1. 논문제목: Probabilistic inference and influence diagrams

   저널: Operations Research Society of America
     저자: Ross D. Shachter

 

2. 주저자 배경

주저자 Ross D. Shachter 는 미국 Stanford University 의 Management Science and Engineering 에서 부교수로 근무하고 있다.

 

3. 논문 요약

이 연구는 변수들간의 확률적인 관계들을 추론과 diagram을 활용하여 해석하고자 적용을 언급해 놓은 연구이다. Influence diagram 은 주로 확률과 결정을 해석하는 모델에 이용되는 방법이다. 상수, 불특정 변수량, 결정들, 혹은 목적이 될 수 있는 변수들을 각 노드에서 고려하게 된다. 각 노드에서는 변수들간의 조건적인 확률 (conditional independence)을 계산하게 되는데, 위와 같은 influence diagram을 통해 변수들 간의 추론을 실시하고 상호 관련성을 해석하게 된다. 이 방법론은 결정을 내리는데 수반되는 여러 가지 문제점들을 효율적으로 해결할 수 있게 해준다.

 

4. 논문의 독창성

이 논문은 Bayesian Network의 기본적인 개념인 확률적인 추론 (probabilistic inference)에 대한 정의 및 상세한 설명을 해놓은 연구이다.

 

5. 논문의 적용 가능성

본 연구에서 확률론적인 추론의 과정을 좀더 상세하게 정의함으로써 현재 진행중인 연구의 변수들간의 관계를 좀더 체계적으로 해석 할 수 있다.

 

6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr