베이지안 네트워크는 주어진 변수들 사이의 확률적 의존성을 분석하는 데에 널리 사용되어지고 있는 모델이다. 이러한 베이지안 네트워크의 활용에 있어서 베이지안 네트워크의 확실성을 분석하는 방법의 필요성이 대두되어지고 있다. 특히 규모가 큰 베이지안 네트워크 모델을 특정하는 상황에서 주어질 수 있는 학습 데이터의 수가 제한되는 경우나, 주된 관심사가 베이지안 네트워크의 일부 부분에 한정되는 경우에 베이지안 네트워크의 확실성에 대한 분석은 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는, 베이지안 네트워크에 존재할 수 있는 불확실성을 언급한 후, 베이지안 네트워크 내의 변수들이 갖는 확률분포의 분산을 이용해 베이지안 네트워크의 불확실성을 정의하는 방법을 제안한다. 간단한 베이지안 네트워크의 예시 모델을 이용하여 제안된 베이지안 네트워크의 불확실성 분석 방법이 유용할 수 있음을 보인다.
본 연구는 1971년~2007년까지 아시아 11개국에 대한 일인당 상대(relative per capita) $CO_2$배출량의 확률적 수렴성(stochastic convergence)을 검정하고 일인당 상대 GDP와의 환경쿠즈네츠곡선(Environmental Kuznets Curve: EKC)가설을 검정하고자 하였다. 본 분석을 위하여 다중의 내생적 구조변화(multiple structural breaks)를 허용하고 횡단면 주체간 의존성(cross-sectional dependence)을 고려하는 Carrion-i-Silvestre et al. (2005)의 패널정상성검정(panel stationarity test)과 Banerjee and Carrion-i-Silvestre (2006)과 Westerlund and Edgerton (2007)의 패널공적분(panel cointegration) 검정 방법 등을 사용하였다. 분석 결과 아시아 국가들에서의 일인당 상대 $CO_2$배출량에서 장기 그룹평균 수준으로 확률적 수렴이 이루어지고 있었고 일인당 상대 GDP와의 사이에 공적분관계가 성립하였지만 EKC 가설의 존재를 발견하지 못하였다. 경제성장 발전에 우선적으로 정책을 집행하고 있는 아시아 국가에서는 오염배출량 감소보다 증가하는 국가들의 영향력이 크게 나타나 EKC 가설이 성립하지 않는 것으로 나타났다.
본 논문은 한국어 복합명사 구조의 분석을 목적으로 한다. 연구는 이론 언어학뿐만이 아니라 정보처리, 정보검색과 같은 언어의 전산적 처리에서도 중요한다. 복합명사 구조는 크게 외심구조와 내심구조로 나뉘며 내심구조의 경우에 좌분지나 우분지 구조로 분석이 되어야 하는 중의성이 있다. 기존의 Lauer 모델은 사전적 정보에서 발견되는 확률 정보를 구조 정보에 연결하기 위한 모델로 의존모델과 인접모델을 제시하였다. 본 연구에서는 구조에 기반을 둔 확률정보를 결합하기 위한 확률적 CFG 파싱 방법을 활용하고자 하였다. 이를 위해서 실제 코퍼스상에서 발견되는 복합명사 패턴을 대상으로 구조적 분석을 화자 직관을 통해서 진행하고, 이를 다시 Lauer 모델과 확률적 CFG 파싱 방법 응용과 비교해 보았다. 결과적으로 화자 직관에 가장 일치한 예측을 하였으며, 구조에 대한 정보 해석이 가능하였다.
확률론적 안전성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)나 정량적인 위험도 평가(Quantitative Risk Assessment: QRA)에서 인간신뢰도분석(human reliability analysis)은 인간행위를 기기처럼 생각하여 전체 시스템의 안전성에 중요한 초기사건(initiating event) 이전이나 초기사건 이후 또는 초기사건을 유발하는 인간행위를 파악하고 정량화하여, 확률론적 평가의 논리구조인 사건 및 고장수목(event tree 및 fault tree)이나 사고경위 단절집합 (accident sequence outsets)에 포함시키는 것이다. (중략)
정형적인 프로그래밍 언어에서는 언어를 기계적으로 해석하기 위해 입력의 구조적인 형태를 구축하는 파싱이 필수적인 과정으로 여겨진다. 기계에 기반 해서 개발된 프로그래밍 언어와 달리, 인간의 자유로운 의사소통을 위해 형성된 자연어는 특유의 다양성으로 인해 어휘, 구문, 의미 분석이 매우 어렵다. 반대로 자연어 구조 분석이 성공적으로 이루어지면 응용 시스템의 성능 향상에 상당한 기여를 할 것이라고 여겨지고, 이로 인해 끊임없이 자연어 처리, 특히 구문 분석에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 파싱에 사용되는 문법 전체를 말뭉치로부터 자동 구축하여 영역별 이식성 및 문법의 효율성을 도모했다. 또한 확률적 차트 파싱 기법과 immediate-head 파싱 모델을 적용하여 기존 파싱 시스템의 성능 향상을 시도했다. 세종 말뭉치를 이용한 파서의 성능은 각각 LP/LR 78.98%/79.55%로 나타났다.
염해에 노출된 콘크리트 구조물의 내구수명 평가는 매우 중요하므로 최근들어 결정론적 및 확률론적 방법을 통하여 내구수명을 평가하는 시도가 이루어지고 있다. Fick's 2nd 법칙에 근거한 내구수명 평가방법은 표면 염화물량과 확산계수의 시간의존성을 고려하여 합리적인 설계를 수행하고 있으나, 확률론적 방법에서는 이러한 영향이 고려되지 않고 있다. 본 논문에서는 시간에 따라 증가하는 표면염화물량을 유효 표면염화물량으로 고려한 뒤 시간의존성 확산계수를 고려하여 내구적 파괴확률을 도출할 수 있는 해석기법을 제안하였다. 표면염화물에 도달하는 기간을 10~30년으로, 표면염화물량을 $5.0{\sim}10.0kg/m^3$으로 변화시키면서 내구적 파괴확률을 평가하고 내구수명의 변화를 분석하였다. 제안된 기법은 결정론적 내구수명 평가방법의 해석조건을 동일하게 적용시키면서 설계인자의 확률 변동성을 고려할 수 있으므로 과다한 설계를 방지함으로서 합리적인 설계기법으로 적용할 수 있다.
대도시의 콘크리트 구조물은 탄산화에 노출되며 사용기간의 증가로 인해 내구성 저하를 나타내며 콘크리트에 발생하는 균열은 국부적인 탄산화 증가를 야기한다. 본 연구에서는 실태조사를 통하여 균열부의 탄산화속도를 분석하였으며, 이를 시간의존성균열과 초기재령균열로 구분하여 탄산화에 노출된 RC교각의 내구수명을 분석하였다. 실태조사 결과를 기본으로 균열이 최대 0.3mm까지 진전하고 여기에 최대 균열폭에 이르는 시간을 변수로 하여 내구성 파괴확률, 신뢰성 지수, 내구수명 등이 평가되었다. 시간의존성균열 패턴은 초기재령부터 발생한 균열보다 낮은 내구성파괴확률과 높은 내구수명을 나타내었는데, 이는 지나치게 보수적인 해석기법보다 합리적이다. 또한 피복두께가 100mm보다 클 경우, 균열에 대한 시간효과는 내구성 파괴확률 및 내구수명에 큰 영향을 미치지 못하였다. 고정 균열이 아닌 시간의존적균열을 고려한 확률론적 내구수명 해석기법은 운용 중 발생하여 균열이 발생한 구조물에 효과적으로 사용될 것이다.
결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.
의료 분야에서의 데이터는 특성상 여러 측면을 복합적으로 고려해야 할 뿐만 아니라, 다른 분야에서의 데이터 성격과는 다르게 원인과 그 원인에 대한 해결책을 바로 찾아내기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 불임환자들에 대한 검사기록 및 임신결과가 기록된 데이터를 이용하여 베이지안망 분류기를 생성하고 이를 통해 가임여부를 결정짓는 중요 항목 들간의 의존성을 조건확률로 나타내고 비교하였다. 또한 휴리스틱망, 나이브베이지안망 분류기를 생성하여 성능을 비교하였다. 결과적으로 총수정란수는 최상급수정란이식수에 강한 영향을 갖는다는 사전지식의 타당함을 입증할 수가 있었으며, 또한 성숙난자수가 총수정란수에 강한 영 향을 미치고 화학적임신과 임상적임신과 학습은 서로 독립이라는 가설에 대하여 전자의 경우는 간접적인 의존성을 갖고, 후자의 경우는 화학적 결과가 임상적 결과에 강한 의존성이 존재함을 밝혀낼 수 있었다. 분류기간의 성능에서는 자동생성된 베이지안망이 가장 우수한 정확도를 가짐을 측정할 수 있었다.
경사제 피복재의 시간에 따른 파괴확률을 산정할 수 있는 추계학적 Markov 확률모형을 개발하였다. 하중발생에 대한 CP/RP 해석과 누적피해사건에 대한 DP 해석을 결합하여 수학적 모형을 수립하고 경사제 피복재에 적용하였다. 피복재의 피해수준에 대한 정의와 MCS 기법을 이용하여 이행확률을 산정하고 분석하였다. 산정된 이행확률들은 확률적으로나 물리적으로 만족해야하는 제약조건들을 잘 충족한다. 또한 경사제 피복재의 설계와 관련하여 중요한 변수로 생각되는 재현기간 및 안전율의 변화에 따른 시간 의존 파괴확률을 산정하여 그 거동 특성을 자세히 비교 분석하였다. 특히 시간 의존 파괴확률이 이전단계의 피해수준에 의해 어떻게 달라지는지를 정량적으로 해석할 수 있었다. 마지막으로 유지관리에서 가장 중요한 보수보강 시점을 결정할 수 있는 두 가지 접근방법을 제시하고 경제성 분석을 포함한 다양한 해석이 수행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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