• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.15 no.2
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• pp.283-292
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• 2008

Smoothing parameter or bandwidth plays a key role in nonparametric classification based on kernel density estimation. We consider choosing smoothing parameter in nonparametric classification, which optimize the Bayes risk. Hall and Kang (2005) clarified the theoretical properties of smoothing parameter in terms of minimizing Bayes risk and derived the optimal order of it. Bootstrap method was used in their exploring numerical properties. We compare cross-validation and bootstrap method numerically in terms of optimal order of bandwidth. Effects on misclassification rate are also examined. We confirm that bootstrap method is superior to cross-validation in both cases.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.13 no.1
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• pp.203-220
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• 1996

본 연구에서는 우리나라 채권시장의 변동성 분석과 추정을 위하여 Markov-Switching ARCH (SWARCH)모형과 GMM모형 및 I-GARCH모형을 적용하였다. 관측된 자료는 1993년 1월에서부터 1996년 4월까지의 주별 91일물 양도성 예금증서 수익률이다. 본 연구에서 채권 수익률 분산과정의 추정을 위해 사용하는 SWARCH 모형은 경제나 채권시장의 국면전환으로 말미암아 채권수익률의 변동성이 이질적인 분포에서 오는 경우 서로 다른 분산 국면의 확률적 식별이 가능할 뿐만 아니라 지속성이 GARCH모형보다 작아서 조건부 변동성의 예측력이 뛰어난 모형으로 알려져 있다. 또한 SWARCH모형은 베이즈이론에 의한 확률의 개념으로 국면전환을 추정하기 때문에 주관적인 국면전환시점의 판단이 불필요하다는 장점을 가진다 여러 가지 모형들의 추정결과 I-GARCH 모형과 SWARCH 모형등이 우리나라 단기 채권수익률의 조건부 변동성을 비교적 잘 설명해 내는 것으로 나타났으며 우리나라 단기 채권시장은 1993년 6월부터 1993년 12월초까지, 1994년 7월경부터 1995년 5월경까지 비교적 높은 변동성을 유지하였으며 그후로는 변동성이 등락을 계속하는 것으로 추정되었다. 본 연구의 결과 아직은 태동단계에 머물러 있는 한국 채권시장의 시계열적 특성을 체계적으로 문서화하고 정교하고 다양한 최근 계량기법을 체계적으로 정리하고 응용하여 시장 참가자들의 기회비용과 시행착오의 기간을 단축시키는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.4
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• pp.603-613
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• 2008

We often encounter the situation that discrete count data have a large portion of zeros. In this case, it is not appropriate to analyze the data based on standard regression models such as the poisson or negative binomial regression models. In this article, we consider Bayesian analysis for two commonly used models. They are zero-inflated poisson and negative binomial regression models. We use the Bayes factor as a model selection tool and computation is proceeded via Markov chain Monte Carlo methods. Crash count data are analyzed to support theoretical results.

• Korean Journal of Logic
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• v.8 no.1
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• pp.47-67
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• 2005

Bayesian networks have been used in studying and simulating causal inferences by using the probability function distributed over the variables consisting of inquiry space. The focus of the debates concerning Bayesian networks is the causal Markov condition that constrains the probabilistic independence between all the variables which are not in the causal relations. Cartwright, a strong critic about the Bayesian network theory, argues that the causal Markov condition cannot hold in indeterministic systems, so it cannot be a valid principle for causal inferences. The purpose of the paper is to explore whether her argument on the causal Markov condition is valid. Mainly, I shall argue that it is possible for upholders of the causal Markov condition to respond properly the criticism of Cartwright through the continuous causal model that permits the infinite sequence of causal events.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.35-35
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• 2021

최근 우리나라는 기후변화로 인한 이상기후 현상으로 호우 및 홍수 등에 의한 수재해를 예방하기 위한 설계빈도 적용방안 개발이 필요하다. 과거 지방하천의 일률적인 설계빈도의 적용 및 간접·주관적인 하천의 중요도와 지역특성에 대한 등급의 결정은 하천사업의 효율적 관리와 수행에 있어서 저해요소로 작용되어 왔다. 또한, 미래 기후변화 시나리오에 따라 하천의 중요도 및 계획 규모가 적절히 적용되어야 한다. 본 연구는 충청남도의 492개 지방하천에 대하여 유역특성(유역면적, 형상계수), 하천특성(하도경사, 수계 및 하천차수, 배수영향 구간), 이상강우 특성(이상강우 발생빈도, 시가화 침수면적)에 대한 현재 설계빈도에 대한 적절성을 평가하였다. 설계빈도에 대한 정량적 추정은 베이즈 이론을 활용하여 가중치를 산정한 후 최적분포형을 선정하였다. 최적분포형의 중앙값을 일반적인 지방하천의 설계빈도인 80년 빈도로 설정하고 상·하위 0.5%가 각각 100년, 50년 빈도로 가정하여 492개 지방하천을 평가하였다. 이상강우의 발생빈도와 시가화 침수면적에 따라 하천의 설계빈도가 높게 산정되는 것으로 분석되었다. 미래 기후변화 시나리오를 적용할 경우 현재 설계빈도(설계수명)에 대한 시나리오별 미래 재현기간을 산정하여 미래 설계빈도에 대한 위험도를 평가하였다. 13개 기후변화 시나리오의 대표농도경로 4.5와 8.5를 분석한 결과, 평균 3.2%, 12.8%의 위험도가 증가하는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 객관적인 지방하천의 적정 설계빈도 결정방안을 제시하였으며, 미래 계획홍수량 증가로 인하여 효율적인 토지이용이 제한될 것으로 예상됨에 따라 하천사업의 예산절감 및 우선순위 결정 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Logic
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• v.18 no.2
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• pp.167-195
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• 2015

This paper aims to respond to Weisberg's claim that the standard Bayesian epistemology cannot model an agent's belief updating that is triggered by some undermining evidence. Our epistemological intuition seems to require that the undermining evidence decreases some particular relevant credences. According to Weisberg, however, such a belief change cannot result from the standard Bayesian belief updating rules-i.e., (Jeffrey) Conditionalization. This is because probabilistic independence between some propositions is preserved under (Jeffrey) Conditionalization on the relevant evidence. Yet I will show in this paper that this conclusion is somewhat hasty. In particular, I will show that there is another version of Conditionalization and that when one updates her credences by means of such a version, the belief updating originated in undermining evidence can be well modeled in the Bayesian framework. Some authors often call the version Higher Order Conditionalization.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.166-169
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• 2003

유전자에 대한 정보를 획득하는 기술적인 문제가 해결되면서, 질병 진단을 위한 새로운 접근 방법으로 혈액 속에 있는 모든 단백질(proteome)의 구성을 분석하는 프로테오믹스(proteomics)에 대한 연구가 최근 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 암 진단을 위하여 혈액 중의 단백질의 구성을 측정한 2차원 전기영동 (2D electrophoresis) 젤 데이터를 해석하는 새로운 방법을 제시하였다. 우선 측정된 많은 단백질 스팟(spot) 중에서 T-statistics 방법으로 단백질 스팟들을 선택하였다. 선택된 단백질 스팟들로 이루어진 암 환자와 정상인 두 샘플들의 확률 분포를 각 집단에 따로 적용된 PCA 영역에서 계산하였다. 최종적으로 조건부 확률의 차이에 근거한 베이즈 분류(Bayes classification) 이론을 적용하여 암 진단을 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.295-298
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• 2008

본 논문에서는 물리엔진 기반으로 지능형 주행 시스템을 구현하여 사용자에게 쾌적한 주행 환경을 제공하여 사용자가 즐거움을 느낄 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 시스템 환경 내에서 사용자의 위치 및 회전각을 추출한 다음 유한 상태 머신과 베이즈 이론에 입각하여 구현된 모듈에 입력하여서 분석을 한다. 그리고 모듈에서 나온 분석 결과를 장애물이나 커브 구역에서 제공 함으로서 사용자가 현 위치에 따른 환경을 인지하여 좀 더 나은 주행을 할 수 있도록 하였다. 또한 시스템 내부적으로 분석된 자료가 주행 시스템에 피드백 과정을 통해 입력되어 자동적으로 환경에 적응하여 주행 시간을 단축하는 시스템을 설계 하였고, 일부 기능에 대한 구현을 완료하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.58-61
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• 2008

본 논문에서는 물리엔진 기반으로 지능형 주행 시스템을 구현하여 사용자에게 쾌적한 주행 환경을 제공하여 사용자가 즐거움을 느낄 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 시스템 환경 내에서 사용자의 위치 및 회전각을 추출한 다음 유한 상태 머신과 베이즈 이론에 입각하여 구현된 모듈에 입력하여서 분석을 한다. 그리고 모듈에서 나온 분석 결과를 장애물이나 커브 구역에서 제공 함으로서 사용자가 현 위치에 따른 환경을 인지하여 좀 더 나은 주행을 할 수 있도록 하였다. 또한 시스템 내부적으로 분석된 자료가 주행 시스템에 피드백 과정을 통해 입력되어 자동적으로 환경에 적응하여 주행 시간을 단축하는 시스템을 설계 하였고, 일부 기능에 대한 구현을 완료하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.2
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• pp.175-180
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• 2012

Currently datamining sector is interested and applied in many areas. In other words, datamining is predicting the future to discover hidden correlations and make decisions. To interpret data on various aspects can be converted to real expectation. Analyzing the results even a simple can be found big difference. The properties associated with breast cancer by about applying bayesian theory is used to predict the probability. In the past patient data, doctors may be obtaining by applying evidence-based care for patients with the results of examination and By using the the past patient data.