• Title/Summary/Keyword: 베이즈이론

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Improvement in probabilistic drought prediction method using Bayes' theorem (베이즈이론을 이용한 가뭄 확률 전망 기법 고도화)

  • Kim, Daeho;Kim, Young-Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.153-153
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    • 2020
  • 우리나라에선 크고 작은 가뭄 피해가 자주 일어나고 있으며 최근엔 유래 없는 다년가뭄이 발생하면서 가뭄에 대한 경각심이 커지고 있다. 가뭄에 적절하게 대응하여 피해를 경감시키기 위해서는 신뢰도 높은 가뭄 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 앙상블 예측과 베이즈이론(Bayes' theorem)을 수문학적 가뭄지수 중 하나인 SRI(Standardized Runoff Index)에 적용해 가뭄 확률 전망을 실시했으며 이를 EDP(Ensemble Drought Prediction)라고 칭하였다. 국내 8개 댐유역에서 EDP를 생성하고 개선하는 과정은 다음과 같이 진행된다. 우선 TANK모형을 활용한 1개월 선행 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)의 결과를 SRI로 변환하여 EDP 확률분포를 생성한다. 그런 다음, EDP를 개선하기 위해 그 기초인 ESP에서 미흡한 토양수분 초기조건을 보완하고자 베이즈이론을 활용했다. APCC(APEC Climate Center)의 위성 관측 SMI(Soil Moisture Index) 자료로 SRI와의 회귀식을 구축, 이를 우도함수로 정의해 사전 EDP 분포를 업데이트한 EDP+ 확률분포를 생성했다. 그 결과, EDP와 EDP+ 모두 심도가 깊은 가뭄을 전망할수록 예측력이 기후학적 예측보다 좋지 않았다. 그럼에도 우도함수로 사용한 회귀식의 정확도가 높을수록 EDP+의 정확도도 향상되는 경향이 나타났으며, 이는 베이즈이론을 사용한다면 가뭄 확률 전망을 개선할 수 있다는 것을 의미하고 있다. 하지만, 확정 전망 정확도는 확률 전망 정확도와는 관계가 없었는데 이는 확정 전망과 확률 전망이 본질적으로 다르기 때문인 것으로 사료된다.

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Perceptual Dogmatism and Bayesian Favoring (지각적 독단론과 베이즈주의 호의성)

  • Park, Ilho
    • Korean Journal of Logic
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    • v.17 no.3
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    • pp.399-424
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    • 2014
  • The main objective of this paper is to examine critically White's claim that there is a conflict between Perceptual Dogmatism and Bayesian Theory of Confirmation. For this purpose, this paper is structured as follows: In Section 2, I will introduce White's argument. Section 3 is dedicated to explaining some elements of Bayesian Theory of Confirmation. In particular, I will provide an explanation of confirmation measures and Bayesian Favoring. Using these two conceptual apparatuses, it will be shown that, contrary to what White has thought, there is a way of supporting Perceptual Dogmatism by means of Bayesian Theory of Confirmation - in particular, Bayesian Theory of Favoring.

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Reliability Assessment Models of Existing Structures by Fuzzy-Bayesian Approach (퍼지-베이즈 이론에 의한 기존구조물의 신뢰성평가모델)

  • 백대우;이증빈;박주원;강수경
    • Computational Structural Engineering
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    • v.11 no.4
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    • pp.219-227
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    • 1998
  • 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.

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Distributed localization using Bayes' rule in wireless Sensor Networks (베이즈 이론을 이용한 무선 센서 네트워크 기반의 위치 인식 기술)

  • Kong, Young-Bae;Park, Gui-Tae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.07a
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    • pp.1821-1822
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    • 2007
  • 무선 센서 네트워크에서 위치인식 기술은 데이터 수집, 라우팅, 위치기반 서비스와 같은 기술에 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 베이즈 이론을 이용한 그리드방식의 분산형 위치 인식기술을 제안한다. 이 기법은 센서 노드들이 받은 신호세기를 바탕으로 하여 그리드를 구성해서 베이즈 이론을 이용하여 가장 큰 확률을 갖는 그리드를 자신의 위치로 인식하는 방식이다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식보다 제안된 알고리즘이 정확한 위치를 갖으며, 더욱 효율적인 연산을 수행함을 알 수 있다.

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베이즈 이론 활용 항로표지 사고 주요 요인 도출

  • 박상원;박영수;문범식
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.190-191
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 항로표지사고 예방을 위해 항로표지 사고 주요 요인을 도출하는 것이다. 이를 위하여 베이즈 이론을 활용하여 네트워크 구조를 작성하고, 23년간 발생한 항로표지사고를 적용했다. 도출된 항로표지 사고의 주요 요인은 추후 항로표지 사고 예방을 위한 정책의 기본자료로 활용할 수 있다.

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Conditionalization and Confirmation: A Vindication of Conditionalization (조건화와 입증: 조건화 옹호 논증)

  • Park, Ilho
    • Korean Journal of Logic
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    • v.16 no.2
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    • pp.155-187
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    • 2013
  • The main objective of this paper is to vindicate the Bayesian belief updating rule, i.e. conditionalization. For this purpose, I introduce first what I call Irrelevance Principle, and show that this principle is equivalent to conditionalization. In turn, the principle is vindicated by means of Bayesian confirmation theory. That is, I suggest some theses that Bayesian confirmation theorists should accept, and prove that if Irrelevance Principle is violated, the theses cannot holds.

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Is Bayesianism Favorable to Dogmatism? (베이즈주의는 독단론에 호의적인가?)

  • Yoon, Bosuk
    • Korean Journal of Logic
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    • v.18 no.2
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    • pp.243-264
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    • 2015
  • Roger White raised an objection, one based on Bayesianism, to the dogmatist view of perceptual justification. In his paper, "Perceptual Dogmatism and Bayesian Favoring", Ilho Park tries to show, contra Roger White, that there is no real conflict between Perceptual dogmatism and Bayesianian theory of confirmation. For this purpose, Park brings in the notions of the degree of confirmation and the favoring relation and argues that Bayesian theory, when properly understood, can yield results that are quite favorable to dogmatism. I don't think, however, that the devices that he employes actually deliver what he promises. The conflict is yet to be resolved. Probably, Bayesian theorists may be better off if they, instead of trying to resolve the conflict, consider the option of simply rejecting dogmatism.

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A Bayes Criterion for Selecting Variables in MDA (MDA에서 판별변수 선택을 위한 베이즈 기준)

  • 김혜중;유희경
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.11 no.2
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    • pp.435-449
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    • 1998
  • In this article we have introduced a Bayes criterion for the variable selection in multiple discriminant analysis (MDA). The criterion is a default Bayes factor for the comparision of homo/heteroscadasticity of the multivariate normal means. The default Bayes factor is obtained from a development of the imaginary training sample method introduced by Spiegelhalter and Smith (1982). Based an the criterion, we also provided a test for additional discrimination in MDA. The advantage of the criterion is that it is not only applicable for the optimal subset selection method but for the stepwise method. More over, the criterion can be reduced to that for two-group discriminant analysis. Thus the criterion can be regarded as an unified alternative to variable selection criteria suggested by various sampling theory approaches. To illustrate the performance of the criterion, a numerical study has bean done via Monte Carlo experiment.

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On Testing the First-order Autocorrelation of the Error Term in a Regression Model via Multiple Bayes Factor (다중 베이즈요인에 의한 회귀모형 오차항의 자기상관 검정)

  • 한성실;김혜중
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.12 no.2
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    • pp.605-619
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    • 1999
  • 본 논문은 회귀분석에서 오차항의 1차 자기상관 존재 여부 및 그 값을 검정하는 방법을 베이지안 접근법으로 제안하였다. 이 방법은 모수공간의 다중분할로 인해 얻어진 여러 가설들에 대한 다중결정문제를 다중 베이즈요인에 관한 이론과 일반화 Savage-Dickey 밀도비를 이용한 사후확률 추정법을 합성하여 개발되었다. 이 방법은 기존의 검정법들에서 가능한 검정 뿐 아니라 이들이 해결할 수 없는 자기상관에 대한 다중결정문제에도 사용이 가능한데 그 효용성이 있다. 모의실험을 통하여 제안된 검정법의 유효성을 평가하였다.

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소지역 추정법을 이용한 시군구의 실업자 추정

  • 이계오;정연수
    • Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.229-250
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    • 2000
  • 신뢰할 만한 소지역 통계 작성을 위한 다양한 소지역 추정 기법들이 최근 많은 관심속에 개발되고 있다. 이 논문은 다양한 소지역 추정 기법들 중 일부 기법들에 대한 간략한 소개 및 실례를 제시한다. 먼저 대표적인 소지역에 대한 간접추정법인 인구통계학적 방법, 합성추정법과 복합추정법에 관한 이론 및 추정절차를 살펴보았고, 모형 기반 추정법으로써 경험적 베이즈(EB) 추정법과 계층적 베이즈(HB) 추정법을 소개하였다. 마지막으로 합성추정법과 복합추정법을 이용하여 충북의 시군구 실업자 추정에 적용해 보았고, 시군구 실업자 추정결과를 직접 추정법의 결과와 비교하였다.

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