This essay suggests a constructive interpretation of probabilities by diagnosing problems of the objective and the epistemic interpretations of probability. According to this interpretation, attributions of the mathematical structure of probability to a given system can be understood as positing constructive theoretical hypotheses showing the relationship among empirical data. The constructive interpretation is applied to comprehend probability claims in the explanation of temporal asymmetrical behaviour of our universe. A new approach interpreting probabilities as constructive theoretical terms enables us to circumvent shortcomings of both objective and subjective interpretation of probability, and appreciate why these interpretations nevertheless appear to be convincing in our case.
This essay attempts to suggest a third way to interpret probabilities based on diagnoses of weaknesses and strengths of the objective and the subjective interpretations. While the objective interpretations capture important intuitions in employing probability, it can provide the definitions of probability only in a circular way. Although the subjective interpretations seem to avoid this problem, it also fails to understand how one can extract certain information from the ignorance of a given system. It will be suggested that these problems can be bypassed if we consider probabilities as theoretical structure, which provide significant generalizations about the world.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2002.11a
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pp.69-73
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2002
본 발표에서는 베이지안이 생각하는 확률의 개념을 상호교환성(exchangeability)의 가정아래 어떻게 확장되어 해석되는지를 소개하고, 빈도학자들의 접근방법과 비교함으로서 베이지안에서 생각하는 확률이 어떠한 특징을 가지고 있는지를 설명하고자 하였다. 또한 Efron에 의하여 지적된 베이지안의 네 가지 문제점에 대하여 논의하고 특별히 과학적 객관성(scientific objectivism)의 한계점과 이러한 한계점을 베이지안에서 어떻게 해결하고 있는지에 대하여 논의하였다. 일반적으로 과학적 객관성에 대한 한계점은 빈도학자들의 방법론에서도 존재하게 된다. 즉, 연구자가 가설을 설정하고 이에 맞는 실험설계를 하고 유의수준을 설정하고 p값을 이용하여 의사결정을 내리는 모든 단계에서 연구자의 주관성이 들어갈 수밖에 없게 된다는 것이다. 베이지안 방법론에서는 이러한 비객관적인 체계를 인정하고 파악하여 사전확률(prior)에 포함시킴으로서 이를 객관적인 자료인 가능도함수(likelihood function)와 혼합하여 추론이나 의사결정을 진행하게 된다. 마지막으로 베이지안 학자들의 최근 객관적인 사전확률에 대한 다양한 형태의 연구를 소개하는 것으로 발표를 마무리하고자 한다.
이 논문은 포퍼의 후기 확률론인 성향적 확률론에 대한 것이다. 포퍼가 확률에 관한 성향이론을 제시한 가장 중요한 동기는 단일 사건에 확률값을 부여하기 위함이었다. 그의 성향이론은 전기와 후기로 나누어지는데, 전기의 이론은 성향을 반복가능한 조건들의 집합으로, 후기의 이론은 성향을 특정 시각에서의 우주의 상태로 설명한다. 이 글은 포퍼의 전기와 후기 성향이론이 성공적이지 않음을 논증한다. 전기 성향이론에 대해서는 가장 좁은 준거집합의 원리의 문제에 부딪혀서 단일 사건에 대하여 객관적인 확률값을 부여할 수 없기 때문이고, 후기 성향이론은 성향을 약한 인과라고 해석하는 문제와 함께 포퍼 자신의 의도와 달리 형이상학적인 이론이 되어버렸기 때문이다.
실제 구조물에 있어 확률, 통계 및 이론으로 구해진 랜덤성을 갖는 객관적 불확실성뿐만 아니라 설계자의 경험이나 공학적 판단에 의해 주관적으로 평가되는 인간오차나 시공중의 과오 또는 구조설계에 미치는 사회적, 정치적 및 경제적 요청 등의 퍼지성을 갖는 주관적 불확실성이 존재하기 때문에 현실적으로 랜덤성과 퍼지성을 동시에 고려한 실뢰성평가 즉, 안전성평가에 대한 퍼지이론의 도입이 필수 불가결하다. 따라서 본 연구에서는 기존 구조물의 객관적·주관적 불확실성을 동시에 고려한 신뢰성해석방법으로 베이즈의 의사결정이론에 퍼지이론을 병합한 퍼지-베이즈 신뢰성해석 알고리즘을 개발하여 건축구조물의 신뢰성평가 및 안전성평가에 적용하여 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1385-1389
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2010
수자원 계획에 있어서 강우 또는 홍수빈도분석시 주로 사용되는 확률의 개념은 상대빈도에 대한 극한으로 확률을 정의하는 빈도학파적 확률관점에 속하며, 확률모델에서 미지의 매개변수들은 고정된 상수로 간주된다. 따라서 확률은 객관적이고 매개변수들은 고정된 값을 가지기 때문에 이러한 매개변수들에 대한 확률론적 설명은 매우 어렵다. 본 연구에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성을 정량화하기 위하여 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용한 불확실성 평가모델을 구축하였다. 그리고 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘의 적용을 통하여 확률강우량 산정시 확률분포의 매개변수에 대한 통계학적 특성 및 불확실성 구간을 정량화하였으며, 이를 바탕으로 홍수위험평가 및 의사결정과정에서 불확실성 및 위험도를 충분히 설명할 수 있는 프레임워크 구성을 위한 기초를 마련할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.169-173
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2006
일반적으로 확률수문량을 산정하기 위해서는 수문자료에 대해 빈도해석을 실시한 후 확률수문량을 산정하게 된다. 재현기간이 커질수록 확률분포형에 따라 확률수문량의 값은 많은 차이를 나타내므로 적정 확률분포형의 선정은 매우 중요하다고 할 수 있다. 적정 확률분포형의 선정은 객관적인 기준에 의해 이루어져야 하나, 적정 확률분포형의 선정에 있어 명확한 기준이 마련되어 있지 않아 실무에서 확률수문량을 산정할 때 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 적정 확률분포형의 선정기준으로 제시되어 있는 검정통계량을 이용한 방법의 적용성을 비교 검토하고자 한다. 이를 위해 우리나라에서 널리 사용되고 있는 Gumbel, GEV 분포형과 Weibull, Generalized logistic 분포형을 선택하고 각각의 분포형에 대해 자료의 크기별 모의를 통해 자료를 발생시킨 후 빈도해석을 수행하고, 적합도 검정 단계에서 산출되는 검정통계량을 비교하여 적정 확률분포형을 선정하여 적용성을 검토하고자 한다. 결과적으로 자료 발생에 이용된 분포형과는 관계없이 자료수가 작을수록 2변수 gamma, 자료수가 많을수록 5변수 Wakeby가 제일 많이 선정되는 것으로 나타났으며, Gumbel, GEV, generalized logistic 분포형의 경우는 대체로 자료의 수가 많아질수록 선정되는 빈도가 많은 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.140-140
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2012
농촌 지역의 환경 보전 및 농작물 생산을 위한 지역용수로서 농업 수자원의 안정적인 확보와 공급은 지속가능한 농업의 필수적인 요소이다. 농업용 저수지는 농업용수를 공급하는 단일 목적으로 축조되어 수자원의 시간적, 공간적인 편중을 극복하는 방법으로 홍수기의 풍부한 수량을 저류한 후 관개기 혹은 갈수기에 이용한다. 농업용 저수지의 용수 공급 체계에서 수요량 및 공급량의 경우 기상학적 지형학적 특성 등 여러 요인에 의해 변동되며, 불확실성을 포함하는 기상 및 수문현상의 영향으로 물 공급이 불가능한 경우가 발생한다. 현재 사용되는 빈도개념의 물 공급 계획 안전도는 기후변화로 인한 가뭄 및 홍수 등의 수문사상 변화에 대응하지 못하고, 용수수요의 증가, 수자원 개발의 한계 등 농업 수자원 시스템의 용수공급능력 측면이 갖는 취약성을 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 농업용 저수지의 용수공급능력 평가 방법으로 불확실성을 포함하는 저수지 공급량과 관개지구 수요량을 확률적인 개념으로 접근하였으며, 물 공급 안전도 평가를 위하여 신뢰성 해석기법을 적용하였다. 농업용 저수지의 물 공급 안전도 평가는 확률적 모델을 바탕으로 정량화된 수치를 제시함으로써 객관적이고 상대적인 비교가 가능하며, 설계시점의 자료만을 이용하는 것이 아니라 축적되는 자료를 활용하여 공급 가능량과 수요량의 변화를 반영한 결과를 도출할 수 있다는 점에서 설계빈도와는 차별화된 지표로 활용 가능하다고 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.52-52
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2011
최근 지구온난화가 가속화되면서 전 세계적으로 기상재해가 급증하고 있다. 특히 강우패턴의 변화를 고려한 강수 전망 연구결과는 온실가스 농도 증가로 호우나 가뭄, 대설 등이 지역에 따라 서로 상반되는 변화를 가져올 가능성이 있으며, 우리나라의 경우도 극한강수의 발생빈도가 1990년대 후반 이래로 뚜렷하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 현재 우리나라에서도 이러한 기후변화에 대비하기 위해 여러 가지 가뭄연구를 수행하고 있는 실정이다. 일반적으로 가뭄의 해석에는 그 목적에 따라 여러 가지 지표를 이용하여 가뭄을 정의하며, 그 중 강수 및 하천유량 등은 기상 및 수문학적 가뭄을 판단하기 위한 지표로 널리 사용되고 있다. 특히 강수의 부족은 가뭄의 주된 요인이라 할 수 있으며, 가뭄의 정량적 평가에 효과적으로 이용될 수 있다. 즉 평균수준(혹은 절단수준)을 설정하고 가뭄의 지속기간, 심도, 발생빈도 등을 정의한 후, 이를 시계열 분석하여 가뭄의 특성을 분석하는 것이다. 또한 가뭄은 지속기간과 심도를 주요 특성변수를 가지는 이변량 수문사상이므로, 이를 반영한 확률 및 통계학적 해석방법의 적용이 반드시 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 우리나라의 가뭄특성을 가뭄지속기간과 심도의 이변량을 동시에 고려하여 지점별 가뭄빈도해석을 수행하였으며, 지역별 가뭄발생특성을 고려하여, 강우관측지점별 과거에 발생한 최대가 뭄사상에 대한 가뭄위험도를 계산하였다. 그 결과, 우리나라 지점별 미래에 연속되는 10, 50, 100, 150년에 따라 과거의 최대가뭄이 발생할 확률을 지도로 도시하여 지역적 가뭄위험도를 분석하여 가뭄위험지역을 예상하였다. 이는 우리나라 내 가뭄취약지역의 우선순위를 결정하고, 실제로 국가적인 차원에서의 장기적인 가뭄관리를 하는 데 있어, 가뭄취약지역별 차별성 있는 가뭄대응방안을 마련하는 데 있어서도 하나의 객관적 근거로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.1
no.1
s.1
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pp.63-71
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2000
The paper considers two non-deterministic methods of analysing the risk exposure in a cost estimate The fist method(referred to as the 'conventional statistical' method) analyses cost data directly, to describe a probability distribution for total cost. The second method(referred to as the 'Monte Carlo simulation' method) interprets cost data directly, to generate a probability distribution for total costs from the descriptions of elemental cost distribution. The common practice of allowing for risk through an all-embracing contingency sum or percentage addition is challenged. Rather than excluding conventional, non-deterministic methods, they are here presented as possibly the only of effective foundation on which to risk management in cost estimating.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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