• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.187-195
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• 2009

결점나무 분석에서 불확실설 중요도 측도는 basic event 확률 ($q_i$)의 불확실성이 top event 확률 (Q)의 불확실성에 얼마나 많이 기여하는지를 나타내는 측도로서, top event 확률의 불확실성을 감소시키기 위하여 어떤 basic event 확률의 불확실성을 감소시키는 것이 효과적인지를 밝히는데 사용된다. $q_i$의 분산 $\upsilon_i$가 백분율 단위로 한 단위 변화될 때 Q의 분산 V의 변화량을 평가하는 측도가 불확실성 중요도 측도로서 많은 저자들에 의해 제안되었으며, 이 측도를 계산하기 위해서는 V와 ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$를 해석적인 방법이나 몬테칼로 시뮬레이션을 사용하여 계산해야 한다. 그러나 대규모 결점나무에 대해서 V와 ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$를 해석적인 방법으로 계산하는 것은 매우 복잡하며, 몬테칼로 시뮬레이션을 사용하여 V와 ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$의 안정적인 추정치를 얻는 것은 매우 어렵다. 본 연구에서는 불확실성 중요도 측도를 실험적인 방법을 이용하여 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 몬테칼로 시뮬레이션을 이용하는 방법에 비해 계산량이 매우 적으며, 불확실성 중요도의 안정적 인 추정치를 제공한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 지능정보연구
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• 제2권2호
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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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권2호
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• pp.144-152
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• 2009

모바일 환경에서 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 성향이나 행동패턴 둥의 컨텍스트 정보를 효과적으로 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 필요가 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에 축적된 불확실한 로그 정보에서 컨텍스트 정보를 추론하고, 이를 효과적으로 서비스와 매칭해 주기 위한 컨텍스트 트리 기반 사용자 행동 추론 방법을 제안한다. 이 때 불확실한 컨텍스트 정보를 효과적으로 추론하기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하였으며, 컨텍스트 트리는 수학적인 방법만으로는 다룰 수 없는 비 수치적인 컨텍스트를 효과적으로 활용하기 위해 선택한 구조이다. 그리고 제안하는 방법을 지능형 전화상대 추천 서비스에 적용하여 유용성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제6권2호
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• pp.17-27
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• 1995

제약 조건 만족의 관점에서 불확실한 지식을 표현하고 처리하는 방법을 제안하였다. 등식이나 부등식은 만족되어야 할 제약 조건들이며, 제약 조건들은 수리 논리식으로 표현될 수 있는데 이들은 주어진 수리 논리식들의 집합에 대한 만족성을 계산하는 제약 조건 해결 프로그램에 의해 답을 얻을 수 있다. 불확실성을 포함한 규칙 기반 시스템들은 확률론의 초보적인 내용을 응용하여 표현되는데, 이 경우 제약 조건 해결 프로그램으로 효율적인 결과를 얻을 수 있다.

• 전기의세계
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• 제39권8호
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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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.179-185
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• 2010

시스템의 민감도 분석을 위한 불확실성 중요도 측도란 어떠한 입력변수의 불확실성이 반응변수의 불확실성에 미치는 영향의 정도를 평가하여, 반응변수의 불확실성을 감소시키기 위해서는 어떤 입력변수들의 불확실성을 감소시키는 것이 효과적인지를 밝히는데 사용된다. 본 논문에서는 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 단조함수일 때, 어떤 입력변수의 불확실성이 제거될 때 반응변수 분산의 기대되는 감소량을 백분율로 측정하는 측도를 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 평가 방법은 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 선형 및 비선형 단조함수 모두에 적용될 수 있으며 입력변수의 분포에 제한이 없으며, 입력변수의 분포를 이산형 분포로 근사화하는 기법을 사용함으로써 불확실성 중요도 측도의 안정적인 추정치를 얻을 수 있다 반면에 제안된 평가 방법은 몬테칼로 시뮬레이션을 기반으로 하기 때문에 계산량이 많은 단점이 있다.

• 한국경영과학회지
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• 제1권1호
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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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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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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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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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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.