• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.14 no.5
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• pp.187-195
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• 2009

In a fault tree analysis, an uncertainty importance measure is often used to assess how much uncertainty of the top event probability (Q) is attributable to the uncertainty of a basic event probability ($q_i$), and thus, to identify those basic events whose uncertainties need to be reduced to effectively reduce the uncertainty of Q. For evaluating the measures suggested by many authors which assess a percentage change in the variance V of Q with respect to unit percentage change in the variance $\upsilon_i$ of $q_i$, V and ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$ need to be estimated analytically or by Monte Carlo simulation. However, it is very complicated to analytically compute V and ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$ for large-sized fault trees, and difficult to estimate them in a robust manner by Monte Carlo simulation. In this paper, we propose a method for experimentally evaluating the measure using a Taguchi orthogonal array. The proposed method is very computationally efficient compared to the method based on Monte Carlo simulation, and provides a stable uncertainty importance of each basic event.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.93-96
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• 2019

최근 딥러닝 모델을 다양한 도메인에 적용하여 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 딥러닝 모델은 정답으로 제시된 결과가 정상적으로 예측된 결과인지, 단순히 오버피팅에 의해 예측된 결과인지를 구분하기 어렵다. 이러한 불확실성(Uncertainty)을 측정 할 수 없다는 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 베이지안 딥러닝 방법 중 하나인 변분추론(Variational Inference)과 몬테카를로 Dropout을 오픈도메인(Open-Domain) 태스크에 적용하고, 예측 결과에 대한 불확실성을 측정하여 예측결과에 영향을 주는 모델의 성능을 측정해 효과성을 보인다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.2
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• pp.1-15
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• 1996

전문가의 지식을 지식베이스화하여 의사결정지원시스템으로 사용하려는 노력이 증대하고 있다. 특히 투자의사결정과 같은 원인결과의 관계를 명확히 규정할 수 없는 복작한 영역에서 전문가의 지식베이스는 비전문가의 의사결정에 중요한 조언을 제공할 수 있다. 불확실한 지식을 지식베이스화하는 한 방법으로 퍼지프러덕션시스템이 널리 사용되고 있다. 주식시장과 같은 동태적인 시스템에서 어떤 정보의 중요성은 상황에 따라 변화하는데 이를 정태적인 프로덕션시스템의 규칙으로 지식베이스화하는 것은 불가능하다. 그러나 추론을 수행하는 과정에서 수행당시 각 정보의 중요도에 부응하는 가중치를 부여하여 평가함으로써 정태적인 지식베이스에 동태적인 실제시스템의 특성을 반영할 수 있다. 이는 가중치가 높은 정보에 해당하는 조건명제의 충족정도가 해당규칙의 전체평가결과에 더욱 중요하게 반영되게 하여 좀더 현실성 있는 추론 결과를 얻게 한다. AHP(Analytic Hierachy Process) 방법에 의하여 얻어진 정보의 상대적 중요도에 따른 가중치 (w)를 해당 정보와 조건명제의 합치정도(Degree of Match : DM)에 (DM)w 의 형식으로 적용함으로써 퍼지프러덕션시스템에서 정보의 중요도를 반영하여 프러덕션규칙을 평가하는 방법을 제시한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.2
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• pp.144-152
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• 2009

To provide intelligent service in mobile environment, it needs to estimate user's intention or requirement, through analyzing context information of end-users such as preference or behavior patterns. In this paper, we infer context information from uncertain log stored in mobile device. And we propose the inference method of end-user's behavior to match context information with service, and the proposed method is based on context-tree. We adopt bayesian probabilistic method to infer uncertain context information effectively, and the context-tree is constructed to utilize non-numerical context which is hard to handled with mathematical method. And we verify utility of proposed method by appling the method to intelligent phone book service.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.6 no.2
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• pp.17-27
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• 1995

We propose a framework for representing and processing uncertain knowledge on the basis of constraint satisfaction. A system of equations and/or inequalities can be considered as a set of constraints that should be solved, and each constraint in the set is transformed into a corresponding logical formula which can be solved through a constraint solving program. Most of rule-based systems, for instance, use a simple probabilistic theory in order to maintain uncertain knowledge, therefore uncertain knowledge can be represented and processed in the constraint satisfaction program quite efficiently.

• 전기의세계
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• v.39 no.8
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• pp.7-12
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• 1990

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.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.5
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• pp.179-185
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• 2010

In a sensitivity analysis, an uncertainty importance measure is often used to assess how much uncertainty of an output is attributable to the uncertainty of an input, and thus, to identify those inputs whose uncertainties need to be reduced to effectively reduce the uncertainty of output. A function is called monotonic if the output is either increasing or decreasing with respect to any of the inputs. In this paper, for a monotonic function, we propose a method for evaluating the measure which assesses the expected percentage reduction in the variance of output due to ascertaining the value of input. The proposed method can be applied to the case that the output is expressed as linear and nonlinear monotonic functions of inputs, and that the input follows symmetric and asymmetric distributions. In addition, the proposed method provides a stable uncertainty importance of each input by discretizing the distribution of input to the discrete distribution. However, the proposed method is computationally demanding since it is based on Monte Carlo simulation.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.1 no.1
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• pp.95-99
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• 1976

불확실성하에서 행동결정을 하지 않으면 안되는 상황에서 정보란 무엇이며 정보량과 정보가치는 의사결정에 어떤 역할을 하는가 정보와 주관적인 확률에 기초한 Bayes결정기준이 전통적인 의사결정기준에 비하여 우위성 등을 논하고자 함이 본논문의 주된 목적이다. 제1.2절에서는 결정문제의 구조, 불확실성과 그 측도에 관하여 언급하고 제3절에서는 전통적인 결정기준과 그 모순점을 예시하고 Bayes결정기준이란 무엇인가를 소개하여 제4절에서는 Bayes통계학에 기초한 정보량, 정보가치의 의사결정과의 관계등을 살펴보고자 한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.254-263
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• 2008

기업의 경영활동이 글로벌화되면서 이를 둘러싸고 있는 경영환경도 급변하게 되었다. 이로 인하여 기업이 처한 위험(Risk)의 유형도 더욱 다양해지고, 그 빈도 또한 증가하게 되었다. 특히 인터넷 환경하의 보다 진보된 정보시스템은 기업의 경영 효율성을 증가시키는 반면에 위험(Risk)의 발생 정도와 그 파급 효과를 더욱 더 증가시키고 있다. 위험(Risk)을 인식하고 이를 분석하고 평가하여 관리하는 능력이 뛰어난 기업은 위험(Risk)에 따른 피해의 확산을 조기에 차단하고 오히려 이를 기회로 이용할 수도 있다. 위험관리(Risk Management)는 주로 재무관리 또는 보험관리 분야에서 다루어왔다. 즉, 일반적으로 자금의 조달이나 투자업무에 있어서 불확실성을 제거하고 분산 투자를 실행하고 미래의 불확실한 상황에 대비하여 보험을 준비하는 등의 내용들이 기존 연구에서의 위험관리(Risk management)와 관련된 것이었다. 본 연구에서는 위험관리를 정보시스템 분야에 적용하여 정보시스템의 위험관리에 관한 인식을 고취하고, 나아가 보다 체계적인 Global SCM 의 구축하여 글로벌 경쟁환경하에서 기업의 경쟁우위를 제고하고자 한다. 특히 기업위험관리(Enterprise Risk Management)관점에서 Global SCM 의 위험관리체계의 프레임웍(Framework)을 제시하여 지금까지 정립되지 않았던 SCM 의 Risk Management 에 대한 연구의 기초를 마련하려고 한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.1061-1065
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• 2007

기업의 경영활동이 글로벌화되면서 이를 둘러싼 경영환경도 급변하게 되어 기업이 처한 위험(Risk)의 유형과 빈도가 더욱 증가하게 되었다. 특히 인터넷 환경하의 정보시스템은 기업 경영의 효율성을 증가시킨 반면 이에 따른 위험(Risk)의 발생 정도와 그 파급 효과를 더욱 증가시키고 있다. 위험(Risk)을 인식하고 이를 분석하고 평가하여 관리하는 능력이 뛰어난 기업은 위험(Risk)에 따른 피해의 확산을 조기에 차단 하고 오히려 이를 기회로 이용할 수도 있다. 기존 연구는 위험관리(Risk Management)를 주로 재무관리 또는 보험관리 분야에서 다루어왔다. 일반적으로 자금의 조달이나 투자업무에 있어서 불확실성을 제거하고 분산 투자를 실행하고 미래의 불확실한 상황에 대비하여 보험을 준비하는 등의 내용들이 기존의 위험관리(Risk management)와 관련된 것이었다. 본 연구에서는 위험관리를 정보시스템 분야에 적용하여 정보시스템의 위험관리에 관한 인식을 고취하고, 나아가 보다 체계적인 Global SCM의 구축하여 글로벌 경쟁환경하에서 기업의 경쟁우위를 제고하고자 한다. 특히 기업위험관리(Enterprise Risk Management)관점에서 Global SCM의 위험관리체계의 프레임웍(Framework)을 제시하고자 한다.