• 응용통계연구
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• 제12권2호
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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.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.239-244
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• 2003

본 연구에서는 확률모형의 모수로부터 얻어지는 여러형태의 함수간의 크기를 다중비교 하는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 비교대상인 모수 함수간의 선호확률을 베이지안 방법으로 추정하고, 이들로부터 얻어지는 선호행렬을 이용한 새로운 다중비교법이다. 이러한 방법의 제안에 필요한 이론과 비교기준을 고안하였으며, 응용 예로, 제안된 방법을 s개의 독립인 지수분포 모수의 기하평균 크기비교에 적용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.454-460
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• 1998

본 논문은 전장에서의 표적 식별을 위해 다수의 센서가 사용되는 환경에서 요구되는 융합방법론에 대해 간단히 살표 보고 이에 대한 차이점을 비교한다. 다수의 센서를 사용함으로써 각각의 센서가 가진 중복성, 보완성을 활용하여 센서가 제공하는 정보의 불확실성을 줄일수 있는 가능성을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 알고리즘, Dempster-Shafer 이론 그리고 퍼지 융합 방법 등에 대한 간단히 소개하고 임의의 표적과 특성값을 설정하여 융합 알고리즘간의 성능을 비교하였다.

• 정보관리연구
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• 제21권1호
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• pp.34-52
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• 1990

본(本) 연구(硏究)에서는 베이지안 이론(理論)을 이용(利用)한 확률적(確率的) 추론방법(方法)을 도입하여 불확실한 정보(情報)에 그 불확실성(不確實性)을 고려해주고, 그러한 과정(過程)을 통하여 가설들에 대한 확실성(確實性)의 정도(程度)를 평가(評價)해주는 전문가(專門家) 대체 시스템을 위한 일종의 지식습득 과정(過程)을 전개하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.191-193
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• 2016

인적오류 예방은 해양사고 예방에 가장 중요한 이슈로 현재 인식되고 있다. 현재 이러한 인적오류를 예방하기 위한 다양한 과학적인 기법들이 등장하고 있으나, 실제 인적오류를 예방할 수 있는 기법은 아직 개발되어 있지 못한 실정이다. 그 이유는 인적오류의 발생 원인과 특징이 사람을 대상으로 하기 때문에 실로 방대하고 원인식별이 어려우며, 원인과 결과 사이의 인과관계 구축에는 한계가 있기 때문이다. 기존 개발된 다양한 기법들은 이론적으로는 완벽할 수 있으나, 실제 방대한 원인과 결과 사이에 형성된 연계체인을 모두 흡수하기가 곤란하기 때문이다. 현재 IMO의 공식안전성평가(FSA) 기법이 해상분야에 널리 적용되고 있으나 구체적으로 어떠한 기법을 적용하여 인적오류를 적용할 수 있는지에 대해서는 아직도 애매모호한 실정이다. FTA, ETA, FEMA, SWIFT 등 다양한 분석기법의 등장과 AI, Fuzzy, MMC, Kalman 등 기초과학분야의 기본적인 이론과 기술을 적용할 수 있으나 인간의 인적오류 식별과 분석 및 평가와 예측에는 한계가 있는 것이 현재의 실정이다. 한편 최근에는 기존에 많은 문제점을 내포하고 있는 것으로 고려되었던 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)가 다시 분석과 예측 분야에 등장하고 있는데, BN의 장점을 수용하고 단점을 해결할 수 있는 방법들이 연구되고 있기 때문이다. BN의 장점은 전방추론과 후방추론을 적용하여 사고의 원인과 결과를 분석한 후, 이에 대한 해결 방안을 식별할 수 있기 때문이다. BN의 단점은 이진(binary) 구조의 데이터만을 수용할 수 있기 때문에 상관 변수들이 방대한 경우 계산시간이 방대해지고 이를 모두 수용할 수 있는 방법이 없기 때문이다. 따라서 BN 구조를 어떻게 설계하는냐가 최근의 이수로 등장하고 있다. 본 연구에서는 이러한 제 문제점을 고찰하고 인적오류 모델 개발에 최적인 방법 또는 기술을 모색하는데 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.689-699
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• 2013

본 연구는 가격 경쟁으로 인하여 최근 들어 요율 세분화가 심화되고 있는 자동차보험 시장에서, 부분 신뢰도의 적용 대상에 대한 경험적 사전분포 (empirical prior distribution) 함수 또는 무정보적 사전분포 (noninformative prior distribution) 정보의 가정을 통한 신뢰도 산출 방식에 대하여 살펴보았다. 요율 세분화의 확대로 가격 산출 단위의 수가 증가될 경우, 부분 신뢰도의 적용 대상은 점차 증가되게 될 것으로 판단되기 때문에, 기존에 제시된 신뢰도 적용 방식을 베이지안 프레임에서 적용, 추론함으로써 보다 다양하고 정교한 방식으로 그 활용 범위를 넓히고자 한다. 즉, 경험적으로 사용되는 사전 분포함수 또는 무정보적 사전 정보를 통하여 적절한 사후분포 (posterior distribution)함수를 도출하고 오차를 최소화하는 베이즈 통계량을 적용한 신뢰도를 추정하여 적용함으로써, 위험도 예측에 있어 기존에 제시된 방법과 비교하여 그 효용성을 입증하고자 한다. 현재 가장 많이 활용되는 제곱근 법칙 (square root rule)의 신뢰도 추정 방식에 베이지안 추론에서 도출된 통계량을 반영한 결과를 분석하여 실질적인 위험도에 수렴하는 수준을 비교하게 된다. 이는 이론적으로 위험도 예측에서 오차를 줄이는 방식에 대한 대안 제시와 더불어 신뢰도 적용 방식에 대한 추가적인 활용 대안을 보험업계에 제시함으로써 요율 세분화로 인한 부분 신뢰도 적용방식에 대한 그 이해와 활용의 폭을 넓히고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권7호
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• pp.489-502
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• 2017

본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 다목적 댐 예측유입량 산정기법 BAYES-ESP를 개발하고 평가하였다. BAYES-ESP 기법은 기존 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법에 베이지안 이론을 적용하여 개발하였으며, 수문모델은 ABCD를 활용하였다. 입력자료는 기온, 강수량 자료와 댐 관측유입량 자료를 활용하였으며, 기온 및 강수량은 기상청, 국토교통부, 한국수자원공사의 지점관측자료, 댐 관측유입량은 한국수자원공사의 자료를 이용하였다. 적용성 평가방법은 시계열 분석과 Skill Score를 활용하였으며, 평가기간은 1986~2015년이다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)는 매년 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. BAYES-ESP 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP가 관측유입량에 비해 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 특히 다우년에 개선효과가 있는 것으로 나타났다. 월별 평균 댐 관측유입량과의 Skill Score 비교분석결과 ESP는 1~3월에 SS가 비교적 높은 값을 보였으며, 나머지 월에는 음의 값을 나타내었다. BAYES-ESP는 ESP와 관측 값 간의 선형적 관계를 갖는 1~3월에 ESP의 정확도를 향상시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 국내 강수특성상 우리나라에 적용하기에는 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측연구에 가치가 있다고 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.510-512
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• 2012

상황인식 서비스 분야에서 불확실한 데이터를 추론하는 것은 매우 어렵고 복잡하다. 이러한 상황정보들에서 얻어지는 데이터는 불확실성을 내포하고 있어서 불확실한 추론 결과를 초래할 수 있다. 비록 불확실성 문제들을 해결하기 위해 퍼지 이론, 뉴런 네트워크, 동적 베이지안 네트워크, 은닉 마르코프 모델과 같은 여러 종류의 방법들이 제시되었지만 이러한 방법들은 가설들을 하나의 숫자에 의해 신뢰의 정도를 표시하기 때문에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자들이 제공받는 서비스들에 대하여 만족도를 평가한 후 수집된 데이터를 활용하여 사용자들의 상관 관계를 분석한다. 그리고 Dempster-Shafer 이론을 사용하여 사용자들로부터 측정된 믿음 값을 융합한다. 이는 불확실성 값을 낮추어 추론결과의 정확성을 높이고 증거구간을 재설정하여 사용자들에게 신뢰성 있는 적응형 서비스를 제공하게 한다.

• 응용통계연구
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• 제3권2호
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• pp.27-37
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• 1990

조건을 나타내는 독립변수들을 어떻게 제어함으로써 우리가 관찰하는 값을 우리가 목적하고 있는 값에 가깝게 얻을 수 있는지를 연구하는 혼합모형의 통계적 제어문제를 처리하기 위한 방법에 대해서 고찰하였다. 기존 이론이 반응변수가 하나인 경우와 분산을 아는 것으로 가정한 경우를 해결한 것을 주목하고 미리 아는 것으로 가정한 분산을 사전분포를 따르는 변수로 보며, 반응변수를 두 개 이상으로 확장하여 다변량 선형모형을 설정하여 다변량 혼합모형에서의 베이지안 처리방법을 예와 함께 제시하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.77-88
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• 2008

본 논문에서는 염해를 받는 RC 구조물의 부식 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시한다. 이 예측 방법은, 현장 계측 데이터가 추가적으로 있을 때 베이스 정리 이론에 의하여 계속적으로 업데이팅을 할 수 있다. 모델 매개변수의 확률론적인 특성은 모델로 명백하게 고려된다. 염해 해석 모델의 절차를 간단하게 하기 위해서는, 내구성 한계의 확률은 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법에서 얻는 표본에서 결정된다. 이러한 새로운 방법은 중요한 콘크리트 구조물을 설계하기에 아주 유용하다. 그리고 모니터링을 통한 실 콘크리트구조물의 잔존수명을 예측 할 수 있다.