상황인식 서비스 분야에서 불확실한 데이터를 추론하는 것은 매우 어렵고 복잡하다. 이러한 상황정보들에서 얻어지는 데이터는 불확실성을 내포하고 있어서 불확실한 추론 결과를 초래할 ...
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2012
Korean
004
학술저널
510-512(3쪽)
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상황인식 서비스 분야에서 불확실한 데이터를 추론하는 것은 매우 어렵고 복잡하다. 이러한 상황정보들에서 얻어지는 데이터는 불확실성을 내포하고 있어서 불확실한 추론 결과를 초래할 ...
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.
목차 (Table of Contents)
테스트 설계 기법을 이용한 통합 테스트 시나리오 도출 방법
평균 및 최악 분석 진화전략을 이용한 소자 값 변경에 강건한 아날로그 회로 자동 설계