• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.58-71
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• 2019

본 논문은 군 전술 무선 통신망에서의 가용 주파수 채널 확보를 위한 인지 라디오 엔진 플랫폼 구조 및 인지 라디오 무선기기를 위한 가용 주파수 채널 추론기법을 제안하였다. 현재의 군 전술 통신망은 동종 및 이종 군 무선기기 주파수의 효과적 운용을 위한 가용 주파수 확보 및 군 무선기기 간의 상호공존 방안에 대한 필요성이 빠르게 증가하고 있는 실정이다. 본 논문은 최적의 가용 주파수 채널확보 방안으로 동적 스펙트럼 접속(DSA, Dynamic Spectrum Access) 실현을 위한 인지 라디오 엔진 기술 기반의 가용채널 추론기법에 대해 소개하였다. 이를 위해 주사용자(PU, Primary User)의 채널 이용현황 모델링 및 채널 점유확률 계산을 통하여 인지 라디오 무선기기를 위한 사례 기반의 가용채널 추론기법을 제안하였으며, 성능분석 모의실험을 통하여 주사용자의 점유채널 정보 대비 인지 라디오 무전기의 가용채널 획득 정보 간의 충돌확률 변화율을 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.152-155
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• 2011

최근 사회생활의 다변화로 인한 개인의 질환을 예방하고 건강을 증진시키기 위한 개인 웰니스 관리는 현대 사회의 성인에게는 필수적인 자기 관리에 해당된다. 본 논문는 이러한 웰니스 관리에 적절한 상황 모델로써 상황 데이터를 추론할 수 있는 SWRL 상황규칙과 불확실성을 표현한 베이지안 네트워크를 포함한 통합 온톨로지 기반 상황모델을 제시하였다. 제안한 상황모델에 포함된 추론 규칙은 웰니스 관리에 필요한 상황 서비스를 수행하는 액션들을 정의한다. 즉 상황 온톨로지에 SWRL 규칙을 포함함으로써 주로 웹 시멘틱에 사용되고 있는 OWL 언어를 상황인식 분야의 지식 베이스 구축에도 적합하도록 하였다. 그리고 웰니스 관리를 위해 상황 온톨로지로 표현되는 원시 상황 데이터는 센서 부정확성, 또는 개인 판단기준 차이로 인해 불확실성을 포함하므로, 어떤 논리적 상황 데이터는 불확실성을 고려하여 추론되어야 하기 때문에 본 논문은 상황 온톨로지 및 SWRL 규칙과 함께 베이지안 네트워크를 함께 표현할 수 있게 하여 OWL 상황 온톨로지 기반 규칙 추론뿐만 아니라 확률 추론을 용이하게 하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.69-73
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• 2002

본 발표에서는 베이지안이 생각하는 확률의 개념을 상호교환성(exchangeability)의 가정아래 어떻게 확장되어 해석되는지를 소개하고, 빈도학자들의 접근방법과 비교함으로서 베이지안에서 생각하는 확률이 어떠한 특징을 가지고 있는지를 설명하고자 하였다. 또한 Efron에 의하여 지적된 베이지안의 네 가지 문제점에 대하여 논의하고 특별히 과학적 객관성(scientific objectivism)의 한계점과 이러한 한계점을 베이지안에서 어떻게 해결하고 있는지에 대하여 논의하였다. 일반적으로 과학적 객관성에 대한 한계점은 빈도학자들의 방법론에서도 존재하게 된다. 즉, 연구자가 가설을 설정하고 이에 맞는 실험설계를 하고 유의수준을 설정하고 p값을 이용하여 의사결정을 내리는 모든 단계에서 연구자의 주관성이 들어갈 수밖에 없게 된다는 것이다. 베이지안 방법론에서는 이러한 비객관적인 체계를 인정하고 파악하여 사전확률(prior)에 포함시킴으로서 이를 객관적인 자료인 가능도함수(likelihood function)와 혼합하여 추론이나 의사결정을 진행하게 된다. 마지막으로 베이지안 학자들의 최근 객관적인 사전확률에 대한 다양한 형태의 연구를 소개하는 것으로 발표를 마무리하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1390-1394
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• 2010

Dempster-Shafer 이론은 미지의 매개변수 추정시 베이지안 기법의 제약을 완화시키기 위한 베이지안 접근법의 일반화로 해석될 수 있으며, 상호배타적인 싱글톤에만 확률이 할당되는 것이 아니라 가능한 결과의 부분집합들이 기본확률할당을 위한 대상으로 고려된다. 베이지안 접근은 우연적 불확실성 및 지식의 불확실성을 효율적으로 구분할 수 없으며, 특정도가 낮고 애매한 증거들을 다룰 수 없는 반면, Dempster-Shafer 증거추론은 이러한 문제들을 효율적으로 평가할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 홍수위험평가 및 수자원 계획 수립시 가장 기본이 되는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제22권2호
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• pp.131-137
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• 2018

엔진 당량비의 제어오차가 요구범위를 불만족할 확률을 분석하였다. 당량비의 제어오차는 무작위 불확실요소와 인식론적 불확실요소로부터 동시에 영향을 받는다. 무작위 불확실요소는 일반적으로 확률 분포가 주어지므로 민감도 기반의 신뢰성 해석기법을 이용해 쉽게 해석이 가능하다. 확률분포를 알기 어려운 인식론적 불확실요소를 다루기 위해서는 새로운 접근법이 필요하다. 무작위 불확실요소에 대한 신뢰성 해석결과를 베이지안 추론에 이용함으로서 엔진 당량비의 제어오차가 요구범위를 불만족할 확률에 대한 확률분포를 구할 수 있었다. 이러한 접근은 무작위 불확실요소와 인식론적 불확실 요소가 동시에 존재하는 공학시스템 해석에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.319-326
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• 2015

최근들어, 확률론적 최적제어(stochastic optimal control) 및 강화학습(reinforcement learning) 분야에서는 데이터를 활용하여 준최적 제어 전략을 찾는 문제를 위한 많은 연구 노력이 있어 왔다. 가치함수(value function) 기반 동적 계획법(dynamic programming)으로 최적제어기를 구하는 고전적인 이론은 확률론적 최적 제어 문제를 풀기위해 확고한 이론적 근거 아래 확립된바 있다. 하지만, 이러한 고전적 이론은 매우 간단한 경우에만 성공적으로 적용될 수 있다. 그러므로, 엄밀한 수학적 분석 대신에 상태 전이 및 보상 신호 값 등의 관련 데이터를 활용하여 준최적해를 구하고자 하는 데이터 기반 현대적 접근 방법들은 실용적인 응용분야에서 특히 매력적이다. 본 논문에서는 확률론적 최적제어 전략과 근사적 추론 및 기계학습 기반 데이터 처리 방법을 접목하는 방법론들을 고려한다. 그리고 이러한 고려를 통하여 얻어진 방법론들을 금융공학을 포함한 다양한 응용 분야에 적용하고 그들의 성능을 관찰해보도록 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.139-142
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• 2008

현대 산업의 발전에 따른 사회고령화, 장애인구 증가는 장애인을 위해 특화된 서비스를 제공할 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 개발이 필요함을 나타낸다. 이를 위해 사용자와 유비쿼터스 환경 간의 상호작용이 지원되는 상황인식 서비스 기술 개발이 필요하다. 상황인식 서비스 기술은 미들웨어와 응용서비스 개발로 분류 가능하며, 본 논문은 응용서비스 개발의 차원에서 장애인을 위한 서비스 Activity를 결정하고, 이것을 기반으로 온톨로지가 적용된 상황정보의 모델링을 구현한다. 상황정보 모델을 상황인식을 위한 베이지안 네트워크의 구조학습에 적용하여, 확률 기반 상황 추론이 가능한 상황인식 시스템을 개발한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.46-48
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• 2003

본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.226-228
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• 2004

베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델이다. 베이지안 네트워크의 구조를 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이터를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 확인한 수 있었다.

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 대한방사선방어학회 2009년도 춘계 학술발표
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• pp.140-141
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• 2009

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