method is required to come up with an effective field investigation plan. For this purpose, the use of Remote Sensing and GIS technologies for a spatial analysis is essential. This study has extracted the potential area of debrisslope landform formation using Fuzzy set and Bayesian Predictive Discriminate Model as mathematical data integration methods. The first step was to obtain information about debris locations and their related factors. This information was verified through field investigation and then used to build a database. In the second step, the map that zoning the study area based on the degree of debris formation possibility was generated using two modeling methods, and then cross validation technique was applied. In order to quantitatively analyze the accuracy of two modeling methods, the calculated potential rate of debrisformation within the study area was evaluated by plotting SRC(Success Rate Curve) and calculating AUC(Area Under the Curve). As a result, the prediction accuracy of Fuzzy set model wes 83.1% and Bayesian Predictive Discriminate Model wes 84.9%. It showed that two models are accurate and reliable and can contribute to efficient field investigation and debris landform management.
디지털 컴퓨터와 정보처리기술의 급속한 발전과 함께 산업계 전반적으로 아날로그 기술은 쇠퇴하고 디지털 기술로 전환되고 있다. 심지어 안전-필수 기능을 담당하는 원자력발전소의 계측제어시스템에서도 제한적으로 디지털 기술을 채택하여 사용하기 시작했다. 지금까지 소프트웨어의 신뢰도의 정량화에 대한 연구는 많이 이루어져 왔으나 소프트웨어가 가지는 특수성 때문에 연구결과에 대해 전문가들의 동의를 얻지 못하고 있는 상태이다. 원자력발전소에서는 확률적 안전성 평가(PSA)를 수행할 때 소프트웨어의 실패에 기인한 위험은 무시하고 있다. 하지만, 소프트웨어를 기반으로 한 디지털 시스템의 사용이 점점 늘어남에 따라 소프트웨어 신뢰도에 대한 정량화가 점점 더 요구되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 실패모드를 정의하고 해당 실패모드에 의해 사고가 발생할 확률을 베이지안 통계이론을 이용하여 정량화하였다.
본 연구는 2005년, 2006년 대학수학능력시험 직업탐구영역의 "컴퓨터 일반" 문항을 질적 연구와 양적연구로 분석하였다. 질적 연구로 내용 타당도 검사를 실시하고, 양적연구로 2-모수 문항 반응 모형에 근거한 베이지안(Bayesian) 1.0을 이용하여 문항의 난이도 및 변별도를 측정하였으며 고전검사이론 프로그램인 테스트안(Testan) 1.0을 이용하여 문항의 신뢰도 및 오답지를 분석하였다. "컴퓨터 일반" 영역의 문항들을 분석하여 문항의 질을 높이고 난이도의 정확한 예측을 하여 보다 신뢰도와 변별력 있는 문항을 개발하기 위한 자료로 제시하고자 한다.
본 논문에서는 집단 약동/약력학 모형 추정을 위한 다양한 추정방법들을 이론적으로 비교, 분석하였다. 특히 확률적 표본을 이용한 방법들인 IMP, IMPMAP, SAEM 방법과 베이지안 방법의 이론적 배경과 이들의 성능을 자세히 살펴보고, 기존의 선형근사를 이용한 FO, FOCE 등의 방법과 비교 분석하였다. 확률적 표본을 이용한 추정방법들이 추정에 많은 시간이 소요된다는 문제점을 개선하기 위하여 좀 더 좋은 초기치를 찾는 방안으로 상대적으로 짧은 시간에 정확한 추정치를 계산해주는 ITS 방법을 이용하였다.
데이터 마이닝은 특정분야에서만 관심을 갖는 분야가 아니라 현재 우리주변 여러 분야에서 많이 사용되고 응용되고 있다. 수많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에 실행 가능한 정보를 예측하여 추출해 내고 추후에 의사 결정에 이용하는 과정을 말한다. 따라서 데이터를 다양한 관점으로 해석하기 위해 데이터를 변환할 수 있다. 의료분야에서의 예를 들면 간단한 질환도 분석의 결과에서 큰 차이를 발견할 수 있다. 유방암에 관련된 속성들에 대해 베이즈 이론을 적용하여 유방암 발병 확률을 예측한다. 이를 통하여 과거 환자진찰 데이터로 얻은 자료를 적용하여 증거기반의 의료서비스를 제공하며, 또한 진찰결과에 대한 신빙성을 증가시킬 수 있다.
최근 KRLS-T라고 하는 커널 기반의 RLS 알고리즘이 제안되었다. 이 알고리즘은 비정재 환경에서 베이지안 이론에 기반한 망각 기저를 사용하고 있다. 이런 망각 기저의 핵심은 고정 망각인자를 사용하는 것이다. 그러나 실제 환경에서는 시스템의 비정재 정도까지도 시변인 경우가 많다. 이 경우 고정 망각인자로는 시스템의 바른 추정이 불가하다. 본 논문에서는 가변 망각인자를 사용한 KRLS-T를 제안한다. 그리고 모의 실험에서 가변 망각인자를 가진 KRLS-T가 시변 시스템의 추정에 더 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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