2018년 12월 4일
베이지안 네트워크 (Bayesian Network)
I. 체계적 확률 기법, 베이지안 네트워크
가. 베이지안 네트워크의 개념
체계적 확률 정보 기반 방향성 비순환 그래프와 그래프를 다루는 기법이 정리된 방법론
나. 베이지안 네트워크의 특징
| 주관적 정보 | – 베이지안 망 구성 시 주관적 정보 사용 |
| 추론 단계 | – 주로 추론 단계에서 베이즈 정리가 적용 |
| 인과적 추론 가능 | – 증거 기반 뿐 아니라 인과적 추론 가능 |
II. 베이지안 네트워크 구축 기법 및 추론 알고리즘
가. 베이지안 네트워크 구축 기법
| 방안 | 설명 |
|---|---|
| 기존 지식 및 인과적 요인 반영 | – 기존 지식과 인과적 요인에 대한 개념을 베이지안 네트워크에 반영 |
| 규정 설계 기반 자동 구축 | – 규정화된 시스템 설계와 다른 형태의 지식을 기반으로 자동 구축 |
| 데이터 기반 학습 기법 | – 데이터를 기반으로 베이지안 네트워크를 학습하는 기법 |
나. 베이지안 네트워크 추론 알고리즘
| 추론 알고리즘 | 설명 |
|---|---|
| 정확 계산 알고리즘 | – 확률을 정확하게 계산하며 정확성을 줄이는 타협이 없어 계산량 많음 |
| 근사 알고리즘 | – 트리폭이 크되 파라미터 구조가 충분하지 않은 경우 근사 알고리즘 수행 |
III. 베이지안 네트워크의 활용 분야
| 활용 분야 | 설명 |
|---|---|
| 질병 증상 모델링 | – 귀납적 원리를 활용한 증상에 따른 질병에 대한 진단 및 예측 |
| 컴퓨터 비전 | – 베이지안 망 추론을 이용하여 손상된 이미지 및 영상 원본을 복원 |
– 베이지안 네트워크는 불확실성이 존재하는 상황에서 언제든지 쓸 수 있는 모델링 및 추론 기법
IV. 베이지안 네트워크 발전 위한 고려사항
| 고려사항 | 설명 |
|---|---|
| 표현 능력 | – 베이지안 네트워크 그래프 표현 능력 확대 |
| 표현 방식 | – 네트워크 그래프 표현 방식 유지 |
| 그래프 구조 | – 명료하게 표현되는 그래프 구조 유지 |
| 추론 효율성 | – 베이지안 추론의 효율성 유지 |
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