• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제13권2호
• /
• pp.100-109
• /
• 2007

서비스 로봇의 물체 인식은 배달, 심부름 같은 로봇이 수행하는 대부분의 서비스를 위해 매우 중요하다. 기존의 방법은 산업 환경에서 기하학적 모델에 기반 하여 물체를 인식하였으나, 환경 조건이 변화하고 로봇의 이동이 발생하는 실내 환경에서는 로봇의 위치에 따라 영상 속에서 물체가 가려져 있거나 작을 수 있어 인식이 잘되지 않는 상황이 발생한다. 이러한 불확실한 상황을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상에서 인식된 물체들을 컨텍스트 정보로 사용하여 관심 있는 물체의 존재를 추론하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 베이지안 네트워크와 온톨로지를 함께 사용하여 확률적 프레임 안에서 도메인 지식을 모델링하기 위한 방법과 추론 모델의 확장을 위해 동적으로 베이지안 네트워크를 생성하고 추론하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 이러한 방법의 성능을 검증하였고 확률적 모델 안에서 귀납적 추론이 갖는 장점을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권5호
• /
• pp.354-362
• /
• 2010

본 연구는 동적 베이스 망을 이용하여, 사람의 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세로 분리하여 계층적으로 분석하는 방법을 제안한다. DBN의 일종인 FHMM을 기본 바탕으로 하여, 걸음걸이 동작 특성을 고려하여 순환 고리형 상태 공간 구조로 '보행 동작 디코더'(Gait Motion Decoder, GMD)를 설계한다. 기존 연구에는 보행자의 식별에만 치중을 하고 보행 방향의 변화, 관찰 각도에 제한적이거나 보행 동작에 대한 분석이 없었다. 반면에 본 연구에서는 동작과 자세를 적극적으로 표현하여 임의 방향의 보행, 방향의 변화, 보행 자세까지 인식할 수 있도록 하였다. 실험 결과 동작과 자세의 관점에서 걸음걸이 방향을 분석한 결과 96.5%의 방향 인식률을 기록하였다. 본 연구는 보행 동작을 방향과 보행 자세로 계층적으로 분석하는 최초의 방법 및 시도이며 향후 상황별 휴먼 동작 분석에 크게 활용할 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.137-149
• /
• 2015

본 논문에서는 비정상 극치 강수 자료에 대해 계층적 베이지안 모형을 적용하여 시간에 따른 모수의 변화를 추정하며, 미래 확률 강수량에 대한 극단값 분포를 예측하고 더 나아가 반환기간에 대한 경향과 예측 값을 얻고자 한다. 이전의 고전적 통계 방법을 통한 강수 자료의 모수 추정연구의 경우, 자료의 정상성 가정 하에 고정된 모수를 추정하는 방법으로, 최근 나타난 비정상 강수 사상과 같이 강수량이 가지는 분포의 모수적 변화가 예상되는 경우 해석상 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모형의 관심모수에 시간에 따른 자기 상관 선형 회귀 함수를 적합한 계층적 베이지안 모형을 고려한다. 제안된 모형의 효율성을 확인하기 위해서 1973년부터 2011년까지 39년 동안의 우리나라 여러지역의 기상 관측소에서 관측된 일일 강우량 자료가 사용하여 대표적인 극단값 분포인 Generalized Extreme Value(GEV) 분포에 적합시키고, 계층적 베이지안 모형을 이용하여 이들 분포의 모수들에 자기상관 시간모형을 소개한 후 우리나라 여러지역에 대한 반환기간에 대한 시간에 따른 경향을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.637-659
• /
• 2021

2009년 비트코인 블록체인이 처음 생성된 이후 암호화폐 사용자는 꾸준히 증가하고 있다. 하지만 이러한 사용자들의 암호화폐 지갑에 보관된 자산을 노리는 해킹 공격도 증가하고 있다. 따라서 우리는 시중에 나와 있는 암호화폐 지갑들이 안전하게 만들어졌는지를 점검하기 위해 각 지갑에 내재된 위험성을 평가한다. 우리는 위협 모델링을 통해 암호화폐 지갑에 내재된 위협을 식별하고 보안 요구사항을 도출한다. 그리고 도출된 보안 요구사항을 바탕으로 실제 지갑들의 보안성을 분석하고 공격트리와 베이즈 네트워크 등을 활용하여 각 지갑의 위험성을 정량적으로 측정한다. 위험성 평가 결과, 하드웨어 지갑보다 소프트웨어 지갑의 평균적인 위험성이 1.22배 높은 것으로 나타났다. 그리고 하드웨어 지갑 간 비교에서는 secure element를 내장한 Ledger Nano S 지갑보다 범용 MCU를 내장한 Trezor One 지갑의 위험성이 1.11배 높은 것으로 나타났다. 하지만 secure element를 사용하는 것은 암호화폐 지갑의 위험성을 낮추는 데에는 상대적으로 효과가 낮은 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
• /
• 제33권1호
• /
• pp.25-46
• /
• 2020

본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.

• 산업공학
• /
• 제24권2호
• /
• pp.119-127
• /
• 2011

Most companies have been increasing temporary work projects to maximize the usage of their resources. They also have been developing the effective techniques for analyzing and managing the state of the projects. In order to monitor the state of a project in real-time and predict the project's future state more accurately, this paper suggests the Bayesian Network (BN) as a tool for discovering the causes of project risk and presenting the failure probability of the project. The proposed BN modeling method with consideration of the Earned Value Management (EVM) method shows how to induce the predictive and conditional probability of the risk occurrence in the future. The advantages of the suggested model are (1) that the cause of a project risk can be easily figured out via the BN, (2) that the future value of the project can be sufficiently increased by updating relevant components of the project, and (3) that more credible prediction can be made in the similar and future situation by using the data obtained in current analysis. A numerical example is also given.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
• /
• 제14권2호
• /
• pp.252-261
• /
• 2014

A Bayesian network (BN) based fault diagnosis framework for semiconductor etching equipment is presented. Suggested framework contains data preprocessing, data synchronization, time series modeling, and BN inference, and the established BNs show the cause and effect relationship in the equipment module level. Statistically significant state variable identification (SVID) data of etch equipment are preselected using principal component analysis (PCA) and derivative dynamic time warping (DDTW) is employed for data synchronization. Elman's recurrent neural networks (ERNNs) for individual SVID parameters are constructed, and the predicted errors of ERNNs are then used for assigning prior conditional probability in BN inference of the fault diagnosis. For the demonstration of the proposed methodology, 300 mm etch equipment model is reconstructed in subsystem levels, and several fault diagnosis scenarios are considered. BNs for the equipment fault diagnosis consists of three layers of nodes, such as root cause (RC), module (M), and data parameter (DP), and the constructed BN illustrates how the observed fault is related with possible root causes. Four out of five different types of fault scenarios are successfully diagnosed with the proposed inference methodology.

• 응용통계연구
• /
• 제27권5호
• /
• pp.705-715
• /
• 2014

대사증후군은 뇌졸중이나 심혈관 질환 등 다양한 합병증으로 발전될 수 있어 그 심각성이 커지고 있으며, 우리나라의 유병률이 증가하는 추세를 보이고 있어 연구의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구는 베이지안 네트워크를 활용하여 대사증후군과 그 진단기준이 되는 5가지 이상 징후인 복부비만, 고중성지방혈증, 고혈압, 저 HDL 콜레스테롤혈증, 고혈당의 관계에 대한 모델을 구축 하고자 하였다. 추가적으로 대사증후군의 가장 위험한 진단조합을 선별하였고, 개개인의 특성에 따라 대사증후군의 특징도 다르게 나타난다는 것을 확인하였다. 사용된 데이터는 제5기 국민건강영양조사 중 2010년 자료로써 건강설문조사의 모든 문항에 응답한 성인 4,489명의 데이터이다.

• Advances in concrete construction
• /
• 제9권4호
• /
• pp.337-343
• /
• 2020

In the present study, by employing fragility analysis, the seismic vulnerability of a concrete girder bridge, one of the most common existing structural bridge systems, has been performed. To this end, drift demand model as a fundamental ingredient of any probabilistic decision-making analyses is initially developed in terms of the two most common intensity measures, i.e., PGA and Sa (T₁). Developing a probabilistic demand model requires a reliable database that is established in this paper by performing incremental dynamic analysis (IDA) under a set of 20 ground motion records. Next, by employing Bayesian statistical inference drift demand models are developed based on pre-collapse data obtained from IDA. Then, the accuracy and reasonability of the developed models are investigated by plotting diagnosis graphs. This graphical analysis demonstrates probabilistic demand model developed in terms of PGA is more reliable. Afterward, fragility curves according to PGA based-demand model are developed.

• 한국환경과학회지
• /
• 제27권7호
• /
• pp.509-518
• /
• 2018

Weather is the most influential factor for crop cultivation. Weather information for cultivated areas is necessary for growth and production forecasting of agricultural crops. However, there are limitations in the meteorological observations in cultivated areas because weather equipment is not installed. This study tested methods of predicting the daily mean temperature in onion fields using geostatistical models. Three models were considered: inverse distance weight method, generalized additive model, and Bayesian spatial linear model. Data were collected from the AWS (automatic weather system), ASOS (automated synoptic observing system), and an agricultural weather station between 2013 and 2016. To evaluate the prediction performance, data from AWS and ASOS were used as the modeling data, and data from the agricultural weather station were used as the validation data. It was found that the Bayesian spatial linear regression performed better than other models. Consequently, high-resolution maps of the daily mean temperature of Jeonnam were generated using all observed weather information.