• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.85-88
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• 2007

본 연구에서는 베이지안 망 구조 학습에서, 학습 데이터의 특정 부분집합이 학습된 망의 각연결 구조(edge)의 형성에 기여하는 정도를 정량화하는 방법을 제안한다. 생물학 정보의 분석 등에 베이지안 망 학습을 이용하는 경우, 제안된 방법은 망의 각 연결 구조의 형성에 특정 군집 데이터가 기여하는 정도의 정량화가 가능하다. 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해, 벤치마크 베이지안 망을 이용하여 제안된 방법이 망 연결 구조에 대한 데이터 군집별 기여도를 효과적으로 정량화 할 수 있음을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권3호
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• pp.197-201
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• 2006

In the implementation of a smart home, activity recognition technology using simple sensors is very important. In this paper, we propose a new activity recognition method based on Bayesian network (BN). The structure of the BN is learned by K2 algorithm and is composed of sensor nodes, activity nodes and time node whose state is quantized with reasonable interval. In the proposed method, the BN has less complexity and provides better activity recognition rate than the previous method.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.929-938
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• 2009

This paper presents a novel control methodology for communication network based nonlinear systems with time delay nature. We construct a nominal nonlinear control law for representing a linear model and a reset control system which is aimed for corrective control strategy to compensate system error due to uncertain time delay through wireless communication network. Next, online neural control approach is proposed for overcoming nonstationary statistical nature in the network topology. Additionally, DBN (Dynamic Bayesian Network) technique is accomplished for modeling of its dynamics in terms of casuality, which is then utilized for estimating prediction of system output. We evaluate superiority and reliability of the proposed control approach through numerical simulation example in which a nonlinear inverted pendulum model is employed as a networked control system.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권1호
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• pp.35-41
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• 2007

In this paper, a modified Fuzzy C-Means (MFCM) algorithm is presented for nonlinear blind channel equalization. The proposed MFCM searches the optimal channel output states of a nonlinear channel, based on the Bayesian likelihood fitness function instead of a conventional Euclidean distance measure. In its searching procedure, all of the possible desired channel states are constructed with the elements of estimated channel output states. The desired state with the maximum Bayesian fitness is selected and placed at the center of a Radial Basis Function (RBF) equalizer to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with that of a hybrid genetic algorithm (GA merged with simulated annealing (SA): GASA), and the relatively high accuracy and fast searching speed are achieved.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권3호
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• pp.361-365
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• 2010

소셜 네트워크는 관심사가 유사한 사람을 찾거나 정보를 교환하는 주요한 수단으로 최근 각광받고 있다. 특히 페이스북(Facebook) 이나 싸이월드 등과 같이 인터넷상에서 제공되던 소셜 네트워크 서비스는 이제 휴대폰 영역으로 확장되고 있다. 휴대폰은 개인이 향상 소유하고 다니기 때문에 개인정보의 취득이 쉬우며, 센서 기술의 발달로 다양한 종류의 데이터를 함께 수집할 수 있다. 따라서 이를 모바일 소셜 네트워크 서비스에 활용하면 기존의 인터넷기반 소셜 네트워크 서비스와의 차별화를 이룰 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 확률추론 모델인 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 주변 사람들간의 친밀도나 관계 등의 모바일 소셜 컨텍스투를 추출하는 방법을 제안한다. 이는 모바일 소셜 네트워크 서비스에 중요한 정보로 활용 가능하며, 본 논문에서는 실제 수집한 데이터를 기반으로 그 가능성을 검증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.15-29
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• 1999

본 연구에서는 공간적으로 분포되어 있는 연강우량 자료를 이용한 지역 기상학적인 가뭄을 정의하고 해석하는 모형을 제시하였다. 비선형. 비매개변수법에 기초한 공간 해석 신경망(Spatial Analysis Neural Network; SANN)모형을 이용하여, 각 년에 대하여 공간의 임의 점에서의 극심, 심 경심, 및 비 가뭄 확률을 전 대상 지역에 대하여 산출을 통하여 가뭄확률도를 작성하며, Bayesian 가뭄 심도 지수(BDSI)를 통하여 전 대상 지역을 가장 적적하게 극심, 심, 경심, 비 가뭄 지역으로 분류하는 방법을 제시하였다. 또한, 각 년의 대표적인 가뭄의 형태를 제시하여 줄 수 있는 지역 가뭄 확률과 지역 가뭄 확률 지수를 소개하였다. 이 모든 시공간적 가뭄 해석의 방법은 실제로 우리나라(남한) 전역에 대하여 실시하여, 과거 1967년부터 1996년 까지의 공간적이고 시간적인 가뭄의 발생 현황과 그 특징을 조사 하였다. 본 연구는 우리나라 장기 수자원 개발 및 유역 관리를 위한 공간적이고도 시간적인 가뭄 정보를 제공하였다는 데 그 의의가 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권6호
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• pp.614-618
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• 2008

인터넷 서비스의 급속한 발전으로 멀티미디어 데이타의 양이 크게 증가함에 따라, 이를 분석하여 유용한 정보를 얻기 위해 사용자 개개인에 초점을 맞춘 효율적인 검색기술이 필요하게 되었다. 하지만 최근 웹사이트에서 제공하는 사용자 모델링 서비스는 텍스트 기반 페이지 구성이나 추천 검색 등에만 국한되어 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자 모델링 기법을 동영상 검색에 적용하기 위해 사용자의 선호도를 베이지안 네트워크로 모델링하고, 추론된 확률 값을 검색에 반영하는 방법을 제안한다. 이를 위해 실제 연구실 환경 내에 존재하는 컨텍스트 정보를 정의하였고, 설치된 카메라로부터 얻어진 동영상이 포함하는 컨텍스트 정보를 텍스트의 형태로 주석을 달았다. 사용자로부터 입력받은 사용자 개인의 정보는 설계된 베이지안 네트워크 모델의 증거 값으로 사용되어, 그로부터 사용자의 선호도를 추론하도록 하였다. 베이지안 네트워크의 추론 결과로 얻어진 확률 값은 검색에 반영되어 각 사용자의 선호도에 맞는 검색 결과를 보여준다. 사용자 평가 결과, 제안하는 모델을 사용하여 선택된 결과의 만족도가 일반적인 검색의 결과에 비해 높음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권1호
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• pp.81-91
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• 2005

최근 이동전화가 사람 사이의 커뮤니케이션에 있어서 필수적인 수단으로 자리 잡고 있다. 사용사가 논어간에 따라 이동전화망을 이용한 각종 부가 서비스들이 개발되고 고성능의 단말기들이 등장하고 있다. 또한 유비쿼터스 컴퓨팅 개념의 발전과 더불어 스마트폰에서 여러 가지 새롭고 편리한 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서의 개인화된 지능형 서비스를 위하여 베이지안 네트워크를 이용한 사용사 모델링과 규칙기반 서비스 선택기능을 갖춘 지능형 에이전트를 제안한다. 이 에이전트는 베이지안 네트워크를 사용하여 개인정보와 통신기록 자료로부터 사용사의 감정, 바쁨의 정도, 상대방과의 친밀도를 추론한 후 얻어진 정보를 사용하여 적절한 행동을 제시한다. 몇 가지 상황에 적용하여 제안한 지능형 에이전트의 유용성을 보인다

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.817-822
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• 2005

최근 실내 환경에서 로봇의 서비스를륵 위해 영상 정보를 사용하기 인한 인구가 활발하다. 과거의 영상 처리 전근 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반 하기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체 인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의서 가려져 있는 경우 대상물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 물체간이 관계를 모델링하여 발견된 물체를 통해 대상 물체를 추론할 수 있게 하였다. 이를 위해 작은 규모의 베이지안 네트워크(프리미티브 베이지안 네트워크)를 위한 설계 방법을 정의하고 이를을 다시 상황에 맞게 결합하였다. 실험은 설계된 모델의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 $82.8\%$의 정확도를 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1071-1083
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• 2005

최근 들어 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 특히 복잡한 문제의 해결을 위해서 혼합 분포가 사용되고 있다. 그러나 이 경우 몇 개의 성분으로 혼합 분포를 나타낼 것인가를 결정하기 어려운 문제가 있으며, 각 분포에 의하여 표현되는 이전 세대의 우수한 부분 해들을 잘 결합하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 변분 베이지안 혼합 인자 분석(variational Bayesian mixtures of factor analyzers) 기법을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 실수 공간에서의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하며, 잠재 변수(latent variable)를 사용하여 각 분포가 표현하는 세부 개체군 내에 포함된 부분 해들의 혼합을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 함수 최적화 문제들에 대해 다른 분포 추정 진화 알고리즘과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다. 또한 시스템 생물학에서 다루고 있는 생화학 네트워크의 동적 모델링을 위한 매개변수 추정도 성공적으로 수행하였다.