• The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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• v.5 no.1
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• pp.1-13
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• 2013

For a basic engineering education the confirmation and verification of the deductive Inference was studied and the principle of probability inference was applied. The background of introduction of deductive Inference and its test method was mentioned, and historic arguments on the compatibility of deductive statistical inference was summarized and analyzed. Philosophical arguments on the deductive confirmation for engineering experiments was introduced. Premise, procedure, and control of the experiments are studied. As an example of the deductive probability inference three groups of experimental data were used in order to find successful inferences respectively.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.95-98
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• 2009

본 연구는 주관 감성에 따른 생리 데이터의 패턴을 분류하고, 임의의 생리 데이터의 패턴을 확인하여 각성-이완, 쾌-불쾌의 감성을 추론하기 위해 베이지안 이론(Bayesian learning)을 기반으로 한 추론 모델을 제안하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안하는 모델은 학습데이터를 분류하여 사전확률을 도출하는 학습 단계와 사후확률로 임의의 생리 데이터의 패턴을 분류하여 감성을 추론하는 추론 단계로 이루어진다. 자율 신경계 생리변수(PPG, GSR, SKT) 각각의 패턴 분류를 위해 1~7로 정규화를 시킨 후 선형 관계를 구하여 분류된 패턴의 사전확률을 구하였다. 다음으로 임의의 사전 확률 분포에 대한 사후 확률 분포의 계산을 위해 베이지안 이론을 적용하였다. 본 연구를 통해 주관적 평가를 실시하지 않고 다중 생리변수 인식을 통해 감성을 추론 할 수 있는 모델을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.457-460
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• 2001

이 논문은 사람과 컴퓨터간의 편리한 인터페이스를 제공하기 위 사람의 머리 동작을 자동적으로 인식하는 것을 목적으로 8 가지의 기본적인 대리 동작들을 확률적 문법 추론을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 시스템의 입력 데이터로 쓰여지는 머리의 실세계 3 차원 좌표들을 일정간격으로 양자화한 후, 각각 xy, zy 평면에 투영하고, 이들을 다시 4 방향 코딩하여 확률적 문법 추론법에 적합한 입력형식으로 변환한다. 이에 대해 확률적 문법 추론법을 적용한 결과 대리 동작인식에 대해 효과적으로 이용될 수 있음을 실험결과를 통해 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.6 no.1
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• pp.13-21
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• 1995

논리 언어로 불확실한 정보의 표현과 처리가 가능하도록 논리 프로그램을 확장하였다. 이러한 확장을 위해 의미론이 명확한 확률 논리를 응용하였고, 확률적 연역 추론을 위해 추론 규칙들을 공리화하여 기본 지식과 함께 처리될 수 있게 하였다. 여기서는 기존 논리 프로그램의 명제 부분만을 대상으로 하였으며, 확장된 논리 프로그래밍 언어는 기존 언어에서 간단한 인터프리터를 사용하여 쉽게 구현하여 이용할 수 있다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.7 no.1
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• pp.68-78
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• 1990

This paper shows the fuzzy reasoning process that is specifically designed to deal wit the inexactness or fuzziness in the expert systems. The impact of overall fuzzy reasoning reviewed when knowledge with certainty is provided. Also, the example of fuzzy reazoning used at probabilistic inference is presented.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.3
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• pp.248-259
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• 2001

This paper proposes a human action recognition scheme to recognize nonverbal human communications automatically. Based on the principle that a human body action can be defined as a combination of multiple articulation movements, we use the method of inferencing stochastic grammars to understand each human actions. We measure and quantize each human action in 3D world-coordinate, and make two sets of 4-chain-code for xy and zy projection plane. Based on the fact that the neighboring information among articulations is an essential element to distinguish actions, we designed a new stochastic inference procedure to apply the neighboring information of hands. Our proposed scheme shows better recognition rate than that of other general stochastic inference procedures. ures.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.3
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• pp.673-687
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• 2005

We investigate both the design-based and model-based inferences, which are usual inferential methods in survey sampling. While the design-based inference is on the basis of randomization principle, The motel-based inference is based on likelihood principle as well as conditionality principle. There have been some disputes between two inferences for a long time and those have not yet been determined. In this paper we reviewed some issues on two inferences and compared their advantages and disadvantages in some viewpoints.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.20 no.3
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• pp.335-355
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• 2009

We examined risk judgment and the accuracy of inference based on two kinds of probabilities in a Bayesian inference task: the death probability from a disease (base rates) and the probability of having a disease with positive results in the screening test (posterior probabilities). Risk information were presented in either a probability or a frequency format. In Study 1, we found a numerical format effect for both base rate and posterior probability. Participants rated information as riskier and inferred more accurately in the frequency condition than in the probability condition for both base rate and posterior probability. However, there was no frequency range effect, which suggested that the ranges of frequency format did not influence risk ratings. In order to find out how the analytic thought system influences risk ratings, we compared the ratings of a computation condition and those of a no-computation condition and still found the numerical format effect in computation condition. In Study 2, we examined the numerical format effect and frequency range effect in a high and a low probability condition and found the numerical format effect at each probability level. This result suggests that people feel riskier in the frequency format than in the probability format regardless of the base rates and the posterior probability. We also found a frequency range effect only for the low base rate condition. Our results were discussed in terms of the dual process theories.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.634-636
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• 2005

지능형 로봇 기술이 발전하면서 영상에서 장면을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있으며, 최근에는 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있는 확률적 접근 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 확률적 모델링이 가능한 베이지안 네트워크(BN)를 이용해서 장면 인식 추론 모듈을 설계하고, 실제 환경에서 얻어진 증거 및 베이지안 추론 결과를 결합하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 영상 정보는 시간에 대해 연속성을 가지고 있기 때문에, 증거 정보와 베이지안 추론 결과들을 적절히 결합하면 더 좋은 결과를 예상할 수 있으며, 본 논문에서는 확신 요소(Certainty Factor: CF) 분석에 의한 결합 방법을 사용하였다. 성능 평가 실험을 위해서 SET (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 물체 인식 처리를 수행하고, 여기서 얻어진 데이터를 베이지안 추론의 증거로 사용하였으며, 전문가의 CF 값 정의에 의한 베이지안 네트워크 설계 방법을 이용하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.3
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• pp.465-470
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• 2013

Dempster-Shafer Evidence Theory is available for multi-sensor data fusion. Basic Probability Assignment is essential for multi-sensor data fusion using Dempster-Shafer Theory. In this paper, we proposed a novel method of BPA calculation with signal assessment. We took notice of the signal that reported from the sensor mote at the time slot. We assessed the variation rate of the reported signal from the terminal. The trend of variation implies significant component of the context. We calculated the variation rate of signal for reveal the relation of the variation and the context. We could reach context inference with BPA that calculated with the variation rate of signal.