• 논리연구
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• 제7권2호
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• pp.121-146
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• 2004

본 논문은 베이즈주의가 확률론을 이용해서 제거적 귀납을 정교하게 발전시키고 있다고 주장한다. 이를 위해 본 논문은 두 가지 작업을 진행한다. 하나는 제거적 귀납이 무엇인가 하는것이고 다른 하나는 제거적 귀납이 베이즈주의에 기여하는 바가 무엇인가 하는 것이다. 먼저 본 논문은 제거적 귀납이 참인 가설을 포함하는 가능한 가설들의 총체로부터 경쟁가설들을 연역적 또는 귀납적으로 제거하고 남는 가설을 선택하는 추론형식임을 밝히고, 이 때 베이즈주의는 제거적 귀납을 정교하게 발전시킨 모습이기 때문에 제거적 귀납으로부터 기술적으로 도움 받을 측면은 없다고 주장한다. 그 대신 본 논문은 베이즈주의가 과학방법론으로 발전되는 데에서 직면하는 여러 가지 문제점을 해결하는 방법에 대해 제거적 귀납으로부터 조언을 얻을 수 있다고 주장한다. 이와 같은 논의를 통해 본 논문은 베이즈주의와 제거적 귀납주의의 결합은 유용한 과학방법론을 만들 수 있을 것으로 전망한다.

• 응용통계연구
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• 제34권1호
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• pp.9-23
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• 2021

본 논문에서는 평균장 방법(mean-field methods)을 기반으로 사후 분포(posterior distribution)를 근사하는 방법인 변분 베이즈 방법(variational Bayes methods)에 대해 소개한다. 특히, 모수들을 실수공간으로 변환 후의 결합 사후분포를 가우시안 분포(Gaussian distribution)들의 곱(product)으로 근사하는 방법인 자동 미분 변분 추론(automatic differentiation variational inference)방법에 대해 자세히 소개하고, 환자에게 약물을 투여한 후 시간에 따라 약물의 흐름을 파악하는 연구인 약물동태학 모형(pharmacokinetic models)에 적용한다. 소개된 변분 베이즈 방법을 이용하여 자료분석을 실시하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo)방법을 기초로한 자료분석의 결과와 비교한다. 알고리즘의 구현은 Stan을 이용한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.293-297
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• 2012

컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.139-147
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• 2011

전 세계적으로 자동차의 수요와 교통정보 서비스의 활용도가 높아지고 있다. 따라서 교통정보 서비스의 종류와 데이터의 양의 증가로 인해 많은 IT 자원 인프라가 필요하다. 인프라의 감소를 위해 클라우드 컴퓨팅이 주목을 받고 있으며, 자원관리를 위해 프로비저닝 스케줄링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 교통정보 서비스를 위한 조건부 확률 추론을 활용한 프로비저닝 스케줄링(PSCPI: Provisioning Scheduling with Conditional Probability Inference)을 제안한다. PSCPI는 가상머신의 상태에 따라 나이브 베이즈 추론 기법을 사용하여 가상머신의 가용율에 따라 작업 할당을 할 수 있다. 나이브 베이즈 기반의 조건부 확률 추론 프로비저닝 스케줄링을 활용하여 교통정보 서비스에 높은 처리율과 활용율을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.95-96
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• 2016

본 논문에서는 디리클레 분포와 베이즈 추론 모델을 활용하여 전자우편을 분류하고 정리하는 방법을 제안한다. 과거 원치 않는 광고성 이메일인 스팸 탐지에서 시작한 전자우편 분류는 지속적인 송수신 량의 증가와 내용의 다양화로 인해 광고성과 정보성의 판단 기준이 모호해진 상태이다. 스팸 탐지와 같은 이분법적 분류 방식이 아닌 내용의 주제 별로 자동 분류할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서 다루는 제안 기법은 전자우편의 내용에서 다뤄질 수 있는 주제의 종류를 예측하기 위한 방법을 제공한다. 발신하거나 수신된 전자우편이 속한 주제를 자동으로 정할 수 있다. 본 제안 기법의 활용을 통해 전자우편의 분류만이 아닌 업무 및 시장 동향 분석과 정보보안 분야에서는 악성코드 분류에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수학사학회지
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• 제37권1호
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• pp.1-17
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• 2024

In this study, we identified the intellectual triggers for Bayesian inference and what key ideas contributed to its occurrence and discussed the practical implications of introducing Bayesian inference into the school mathematics curriculum by reflecting them. The results of the study show that the need for statistical inference about the parameter itself served as a trigger for the occurrence of Bayesian inference, and the most important idea for the occurrence of that inference was to regard the parameter itself as a probability variable rather than any fixed value. On the other hand, these research results suggest that the meaning of introducing Bayesian inference into the secondary mathematics curriculum is 'statistics education that expands the scope of uncertainty'.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.535-542
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• 2017

유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 위치, 상태, 행동정보, 주변 상황 등의 컨텍스트를 인식할 수 있게 하였는데 이로 인해 사용자에게 필요한 서비스를 빠르고 정확하게 제공해 줄 수 있게 되었다. 이와 같은 개인화 추천 서비스는 사용자의 컨텍스트 정보를 인식하고 해석하는 추론기술이 필요한데 본 논문에서는 실생활과 가장 밀접한 음식점을 날씨, 시간, 요일, 위치의 모바일 컨텍스트 데이터를 기반으로 행동 패턴을 추론하여 추천하는 모델을 연구한다. 연구를 위해 자사에서 직접 서비스 하고 있는 사용자 평가 기반 음식점 추천 서비스의 장소와 사용자 생성 데이터를 활용하였고, 행동패턴을 추론하기 위해 나이브 베이즈 방정식을 사용했다. 그리고 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 장소를 선정하였다. 시스템으로 구현하여 평가 기반의 추천 방식보다 본 논문에서 제시한 연구의 우수성도 입증하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.445-455
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• 2022

본 논문에서는 고차원 희소 회귀분석을 위한 기존의 베이지안 방법들을 소개하고, 다양한 모의실험 세팅에서 성능을 비교한다. 특히, 확장 가능하고 정확한 베이지안 추론을 가능하게 하는 변분 베이즈 방법(variational Bayes method) (Ray와 Szabó, 2021) 에 중점을 둔다. 시뮬레이션 자료를 기반으로 한 희소 고차원 선형회귀분석을 실시하고 변분 베이즈 방법의 성능을 다른 베이지안 및 빈도론 방법들과 비교한다. 로지스틱 회귀분석에서 변분 베이즈 방법의 실제 성능을 확인하기 위해 백혈병 유전자 발현 자료를 사용하여 실자료 분석을 수행한다.

• 한국수학사학회지
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• 제13권1호
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• pp.99-112
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• 2000

In this paper we discuss the teaching methods about statistical inferences. Bayesian methods have the attractive feature that statistical conclusions can be stated using the language of subjective probability. Simple methods of teaching Bayes' rule described, and these methods are illustrated for inference and prediction problems for one proportions. Also, we discuss the advantages and disadvantages of traditional and Bayesian approachs in teaching inference.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1133-1146
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• 2016

공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀 (conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2009)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 확장된 공간 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀 (directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 모수추정으로 마르코프 체인 몬테 카를로 방법을 기반으로 한 베이즈 추정법을 제시한다. 제시한 모형을 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.