• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.305-308
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• 2005

시각 센서를 이용한 환경 및 상황 인식은 로봇의 자동화된 행동을 위해서 매우 중요하다. 실제 환경에서 사람은 주위를 인식할 때 여러 단계의 인식과정을 거친다. 효율적이고 정확한 환경 인식을 위해서는 지능형 로봇의 인식 또한 사람의 인식과정과 같이 다단계로 이루어져야 한다. 또한 실제 환경은 유동적이며 많은 불확실성을 가지고 있으므로 불확실한 상황에 강인한 인식 방법이 필요하다. 이러한 불확실성을 내포한 환경 및 상황 인식에는 베이지안 네트워크를 이용한 인식이 강인하나 복잡한 환경을 하나의 베이지안 네트워크로 인식하는 것은 어렵다. 이 논문에서는 복잡하고 불확실한 환경 인식을 위한 여러 베이지안 네트워크를 사람의 인식과 같은 다단계의 인식 과정으로 구성된 행동 네트워크 기반으로 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 불확실한 상황을 적용한 환경 실험과 로봇 시뮬레이터를 이용한 로봇 실험으로 베이지안 네트워크 앙상블 기법이 환경 인식에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.355-355
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• 2021

극한 폭염사상은 지난 20세기 이후 점점 더 빈번하게 발생하고 있으며, 더 광범위한 지역에서 발생하고 있다. 이러한 폭염사상은 다가오는 지구 온난화 시대에서 그 강도가 더 강해지고 지속기간이 길어질 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 극한강우에 대한 강우강도-지속기간-빈도(intensity-duration-frequency, IDF)곡선의 개념을 폭염사상에 적용하여 미래의 극심한 폭염사상에 대한 발생확률, 강도 및 지속날짜(heat wave intensity-persistence day-frequency, HPF) 간의 관계를 확인해보고자 한다. 또한 해당 모델의 불확실성은 베이지안 기법을 이용하여 분석하였다. 우리나라 6개 주요 지역(대관령, 서울, 대전, 대구, 광주, 부산)에 대해 16개의 미래 일 최대 기온 앙상블 자료를 이용하여 비정상성 HPF곡선을 적용하였다. 미래 극한 폭염 앙상블 결과를 분석한 결과, 2050년을 기준으로 지속기간 2일에 대해 극한 폭염의 강도가 RCP 4.5 이하 시나리오 기준 1.23 ~ 1.69 ℃ 범위에서 상승할 가능성이 높은 것으로 나타났으며, RCP 8.5 이하 시나리오 기준의 경우 1.15 ~ 1.96 ℃ 범위로 나타났다. 또한 HPF 모델의 매개변수 추정으로 인한 불확실성의 경우, 다양한 기후 모델의 변동성으로 인한 불확실성보다 크게 나타났다. 모델의 매개변수 추정에 따른 불확실성을 반영한 결과, 2010~2050년에 해당하는 폭염의 강도에 대한 delta change의 95% 신뢰구간은 RCP 4.5 이하에서 0.53 ~ 4.94 ℃, RCP 8.5 이하에서 0.89 ~ 5.57 ℃로 나타났다.

• 석유와에너지
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• 통권302호
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• pp.8-11
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• 2017

정유년이 밝았다. 그러나 희망찬 새해 운운하기에는 대내외적 불확실성이 너무 크다. 촛불로 대표되는 국내 정치 여건의 급박한 변화 가능성, 미국 대통령 교체가 상징하는 국제 정치/경제 환경의 불안정성을 모두 고려해야 한다. 석유 산업은 더욱 큰 불확실성에 직면할 전망이다. OPEC 감산과 트럼프의 새로운 에너지 정책이라는 불협화음이 어떤 결과를 낳을지 쉽게 예단할 수 없다. 2017년 석유 산업이 처할 환경에 대해 조심스럽게 전망하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.4-4
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• 2022

낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.

• 유통과학연구
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• 제7권2호
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• pp.5-28
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• 2009

현재 중국은 전 세계적인 경기침체 하에서도 어느 정도의 성장을 거듭하고 있지만 이러한 중국시장도 많은 위험이 존재하고 있는 사실이다. 이러한 현실 하에서 본 연구에서는 한국기업이 중국시장에서 겪게 되는 위험의 실체를 규명하고 실질적으로 위험에 영향을 미치는 요인에 의한 이론적인 모델을 구축한 후 실증분석을 통해 한국기업의 중국시장 위험에 대하여 기업특성, 산업특성, 투자환경특성 변수들이 각각 어떻게 작용하는지를 살펴보았다. 본 연구에서 얻은 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 중국에 진출해 있는 우리나라 기업들이 중국시장의 환경 불확실성에서 오는 위험의 인식과 관리가 상당히 낮게 나타났다. 둘째, 가업특성변수로서 사용된 기업의 규모, 투자규모, 국제화경험, 투자업종 및 형태 등을 이용한 가설검증 결과 기업의 국제화경험, 투자업종 및 형태가 위험에 미친다는 사실을 알 수 있었다. 셋째, 기업이 지니는 산업특성에 따라 위험의 정도로 달라질 수 있다는 사실이다. 기업이 지니는 경쟁강도가 높은 경우에는 어떻게든 위험도 높게 나타날 것이다. 따라서 중국에 진출해 있는 기업은 차별화된 경쟁우위를 보유함으로써 중국시장의 환경 불확실성에서 오는 위험을 감소시킬 수 있을 것이다. 넷째, 중국의 국가위험 지수가 높고, 노동시장이 불안정하고, 시장 환경에 불확실해 미래에 대한 예측과 분석이 힘들 때 위험의 발생가능성을 추정하는 것은 상당히 어려운 일이다. 따라서 이러한 중국의 투자환경이 한국기업의 투자위험에 미친다는 가설의 채택은 당연한 결과라고 볼 수 있다. 이러한 연구를 통해서 얻어진 분석결과를 중심으로 종합적으로 정리한다면 우리나라 기업이 중국의 이질적인 환경 하에서 경영활동을 수행함에 있어 중국시장 환경 불확실성에서 오는 위험은 기업의 영업활동이나 이익에 직접 영향을 주게 되는 것으로 경영활동을 수행하는 기업은 항상 중국의 불확실한 환경에 능동적으로 대처하여야 한다. 그러기 위해서는 중국의 환경 불확실성에서 오는 위험을 객관적으로 분석할 방법을 강구하고 전략적으로 위험을 극소화할 수 있는 방안을 모색하여야 한다. 즉, 특정기업이 해외시장에 진출하여 성공하기 위해서는 현지국의 투자환경과 위험관리를 최소화하여야 한다는 것이다. 따라서 중국시장에서 발생하는 환경 불확실성을 감소시키기 위해서는 현재 우리나라 기업이 시행하고 있는 위험요인 분석과 관리방안에 대한 지속적인 자기 점검이 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.406-406
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• 2021

극한강우사상의 분석은 다양한 극치 분포로 구성된 극치이론을 통해 가능하다. 일반적으로 단일 지점의 극한사상의 분석을 위한 지점빈도해석 (Point Frequency Analysis, PFA)이 다양한 재현기간에 해당하는 강우량을 추정하는데 널리 사용되어왔다. 하지만 수문기후학적 극치기록은 시간적 그리고 공간적으로 제한적이다. 따라서 모의 불확실성을 줄이고 신뢰성 높은 결과를 도출하기 위해 서로 유사한 분포를 가질 수 있는 인근 지점의 활용하는 지역빈도해석 (Regional Frequency Analysis, RFA) 방법이 개발되어 적용되고 있다. 본 연구에서는 부산, 울산, 경남지역의 기상청 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 울산, 부산, 통영, 진주, 거창, 합천, 밀양, 산청, 거제, 남해지점 일강수량을 자료를 기반으로 Metropolis-Hasting 알고리즘을 사용하여 일반극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 매개변수를 추정하고 PFA 및 RFA의 불확실성을 평가하고자 한다. 이러한 연구는 공간적 구성 요소(예, 지리적 좌표, 고도)를 고려하지 못하며 추가변수 (예, 공변량)를 분석에 결합할 수 없는 등의 RFA의 한계를 극복하고, 명시적으로 불확실성을 추정하여 결과의 신뢰성을 확보 할 수 있는 계층적 베이지안 모델의 개발에 도움이 되리라 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.100-100
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• 2015

자연유역은 주어진 강우에 대해 다양한 형태의 유출반응을 나타내는데, 이는 순간반응함수(Instantaneous Response Function; IRF)로 표현될 수 있다. IRF는 유역의 DEM(Digital Elevation Model)으로부터 지표수 흐름방향을 추출한 뒤 지형분석을 통하여 구한 인자를 이용해 구하는 것이 일반적인 이론이다. 여기서 DEM의 모든 셀에 대해 흐름방향을 부여할 수 있지만, 모든 셀이 하천에 해당하지는 않는다. 따라서 최상류의 셀들은 사면으로, 하류의 셀은 하천으로 구분하여 IRF모의에 적용하게 된다. 사면과 하천은 지표수이송에 전혀 다른 경향을 보이므로 전체적인 유역의 유출반응에 큰 영향을 미친다. 예를 들어 사면과 하천에서의 유속 차이는 IRF의 왜도(skewness)에 주된 영향을 미치는 것으로 알려져 있다 (Botter and Rinaldo, 2003). 하지만, DEM에서 사면과 하천을 정확하게 구분하는 것은 매우 어렵기 때문에 하천시점을 정의하는 데에는 불확실성이 내재되어 있으며, 이러한 점은 추정된 IRF의 불확실성으로 연결된다. 본 연구에서는 하천시점의 불확실성으로 인한 IRF의 불확실성을 정량화하고, 그것의 유의수준을 평가하고자 한다. 이를 위해 다양한 유원면적 기준에 대해 IRF를 계산하고, 그 결과를 심도 있게 고찰한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.15-15
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• 2015

기존 기후변화 영향평가 불확실성 연구들은 거의 대부분 GCM의 불확실성이 가장 크다고 결론내리고 있으나, ES 불확실성과의 정량적 비교는 하지 못했으며, 기존 접근방법은 민감도 분석 수준에 머무르고 있다. 이에 본 연구에서는 기후변화 영향평가 각 단계별 불확실성을 포괄적으로 정량화하고 수행단계별 불확실성의 전파정도를 추정할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 첫째, 전체 불확실성, 각 단계별 불확실성 증가 정도, 각 단계별 불확실성의 비율을 제시할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 또한 불확실성을 정량적으로 추정할 수 있는 방법으로 maximum entropy(이하 ME)를 선정하였으며, 이를 본 연구에서 제시한 approach에서 적용성을 살펴보았다. 둘째, 본 연구에서는 기후변화 영향평가 불확실성 단계별 정량화를 위해 2개 배출시나리오, 4개 GCM 시나리오, 2개 상세화기법, 2개 수문모형을 사용하여 기본적 기후변화 영향평가 단계를 모두 수행하였다. 기존 approach에서는 GCMs의 변화율(89.34)이 가장 커 GCMs의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으나 제시한 approach에서는 배출시나리오의 불확실성이 전체 대비 58.66 %로 기후변화 영향평가에서 가장 큰 불확실성 발생 원인으로 파악되었다. 모형 불확실성에서는 GCMs의 불확실성(전체 대비 33.57 %)이 가장 높게 나타났다. 또한 배출시나리오의 ME는 3.32, GCMs의 ME는 5.22, 상세화기법의 ME는 5.57, 수문모형의 ME는 5.66으로 단계적으로 불확실성이 증가하였다. 다음으로 유량과 강수를 이용하여 불확실성 정량화를 수행하였으며, 강수를 이용한 불확실성 정량화에서는 유량을 이용한 결과와 다르게 배출시나리오 다음으로 상세화기법의 불확실성이 큰 것으로 나타나 어떤 수문변수에 초점을 두느냐에 따라 불확실성 정량화저감 노력 대상이 달라질 수 있음을 제시하였다. 마지막으로 자연변동성에 의한 불확실성이 기후변화 전체 불확실성의 45.47 % 정도로 나타났으며, 이는 미래 기후변화에 의해 발생하는 불확실성이 과거 자연변동보다 2배 이상으로서, 기후변화에 의한 미래전망의 불확실성이 매우 크게 증가한다는 매우 중요한 결과를 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.271-273
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• 2000

일반적으로, 지능형 에이전트는 사용자의 목적과 주위 환경으로부터 최적의 행동을 스스로 찾아낼 수 있어야 한다. 만약 에이전트의 목적이나 주위 환경이 불확실성을 포함하는 경우, 에이전트는 적절한 행동을 선택하기 어렵다. 그러나, 사용자의 목적이 인간 지식의 불확실성을 포함하는 언어값으로 표현되었을 경우, 이를 처리하려는 연구는 없었다. 본 논문에서는 모호한 사용자의 의도를 퍼지 목적으로 나타내고, 에이전트가 인지하는 불확실한 환경을 퍼지 상태로 표현하는 방법을 제안한다. 또, 퍼지 목적과 상태를 이용하여 확장한 펴지 강화 함수와를 이용하여, 기존 강화 학습 알고리즘 중 하나인 Q-Learning을 FuzzyQ-Learning으로 확장하고, 이에 대한 타당성을 검증한다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제13권3_4호
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• pp.95-104
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• 1998

확률론적 해석방법은 환경독성물질에 의한 인체위해도 평가시 사용된 각 입력인자들의 불확실성까지 고려하는 방법론이다. 기존의 위해도 평가방법은 불확실성을 고려하지 않고 단순히 결과치의 포인트 값만을 제공하는데 비해 이러한 확률론적 해석방법은 입력인자들의 불확실성이 고려되고 결과치에 대한 이들의 중요도가 산출될 수 있는 등 더 많은 정보를 제공하므로써 환경위해도를 기반으로 한 환경정책 결정시 용이하게 사용될 수 있다. 본 논문은 현재 미국에서 음용수 기준설정시 논란이 많은 무기비소에 대해 확률론적 평가방법론을 적용하였다. 우선 인체위해도평가에 필요한 무기비소의 각종 자료들을 수집, 정리하고 이를 바탕으로 각 인자들의 불확실성을 계산하였다. 최종적으로 이들로부터 무기비소가 포함된 음용수를 마신 일반인의 피부암 위해도를 확률적으로 계산하였다. 또한 계산된 결과치와 여러 위해도기준치를 비교하여 정책결정에 필요한 의사결정에 대해서도 살펴보았다. 계산결과에 의하면 다수의 일반인들이 무기비소를 함유한 음용수섭취를 통해 현재 위해도설정치(10$^{-6}$)보다 높은 ] 피부암 위해를 입고 있는 것으로 나타나 이에 대한 규제가 필요하다고 본다.