• 지식경영연구
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• 제10권4호
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• pp.1-15
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• 2009

국내에서 신용카드는 대표적인 지불 수단으로 정착되었으며 신용카드의 사용자와 신용카드의 발급 매수는 이미 포화상태에 도달해 있다. 이 같은 양적 성장은 정부의 신용카드 활성화 정책과 더불어 신용카드사 간의 과당 경쟁의 영향에 기인하고 있다. 신용차드의 사용층은 대부분의 성인 남녀로 확대되었으며, 특히 복수의 신용카드 소지자를 대상으로 자사가 발급한 신용차드를 사용하게 하기 위한 신용카드사 간의 경쟁이 치열한 상황이다. 이에 따라 신용카드사들이 경쟁사의 카드사용 회원을 자사의 회원으로 확보하는 젓이 불가피하며 마찬가지로 사용 중인 자사의 회원이 경쟁사로 이동하지 않도록 사전에 이탈 징후를 포착하여 유지 캠페인을 수행하는 것이 신용카드사 마케팅의 주요 활동이 되었다. 선행연구에서는 신용카드 회원의 이탈과 관련하여 다양한 데이터마이닝 기법을 이용한 이탈의 특성 분류 연구가 진행되었다. 본 연구는 회원 이탈에 영향을 주는 요인을 효과적으로 발견하기 위한 방법으로 베이지안 네트워크(Bayesian Network)를 활용한다. 특히, 베이지안 네트워크의 일종인 일반 베이지안 네트워크(General Bayesian Network)를 이용하여 회원의 이탈요인에 영향을 주는 요인들의 집합인 마코프 블랭킷(Makov Blanket)을 도출한다. 한편, 마코프 블랭킷에 포함된 변수를 이용해 민감도 분석을 수행하여 영향이 큰 요인을 찾아내고 이를 비즈니스 프로세스에 적용하여 실무적인 의의를 실증하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권2호
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• pp.11-25
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• 2001

자료들 사이에 존재하는 관계, 패턴, 규칙등을 찾아내서 모형화 하는 통계적인 분류기법은 여러가지가 있다. 그러나 우리가 얻게 되는 지식은 어떤 일련의 분류규칙에 의해서가 아닌 관찰과 학습을 통한 훈련으로부터 얻게 된다. 본 베이지안 학습은 모든 형태의 불확실성을 표현하는 확률로써 우리의 믿음의 정도를 표현하는 것으로 해석될 수 있으며, 확실한 결과가 알려짐에 따라 확률이론 법칙을 사용하여 이러한 확률들을 갱신한다. 또한 신경망 모형은 이미 알고 있는 속성들에 근거하여 아직 알지 못하는 집단이나 특질들을 예측하게 해준다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 방법을 결합한 베이지안 신경망과 기존의 CHAID, CART, QUBST 분류 알고리즘에 있어서 각각 오분류율을 비교연구하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제41권5호
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• pp.287-296
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• 2017

The Formal Safety Assessment (FSA) is a structured and systematic methodology developed by the IMO, aimed at assessing the risk of vessels and recommending the method to control intolerable risks, thereby enhancing maritime safety, including protection of life, health, the marine environment and property, by using risk analysis and cost-benefit assessment. While the FSA has mostly been applied to merchant vessels, it has rarely been applied to a DP vessel, which is one of the special purpose vessels in the offshore industry. Furthermore, most of the FSA has been conducted so far by using the Fault Tree Analysis tool, even though there are many other risk analysis tools. This study carried out the FSA for safe operation of DP vessels by using the Bayesian network, under which conditional probability was examined. This study determined the frequency and severity of DP LOP incidents reported to the IMCA from 2001 to 2010, and obtained the Risk Index by applying the Bayesian network. Then, the Risk Control Options (RCOs) were identified through an expert brainstorming and DP vessel simulations. This study recommends duplication of PRS, regardless of the DP class and PRS type and DP system specific training. Finally, this study verified that the Bayesian network and DP simulator can also serve as an effective tool for FSA implementation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.65-75
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• 2019

Non-Functional Requirements (NFR) play a crucial role during the software development process. Currently, NFRs are considered more important than Functional Requirements and can determine the success of a software system. NFRs can be very complicated to understand due to their subjective manner and especially their conflicting nature. Self-adaptive systems (SAS) are operating in dynamically changing environment. Furthermore, the configuration of the SAS systems is dynamically changing according to the current systems context. This means that the configuration that manages the trade-off between NFRs in this context may not be suitable in another. This is because the NFRs satisfaction is based on a per-context basis. Therefore, one context configuration to satisfy one NFR may produce a conflict with another NFR. Furthermore, current approaches managing Non-Functional Requirements trade-off stops managing them during the system runtime which of concern. To solve this, we propose fragmentizing the NFRs and their alternative solutions in form of Multi-entity Bayesian network fragments. Consequently, when changes occur, our system creates a situation specific Bayesian network to measure the impact of the system's conditions and environmental changes on the NFRs satisfaction. Moreover, it dynamically decides which alternative solution is suitable for the current situation.

• 로봇학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.213-219
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• 2018

In this paper, we introduce a target position reasoning system based on Bayesian network that selects destinations of robots on a map to explore compound disaster environments. Compound disaster accidents have hazardous conditions because of a low visibility and a high temperature. Before firefighters enter the environment, the robots notify information in advance, such as victim's positions, number of victims, and status of debris of building. The problem of the previous system is that the system requires a target position to operate the robots and the firefighter need to learn how to use the robot. However, selecting the target position is not easy because of the information gap between eyewitness accounts and map coordinates. In addition, learning the technique how to use the robots needs a lot of time and money. The proposed system infers the target area using Bayesian network and selects proper x, y coordinates on the map based on image processing methods of the map. To verify the proposed system, we designed three example scenarios based on eyewetinees testimonies and compared time consumption between human and the system. In addition, we evaluate the system usability by 40 subjects.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.422-422
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• 2022

최근 기후변화와 도시화 등의 영향으로 인해 전 지구적으로 홍수 피해의 규모와 홍수발생 빈도가 증가하고 있다. 특히, 전 세계 인구의 약 50% 이상이 거주하고 있는 연안지역의 홍수피해 위험성은 급격히 증가하고 있는 추세이며, 각 국가는 홍수 피해를 저감하고 예방하기 위한 노력을 지속적으로 기울이고 있다. 본 연구에서는 연안지역의 감조하천을 대상으로 홍수 예경보 의사결정기법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 감조하천에서 관측된 수위는 조석에 의한 수위(조석 성분), 파고에 의한 수위(파고 성분), 강우에 의한 수위(강우-유출 성분), 그리고 잡음에 의한 수위(잡음 성분)의 4가지 수문 성분으로 구성되어 있다고 정의하였고, 감조하천의 예측 강우 성분에 해당하는 예측 수위를 추정하기 위해 수위-유량 관계 곡선식을 개발하고자 하였다. 또한 각 수문 성분별 위기 경보 단계를 설정하고, Bayesian Network를 활용하여 수문 성분들의 위험을 종합적으로 고려할 수 있는 홍수 예·경보 의사결정 기법을 개발하였다. 3가지 난수 발생 방법에 따라 Bayesian Network 모형을 통해 다양한 수문 조건에 따른 조건부 확률을 산정하였으며, 정확도 검토를 수행한 결과 F-1 Socre가 25.1%, 63.5% 및 82.3%의 정확도를 보였다. 향후 본 연구에서 제시한 방법론을 활용한다면 기상청에서 제공하고 있는 예측 강우 및 GRM 모형을 통해 유출량을 산정하고, 이를 예측 수위로 변환하여 연안 지역의 홍수 위험도 매트릭스를 통해 홍수 예·경보에 대한 의사결정을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.495-503
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• 2014

최근 보안 분야에서는 네트워크 패킷이나 로그와 같은 네트워크 정보를 수집하고 분석함으로써 네트워크 위협에 대응할 수 있는 침입탐지 시스템에 대한 연구를 활발히 진행되고 있다. 특히, 베이지안 네트워크는 주어진 몇 몇 자료만으로도 정확도 높은 침입에 대한 추론이 가능한 이점으로 이를 이용한 침입탐지 시스템의 모델링 기법들이 이전에도 진행되어 왔다. 그러나 이전 연구들에서는 네트워크 패킷간의 복잡성 문제와 이용되는 패킷 데이터의 연속성 문제를 반영하지 못하고 있기 때문에 높은 탐지정확도 산출에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이전 모델들이 갖는 문제들의 개선을 통하여 탐지율을 향상시키기 위해 K-means 클러스터링 기반의 두 가지 방법론을 제안한다. 첫 번째로는 K-means 클러스터링 기반의 정교한 노드구간 범위를 설정방법을 제안하여 연속성 데이터 처리 문제를 개선할 수 있다. 또한, 두 번째로는 K-means 클러스터링 기반으로 산출된 가중치를 학습에 적용하여 보다 견고한 CPT를 산출하여 탐지성능을 향상 시킬 수 있다. 제안하는 방법론들의 성능을 입증하기 위하여 방법론 모두를 적용한 K_WTAN_EM에 대한 탐지율을 이전 모델들과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 모델의 탐지율이 이전의 순수베이지안 네트워크기반(NBN) 모델 보다는 약 7.78%의 향상도를 보였고 트리확장 순수베이지안 네트워크(TAN) 모델 보다는 약 5.24%의 향상도를 산출하여 제안하는 방법의 우수성을 입증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.21-31
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• 2012

정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권10호
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• pp.781-791
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• 2015

댐 위험도 해석시 수문학적 변량(강수, 유출 및 수위)들의 상호관계를 고려한 체계적인 분석과정이 요구된다. 그러나 기존 댐 위험도 해석 연구에서는 변량간의 체계적인 관계 평가를 수행하는데 있어서 한계점을 나타내고 있다. 이러한 점에서, 본 연구에서는 수리 수문학적 변량간의 관계를 효과적으로 평가하고자 Bayesian Network 기반의 댐 위험도 해석 기법을 개발하였다. 실제 댐에 대해서 제안된 모형을 적용한 결과 파괴인자간의 상호관계 규명 및 불확실성을 평가하는데 있어서 기존 연구보다 쉽게 가장 큰 파괴인자를 파악할 수 있는 장점이 있었다. 이와 더불어 다양한 시나리오에 따른 댐의 안정성을 파괴확률 및 예상피해의 함수인 위험도로 평가할 수 있도록 하였다. 즉, 기존 댐 위험도 기법으로 수행한 결과에서는 월류 확률이 도출 되지 않았지만, Copula 함수를 도입하여 댐 초기수위를 고려한 결과 댐 월류 확률이 발생하였으며, 피해결과 역시 크게 증가하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 기반으로 향후 댐의 보수보강 등의 우선순위 결정을 위한 도구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.572-578
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• 2008

본 논문에서는 대규모 베이지안 망 구조 학습을 위해 제안되었던 R-CORE 방법의 탐색 공간의 크기에 대한 개략적인 분석과 실제 문제에 적용하였을 경우의 효과에 대한 실험적 결과를 제시한다. R-CORE 방법은 베이지안 망 구조 학습의 탐색 공간을 축소하기 위해 제안된 확률변수들의 재귀적 군집화와 오더 제한 방법이다. 알려진 벤치마크 베이지안 망을 이용한 분석을 통해, 제안되었던 R-CORE 방법이 worst case에는 기존의 방법과 유사한 탐색 공간을 가지나 평균적으로 기존방법보다 훨씬 적은 탐색 공간만을 고려한다는 것을 보인다. 또한 평균적으로 훨씬 적은 탐색 공간만을 고려하는 결과, 구조 탐색에서 기존 방법에 비해 상대적으로 적은 overfitting이 일어남을 실험적으로 보인다.