근사 구간 방법을 이용한 인식 불확실성 전파: 다항 혼돈과 증거 이론

본 논문은 인식(epistemic) 불확실성을 다루는 새로운 구간 전파 방법을 제안한다. 전통적인 불확실성 전파는 확률론적 접근이 주를 이루지만, 인식 불확실성은 정보 부족으로 인한 불확실성을 의미하며, 이는 Dempster‑Shafer(DS) 이론을 통해 구간 형태의 질량 할당(bpa)으로 모델링한다. DS 구조는 믿음(belief)과 가능성(plausibility) 함수를 통해 확률 구간(p‑box)을 정의하지만, 비선형 함수에 대한 전파는 구간 전파 문제와 동일하게 된다. 저자들은 먼저 다항 혼돈(Polynomial Chaos, PC) 전개를 이용해 입력 변수 a와 b를 균등 분포 U(