• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.227-228
• /
• 2004

최근에 베이지안 통계학은 경제 경영 그리고 의학 뿐 만 아니라 공학 등의 많은 분야에서 그 응용의 정도가 급속히 증가하는 추세이다. 그러나 베이지안 추론 또는 법칙들이 이론적으로 간단하지만 많은 경우 계산상에 어려움 때문에 실제 적용에 어려움이 있다 이러한 상황을 극복하기 위해 간단한 통계 패키지 프로그램인 미니텝을 이용한 여러 가지 적용 방법을 알아본다. 또한 미니탭 매크로의 사용을 원활히 적용함으로써 보다 발전적으로 베이지안 통계 계산을 용이하게 할 수 있다

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.22 no.2 s.73
• /
• pp.77-86
• /
• 2004

In this study, we applied the Bayesian Network for the case of the mode choice models using the Seoul metropolitan area's house trip survey Data. Sex and age were used lot the independent variables for the explanation or the mode choice, and the relationships between the mode choice and the travellers' social characteristics were identified by the Bayesian Network. Furthermore, trip and mode's characteristics such as time and fare were also used for independent variables and the mode choice models were developed. It was found that the Bayesian Network were useful tool to overcome the problems which were in the traditional mode choice models. In particular, the various transport policies could be evaluated in the very short time by the established relation-ships. It is expected that the Bayesian Network will be utilized as the important tools for the transport analysis.

• Review of KIISC
• /
• v.27 no.3
• /
• pp.6-11
• /
• 2017

최근의 인공지능과 기계학습 기술이 과학기술 전반에 걸쳐서 적용되고 있다. 정보보안 분야에서도 인공지능 기술이 다양하게 적용되어 여러 가지 우수한 성능의 제품과 기술들이 나오고 있다. 이러한 시점에 인공지능과 기계학습의 원천 이론 중 하나인 베이지안 추론 (Bayesian Inference)기술에 대한 소개를 하고자 한다. 특히, 정보보호를 연구하는 연구자들에게 베이지안 기술의 기초부터 활용에 이르는 영역을 선보이며 악성코드 분석과 함께 카드사기탐지 기술과 관련하여 베이지안 추론 기술의 적용가능성을 소개한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.27 no.6
• /
• pp.891-907
• /
• 2014

This article is concerned with one of the most important prior distributions for Bayesian analysis of survival and event history data, called Beta processes, proposed in Hjort (1990). We review the current state of the art of beta processes and their application to survival analysis. Relevant methodological and practical areas of research that we touch on relate to constructions, posterior distributions, large-sample properties, Bayesian computations, and mixtures of Beta processes.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.95-98
• /
• 2009

본 연구는 주관 감성에 따른 생리 데이터의 패턴을 분류하고, 임의의 생리 데이터의 패턴을 확인하여 각성-이완, 쾌-불쾌의 감성을 추론하기 위해 베이지안 이론(Bayesian learning)을 기반으로 한 추론 모델을 제안하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안하는 모델은 학습데이터를 분류하여 사전확률을 도출하는 학습 단계와 사후확률로 임의의 생리 데이터의 패턴을 분류하여 감성을 추론하는 추론 단계로 이루어진다. 자율 신경계 생리변수(PPG, GSR, SKT) 각각의 패턴 분류를 위해 1~7로 정규화를 시킨 후 선형 관계를 구하여 분류된 패턴의 사전확률을 구하였다. 다음으로 임의의 사전 확률 분포에 대한 사후 확률 분포의 계산을 위해 베이지안 이론을 적용하였다. 본 연구를 통해 주관적 평가를 실시하지 않고 다중 생리변수 인식을 통해 감성을 추론 할 수 있는 모델을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1390-1394
• /
• 2010

Dempster-Shafer 이론은 미지의 매개변수 추정시 베이지안 기법의 제약을 완화시키기 위한 베이지안 접근법의 일반화로 해석될 수 있으며, 상호배타적인 싱글톤에만 확률이 할당되는 것이 아니라 가능한 결과의 부분집합들이 기본확률할당을 위한 대상으로 고려된다. 베이지안 접근은 우연적 불확실성 및 지식의 불확실성을 효율적으로 구분할 수 없으며, 특정도가 낮고 애매한 증거들을 다룰 수 없는 반면, Dempster-Shafer 증거추론은 이러한 문제들을 효율적으로 평가할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 홍수위험평가 및 수자원 계획 수립시 가장 기본이 되는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2007.12a
• /
• pp.65-67
• /
• 2007

기존 선박사고 자료를 이용하여 향후 발생 가능한 선박사고의 확률을 계산하기 위한 이론과 프로그램 및 실험결과를 나타낸다. 기본적으로 베이지안 기법을 적용하여 다양한 사고의 원인과 결과 사이에 발생하는 인과관계를 통계적 기법으로 다양한 사고들이 발생할 수 있는 사고 확률을 계산하였다. 계산을 위하여 프로그램을 개발하고, 이 프로그램을 이용하여 제안한 방법의 유용성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.29-44
• /
• 1994

본 연구는 누적위험률함수에 대한 베이지안 추정량을 이용하여 생존함수의 추정량을 제안하고, counting process 이론과 martingale 이론을 이용하여 대표본하에서 제안된 추정량의 일양적 일치성과 점근적 정규성을 밝힌다. 또한 모의실험을 통하여 추정량들의 효율성을 편의와 평균제곱오차의 측면에서 비교하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06b
• /
• pp.262-265
• /
• 2011

많은 학습 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 맞춤학습을 위해서 학습자의 정확한 능력을 측정하는 평가 방법이 필요하다. 기존의 지필고사는 이를 위해서 학습자의 능력과 관련된 많은 수의 문항을 똑같은 시간과 순서대로 풀게 되므로 평가의 효율성 면에서 문제를 가지고 있다. 따라서 이러한 지필고사방식의 문제점을 해결하기 위해 문항정보이론과 컴퓨터의 처리성능을 결합시킨 컴퓨터화된 적응적 검사(CAT)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. CAT는 지필고사의 문제점을 상당부분 해결했으나 문항간 연관성에 대해서는 독립을 가정하여 그렇지 않은 경우에는 비효율성을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 문항반응이론 방식의 CAT가 가진 문제점을 해결하면서 성능이 개선된 베이지안 네트워크를 도입한 CAT를 제안한다. 이는 베이지안 네트워크에 평가문항을 세부분야별로 대입하여 한 문항에 대한 응답으로 그와 연관된 분야의 학습자 능력을 추론한다. 또한 실험을 통해 기존의 기법을 사용했을 때에 비해 학습자의 실제 능력치에 수렴하는 속도가 증가함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.343-346
• /
• 2004

베이지안 확률 모형은 문서 분류에서 널리 사용되는 이론이다. 그러나, 실제로 베이지안 이론에 기초하여 만들어진 시스템은 처리 시간이 많이 소요된다는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는 문서 분류 작업에 있어 기존의 베이지안 모형을 구현함과 동시에 여러 가지 방법을 통해 시간적인 측면을 개선한 시스템을 구현하였다.