• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제1권1호
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• pp.192-205
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• 1994

본 논문에서는 피험자의 능력과 검사문항에 정답할 확률과의 관계에 기초한 문항반응 이론의 기본 가정과 통계적 모형을 소개하였다. 또한 검사의 목적상 필요한 피험자의 능력을 정확히 추정하는 방법과, 검사에 사용되는 각 문항을 특성지우는 문항모수의 여러가지 통계적 추정 방법에 대하여 정리하였다. 그 방법들은 결합 최우추정법, 조건부 최우추정법, 주변 최우추정법, 베이지안 추정법 및 이들의 혼합에 의한 방법이다. 문항반응이론의 적용의 한 예로서 93년도 대입학력고사의 수학 시험문항을 BILOG 라는 컴퓨터 프로그램을 이용하여 분석하였다.

• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.603-613
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• 2008

셀 수 있는 이산 자료 중에서 일반적인 모형에 비하여 영의 빈도가 과도하게 많이 관측되는 자료가 있다. 이러한 경우에 포아송 또는 음이항회귀모형과 같은 일반적인 회귀모형에 의한 분석은 적절하지 못하다. 본 논문에서는 영과잉 포아송회귀모형과 영과잉 음이항회귀모형에 대하여 베이지안 분석을 하였다. 또한, 마코브 연쇄 몬테카롤로 방법으로 계산한 베이즈 요인을 이용하여 모형선택을 하였다. 실제 교통사고 자료를 분석하여 이론적인 결과들을 뒷받침하였다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.377-387
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• 1998

컴퓨터의 발전에 따른 마코브체인 몬테카를로방법을 소프트웨어 신뢰확률모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산문제와 이론적인 정당성을 고려, 마코프연쇄와 메트로폴리스방법의 관계를 고찰하였으며, 특히 Mus-Okumoto와 Erlang(2)의 중첩모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하며 베이지안 계산과 예측 우도기준에 의 한 모형선택을 제안하고 Cox-Lewis에 의해 계시된 Thing method를 이용한 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과가 제시되었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.71-78
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• 2004

본 연구의 목적은 통행 배정의 교통 메크로 이론을 게임이론에 적용하여 교통 운영자 입장에서 총 사회적 비용이 최소가 되는 최적의 VMS 제공 전략을 찾아 교통 운영 관리의 효율성을 증진시키는 것이다. 연구의 방법은 게임 이론 중 신호게임과 베이지안 게임을 사용하였다. 게임이론에서는 모형의 구성을 기본적으로 "경기자"로 구분한다. 본 연구의 경기자는 운전자와 운영자로 설정하였다. 운전자는 각자의 통행시간이 최소가 되는 UE 상태로 움직이는 것을 보수로 설정하였고, 운영자는 전체 시스템의 통행시간이 최소가 되는 SO 상태로 운영하는 것을 보수로 설정하였다. 운전자는 각 각의 기대통행 시간이 최소가 되는 경로선택을 한다. 이와 같이 모형으로 설정한 게임에 의해서 운영자는 운전자의 예측을 미리 계산할 수 있으며, 통행비용이 최소가 되는 최적의 네쉬 균형을 찾을 수 있다. 최적의 네쉬 균형이 바로 최적의 VMS 제공 전략이 될 수 있다. 이와 같이 설정된 게임을 통해 최적 VMS 전략 모형을 개발하고 개발된 모형을 모의 네트웍에 적용하여 실제 비용감소의 효과를 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권10호
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• pp.736-744
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• 2010

모바일 기기에서 얻을 수 있는 로그 데이터는 다수의 유의미한 정보를 담고 있다. 그러나 모바일 기기의 연산능력 제약과 정보 분석 자체의 어려움 등으로 상황정보를 활용한 모바일 에이전트의 구현이 쉽지 않다. 본 논문에서는 제한적인 모바일 플랫폼에서 효율적인 상황인지를 위한 베이지안 네트워크 용용 기법을 제안한다. 베이지안 네트워크는 다수의 세부 모듈로 구성되며, 모듈간 인과성은 가상증거를 통해 보존된다. 각 모듈은 이전 증거값과 추론결과를 저장하고, 현재 증거값과 비교하여 전체 네트워크에 변화를 주는 경우에만 선택적으로 추론을 수행한다. 다양한 수집 주기의 모바일 데이터를 이용한 추론결과의 신뢰성을 높이기 위해 기억감소함수를 이용하여 결과를 보정하는 방법을 살펴본다. 마지막으로 실제 모바일 환경에서의 실험을 통해 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제19권1호통권21호
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• pp.321-323
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• 2005

본 연구에서는 2004년 11월에 시행된 '2005학년도 대학수학능력시험 수리영역 가형' 의 문항을 분석하였다. 즉, 2-모수 문항 반응 모형에 근거한 베이지안(Bayesian) 1.0을 이용하여 문항의 난이도 및 변별도를 측정하였으며 고전검사이론 프로그램임 테스트안(Testan) 1.0을 이용하여 문항의 신뢰도 및 오답지 매력도를 구하였다. 이 결과는, 학생들이 어느 단원을 어려워하고 어떤 내용을 이해하지 못 하는지 그 원인을 찾을 수 있으므로, 교수-학습의 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권4호
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• pp.445-455
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• 2011

표본추출에서 오분류된 이진자료는 흔히 발생될 수 있는 현실적인 문제이지만 통계적 방법론은 상대적으로 제한적이라고 할 수 있다. 특히, 모비율의 구간추정 문제는 고전적인 Wald 방법에 의존하고 있었다. 그러나 최근 이승천과 최병수 (2009)에서 Agresti-Coull 방법을 적용하고 새로운 구간추정 방법을 제시하였으며, 수치적인 방법에 의해 Agresti-Coull 신뢰구간의 효율성을 주장하였다. 본 연구에서는 오분류된 이진자료에 대한 베이지안 모형을 다루었으며, 베이지안 모형이 Agresti-Coull 신뢰구간의 이론적 배경이 될 수 있는지 살펴 보았다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.405-408
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• 2000

최근 인터넷의 발전으로 많은 정보와 지식을 우리는 인터넷에서 제공받을 수 있게되었다. 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹서버에 산재되어 있으며, 정보의 위치는 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심있는 정보의 주소를 저장하기 위하여 웹브라우저 북마크(Bookmark)기능을 사용한다. 그러나 북마크 기능은 웹문서의 주소 저장에 일차적인 목적을 두고 있으며, 이후 북마크의 개수가 증가하면, 사용자는 북마크관리가 어렵게되므로 사용자 북마크 파일을 자동으로 분류하여 관리할수 있는 에이전트 기술을 사용하고자 한다. 대표적인 분류에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트(Entertainment) 선별 에이전트인 Ringo 등이 있다. 이러한 시스템들은 분류할 대상에 따라 조금씩 다른 모습의 에이전트 기능을 보이고 있으며, 본 논문은 기계학습 이론중 교사학습 알고리즘인 나이브 베이지안 학습방법(Naive Bayesian Learning method)을 사용하여 사용자가 분류하지 못한 북마크를 자동으로 분류하는 단일 에이전트 기반 북마크 분류기를 설계, 구현하고자한다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.505-514
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• 2000

마코브체인 몬테칼로방법중에서 깁스 추출방법을 혼합 고장모형에 이용하였다. 베이자안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후 분포를 결정하는데 있어서 계산 문제와 이론적인 정당성을 고려하여 감마족인 Rayleigh와 Erlang추세를 가진 혼합모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산과 신뢰도 추이를 알아보고 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과를 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권6B호
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• pp.888-894
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• 2010

무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식은 준비 단계와 실시간 측위 단계로 구성되고 정확한 위치 측정을 위해 보다 효율적이고 정확해야 한다. 본 논문에서는 Fingerprinting 방식에 대한 베이지안 알고리즘으로 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 퍼지 군집화를 이용하여 실내 측위를 결정하는 알고리즘을 제안하였다.