연구목적: 본 연구는 대표적인 중간범위 간호이론인 Mishel의 Uncertainty in Illness모델에 관한 연구문헌 고찰이다. 기존의 간호이론에 근거해서 새로운 간호연구가 시행되고 있으며, 이러한 연구들의 결과는 또한, 근거이론을 지지 및 수정보완을 통해서 간호이론의 타당성과 유용성을 강화해왔다. Mishel의 모델에 근거한 불확실감에 관한 연구의 수행에 앞서, 근거이론에 관한 현지식의 상태와 부족한 영역을 탐구하여, 이에 기여할 수 있는 연구계획을 수립하는데 문헌고찰의 주요한 목적이 있다. 연구방법: 본 문헌고찰은 중간범위 간호이론인 Mishel's Uncertainty in Illness에서의 주요 개념간의 관계에 대해서 선행연구 결과를 토대로 분석하였다. 연구결과: 불확실감의 선행요소들(antecedents)과 불확실감, 불확실감의 평가(appraisal of uncertainty), 불확실감 모델내에서 건강 통제위(health locus of control)의 역할, 및 불확실감의 결과, 적응(adaptation)에 관하여 고찰하였다. 결론: 문헌고찰 결과로서, 불확실감 이론에 관한 현지식의 상태를 확인하였고 이 이론의 타당성과 유용성을 확인하기 위한 추후연구에 대한 방향도 제언되었다.
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.
오늘날 많은 공학적인 문제들이 지난 수십년간 발전되어온 확률이론에 근거하여 점차적으로 개선되고 있다. 그러나 공학분야에서의 불확실성을 확률론에 의거하여 해결하는 방법이 많은 분야에서 발전을 가져왔지만, 정확히 규명되지 않은 분야에서의 불확실성의 취급에는 확률론과 같은 전통적인 방법만으로는 해결하기 곤란한 분야가 있다. 퍼그리(Pugsley)는 이러한 불확실성을 "Engineering Climatoloty"라고 표현하였으며, 기술자의 경험과 판단에 의하여 평가되어야 한다고 하였다. 본 글에서는 퍼지이론의 기본개념을 설명하고, 퍼지이론의 응용에 관하여 고찰해 보기로 한다.
실제 구조물에 있어 확률, 통계 및 이론으로 구해진 랜덤성을 갖는 객관적 불확실성뿐만 아니라 설계자의 경험이나 공학적 판단에 의해 주관적으로 평가되는 인간오차나 시공중의 과오 또는 구조설계에 미치는 사회적, 정치적 및 경제적 요청 등의 퍼지성을 갖는 주관적 불확실성이 존재하기 때문에 현실적으로 랜덤성과 퍼지성을 동시에 고려한 실뢰성평가 즉, 안전성평가에 대한 퍼지이론의 도입이 필수 불가결하다. 따라서 본 연구에서는 기존 구조물의 객관적·주관적 불확실성을 동시에 고려한 신뢰성해석방법으로 베이즈의 의사결정이론에 퍼지이론을 병합한 퍼지-베이즈 신뢰성해석 알고리즘을 개발하여 건축구조물의 신뢰성평가 및 안전성평가에 적용하여 분석하였다.
본 연구는 COVID-19과 같이 불확실성이 증대되어 있는 상황에서 인지된 불확실성, 거래특성, 공급업체 역량과 공급망 성과 간의 상호 관계를 문헌 연구를 바탕으로 제시하였다. 이론 고찰 결과 거래특성 및 공급업체 역량은 인지된 불확실성에 영향을 미치며, 인지된 불확실성은 공급망 성과에 영향을 미치는 매개 변수가 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 연구결과는 현재와 같은 팬데믹 상황이 공급망의 성과에 미치는 영향을 돌이켜보고, 동일한 환경 하에서 불확실성을 상대적으로 낮추기 위한 방법을 본 연구에서 제시한 연구모형과 이론적 고찰을 바탕으로 살펴볼 수 있다는 점에서 의미가 있다 하겠다.
전문가 시스템에 있어서의 불확실성 정보의 표현 및 처리를 담당하는 주요 추론모델중 Bayesian모델, Certainty Factor 모델 그리고 Dempster-Shafer 모델의 기본이론을 살펴보고자 한다. 이외의 주요 추론 방법으로서 Fuzzy추론 모델이 있는데 이는 판단 지식에 대한 주관적 불확실성과 "매우", "많이" 등의 자연어가 포함하고 있는 불분명성을 체계적이고 효과적으로 다룰 수 있는 Fuzzy Set 이론에 근거한 방법으로서, 불확실성 또는 불명료성을 0에서부터 1 사이의 값을 갖는 membership degree로 표시하며 이를 "MIN"과 "MAX" 함수를 이용한 합성 추론 규칙(Composition Rule of Inference)를 적용하여 처리한다. Fuzzy 추론 모델은 자연어를 포함하는 전문가의 지식 처리에 매우 적합하여 앞으로 그 응용이 높이 기대되는 방법이다. 이외에 Bayesian 모델을 변형 응용한 PROSPECTOR의 Likelyhood Ratio 모델, 정량적 방법인 Theory of Endorsement 모델 등 여러 방법이 있다. 그러나 어느 모델이 더 일반성을 갖고 더 좋은 방법인가 하는 문제에 대하여는 아직 많은 연구가 요구된다. 따라서 이러한 모델들의 전문가 시스템 적용에 있어서는 각 모델의 장단점을 고려하여 주어진 문제 영역에 적합한 모델을 선택하는 것이 바람직하다. 현재 불확실성 처리에 있어서 각 문제에 따른 경험적인 처리에 의존하는 전력 계통 분야의 적용에 있어서도 이러한 실인간 전문가의 추론방법에 근접된 반성을 갖는 불확실성 추론 방버 도입이 요구된다.가의 추론방법에 근접된 반성을 갖는 불확실성 추론 방버 도입이 요구된다.
본 고에서는 광범위한 제어이론 중에서 특히 전통적인 궤환제어이론에 대하여 개괄적인 내용을 다루었다. 제어이론의 근본적인 문제는 불확실성이 있는 시스템 모델에서 시스템의 목적을 만족하는 제어기를 설계하는 것이다. 시스템의 불확실성을 가정하는 방법과 해결하는 방법에 따라서 다양한 제어이론들이 나타났으며, 또한 시스템의 목적에 따라서 서로 다른 제어이론들이 나타났다. 따라서 어떠한 제어이론도 모든 시스템에 대하여 좋은 제어기를 설계하지는 못하며, 제어이론이 출발한 가정에 맞는 시스템 및 시스템 목적에 맞는 경우에 제어이론은 좋은 제어기를 설계하게 된다. 이러한 제어이론은 최근 발달한 컴퓨터 공학과 결합되어 제어기를 빠르고 정확하게 찾으려는 방향으로 발전하고 있다.
지식사회, 지식경제의 등장과 더불어 기업의 자원으로서 지식(knowledge)의 중요성이 부각됨에 따라 마케팅 전략의 한 분야로서의 신제품 전략에서도 신제품 개발과정에 있어 기업(혹은 신제품 개발 팀)의 지식과 지식의 활용 능력을 어떻게 확장할 것인가가 중요한 전략적 이슈(issue)가 된다. 신제품 개발 과정에서는 필연적으로 불확실성-시장 불확실성과 기술 불확실성-이 존재하며 불확실성을 해소하기 위하여 정보와 지식의 중요성이 부각되고 기업내의 다양한 조직-특히 R&D, 생산, 마케팅-과의 지식공유·통합과정이 중요시된다. 이에 따라 본 연구는 첫째, 기업이 가지고 있는 지식을 제품으로 구체화하는 과정이 신제품 개발(New Product Development; NPD)과정이며 구체화 과정에서 개발의 효율성과 효과성을 어떻게 달성할 것인가에 관한 문제를 다루고자 한다. 둘째, 기존의 신제품 성과 요인으로 제시되고 있는 많은 요인들을 '지식역량(knowledge competence)'의 개념으로 정리하고 이러한 지식 역량과 신제품 경쟁우위 간의 인과적 관계를 살펴봄으로써 신제품 경쟁우위에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 분석을 하고자 한다. 셋째 신제품 개발조직의 지식역량을 향상시키기 위한 전략적 방안을 제시하고자 한다. 이론적 배경으로 기업을 지식의 결집체로 인식하고 있는 지식거점관점(knowledge based perspective)과 이러한 지식자원의 활용에 초점을 맞춘 조직학습(organizational learning) 이론 그리고 심리학에서 다루고 있는 분산된 인지이론(distributed cognition theory)을 활용한다.
본 논문은 플랜트 파라미터의 불확실성에도 불구하고 강인성을 보장하는 정량적 궤환 이론에 대해 다루고 있다. 정량적 궤환 이론은 플랜트의 파라미터와 외란의 불확실성에 대해 주파수 영역에서 설계 사양의 강인성을 보장한다. 정량적 궤환 이론을 이용하기 위해 선정한 플랜트는 기동성이 뛰어나며 헬리콥터와 같이 수직 이착륙이 가능한 4-회전익 비행체를 이용하였으며, 4개의 블레이드를 구동하는 모터의 파라미터 불확실성을 설정하여 요구사양에 맞는 자세 제어가 가능함을 실험하였다. 또한, 자세 제어에는 4-회전익 비행체의 파라미터 변동 범위와 동작 범위를 고려한 전필터를 사용하였다. 이를 위해 MATLAB에서 정량적 궤환 이론에 의해 제어기를 설계할 수 있는 QFT control toolbox인 QFTCT를 사용하여 각 설계 단계에 대해 소개하고 있다.
상황인식 서비스 분야에서 불확실한 데이터를 추론하는 것은 매우 어렵고 복잡하다. 이러한 상황정보들에서 얻어지는 데이터는 불확실성을 내포하고 있어서 불확실한 추론 결과를 초래할 수 있다. 비록 불확실성 문제들을 해결하기 위해 퍼지 이론, 뉴런 네트워크, 동적 베이지안 네트워크, 은닉 마르코프 모델과 같은 여러 종류의 방법들이 제시되었지만 이러한 방법들은 가설들을 하나의 숫자에 의해 신뢰의 정도를 표시하기 때문에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자들이 제공받는 서비스들에 대하여 만족도를 평가한 후 수집된 데이터를 활용하여 사용자들의 상관 관계를 분석한다. 그리고 Dempster-Shafer 이론을 사용하여 사용자들로부터 측정된 믿음 값을 융합한다. 이는 불확실성 값을 낮추어 추론결과의 정확성을 높이고 증거구간을 재설정하여 사용자들에게 신뢰성 있는 적응형 서비스를 제공하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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