• 대한간호학회지
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• 제45권3호
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• pp.429-438
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• 2015

Purpose: This study was conducted to develop key performance indicators (KPIs) for home care nursing (HCN) based on a balanced scorecard, and to construct a performance prediction model of strategic objectives using the Bayesian Belief Network (BBN). Methods: This methodological study included four steps: establishment of KPIs, performance prediction modeling, development of a performance prediction model using BBN, and simulation of a suggested nursing management strategy. An HCN expert group and a staff group participated. The content validity index was analyzed using STATA 13.0, and BBN was analyzed using HUGIN 8.0. Results: We generated a list of KPIs composed of 4 perspectives, 10 strategic objectives, and 31 KPIs. In the validity test of the performance prediction model, the factor with the greatest variance for increasing profit was maximum cost reduction of HCN services. The factor with the smallest variance for increasing profit was a minimum image improvement for HCN. During sensitivity analysis, the probability of the expert group did not affect the sensitivity. Furthermore, simulation of a 10% image improvement predicted the most effective way to increase profit. Conclusion: KPIs of HCN can estimate financial and non-financial performance. The performance prediction model for HCN will be useful to improve performance.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권1호
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• pp.211-221
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• 2012

Many metric-based classification models have been proposed to predict fault-proneness of software module. This paper presents two prediction models using Bayesian classifier which is one of the most popular modern classification algorithms. Bayesian model based on Bayesian probability theory can be a promising technique for software quality prediction. This is due to the ability to represent uncertainty using probabilities and the ability to partly incorporate expert's knowledge into training data. The two models, Na$\ddot{i}$veBayes(NB) and Bayesian Belief Network(BBN), are constructed and dimensionality reduction of training data and test data are performed before model evaluation. Prediction accuracy of the model is evaluated using two prediction error measures, Type I error and Type II error, and compared with well-known prediction models, backpropagation neural network model and support vector machine model. The results show that the prediction performance of BBN model is slightly better than that of NB. For the data set with ambiguity, although the BBN model's prediction accuracy is not as good as the compared models, it achieves better performance than the compared models for the data set without ambiguity.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.147-158
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• 2008

본 논문에서는 인과관계 지식의 표현과 추론에 가장 대표적으로 사용되는 퍼지인식도(FCM, Fuzzy Cognitive Map)와 베이지안 신뢰 네트워크(BBN, Bayesian Belief Network)를 구조적으로 분석한다. 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크는 의사 결정을 지원하는데 중요한 인과관계 지식을 표현하고 추론하는데 사용되는 가장 대표적인 프레임워크이지만 인과관계 지식응용 영역에서 두 프레임워크의 역할에 대한 구조적 비교 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 두 프레임워크의 구조적 비교를 통해 퍼지인식도와 베이지안 신뢰 네트워크의 중요한 특징들을 추출하고, 이를 통해 인과 지식 공학에서 어떻게 퍼지 인식도와 베이지안 신뢰 네트워크가 이용되어야 하는지를 보인다. 인과관계 지식의 표현과 추론의 과정을 평가하는데 비교 평가를 위한 항목으로서 본 논문에서는 사용성, 표현력, 추론능력, 정형화와 완결성이 사용되었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2143-2147
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• 2005

Human-Robot interaction (HRI) has recently become one of the most important issues in the field of robotics. Understanding and predicting the intentions of human users is a major difficulty for robotic programs. In this paper we suggest an interaction method allows the robot to execute the human user's desires in an intelligent room-based domain, even when the user does not give a specific command for the action. To achieve this, we constructed a full system architecture of an intelligent room so that the following were present and sequentially interconnected: decision-making based on the Bayesian belief network, responding to human commands, and generating queries to remove ambiguities. The robot obtained all the necessary information from analyzing the user's condition and the environmental state of the room. This information is then used to evaluate the probabilities of the results coming from the output nodes of the Bayesian belief network, which is composed of the nodes that includes several states, and the causal relationships between them. Our study shows that the suggested system and proposed method would improve a robot's ability to understand human commands, intuit human desires, and predict human intentions resulting in a comfortable intelligent room for the human user.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.330-331
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• 2010

소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어의 품질에 지대한 영향을 미치는 요소 중 하나이다. 소프트웨어 개발 생명주기 초기에 아키텍처를 분석하고 평가하지 않으면, 점점 품질결함을 발견하고 수정하는 비용이 증가한다. 기존 소프트웨어 아키텍처 분석 및 평가 방법은 아키텍처라는 상당히 추상화된 수준에서 분석 및 평가가 이루어지기 때문에 평가기준이 주관적이며, 선택된 아키텍처 후보들만으로 서로에게 미치는 품질속성의 영향을 파악하기 힘들다. 따라서 품질 속성 시나리오나 아키텍처 전략을 구현하기 위한 세부적인 아키텍처 전술들의 품질평가가 필요하다. 본 연구는 이러한 아키텍처 전술의 품질 평가를 위해, Q-SIG(Quantified Softgoal Interdependency Graph)을 이용한 품질속성과 이를 달성하기 위한 아키텍처 전술의 관계를 정성적, 정량적으로 표현한다. 또한 Bayesian Belief Network(BBN) 모델 구축을 통해 Q-SIG에서 표현할 수 없는 다수의 품질속성을 만족하는 아키텍처 전술들 간의 조합에 대해 분석하고, 평가하여 아키텍트가 소프트웨어 디자인 단계에서 높은 품질속성을 달성할 수 있는 아키텍처 전술들의 조합을 선택할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(1)
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• pp.273-278
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• 1998

Belief network(or Bayesian network) based on Bayes' rule in probabilistic theory can be applied to the reasoning of diagnostic systems. This paper describes the basic theory of concept and feasibility of using the network for diagnosis of nuclear power plants. An example shows that the probabilities of root causes of a failure are calculated from the measured or believed evidences.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권10호
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• pp.836-850
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• 2006

오늘날 급속한 패키지 소프트웨어 제품의 증가 추세에 따라서, 소프트웨어 제품에 대한 품질 시험 요구 또한 증가하였다. 소프트웨어 제품 시험 시 중요한 요소는 무엇을 시험할지 기준이 되는 메트릭의 선정이다. 본 연구에서는 패키지 소프트웨어 종류를 특성 벡터들로 표현하여 메트릭들과의 연관 관계를 확률로서 세밀하게 표현한다. 특성 벡터란 소프트웨어의 형식 분류 지시자라고 할 수 있으며 특정한 패키지 소프트웨어가 다른 것들과 어떻게 구별되는지 나타낼 수 있다. 분류된 각각의 소프트웨어 형식별로 메트릭을 선정하기 위해서 과거 시험 데이타를 분석하여 활용한다. 베이지언망이 과거 데이타 분석에 이용되며 특성 벡터와 메트릭 간의 의존 관계 네트워크를 구축한다. 구축된 베이지언망은 새로운 패키지 소프트웨어 시험 작업에 적절한 메트릭을 찾아내는데 활용된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.53-60
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• 2011

게임 서비스를 위한 소프트웨어의 경우 그 신뢰도에 대한 중요성은 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 소프트웨어 신뢰도에 대한 평가 또한 매우 중요하다. 본 연구에서는 개발 공정에 대한 대표 활동인 확인 및 검증이 소프트웨어 신뢰도에 어떠한 영향을 미치는가를 정량적으로 분석하기 위하여 실험을 수행하였다. 이러한 실험 결과는, BBN (Bayesian Belief Network) 기반 신뢰도 평가와 같이, 개발 공정에 근거하여 신뢰도를 평가할 때 매우 유용한 근거 자료로 활용될 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권3호
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• pp.131-145
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• 2010

현재까지, 사용자의 요구에 맞는 카탈로그 문서를 제공하기 위해 널리 사용되고 있는 패러다임은 키워드 검색 혹은 협업적 필터링 기반 추천이다. 일반적으로 사용자의 질의어는 짧기 때문에, 사용자의 요구(질의어, 선호도)에 적합한 카탈로그 문서를 제공하는 것은 쉽지 않다. 이를 극복하기 위해 다양한 기법들이 제안되었으나, 이전 연구들은 색인어 매칭을 기반으로 하고 있다. 기존 베이지안 신념 망을 이용한 방법은 사용자의 요구 및 카탈로그 문서들을 연관성이 높은 개념들로 표현하였다. 하지만 개념들이 카탈로그 문서에서 추출된 색인어로 구성되어 있기 때문에 개념간의 관계 정보를 잘 표현하지 못하였다. 이에 본 연구는 베이지안 신념 망을 확장하여, 사용자의 요구 및 카탈로그 문서들을 웹 디렉토리에서 추출한 개념(혹은 카테고리) 망으로 표현한다. 개념 망을 이용함으로써, 사용자의 요구와 카탈로그 문서간의 개념 매칭도를 계산하는 것이 가능하다. 즉, 사용자의 질의어와 카탈로그 문서의 색인어가 일치하지 않을지라도, 개념적으로 관련성이 높은 문서를 검색하는 것이 가능하다. 또한 사용자간의 개념적 유사도를 계산함으로써, 시맨틱 기반의 협업적 필터링 추천이 가능하다.

• 생태와환경
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• 제55권1호
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• pp.60-75
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• 2022

베이지안 알고리즘 모델은 입력된 자료를 기반으로 확률을 계산하는 모델 알고리즘으로써 주로 복합재난 및 수질관리를 위해 사용되었다. 최근에는 생물 간, 혹은 생물-비생물 요인들 사이의 생태학적 구조를 파악하고 이를 이용한 생태 네트워크 분석에 활용되고 있다. 본 연구는 국내 하구수생태계의 부착돌말류 군집 변화와 이화학적 요인들 사이의 베이지안 네트워크 분석을 수행하여 부착돌말류 건강성 변화의 주요 요인들을 파악하였다. 베이지안 분석을 위해 본 연구 자료를 위해 물환경측정망의 생물 측정망을 기준으로 전국 하구 지역에 분포하는 668개 지점을 2008년부터 2019년까지 연간 2회 조사를 수행하였다. 자료는 서식지 요인, 물리적 요인, 화학적 요인, 생물학적 요인으로 분류하였으며 이를 베이지안 네트워크 모델에 입력하여 전국 및 해역별 하구수생태계 네트워크 분석을 수행하였다. 2008년부터 2019년까지 전국 하구수역에서 부착돌말류는 총 625개 분류군이 출현하였으며 2목, 5아목, 18과, 141속, 595종, 29변종, 1품종으로 구성되었다. Nitzschia inconspicua의 누적 세포밀도가 가장 높았으며 Nitzschia palea가 뒤를 이었고, 이외에도 Pseudostaurosira elliptica와 Achnanthidium minutissimum 분류군의 누적 세포밀도가 높았다. 부착돌말류를 이용한 하구수생태계 건강성 평가 결과는 조사 지점이 증가함에 따라서 대체로 보통(C등급)~나쁨(D등급) 등급의 비율이 증가하였으나 조사 시기에 따른 등급별 변화는 매우 미약하였다. 베이지안 네트워크 모델을 이용하여 하구수생태계 부착돌말류 건강성 평가 결과와 서식지 정보 및 이화학적 수질 정보 사이의 관계를 분석한 결과, 건강성 평가 점수에 가장 민감하게 영향을 미치는 요인은 생물 요인이었으며 서식지 및 이화학적 요인은 상대적으로 민감도가 낮았다. 하구수생태계 건강성 평가 점수에 가장 민감하게 영향을 미치는 부착돌말류 분류군은 Nitzschia inconspicua, N. fonticola, Achnanthes convergens, Pseudostaurosira elliptica으로 나타났으며 생물 요인 이외에도 서식지 인근의 공단과 축사의 비율이 건강성 평가 점수에 많은 영향을 미쳤다. 해역에 따라서 부착돌말류 건강성 평가 점수에 민감한 주요 분류군 조성은 다르게 나타났으나 모든 해역에서 부착돌말류의 세포밀도와 AFDM 및 Chl-a는 부착돌말류 건강성 점수에 민감한 영향을 미치지 않았다. 베이지안 네트워크 분석은 하구수생태계와 같이 복잡한 생태구조에서도 건강성에 영향을 미치는 주요 분류군과 요인들을 파악하는데 유용하였으며 이를 통해 향후 훼손된 하구수생태계의 복원을 수행함에 있어서 복원 대상을 보다 정확하게 제시할 수 있을 것으로 판단된다.