• 한국암반공학회:학술대회논문집
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• 한국암반공학회 1996년도 정기총회 및 학술발표회
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• pp.35-42
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• 1996

지하 구조물의 안정성 확보와 경제적인 시공을 위하여 상세하고 합리적인 암반분류가 필요하다. 설계 초기에는 제한적인 정보와 암반의 불확실성에 따라 암반분류의 신뢰도가 떨어진다. 이러한 불확실한 지질 정보를 근사하게 추론할 수 있는 방법으로서 인공지능(Artificial intelligence) 특히 인공신경망 (Artificial neural network)이 있다. (중략)

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.111-120
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• 2013

상황인식 컴퓨팅에서의 불확실성은 주로 상황 획득 메커니즘과 상황처리의 복잡성에 영향을 준다. 상황인식 어플리케이션에 불확실성이 존재하면 어플리케이션에 사용자 만족도에 손상을 주고 이를 쓸모없게 만든다. 본 논문은 상황에 대한 불확실성의 원천을 식별하고, 불확실한 상황정보를 표현하며 이들을 처리하는 방법을 결정할 수 있는 세 가지 전략을 제시하였다. 센서네트워크시스템은 특성상시스템전 과정에 사람의 개입이 없기 때문에 상황정보에 대한 불확실성을 제거하는 노력의 수준에 따라 시스템의 신뢰도에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 제안한 기법을 센서네트워크 시스템 개발에 적용하여, 불확실성 관리가 시스템개발 수명주기의 한 부분으로 적용이 될 수 있으며, 시스템을 실험한 결과 안정정인 탐지 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.105-114
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• 2018

고객 유형 분석에 쓰이는 다양한 데이터 분석 방법은 고객들을 위한 맞춤형 콘텐츠를 기획하고, 보다 편리한 서비스를 제공하기 위하여 고객들의 유형과 특성을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보의 손실을 줄이기 위한 일환으로 정보 엔트로피를 확장하여 속성의 불확실성을 이용한 k-modes 군집분석 알고리즘을 제안한다. 따라서 속성에 대한 유사도의 측정은 두 가지의 측면에서 고려되어진다. 하나는 각 분할의 중심에 대한 각 속성간의 불확실성을 측정하는 것이고, 다른 하나는 각 속성이 가지는 불확실성에 대한 확률적 분포에 대한 불확실성을 측정하는 것이다. 특히 속성내의 불확실성은 속성의 엔트로피를 확률적 정보로 변환하여 불확실성을 측정하기 때문에 최종적인 불확실성은 비확률적인 척도와 확률적인 척도에서 고려되어 진다. 여러 실험과 척도를 통하여 제안한 알고리즘의 정확도가 최적의 초기치를 기반으로 군집분석을 수행한 결과에 준수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.11-14
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• 2005

이동 객체 데이터베이스에서 위치 불확실성은 이동 객체의 고유한 성질 중 하나이다. 이것은 모델링과 질의 처리 및 질의 결과에 예상치 못한 문제들을 야기시키기 때문에 이를 해결하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔다. 이전의 연구들은 객체의 최근 속력과 방향 정보를 사용하여 불확실한 객체의 위치를 추정하였다. 이 방법은 추정이 간단하고 가까운 미래의 위치와 시간 추정에는 유용하지만 계획된 경로를 가진 미래의 먼 위치와 시간의 추정에는 적합하지 않다. 따라서, 이 논문에서는 계획된 경로를 가진 이동객체의 미래의 불확실한 시간을 추정하는 방법을 제안한다. 계획된 경로를 이동하는 객체일지라도 기계적인 오류와 예기치 못한 상황들로 인하여 실제 객체의 위치와 계획된 경로는 정확히 일치 하지는 않는다. 그렇지만 객체의 위치는 계획된 경로에 근접하여 위치할 확률이 가장 높으므로 우리는 계획된 경로에 객체의 궤적을 투영시킨다. 또한 미래의 시간을 추정을 위하여 웹사이트에서 제공하는 차량의 평균속도를 사용한다. 제공된 평균 속도는 일반 차량의 평균 속도이므로 우리는 이를 가공하여 미래 시간을 추정한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.317-320
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• 2008

본 논문에서는 Type-1 퍼지 논리 시스템과 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 각각의 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현할 수 있으며 효율적으로 취급한다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 불확실성을 표현 할 수 없는 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 두 번째는 규칙 후반부만 Type-2 퍼지 집합으로 구성한 두가지의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할에는 Min-Max 방법의 균등분할을 사용하고, 규칙 후반부 멤버쉽 함수의 중심 결정에는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 동정한다. 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈의 정도에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.

• 한국추진공학회지
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• 제22권5호
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• pp.73-80
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• 2018

고속 추진체계의 개발 초기는 자료의 부족, 비용 제약, 지상에서 실제 비행환경 모사의 어려움 등으로 불확실 요소들을 확률분포의 형태로 모델링하기 어려운 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 이중연소 램제트를 대상으로 전문가들의 경험에 의한 연소효율 정보를 수집하여 이를 에비던스 이론으로 모델링하여 불확실성을 정량화 하였다. 정량화한 불확실성 정보를 이용하여 흡입구와 연소기의 출구면적에 대하여 추력여유와 열질식의 불확실성을 고려한 신뢰성 최적설계를 수행하였다. 한정된 불확실 정보를 가지고 엔진의 개념설계가 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1847-1848
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• 2008

본 논문에서는 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 Type-1 퍼지 논리 시스템과 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부 잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현 할 수 있다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복 하고자 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적 이라는 것을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.271-273
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• 2000

일반적으로, 지능형 에이전트는 사용자의 목적과 주위 환경으로부터 최적의 행동을 스스로 찾아낼 수 있어야 한다. 만약 에이전트의 목적이나 주위 환경이 불확실성을 포함하는 경우, 에이전트는 적절한 행동을 선택하기 어렵다. 그러나, 사용자의 목적이 인간 지식의 불확실성을 포함하는 언어값으로 표현되었을 경우, 이를 처리하려는 연구는 없었다. 본 논문에서는 모호한 사용자의 의도를 퍼지 목적으로 나타내고, 에이전트가 인지하는 불확실한 환경을 퍼지 상태로 표현하는 방법을 제안한다. 또, 퍼지 목적과 상태를 이용하여 확장한 펴지 강화 함수와를 이용하여, 기존 강화 학습 알고리즘 중 하나인 Q-Learning을 FuzzyQ-Learning으로 확장하고, 이에 대한 타당성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권2호
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• pp.148-154
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• 2010

불확실성 데이터베이스의 의미론 정의는 보통 주어진 불확실성 데이터베이스를 여러 개의 관계형데이터베이스로 변환하는 산술적 접근방법을 취한다. 이 논문에서는 불확실성데이터베이스를 논리이론으로 변환하는 논리적 접근방법을 통해서 불확실성 데이터베이스의 의미론을 정의하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 의미론의 가장 특징적인 면은 기존의 논리적 접근방법에서 사용해온 명제논리 대신에 선형논리를 논리적 근간으로 이용한다는 점이다. 선형논리는 논리식을 불변진리가 아닌 소비가능한 자원으로 해석하기 때문에 불확실성 데이터베이스의 의미론을 정의하는데 적합하다. 본 논문의 핵심 결과는 선형논리에 기반한 불확실성 데이터베이스의 의미론이 산술적 접근방식에서 설명하는 불확실성 데이터베이스의 의미론과 동등하다는 것이다.

• 정보관리연구
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• 제21권1호
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• pp.34-52
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• 1990

본(本) 연구(硏究)에서는 베이지안 이론(理論)을 이용(利用)한 확률적(確率的) 추론방법(方法)을 도입하여 불확실한 정보(情報)에 그 불확실성(不確實性)을 고려해주고, 그러한 과정(過程)을 통하여 가설들에 대한 확실성(確實性)의 정도(程度)를 평가(評價)해주는 전문가(專門家) 대체 시스템을 위한 일종의 지식습득 과정(過程)을 전개하였다.