• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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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.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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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.

• Journal of Information Management
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• v.21 no.1
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• pp.34-52
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• 1990

The probabilistic reasoning method using Bayesian theory is studied to use uncertain or incomplete knowledge in ways that take the uncertainty into account. This method presented for knowledge acquisition process of expert system to evaluate certainty degree of input knowledge.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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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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• v.24 no.4
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• pp.689-699
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• 2013

This paper studies the partial credibility application method by assuming the empirical prior or noninformative prior informations in auto insurnace business where intensive rating segmentation is expanded because of premium competition. Expanding of rating factor segmetation brings the increase of pricing cells, as a result, the number of cells for partial credibility application will increase correspondingly. This study is trying to suggest more accurate estimation method by considering the Bayesian framework. By using empirically well-known or noninformative information, inducing the proper posterior distribution and applying the Bayes estimate which is minimizing the error loss into the credibility method, we will show the advantage of Bayesian inference by comparison with current approaches. The comparison is implemented with square root rule which is a widely accepted method in insurance business. The convergence level towarding to the true risk will be compared among various approaches. This study introduces the alternative way of redcuing the error to the auto insurance business fields in need of various methods because of more segmentations.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.7
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• pp.489-502
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• 2017

The objective of this study is to propose and evaluate the BAYES-ESP, which is a dam inflow prediction method based on Ensemble Streamflow Prediction method (ESP) and Bayesian theory. ABCD rainfall-runoff model was used to predict monthly dam inflow. Monthly meteorological data collected from KMA, MOLIT and K-water and dam inflow data collected from K-water were used for the model calibration and verification. To estimate the performance of ABCD model, ESP and BAYES-ESP method, time series analysis and skill score (SS) during 1986~2015 were used. In time series analysis monthly ESP dam inflow prediction values were nearly similar for every years, particularly less accurate in wet and dry years. The proposed BAYES-ESP improved the performance of ESP, especially in wet year. The SS was used for quantitative analysis of monthly mean of observed dam inflows, predicted values from ESP and BAYES-ESP. The results indicated that the SS values of ESP were relatively high in January, February and March but negative values in the other months. It also showed that the BAYES-ESP improved ESP when the values from ESP and observation have a relatively apparent linear relationship. We concluded that the existing ESP method has a limitation to predict dam inflow in Korea due to the seasonality of precipitation pattern and the proposed BAYES-ESP is meaningful for improving dam inflow prediction accuracy of ESP.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.3 no.2
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• pp.27-37
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• 1990

We consider the statistical control problem for the mixture model in which one can choose the values of independent variables that produce the values of the dependent variables as close to the target values as possible. The theory suggested for the problem is reviewed and an extended model with respect to the assumption of variance and the number of dependent variables is suggested. A Basyesian treatment is studied for the above problem with example as an illustration.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.20 no.1
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• pp.77-88
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• 2008

This paper provides a new approach for predicting the corrosion resistivity of reinforced concrete structures exposed to chloride attack. In this method, the prediction can be updated successively by a Bayesian theory when additional data are available. The stochastic properties of model parameters are explicitly taken into account into the model. To simplify the procedure of the model, the probability of the durability limit is determined from the samples obtained from the Latin hypercube sampling technique. The new method may be very useful in designing important concrete structures and help to predict the remaining service life of existing concrete structures which have been monitored.