• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.87-94
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• 2008

본 논문에서는 실시간 화재 감지를 위해 비전 기반의 새로운 화재 감지 기법을 제안한다. 기존의 비전기반 화재감지 기법에서는 컬러정보와 픽셀들의 시간적인 변화량 검출을 위해 다수의 휴리스틱한 특징들을 적용함으로써 실험결과가 환경의 변화에 민감한 문제들이 존재했다. 또한 정확한 화재감지를 위해서 많은 연산을 수행함으로써 감지시간 길어지는 단점이 있었다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해서 본 논문에서는 시간축 상에서 불규칙하게 변화하는 화재의 특성을 분석하고 이를 토대로 확률 모델을 구성하여 이를 베이지안 네트워크(Bayesian network)에 적용하는 새로운 방법을 제안한다. 우선, 배경 모델링과 컬러 모델을 적용하여 화재 후보 영역을 검출하고, 이 후보 영역에서 명암도에 평준화된 Red 색상의 왜도(skewness)와 웨이블릿 변환을 통하여 얻어진 3가지 고주파 성분의 왜도를 노드로 갖는 베이지안 네트워크를 구성하여 최종 화재를 감별한다. 실생활 환경에서 촬영된 화재 영상에 대한 실험 결과는 빠른 검출 속도와 우수한 화재 검출 성능을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권3호
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• pp.208-216
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• 2009

유전자알고리즘의 교차나 돌연변이 연산을 직접적으로 사용하지 않고 개체군의 확률분포를 추정하여 보다 효율적인 탐색을 수행하려는 분포추정알고리즘이 여러 방법으로 제안되었다. 그러나 실제로 변수들간의 고차상관관계를 파악하는 일은 쉽지 않은 일이라 대부분의 경우 낮은 차수의 상관관계를 제한된 가정하에 추정하게 된다. 본 논문에서는 데이타의 고차상관관계를 표현할 수 있고 최적 해를 좀 더 효율적으로 찾을 수 있는 새로운 분포추정알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 상관관계가 있을 것으로 추정되는 변수들의 집합으로 정의된 하이퍼에지로 구성된 랜덤 하이퍼그래프 모델을 구축하여 변수들 간의 고차상관관계를 표현하고, 베이지안 샘플링 알고리즘(Bayesian Sampling Algorithm)을 통해 다음 세대의 개체를 생성한다. 기만하는 빌딩블럭(deceptive building blocks)을 가진 분해가능(decomposable) 함수에 대하여 실험한 결과 성공적으로 최적해를 구할 수 있었으며 단순 유전자알고리즘과 BOA (Bayesian Optimization Algorithm)와 비교하여 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권1호
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• pp.35-45
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• 2007

모바일 디바이스에서 얻을 수 있는 로그 데이타는 의미 있고 실속 있는 다양한 개인 정보를 담고 있다. 그러나 메모리 용량과 연산 능력의 제한, 분석의 어려움으로 인해 이러한 정보들은 무시되고 있는 것이 일반적이다. 모바일 환경의 이러한 어려움을 극복하기 위해 로그 데이타를 분산된 모듈에서 분석하여 사용자에게 의미 있는 정보인 특이성을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불확실한 상황에서의 추론 정확도를 향상시키기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하고 있다. 새로운 협력적 모듈형 기술은 모바일 디바이스의 제한된 자원을 가지고 효율적으로 연산하기 위해 베이지안 네트워크를 모듈로 나눈다. 인공 데이타와 실제 데이타를 이용한 실험에서 인공 데이타의 경우 약 84%의 정확률과 약 76%의 재현률을 보였으며, 실제 데이타에서는 부분 일치를 포함하여 약 89%의 일치율을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.1145-1148
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• 2005

본 논문에서는 다양한 시각적 정보와 일정한 관련 정보를 통합하여 인간의 피로도를 추론하기 위하여 베이지안 네트워크를 기반으로 한 확률 모델을 제안하고자 한다. 먼저 눈꺼풀의 움직임, 시선, 머리의 움직임, 그리고 얼굴 표정 같은 개인의 상태를 특성 지을 수 있는 시각적 매개변수를 측정하였다. 그러나 각각의 시각적 정보와 일정한 관련 정보만으로 인간의 피로도를 결정하기에는 충분하지 않으므로, 본 논문에서는 인간의 피로도를 모니터링 하기 위하여 가능한 많은 관련 정보와 시각 정보를 융합하여 베이지안 네트워크 모델을 개발하였다. 실험 결과, 피로 예측과 모델링을 위해 제안된 베이지안 네트워크의 유용함을 확인 할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.705-715
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• 2014

대사증후군은 뇌졸중이나 심혈관 질환 등 다양한 합병증으로 발전될 수 있어 그 심각성이 커지고 있으며, 우리나라의 유병률이 증가하는 추세를 보이고 있어 연구의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구는 베이지안 네트워크를 활용하여 대사증후군과 그 진단기준이 되는 5가지 이상 징후인 복부비만, 고중성지방혈증, 고혈압, 저 HDL 콜레스테롤혈증, 고혈당의 관계에 대한 모델을 구축 하고자 하였다. 추가적으로 대사증후군의 가장 위험한 진단조합을 선별하였고, 개개인의 특성에 따라 대사증후군의 특징도 다르게 나타난다는 것을 확인하였다. 사용된 데이터는 제5기 국민건강영양조사 중 2010년 자료로써 건강설문조사의 모든 문항에 응답한 성인 4,489명의 데이터이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.286-288
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• 2006

영상 이해는 컴퓨터 비전의 가장 높은 수준의 처리 기법이다. 영상을 이해하기 위해서는 위치 정보, 물체 존재정보와 같은 기본 컨텍스트들을 추출하는 것이 중요하다. 그러나 실내 환경의 영상 정보는 카메라의 흔들림이나 각도, 빛의 상태에 따라 불확실해지기 때문에 이러한 불확실함에 강인한 영상 인식 기법이 필요하다. 동적 베이지안 네트워크(DBN)는 이러한 불확실한 정보의 처리에 강인하며 장소와 물체의 관계등 고수준의 컨텍스트를 모델링하는데 좋은 성능을 보이는 확률 모델이다. 또한 DBN은 이전 상태를 추론에 활용할 수 있으므로 장소 인식과 같은 컨텍스트의 추출에 좋다. 본 연구에서는 불확실한 실내 환경 영상으로부터 영상 전처리를 통해 특징값을 추출하고, 회전이나 크기 변화에 강인한 물체인식기법인 크기불변 특징 변환기법(SIFT)을 이용하여 물체 존재정보를 추출하여 고수준 컨텍스트가 모델링된 DBN 추론으로 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험으로 DBN을 이용한 영상 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.40-48
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• 2007

이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권7호
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• pp.543-552
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• 2013

차량통신간 자동차의 정보를 포함하는 메시지인 비콘을 주변의 자동차들에게 주기적으로 전송함으로 차량간의 안전을 보장해야 할 필요가 있다. 그러나 IEEE 802.11p/WAVE 환경에서는 혼잡상황에서 비콘 전송을 경쟁윈도우(Contention window)를 기반으로 한 MAC (Medium Access Control)에서 해결하도록 하였기 때문에 비콘 전송 과정에 충돌이 발생한다. 본 논문에서는 차량 혼잡 상황에서 비콘의 충돌을 막기 위해서 MAC 구조를 슬롯 p-persistent CSMA (Carrier Sense Multiple Access)라 가정하여 전송 확률에 대한 보수행렬(payoff)을 이용한 비 협조적 베이지안 게임이론을 적용하여 베이지안 내쉬 균형점(BNE)을 도출하였다. 본 논문에서는 도출된 BNE를 가지고 포화 상태에서 비콘 전송률을 높일 수 있는 혼잡 제어 알고리즘을 제안했다. 제안된 알고리즘으로 경쟁윈도우크기와 주변 자동차 수에 관련된 함수를 통해 전송 확률을 계산하였다. 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 알고리즘이 안정적으로 동작함을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.126-126
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• 2018

최근 우리나라는 기후변화로 인한 이상기후 현상 중 가뭄에 대한 발생빈도가 증가하고 있다. 가뭄은 다른 자연재해에 비해 지속기간이 길고 규모가 광범위하여, 사회 경제적인 피해가 크게 발생한다. 이러한 가뭄에 대비하기 위해서는 지역적으로 적합한 가뭄 대책을 수립해야 하며, 이를 위해서는 가뭄 위험도 평가가 선행되어야 한다. 지역적 가뭄 위험도를 평가하기 위해서는 기상학적 요인뿐만 아니라 사회 경제적인 요인에 의한 영향을 고려하는 가뭄 취약성 평가가 수반되어야 한다. 본 연구에서는 지역별 가뭄 취약성 평가를 수행하기 위해, 지역별 용수 수요 및 공급관련 인자와 선행연구에서 정의된 가뭄 위험인자들 중 8개(생활 농업 공업 용수공급량, 인구밀도, 1인당 가용수자원량, 물 자급률, 취수율, 물 이용 공평성)를 선택하였다. 베이지안 네트워크(Bayesian Network) 기법을 통해 선정된 사회 경제적 요인들과 가뭄과의 상관관계를 분석하여 각 지역의 특성을 고려한 가뭄 위험요인별 확률을 산정하였다. 최종적으로 산정된 주요 가뭄 위험요인별 확률을 우선순위에 따른 가중치를 적용하여 지역별 가뭄 취약성지수(Drought Vulnerability Index, DVI)를 산정하였고, 이를 이용하여 우리나라의 행정구역별로 취약성 평가를 수행하고 지도로 표시하였다. 지역별 가뭄 취약성 평가를 수행한 결과 익산, 상주, 완주 순으로 높게 나타났으며, 계룡, 과천, 종로순으로 가장 낮게 산정되었다. 또한 광역자치단체의 평균 가뭄 취약성지수를 산정한 결과 전라북도 지역이 가장 높게 나타났으며, 대구 및 대전광역시가 가장 낮게 나타났다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.77-88
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• 2008

본 논문에서는 염해를 받는 RC 구조물의 부식 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시한다. 이 예측 방법은, 현장 계측 데이터가 추가적으로 있을 때 베이스 정리 이론에 의하여 계속적으로 업데이팅을 할 수 있다. 모델 매개변수의 확률론적인 특성은 모델로 명백하게 고려된다. 염해 해석 모델의 절차를 간단하게 하기 위해서는, 내구성 한계의 확률은 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법에서 얻는 표본에서 결정된다. 이러한 새로운 방법은 중요한 콘크리트 구조물을 설계하기에 아주 유용하다. 그리고 모니터링을 통한 실 콘크리트구조물의 잔존수명을 예측 할 수 있다.