• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.5
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• pp.603-617
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• 2022

Following the September 11, 2001 terrorist attacks, the United States declared war on terror and invaded Afghanistan and Iraq, winning quickly. However, interest in analyzing terrorist activities has developed as a result of a significant amount of time being spent on the post-war stabilization effort, which failed to minimize the number of terrorist activities that occurred later. Based on terrorist data from 2003 to 2010, this study utilized a Bayesian hierarchical model to forecast the terrorist threat in 2011. The model depicts spatiotemporal dependence with predictors such as population and religion by autonomous district. The military commander in charge of the region can utilize the forecast value based on the our model to prevent terrorism by deploying forces efficiently.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.181-181
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• 2021

유역 내의 물순환 평가를 위하여 적합한 강우-유출모형을 선정하고 적용하는 것은 수문학적 관점에서 주된 과제이다. 장기적인 관점의 수자원 관리를 위해서는 직접적인 계측을 통해 장기간의 유출자료를 취득하는 방법이 있으나, 국내의 주요지점을 제외한 대다수의 중소규모의 지점에 계측기를 설치하는 것은 현실적으로 어려우므로, 자료취득이 비교적 용이하고 신뢰성이 높은 장기간 강우 자료를 강우-유출모형의 입력자료로 활용하여 미계측 유역으로의 모형을 확장하는 방안이 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구는 국내외 주요 연속강우-유출모형의 특성을 파악하기 위하여 비교적 신뢰성 있는 자료를 보유하고 있는 소양강댐 유역에 다수의 연속강우-유출모형을 적용하였다. 모델링 결과로 산출된 유황곡선(flow duration curve)을 소양강댐 유입량과 비교하여 각 모형의 특징을 파악하고 유량에 따른 적합성 평가를 진행하였다. 또한, 향후 미계측유역으로 모형을 확장하기 위하여 매개변수 개수 및 재현능력을 동시에 평가하였다. 다수의 모형 중 적합성이 높은 모형들을 선별하였으며, 선별된 모형들의 불확실성을 고려함과 동시에 계층적 베이지안 기법을 활용하여 최종적으로 앙상블모형을 제시하였다. 앙상블모형을 단일 모형과 비교한 결과 단일 모형보다 개선된 성능을 확인하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.3
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• pp.345-352
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• 2013

The demand and production for mobile music increases as the number of smart phone users increase. Thus, the standard of selection of a user's preferred music has gotten more diverse and complicated as the range of popular music has gotten wider. Research to find intelligent techniques to ingeniously recommend music on user preferences under mobile environment is actively being conducted. However, existing music recommendation systems do not consider and reflect users' preferences due to recommendations simply employing users' listening log. This paper suggests a personalized music-recommending system that well reflects users' preferences. Using AHP, it is possible to identify the musical preferences of every user. The user feedback based on the Bayesian network was applied to reflect continuous user's preference. The experiment was carried out among 12 participants (four groups with three persons for each group), resulting in a 87.5% satisfaction level.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.211-213
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• 2006

실시간으로 변화하는 컴퓨터 통신 환경에서 멀티미디어 응용 프로그램은 QoS를 만족하기 위해 안정적으로 튜닝 되고 재구성되는 것이 필요하다. 그러나 안정적으로 QoS를 보장하는 것은 응용 프로그램의 자원 예약이나 실시간 보장과 같은 메카니즘을 제공하지 않은 일반적인 목적의 시스템 상에서 수행될 때 많은 어려움을 가지게 된다. 특히, 예측 불가능한 개방형 환경에서 최우선 자원 할당에 의해 발생되는 자원의 유효성에 대응하기 위해 QoS 적응은 수행되어야 한다. 그러나 적응을 언제, 어떻게 조정해야 하고 폭 넓은 범위에서 응용 프로그램에 어떻게 적용시킬지를 알기 위해 일반적인 알고리즘을 제시해야할 필요가 있다. 이러한 목적을 위해, 본 논문에서는 멀티미디어 어플리케이션의 파라미터를 모델링하고, 파라미터간의 관계를 정량적으로 얻기 위해 계층적 QoS 프로빙 알고리즘을 적용한다. 이것을 기반으로 설계된 베이지안 네트워크를 이용하여 불확실한 정보를 확률값으로 처리함으로써 적응 행동을 예측하도록 한다. 마지막으로 실제 실험을 통해 제안된 미들웨어의 유용성을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.312-312
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• 2019

지구온난화로 인하여 기상학적 변동성 증가 및 수질, 수자원, 생태계 등의 다양한 영역에 영향을 야기하고 있으며, 이를 통한 피해가 전 세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 수문학적 빈도에 영향을 미친다고 알려진 AO(Arctic Oscillation), NAO(North Atlantic Oscillation), ENSO(El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation), PDO(Pacific Decadal Oscillation), MJO(Madden-Julian Oscillation)등의 외부인자중 SST, MJO를 활용하여 계절단위의 수문량 정도에서 기상학적 변량과 관측유역 강수량의 관계를 정립하고 발생 가능한 24시간 지속시간 극치강수량을 모의하였다. 이를 위하여 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 근간으로 외부 기상인자에 의한 계절강수량 예측모형인 계층적 베이지안 네트워크(Hierarchical Bayesian Network, HBN)를 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계한 계층적 베이지안 네트워크 베타모델(Hierarchical Bayesian Network-4beta Model, HBN4BM)을 개발하여 기상변동성을 고려한 상세화 모형을 개발하였다. 여름강수량 산정 결과 한강 유역의 경우 2016년은 관측값 573.85mm, 모의 값 567.15mm를 나타내어 약 1.2%의 오차를 나타냈으며, 2017년 및 2018년은 4.5%, 6.8%의 오차에서 모의가 이루어졌다. 금강의 경우 2016년은 다른 연도에 비하여 35.2%라는 큰 오차를 보였지만 불확실성 구간에서 모의가 이루어 졌으며, 2017년 및 2018년은 0.3%, 2.1%의 작은 오차가 발생하였다. 24시간 모의 결과는 최소 0.7%에서 최대 27.1%의 오차를 나타냈으며, 평균적으로 16.4%의 오차 결과가 모의되어 모형의 신뢰성을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.10
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• pp.995-999
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• 2010

Every year, traffic accidents and traffic congestion have been rapidly increasing, Although the roadway design and signal system have been improved to relieve traffic accidents, traffic casualties and property damage do not decrease. This paper develops a real-time traffic accident detection and analysis system (RTADAS): In the proposed system, we aim to precisely detect traffic accidents at different design and flow of intersections, However, because the data collected from intersections have uncertainty and complicated causal dependency between them, we construct probability-based networks for correct accident detection.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.1
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• pp.119-128
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• 2002

In this paper, we consider the HB estimators of small area means with repeated survey. mao and Yu(1994) considered small area model with repeated survey data and proposed empirical best linear unbiased estimators. We propose a hierachical Bayes version of Rao and Yu by assigning prior distributions for unknown hyperparameters. We illustrate our HB estimator using very popular data in small area problem and then compare the results with the estimator of Census Bureau and other estimators previously proposed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.143-147
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• 2006

오늘날 웹의 비약적인 성장으로 텍스트, 이미지, 비디오, 그리고 사운드 등의 다양한 데이터 형식의 많은 정보가 축적되었으며 날마다 늘어나고 있다. 이들 정보의 효율적 검색을 위해 많은 연구가 이루어졌으며, 특히 텍스트 문서의 효율적인 검색을 위해 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등이 제안되었다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 문서의 특징을 정확하게 반영할 수 없고, 의미적 검색이 이루어지지 않는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 문서를 미리 분류하는 기존의 방법을 개선하기 위해, 사용자가 원하는 문서와 비슷한 문서를 의미적으로 찾아내기 위한 방법을 제안한다. 본 방법론은 문서의 내용을 의미적인 계층으로 표현하고 중요 도메인에 가중치를 두어 각 문서들의 계층들의 도메인 비중과 도메인 내의 개념 일치도를 이용하여 문서들 간에 유사도를 구한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.2
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• pp.169-174
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• 2018

In general, the methods of the analysis of variance(ANOVA) for the continuous data and the chi-square test for the discrete data are used for statistical analysis of the effect and the association. In multidimensional data, analysis of hierarchical structure is required and statistical linear model is adopted. The structure of the linear model requires the normality of the data. A multidimensional categorical data analysis methods are used for causal relations, interactions, and correlation analysis. In this paper, Bayesian network model using probability distribution is proposed to reduce analysis procedure and analyze interactions and causal relationships in categorical data analysis.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.23 no.5
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• pp.499-511
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• 2019

The preceding study of this study developed puzzle-based computer science education programs to enhance the computational thinking of elementary school students over 1 to 3 times. The preceding study then applied such programs into the field, categorized the effects of education into CT creativity and CT cognitive ability to improve the education programs. Based on the results of these preceding studies, the hierarchical Bayesian inference modeling was performed using age and CT thinking ability as parameters. From the results, this study predicted the effectiveness of puzzle-based computer science education programs in middle and high schools and proposed major improvement areas and directions for puzzle-based computer science education programs that are to be deployed in the future throughout middle and high schools.