Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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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.
이 논문에서는 기존 알려진 통합 목표가 존재하지 않거나 적은 경우에 적용 가능한 목표 유도형 공간통합 방법으로 Dempster-Shafer 이론을 적용하였다. 이 이론은 확률의 하한과 상한 개념을 도입하여 통합 결과의 불확실성을 표현할 수 있으며, 탐사자료의 범위가 일치하지 않은 경우에도 효율적으로 통합이 가능한 장점이 있다. 광물자원 부존가능성도 작성의 사례연구를 수행한 결과, 기존 광산 주변에서 높은 부존 가능성값을 얻을 수 있었으며, 추후 객관적인 자료 표현 및 목표 유도형 통합에의 적용이 필요하다.
본 논문은 현재 개발되고 있는 원격 중환자 관찰 시스템의 부 시스템인 호출 시스템의 호출 매체 결정 알고리즘에 대하여 기술한다. 이 호출 시스템은 중환자실에 입원중인 환자의 상태 변화에 따라 담당 의사나 환자 보호자를 신속하게 연락하는 역할을 담당한다. 전달되는 메시지는 연락 시점과 연락의 긴급성에 따라서 유선전화, 무선전화, 호출기, 전자우편, fax 등의 통신 매체를 한 개 또는 두 개 이상 이용하여 전달된다. 이러한 메시지의 효율적인 전달을 위하여 본 연구에서는 불확실성 추론 방법인 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 주어진 상황에서 가장 효과적인 전달 매체를 선택하는 알고리즘을 개발하였다. Dempster-Shafer 이론을 사용함으로서, 불확실한 상황에서 효율적이고 합리적으로 메시지 전달 매체를 결정할 수 있다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.76-84
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2021
The quality assurance activities can detect the factors that affect the quality based on risk identification in the course of mass production. Risk identification is conducted with risk analysis, and the risk analysis method for the rotorcraft landing system is selected by failure mode effects analysis (FMEA). FMEA is a method that detects the factors that can affect the product quality by combining severity, occurrence, and detectability. The results of FMEA were prioritized using the risk priority number. On the other hand, these methods have certain shortcomings because the severity, occurrence, detectability are weighted equally. Dempster-Shafer evidence theory can conduct uncertainty analysis for the opinions with personal reflections and subjectivity. Based on the theory, the belief function and the plausibility function can be formed. Moreover, the functions can be utilized to evaluate the belief rate and credibility. The system is exposed to impact during take-off and landing. Therefore, experts should manage failure modes in the course of mass production. In this paper, FMEA based on the Dempster-Shafer evidence theory is discussed to perform risk analysis regarding the failure mode of the rotorcraft landing system. The failure priority was evaluated depending on the factor values. The results were derived using belief and plausibility function graphs.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.5
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pp.462-469
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2023
In this study, we propose a method for evaluating the risk of collision between ships to support determination on the risk of collision in a situation in which ships encounter each other and to prevent collision accidents. Because several uncertainties are involved in the navigation of a ship, must be considered when evaluating the risk of collision. We apply the Dempster-Shafer theory to manage this uncertainty and evaluate the collision risk of each target vessel in real time. The distance at the closest point approach (DCPA), time to the closest point approach (TCPA), distance from another vessel, relative bearing, and velocity ratio are used as evaluation factors for ship collision risk. The basic probability assignments (BPAs) calculated by membership functions for each evaluation factor are fused through the combination rule of the Dempster-Shafer theory. As a result of the experiment using automatic identification system (AIS) data collected in situations where ships actually encounter each other, the suitability of evaluation was verified. By evaluating the risk of collision in real time in encounter situations between ships, collision accidents caused by human errora can be prevented. This is expected to be used for vessel traffic service systems and collision avoidance systems for autonomous ships.
본 연구에서는 서로 다른 센서간의 영상 자료 융합을 위하여 Dempster-Shafer 기법을 제안하고 있다. 제안 된 Dempster-Shafer 기법은 불확실성의 최소 값을 대표하는 Belief 함수와 불확실성의 최대 값을 나타내는 Plausibility 함수를 사용한다. 이러한 두 함수의 차이는 Belief Interval 로 정의되며 이 값은 분석 대상에 존재하는 불확실 정도의 Measure 로 사용되며 Evidence Combination의 이론에 근거하여 서로 다른 센서간의 자료 융합이 가능하며 분류 결과로 클래스 맵 뿐 만 아니라 분류 결과에 대한 불확실성 정도를 나타내는 Belief 함수 값과 Plausibility 함수 값을 생성하여 분류 결과에 대한 보충적인 분석을 가능하게 하여 사용자의 분석 정확성을 증대 시킬 수 있다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2003.11a
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pp.549-555
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2003
The technology of machine condition monitoring is used effectively to detect the machine faults at an early stage using different machine quantities, such as current, voltage, temperature and vibration. Induction motors are most widely used to drive pumps, compressors and fans in industrial drives. This paper presents approach to data fusion using Dempster-Shafer theory because only one technique has uncertainty. So we can obtain advanced accuracy of the machine fault diagnosis. Vibration and current quantities are applied to diagnose three-phase induction motor.
This research was the first step to develop Expert System for Evaluation of Human Sensibility, where human sensibility can be inferred from objective physiological signals. The study aim was to develop an algorithm in which human arousal level can be judged using measured physiological signals. Fuzzy theory was applied for mathematical handling of the ambiguity related to evaluation of human sensibility, and the degree of belonging to a certain sensibility dimension was quantified by membership function through which the sensibility evaluation was able to be done. Determining membership function was achieved using results from a physiological signal database of arousal/relaxation that was generated from imagination. To induce one final result (arousal level) based on measuring the results of more than 2 physiological signals and the membership function of each physiological signal, Dempster-Shafer's Rule of Combination in Evidence was applied, through which the final arousal level was inferred.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.328-330
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2001
이 논문에서는 이동 로봇을 위하여 퍼지 이론과 Dempster-Shafer 이론을 이용한 불확실한 환경에서의 센서기반 네비게이션 방법을 제안한다. 제안된 제어기는 장애물 회피 동작과 목적지 찾기 동작을 위한 2개의 행동 모듈로 구성되어 있다. 특히, 실험 환경내에서 안전하게 움직이기 위해서 로봇이 목적지를 찾기 전에 자동으로 지도를 구축(map building) 하도록 하였다. 이 실험에서 구성된 지도는 평면상의 격자를 중심으로 작성되었다. 로봇의 센서에서 읽어들인 센서 값은 Dempster-Shaper 이론을 이용하여 기존의 지도와 혼합된다. 즉, 로봇이 움직일때마다 실험 환경내에서 새로운 정보를 읽어 들이고, 그 정보로 인하여 기존의 지도가 새로운 지도로 갱신되는 것이다. 이러한 작업을 거치면서 로봇은 장애물과 충돌없이 네비게이션하는 것 뿐 아니라 정해진 목적지까지도 쉽게 찾아갈 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.510-512
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2012
상황인식 서비스 분야에서 불확실한 데이터를 추론하는 것은 매우 어렵고 복잡하다. 이러한 상황정보들에서 얻어지는 데이터는 불확실성을 내포하고 있어서 불확실한 추론 결과를 초래할 수 있다. 비록 불확실성 문제들을 해결하기 위해 퍼지 이론, 뉴런 네트워크, 동적 베이지안 네트워크, 은닉 마르코프 모델과 같은 여러 종류의 방법들이 제시되었지만 이러한 방법들은 가설들을 하나의 숫자에 의해 신뢰의 정도를 표시하기 때문에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자들이 제공받는 서비스들에 대하여 만족도를 평가한 후 수집된 데이터를 활용하여 사용자들의 상관 관계를 분석한다. 그리고 Dempster-Shafer 이론을 사용하여 사용자들로부터 측정된 믿음 값을 융합한다. 이는 불확실성 값을 낮추어 추론결과의 정확성을 높이고 증거구간을 재설정하여 사용자들에게 신뢰성 있는 적응형 서비스를 제공하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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