• 제목/요약/키워드: 베이지안 확률기법

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베이지안 기법에 근거한 선박사고 발생 확률 계산에 관한 연구

  • 임정빈
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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    • pp.65-67
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    • 2007
  • 기존 선박사고 자료를 이용하여 향후 발생 가능한 선박사고의 확률을 계산하기 위한 이론과 프로그램 및 실험결과를 나타낸다. 기본적으로 베이지안 기법을 적용하여 다양한 사고의 원인과 결과 사이에 발생하는 인과관계를 통계적 기법으로 다양한 사고들이 발생할 수 있는 사고 확률을 계산하였다. 계산을 위하여 프로그램을 개발하고, 이 프로그램을 이용하여 제안한 방법의 유용성을 검증하였다.

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베이지안 확률을 적용한 기계학습 기반 다중 결함 위치 식별 기법 (Machine Learning-based Multiple Fault Localization with Bayesian Probability)

  • 송지현;김정호;이은석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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    • pp.151-154
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    • 2017
  • 소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.

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확률론적 위험도평가를 위한 베이지안 기반의 파손확률 추정 모델링 연구 (A Study on the Modeling of PoF Estimation for Probabilistic Risk Assessment based on Bayesian Method)

  • 김근원;신대한;최주호;신기수
    • 한국항공우주학회지
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    • 제41권8호
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    • pp.619-624
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    • 2013
  • 확률론적 수명예측은 파라미터들의 불확실성에 대하여 확률론적인 요소를 적용한다. 따라서 기존의 결정론적 수명해석 기법에 확률론적 기법을 적용하기 위해서는 파손확률을 이용한 위험도 평가가 필요하다. 본 연구에서는 항공기 구조물의 확률론적 위험도평가를 수행하기 위하여 파손확률 추정 모델링 기법을 연구하였다. 이를 위해 파라미터들의 확률론적 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 베이지안 기법을 이용하여 파손확률을 모델링하고 실험 데이터를 이용하여 검증하였다. 연구결과 베이지안 기반의 파손확률 추정 모델링은 정량적인 파손확률을 계산하고 확률론적 위험도평가를 효과적으로 수행할 수 있음을 입증하였다.

베이지안 기법을 이용한 댐 운영 전후 유출 특성 평가 (Evaluation of the Runoff Characteristics due to the Dam Operations Using Bayesian Theorem)

  • 나우영;정진웅;김소은;유철상
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.109-109
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    • 2020
  • 본 연구에서는 댐 운영 전과 후의 유출 특성 변화를 평가하는 데 베이지안 기법을 이용하였다. ROM과 같은 댐 운영은 자연유량(유입량)에 대해 주어진 방법을 적용하여 수행하는 일종의 조정(수정) 과정이다. 이 과정은 무작위 변량에 해당하는 유입량을 대상으로 하며, 그 과정의 결과로 역시 유출량이라는 무작위 변량이 생성된다. 기 확정된 또는 고정된 조정(수정) 과정은 일정한 함수로 표현 가능하다. 결과적으로 이 과정은 사전확률에 우도함수를 적용하여 사후확률을 유도하는 것과 같다. 즉, 베이지안 기법의 적용과정과 다르지 않다. ROM으로는 일정률, 일정량, 일정률-일정량 ROM(Rigid ROM) 세 가지를 고려하였다. 각 ROM별 방류 특성을 고려하여 우도함수를 결정하면, 베이지안 기법을 적용하여 사후분포, 즉, 방률량의 분포함수를 유도할 수 있다. 베이지안 기법을 적용하여 유도된 결과는 ROM을 적용하여 직접 모의한 결과와 비교함으로써 검증된다. 본 연구에서는 대상 댐으로 안동댐을 선정하였으며, 안동댐에서 관측된 2010년부터 2019년까지의 10년치 유입량 자료를 이용하였다. 즉, 2010년부터 2019년까지의 안동댐 유입량 자료는 댐 운영 이전의 유출특성을 대변하고, 모의된 유출량은 댐 운영 이후의 유출특성을 대변한다.

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장면 인식 성능 향상을 위한 베이지안 확률 및 증거의 결합 (Bayesian Probability and Evidence Combination For Improving Scene Recognition Performance)

  • 황금성;박한샘;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.634-636
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    • 2005
  • 지능형 로봇 기술이 발전하면서 영상에서 장면을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있으며, 최근에는 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있는 확률적 접근 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 확률적 모델링이 가능한 베이지안 네트워크(BN)를 이용해서 장면 인식 추론 모듈을 설계하고, 실제 환경에서 얻어진 증거 및 베이지안 추론 결과를 결합하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 영상 정보는 시간에 대해 연속성을 가지고 있기 때문에, 증거 정보와 베이지안 추론 결과들을 적절히 결합하면 더 좋은 결과를 예상할 수 있으며, 본 논문에서는 확신 요소(Certainty Factor: CF) 분석에 의한 결합 방법을 사용하였다. 성능 평가 실험을 위해서 SET (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 물체 인식 처리를 수행하고, 여기서 얻어진 데이터를 베이지안 추론의 증거로 사용하였으며, 전문가의 CF 값 정의에 의한 베이지안 네트워크 설계 방법을 이용하였다.

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베이지안 확률기법을 이용한 당량비 오차분석에 관한 연구 (Error Analysis of Equivalence Ratio using Bayesian Statistics)

  • 안중기;박익수;이호일
    • 한국추진공학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.131-137
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    • 2018
  • 엔진 당량비의 제어오차가 요구범위를 불만족할 확률을 분석하였다. 당량비의 제어오차는 무작위 불확실요소와 인식론적 불확실요소로부터 동시에 영향을 받는다. 무작위 불확실요소는 일반적으로 확률 분포가 주어지므로 민감도 기반의 신뢰성 해석기법을 이용해 쉽게 해석이 가능하다. 확률분포를 알기 어려운 인식론적 불확실요소를 다루기 위해서는 새로운 접근법이 필요하다. 무작위 불확실요소에 대한 신뢰성 해석결과를 베이지안 추론에 이용함으로서 엔진 당량비의 제어오차가 요구범위를 불만족할 확률에 대한 확률분포를 구할 수 있었다. 이러한 접근은 무작위 불확실요소와 인식론적 불확실 요소가 동시에 존재하는 공학시스템 해석에 유용하게 사용될 수 있다.

지구물리 자료의 고속 베이지안 역산 (Fast Bayesian Inversion of Geophysical Data)

  • 오석훈;권병두;남재철;이덕기
    • 지구물리
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    • 제3권3호
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    • pp.161-174
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    • 2000
  • 베이지안 역산(Bayesian inversion)은 불충분한 자료를 가지고 지하구조를 추정해야 하는 지구물리자료의 해석에 있어서 안정적이고 신뢰를 줄 수 있는 방법 중의 하나이다. 관측 자료가 측정 과정부터 불확실성을 함유하고 있으며, 역산에 이용되는 이론 자료 또한 모델의 매개변수화에 따른 각종 불확실성을 포함하고 있다. 따라서 지구물리 자료의 역산은 확률적으로 접근하는 것이 가장 바람직하며 베이지안 역산은 이에 대한 처리뿐만 아니라, 추정에 대한 신뢰도와 불확실성에 대한 이론적 근거를 제공한다. 그러나 대부분의 베이지안 역산이 고차원의 적분을 필요로 하므로 몬테 카를로 방법과 같은 대규모의 계산이 요구되는 방법에 의해 사후 확률분포가 구해지는 경우가 많다. 이는 특히 지구물리 자료와 같이 고도의 비선형 자료에 대하여 매우 적합한 접근 방법이기는 하지만, 점차 현장화, 고속화되어가는 자료의 해석 경향에 맞추어 간략하게 사후 확률분포를 근사한 수 있는 기법의 연구 또한 필요하다. 따라서 이 연구에서는 관측자료와 사전 확률분포가 정규분포에 의해 근사 될 수 있는 지구물리자료에 대한 베이지안 역산에 대해 논의 하고자 한다. 사전 확률분포의 작성을 위해 지구통계학적 기법이 이용되었으며, 관측자료의 통계적 불화실성을 추정하기 위해 교차 검사(cross-validation) 방법을 이용하여 공분산(covariance)을 유도하고 그것에 의한 우도 함수(likelihood function)를 작성하였다. 베이지안 해석을 위해 두 확률분포를 곱하여 근사적인 사후 확률분포를 얻을 수 있었으며, 이에 대해 최적화(optimization) 기법을 이용하여 최대 사후 확률(Maximum a Posterior)을 따르는 지하 구조를 얻을 수 있었다. 또한 사후 확률 분포의 공분산 항을 이용하여 지하 비저항 구조를 시뮬레이션 하여 불확실성분석을 수행하였다.

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Dempster-Shafer 이론을 이용한 강우빈도분석 및 불확실성의 정량화 (Rainfall Frequency Analysis and Uncertainty Quantification Using Dempster-Shafer Theory)

  • 서영민;지홍기;이순탁
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.1390-1394
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    • 2010
  • Dempster-Shafer 이론은 미지의 매개변수 추정시 베이지안 기법의 제약을 완화시키기 위한 베이지안 접근법의 일반화로 해석될 수 있으며, 상호배타적인 싱글톤에만 확률이 할당되는 것이 아니라 가능한 결과의 부분집합들이 기본확률할당을 위한 대상으로 고려된다. 베이지안 접근은 우연적 불확실성 및 지식의 불확실성을 효율적으로 구분할 수 없으며, 특정도가 낮고 애매한 증거들을 다룰 수 없는 반면, Dempster-Shafer 증거추론은 이러한 문제들을 효율적으로 평가할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 홍수위험평가 및 수자원 계획 수립시 가장 기본이 되는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.

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베이지안 기법에 의거한 중대형 방사선원의 분실 시 일반인에 대한 방사선 위험도의 평가 (Radiological Risk Assessment for the Public Under the Loss of Medium and Large Sources Using Bayesian Methodology)

  • 김주연;장한기;이재기
    • Journal of Radiation Protection and Research
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    • 제30권2호
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    • pp.91-97
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    • 2005
  • 베이지안 기법은 객관적 자료 이외에 주관적 지식도 평가에 반영하는 특성으로 인해 최근 PRA에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 비파괴검사 장비 분실에 대한 방사선 위험도를 평가하기 위해 베이지안 기법을 활용하였다. U.S. NRC에서 제시한 선원분실 피폭 시나리오를 국내 실정에 맞게 재구성하였고 안전인자의 사고발생 확률에 국한하여 적용하였다. 사고발생 확률수정의 경우 Jeffreys사전분포를 사용한 결과가 모호사전분포를 사용한 결과보다 5 % 베이즈 하한치가 더 낮아서 방사선 사고와 같은 낮은 사고발생 확률을 가지는 시스템에 대한 위험도 평가에 적합하다. 위험도의 결과를 보면 일반인의 연간 예상되는 평균선량은 베이지안 기법이 고전적인 기법에 의거한 평가보다 높은 선량을 나타내는데 이는 수정된 안전인자 확률의 평균이 고전적 확률 참보다 높게 평가된 것에 기인한다. 국내의 경우 방사선 위험도 평가를 위한 자료구축이 미비한 바 베이지안 기법은 위험도 평가에 유용한 대안으로 활용할 수 있으며 이러한 연구는 위험도 정보-기반 규제에 기여할 것이다.

초등학생의 위험 상황을 인지하기 위한 베이지안 확률 기반의 행위네트워크 설계 기법 (Bayesian Probability-based Behavior Network Design for Recognizing Dangerous Situations of Schoolchildren)

  • 곽정훈;성연식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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    • pp.865-867
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    • 2014
  • 이 논문에서는 초등학생의 위험 상황을 자동으로 판단하기 위한 행위네트워크 설계 기법을 제안한다. 초등학생이 가지고 있는 스마트폰 센서로 주변 상황을 측정하고 측정한 값은 행위네트워크에 적용한다. 행위네트워크는 자동으로 위험상황을 인지하기 위해서 베이지안 확률을 도입한다. 반복적인 위험 상황을 학습함으로써 긴급시 빠르게 대처할 수 있다.