• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.94-96
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• 2004

에이전트의 '물체 따라가기'는 전통적으로 자동운전이나 가이드 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기본적인 기능이다. 여러 가지 물체가 있는 환경에서 '물체 따라가기'를 하기 위해서는 목적하는 대상이 어디에 있는지 찾을 수 있어야 하며, 실제 환경에는 사람이나 차와 같이 움직이는 물체들이 존재하기 때문에 다른 물체들을 피할 수 있어야 한다. 그런데 에이전트의 최적화된 피하기 행동은 장애물의 모양과 크기에 따라 다르게 생성될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 모양과 크기의 장애물이 있는 환경에서 최적의 피하기 행동을 생성하면서 물체를 추적하기 위해 반응형 에이전트의 행동선택을 강화학습 한다. 여기에서 정확하게 상태를 인식하기 위하여 상태를 추론하고 목표물과 일정거리를 유지하기 위해 베이지안 추론을 이용한다 베이지안 추론은 센서정보를 이용해 확률 테이블을 생성하고 가장 유력한 상황을 추론하는데 적합한 방법이고, 강화학습은 실시간으로 장애물 종류에 따른 상태에서 최적화된 행동을 생성하도록 평가함수를 제공하기 때문에 베이지안 추론과 강화학습의 결합모델로 장애물에 따른 최적의 피하기 행동을 생성할 수 있다. Webot을 이용한 시뮬레이션을 통하여 다양한 물체가 존재하는 환경에서 목적하는 대상을 따라가면서 이종의 움직이는 장애물을 최적화된 방법으로 피할 수 있음을 확인하였다.

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 대한방사선방어학회 2009년도 춘계 학술발표
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• pp.264-265
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• 2009

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.139-147
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• 2011

전 세계적으로 자동차의 수요와 교통정보 서비스의 활용도가 높아지고 있다. 따라서 교통정보 서비스의 종류와 데이터의 양의 증가로 인해 많은 IT 자원 인프라가 필요하다. 인프라의 감소를 위해 클라우드 컴퓨팅이 주목을 받고 있으며, 자원관리를 위해 프로비저닝 스케줄링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 교통정보 서비스를 위한 조건부 확률 추론을 활용한 프로비저닝 스케줄링(PSCPI: Provisioning Scheduling with Conditional Probability Inference)을 제안한다. PSCPI는 가상머신의 상태에 따라 나이브 베이즈 추론 기법을 사용하여 가상머신의 가용율에 따라 작업 할당을 할 수 있다. 나이브 베이즈 기반의 조건부 확률 추론 프로비저닝 스케줄링을 활용하여 교통정보 서비스에 높은 처리율과 활용율을 보인다.

• 한국과학교육학회지
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• 제19권1호
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• pp.117-127
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• 1999

최근의 보고에 따르면 우리 나라 학생들은 학년이 높아질수록 과학적 수준은 반대로 떨어지는 경향을 보이고 있지만 고등학교 이후 집단의 과학적 추론능력에 대한 연구는 체계적으로 이루어지지 않고 있다. 특히 가설검정능력과 관련된 과학적 추론은 가장 고등한 인지기능의 하나로 여겨지고 있고, 또 창의적이고 비판적인 사고에 매우 중요하다고 보고되어 왔다. 따라서 본 연구는 우리나라 대학생들의 과학적 추론 능력을 조사하고, 이를 미국 대학생들의 과학적 추론 능력과 비교하여 분석하였다. 아울러 본 연구는 가설 검정능력이 과학적 추론능력의 다른 하위요소에 비해 고등한 추론기능이라는 가설도 검정하였다. 고등학교 이후의 과학적 추론에 대한 경향을 조사하기 위하여 본 연구는 한국의 대학생 774명과 미국의 대학생 568명에게 과학적 추론 검사를 실시하여서 비교 분석하였고, 이 자료를 토대로 가설검정능력이 과학적 추론의 다른 하위요소에 비해 고등한 추론이라는 가설도 검정하였다. 본 연구에 사용된 과학적 추론 검사는 보존논리, 비례논리, 변인통제, 확률논리, 상관논리, 그리고 가설검정기능에 관련된 127개의 과제로 구성되어 있다. 본 연구의 결과는 한국 대학생들이 비례 및 확률논리를 평가하는 과제에 대해서는 미국 학생들보다 월등하게 높은 접수를 기록하였고, 보존이나 변인통제, 그리고 상관논리를 평가하는 과제에 대해서는 반대의 경향을 나타내었다. 또한 가설검정 능력을 평가하는 문항에서는 양국 모두 다른 과학적 추론 과제에 비해서 뚜렷하게 낮은 점수를 보여주었다. 본 연구는 이들 결과에 대해서 본 연구의 목적과 관련해서 논의하였고 이의 교육적 적용에 대해서도 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1386-1392
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• 2006

유전자 생물학 분야에서 여러 각도로 세포 간 네트워크를 입증하는 고 처리 정보공학 WWW에 응용하려는 수치학적인 표현 모델 분석 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 확률적 함수적으로 응용해 복잡한 세포 간 네트워크 보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보 공학 네트워크 모델의 방법으로 확장 추론한다.

• KSBB Journal
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• 제21권4호
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• pp.231-235
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• 2006

유전자 생물학 분야에서 적용가능 한 세포간 네트워크를 입증하는 고처리 정보공학에 응용하려는 수치학적인 표현 모델을 분석 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 확률적 함수적으로 응용해 복잡한 세포간 네트워크보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보공학 네트워크 모델의 방법으로 확장 추론한다.

• 정보과학회지
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• 제32권7호
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• pp.15-20
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• 2014

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1017-1028
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• 2011

신용평가를 판단하기 어렵기 때문에 평가를 유보하고 특별한 전문가에게 재심사를 의뢰하기 위하여 결정이 보류된 미결정자에 대한 미결정자 추론은 신용평가 분야 이외에도 의학통계와 스포츠통계등 대부분의 통계적 모형에서 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 미결정자 추론을 비임의결측 가정하에서의 결측자료 유형으로 간주하고, 표본선택모형 중의 하나인 이변량 프로빗모형을 이용한다. 결정된 차주의 특성을 나타내는 확률변수를 사용하여 미결정자를 추론하는 방법과 보다 정확한 정보를 수집한 후 추가적인 확률변수를 사용하여 추론하는 방법을 제안한다. 실증예제를 통하여 특성변수의 조합과 다양한 미결정 구간, 그리고 절단점의 변동에 따라 미결정자와 전체 오분류율을 비교한다. 미결정구간을 확대하거나 정확한 신용정보를 모형에 추가하여 사용하면 정상 집단과 부도 집단의 정보를 더욱 정확하게 반영할 수 있기 때문에 미결정자와 전체 오분류율의 큰 감소효과를 기대할 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제18권1호
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• pp.89-98
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• 2004

한국과 미국(North Carolina주)의 확률과 통계 교육 내용을 고찰한 결과 한국과 미국(North Carolina주)은 내용적인 면에서 많은 차이를 보였다. 한국의 경우, 9-가 단계와 10-가 단계, 선택과목 중 수학 I, 실용수학, 이산수학 과목에 제시되어 있는 확률과 통계 영역은 심화선택과목인 확률과 통계 과목의 내용을 축소하여 재구성한 내용을 제시하고 있다. 미국(North Carolina주)은 한국과는 달리, Introductory Mathematics, Algebra(I, II), Technical Mathematics(1, 2) Advanced Mathematics, Advanced Placement Calculus, Discrete Mathematics, Integrated Mathematics(1, 2, 3), Geometry 과목에서 확률과 통계 영역은 각 과목과 연관성 있는 내용으로 구성되어 있다. 한국의 심화 선택과목인 확률과 통계 과목과 미국(North Carolina주)의 AP통계(Advanced Placement Statistics)를 비교한 결과, 전체적으로, 자료의 정리, 확률변수와 확률분포 영역에서 한국과 미국(North Carolina주)은 거의 유사성을 보이고 있지만, 통계적 추론에서는 미국(North Carolina주)이 한국에 비하여 강화되어 있음을 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제1권2호
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• pp.61-65
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• 1987

확률화(randomization)는 각 실험단위를 처리에 배치할 때 반드시 지켜야 할 실험계획의 큰 원칙이다. 확률화는 각 처리 간의 비교에 있어 실험외적 요인의 효과를 상쇄시켜 주며 또한 통계적 추론을 더욱 뒷받침하여 준다.