• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2005.02a
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• pp.268-286
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• 2005

본 연구에서는 OECD 주요 10개국을 대상으로 국가별 정보통신산업의 성장 추이를 각각 분석하고 국별 특성을 비교하는데 목적이 있다. 이를 바탕으로 각국의 정보통신산업이 경기순환 또는 단계별 발전 속성을 지니고 있는지를 파악하고 국가별 공통점과 특이점을 분석하고자 하였다. 방법론적으로 OECD 국가들의 정보통신산업 GDP 추이 및 성장률의 움직임을 국면전환 (regime change) 확산과정으로 묘사함으로써 각 국가별 정보통신산업 발전 양상의 특징 및 국면전환 시점 등을 포착해 내고자 하였다 추세를 갖는 대표적 확산과정인 GBM 모형과 평균회귀 성향을 갖는 대표적 확산과정인 Vasicek 모형에 각각 마코프 국면전환을 도입하여 국가별 정보통신산업 GDP 및 GDP 성장률의 추이에 있어 국면 전환 여부와 독특한 발전 특성을 비교 분석하였다. 실증분석 결과 정보통신산업 GDP의 성장률과 변동성 사이에는 높은 상관관계가 있었으며, 한국, 멕시코 등은 고성장, 고변동성을, 미국, 프랑스, 일본 등은 저성장, 저변동성의 특성을 보이는 것으로 나타났다 또한 한국의 경우 유일하게 성장률과 변동성 모두 국면전환이 일어나는 국가로 나타났다. 장기평균 성장률의 특성에 따라 분류한 결과, 한국, 일본, 미국, 멕시코, 뉴질랜드는 고성장에서 저성장으로의 국면전환, 핀란드와 덴마크는 경기 순환적 국면전환, 노르웨이, 프랑스, 캐나다는 단일 국면으로 분류할 수 있었다. 특히 한국의 경우 평균회귀 속도와 변동성이 타 국가에 비해 높은 특성을 보여주었다. 본 연구는 정보통신산업을 미시적 분석이나 세부 항목별 정량적 분석을 통해서가 아니라 산업의 발전 속성 및 경기 순환 등의 관점에서 분석함으로써 정보통신산업 정책의 수립 및 집행을 거시적 안목 하에 정립할 수 있게 한다는 데 의의를 가진다. 또한 경제변수를 묘사하는데 있어 국면전환 확산과정을 사용함으로써 향후 실물옵션 등을 통한 기술 및 무형자산의 가치평가에 있어 기초자산의 움직임을 보다 정확히 포착해 낼 수 있는 프로세스를 제공하였다는데 또 다른 의의를 갖는다고 하겠다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.11
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• pp.77-86
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• 2021

A method of constructing a war simulation based on Bayesian Inference was proposed as a method of constructing heterogeneous historical war data obtained with a time difference into a single model. A method of applying a linear regression model can be considered as a method of predicting future battles by analyzing historical war results. However it is not appropriate for two heterogeneous types of historical data that reflect changes in the battlefield environment due to different times to be suitable as a single linear regression model and violation of the model's assumptions. To resolve these problems a Bayesian inference method was proposed to obtain a post-distribution by assuming the data from the previous era as a non-informative prior distribution and to infer the final posterior distribution by using it as a prior distribution to analyze the data obtained from the next era. Another advantage of the Bayesian inference method is that the results sampled by the Markov Chain Monte Carlo method can be used to infer posterior distribution or posterior predictive distribution reflecting uncertainty. In this way, it has the advantage of not only being able to utilize a variety of information rather than analyzing it with a classical linear regression model, but also continuing to update the model by reflecting additional data obtained in the future.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.5
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• pp.435-446
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• 2014

Various drought indices developed from previous studies can not consider the inherent uncertainty of drought because they assess droughts using a pre-defined threshold. In this study, to consider inherent uncertainty embedded in monthly streamflow data, Hidden Markov Model (HMM) based drought index (HMDI) was proposed and then probabilistic assessment of hydrologic drought was performed using HMDI instead of using pre-defined threshold. Using monthly streamflow data (1966~2009) of Pyeongchang river and Upper Namhan river provided by Water Management Information System (WAMIS), applying the HMM after moving-averaging the data with 3, 6, 12 month windows, this study calculated the posterior probability of hidden state that becomes the HMDI. For verifying the method, this study compared the HMDI and Standardized Streamflow Index (SSI) which is one of drought indices using a pre-defined threshold. When using the SSI, only one value can be used as a criterion to determine the drought severity. However, the HMDI can classify the drought condition considering inherent uncertainty in observations and show the probability of each drought condition at a particular point in time. In addition, the comparison results based on actual drought events occurred near the basin indicated that the HMDI outperformed the SSI to represent the drought events.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.4
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• pp.627-641
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• 2016

In this paper, we consider a seemingly unrelated regression (SUR) model and propose a nonparametric Bayesian approach to SUR with a Dirichlet process mixture of normals for modeling an unknown error distribution. Posterior distributions are derived based on the proposed model, and the posterior inference is performed via Markov chain Monte Carlo methods based on the collapsed Gibbs sampler of a Dirichlet process mixture model. We present a simulation study to assess the performance of the model. We also apply the model to precipitation data over South Korea.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.16 no.27
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• pp.11-19
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• 1993

본 논문에서는 여러 가지 형태의 고장을 갖는 동일한 두 요소로 구성된 병렬 시스템의 신뢰도를 평가하는 마코프 모형을 제시하였다. 여기서 고려하는 고장형태는 인간의 오류에 의한 고장, 하드웨어에 의한 고장, 하나의 원인에 의해서 여러개의 구성요소가 동시에 고장나는 Common cause 고장형태로 나누었다. 시스템은 임의의 시점에서 예방보수를 받을수 있고, 고장률과 예방 보수률은 일정하다고 가정했다. 또한 수리률이 임의의 분포를 따를 경우 시스템 신뢰도 및 평균 고장시간을 구했다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.1069-1076
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• 2014

Rainfall weather patterns have changed due to global warming and sudden heavy rainfalls have become more frequent. Economic loss due to heavy rainfall has increased. We study the generalized Pareto distribution for modelling rainfall in Seoul based on data from 1973 to 2008. We use several priors including Jeffrey's noninformative prior and Gibbs sampling method to derive Bayesian posterior predictive distributions. The probability of heavy rainfall has increased over the last ten years based on estimated posterior predictive distribution.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.2
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• pp.305-315
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• 2010

In this paper, a frequentistic approach to impute the values of R, G, B-components in random missing pixels of color image is provided. Under assumption that the given image is a realization of Gaussian Markov random field, its model is designed such that each neighbor pixel values for a given pixel follows (independently) the normal distribution with covariance matrix scaled by an evaluates of the similarity between two pixel values, so that the imputation is not to be affected by the neighbors with different color. An approximate EM-based algorithm maximizing the underlying likelihood is implemented to estimate the parameters and to impute the missing pixel values. Some experiments are presented to show its effectiveness through performance comparison with a popular interpolation method.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.17D no.6
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• pp.463-470
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• 2010

We presented a very fast and robust method of text line segmentation based on the DCT blocks of color image without decompression and binary transformation processes. Using DC and another three primary AC coefficients from block DCT we created a gray-scale image having reduced size by 8x8. In order to detect and locate white strips between text lines we analyzed horizontal and vertical projection profiles of the image and we applied a direct markov model to recover the missing white strips by estimating hidden periodicity. We presented performance results. The results showed that our method was 40 - 100 times faster than traditional method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.1
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• pp.121-130
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• 2016

An ansemble of N players arranged in a circle play a spatially dependent Parrondo game B. One player is randomly selected to play game B, which is based on the toss of a biased coin, with the amount of the bias depending on states of the selected player's two nearest neighbors. The player wins one unit with heads and loses one unit with tails. In game A' the randomly chosen player transfers one unit of capital to another player who is randomly chosen among N - 1 players. Game A' is fair with respect to the ensemble's total profit. The games are said to exhibit the Parrondo effect if game B is losing and the random mixture game C is winning and the reverse-Parrondo effect if game B is winning and the random mixture game C is losing. We compute the exact mean profits for games B and C by applying a state space reduction method with lumped Markov chains and we sketch the Parrondo and reverse-Parrondo regions for $3{\leq}N{\leq}6$.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1992.04b
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• pp.457-465
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• 1992

현재 또는 장래에 예견되는 거의 모든 통신서비스를 통합적으로 제공할 수 있는 B-ISDN환경하에서 음성통화와 비디오정보, 데이타들이 각기 다른 bit rate와 서비스 요구조건(통화시간, 질등)를 가지고 전송서비스를 받으려 하기때문에 매우 다양한 서비스들의 조합을 고려하여 교환시스팀을 구현해야 한다. B-ISDN에 적합한 전송기술로서 ATM(Asynchronous Transfer Mode)이 일반적으로 제안되고 있는데 이미 10여종의 독특한 ATM시스팀들이 이론적, 실험적 연구단계를 거쳐 거의 실용화 단계까지 이르렀다고 주장되고 있다. 본 논문에서는 ATM교환시스팀의 설계요건과 비교기준을 제시하여 설계 대자인을 주어진 기술제약하에 최적화 할 수 있는 조건을 제시한다. 이때 우선 기본 스위치의 구조를 단단계로 할 것인가 다단계로 할 것인가에 대한 정량적, 확률적인 비교가 행해지고 특히 이미 많은 ATM스위치에서 채택되고 있는 Banyan형태의 망의 성능분석을 보다 현실에 근접하게 할 수 있는 이산적 마코프체인에 의한 모형과 계산방법이 확립된다. 이를 통해 단위스위치내부에 버퍼의 유무, 버퍼를 두는 위치, 또한 버퍼사이즈에 의한 영향등이 세부적으로 분석된다.