• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
• /
• pp.133-139
• /
• 2005

베이즈 법칙에서는 사전확률과 우도가 주어지고 어떤 실험결과가 일어났을 때 사후확률을 계산한다. 이러한 사후확률의 계산 문제를 미니탭 매크로를 이용하여 쉽게 계산할 수 있다. 또한 일련의 독립적이고 연속적인 실험결과에 따르는 사후확률도 편리하게 계산할 수 있다. 최근에는 미니탭 한글 Release 14가 출시되어 한글로 결과를 나타낼 수 있도록 매크로를 작성할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제22권6호
• /
• pp.1183-1197
• /
• 2011

베이즈 법칙에서는 사전확률과 우도가 주어지고 어떤 실험결과가 일어났을 때 사후확률을 계산한다. 이러한 사후확률의 계산 문제를 엑셀 매크로를 이용하여 쉽게 계산할 수 있다. 또한 일련의 독립적이고 연속적인 실험결과에 따르는 사후확률도 편리하게 계산할 수 있다. 특히, 엑셀 매크로를 작성하면 작업창에서 반복된 계산의 입력과 출력이 쉽게 이루어진다. 본 논문에서는 베이즈 법칙의 활용을 위해서 엑셀 매크로를 작성하고 그것의 사용 예를 들었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.21-27
• /
• 1993

계층형 신경망은 패턴 분류를 위해 사용되어 왔다. 이것은 주어진 교사패턴들의 학습으로 원하는 입력-출력 간의 매핑을 할 수 있기 때문이다. 신경망은 타겟ㅌ트 패턴이 입력 패턴의 카테고리에 일치할 때 타겟트 패턴을 학습하므로서 사후 확률을 근사화할 수 있다. 그리고 입력 공간을 부분 공간으로 나누어 학습 데이터들의 비율로서 만든 타겟트 벡터들로 학습한 신경망은 확률밀도 함수를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 역전파 학습법을 이용한 계층형 NN 과 코드북으로서 사후 확률과 확률밀도함수의 측정방법을 제안하였다. VQ 로 추정한 사후확률고 확률밀도함수를 이용하여 학습이 필요없는 RBF network 의 일종인 PNN으로 모음 인식을 수행 하였다. 인식 실험에서 PNN 의 결과는 역전파 학습법을 이용항 3층 신경망과 VQ 의 평균 인식율과 비교되었다. VQ-PNN의 인식율이 다른 것보다 우수하게 나타났다.

• 응용통계연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.73-84
• /
• 2002

계수에 대한 부등 제한조건이 있는 선형 회귀모형은 경제모형에서 가장 흔하게 다루어지는 것 중의 하나이다. 이는 특정 설명변수에 대한 계수의 부호를 음양 중 하나로 제한하거나 계수들에 대하여 순서적 관계를 주기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 부등 제한이 있는 선형회귀 모형에서 유의한 설명변수의 선택을 해결하는 베이지안 기법을 고려한다. 베이지안 변수선택은 가능한 모든 모형의 사후확률 계산이 요구되는데 본 논문에서는 이러한 사후확률들을 동시에 계산하는 방법을 제시한다. 구체적으로 가장 일반적인 모형의 모수에 대한 사후표본을 깁스 표본기법을 적용시켜 얻은 후 이를 이용하여 모든 가능한 모형의 사후확률을 계산하고 실제적인 자료에 본 논문에서 제안된 방법을 적용시켜 본다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권12호
• /
• pp.293-301
• /
• 2014

본 논문에서는 데이터 마이닝에 필요한 클러스터링과정에서 불필요한 정보를 감축하기 위하여 베이지언 사후확률의 신뢰도를 이용한 새로운 척도를 제안한다. 데이터 감축을 위한 속성의 중요도가 클러스터링의 결과에 지배적이기 때문에 많은 속성의 변별력을 향상시키기 위하여 사후확률의 신뢰도에 정보 엔트로피를 적용하였다. 제안된 사후확률을 기반으로 한 러프 엔트로피 척도에 의한 속성의 신뢰도의 중복성은 엔트로피의 자연로그에 의하여 상당히 줄어든다. 따라서 제안된 척도에 의하여 생성된 군집화 알고리즘은 속성값의 변별력을 향상시켜 기존의 리덕트를 최소화하였고, 이는 분할의 효율성을 향상시킬 수 있었다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 패턴분류 문제에 적용되는 ACME 데이터에 대하여 속성간의 변별력, 분할결과에 따른 분할의 순정도를 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다.

• 인지과학
• /
• 제20권3호
• /
• pp.335-355
• /
• 2009

위험정보를 확률이나 빈도양식으로 제시하고 질병으로 사망할 확률(기저율)에 대한 위험을 판단하게 하고 양성판정을 받은 사람이 질병에 걸렸을 확률(사후확률)에 대한 위험판단과 추론의 정확성을 비교하였다. 베이스 추론 과제를 사용한 연구 1에서 숫자양식의 효과가 관찰되었다. 참가자들은 위험이 확률보다는 빈도로 제시될 때 더 위험하다고 판단하였고 질병에 걸렸을 확률을 더 정확하게 추론하였다. 빈도의 범위가 좁을 때보다 넓을 때 더 위험하다고 판단하는 효과는 관찰되지 않았다. 분석적 사고체계가 위험판단에 미치는 영향을 검토하려고 사후확률을 계산하는 조건과 계산하지 않는 조건을 비교하였다. 숫자양식의 효과는 여전히 관찰되었다. 연구 2는 기저율과 사후확률의 크기에 따라 숫자양식 효과와 빈도범위 효과가 달라지는지 알아보았다. 숫자양식의 효과는 기저율과 사후확률의 크기에 상관없이 모든 조건에서 관찰되었다. 위험한 사건이 발생할 확률의 높고 낮음에 상관없이 빈도로 제시되었을 때 참가자들이 더 위험하다고 판단하였다. 그러나 빈도범위 효과는 기저율이 낮은 조건에서만 발견되었다. 본 연구의 결과들을 이중처리체계 이론과 관련시켜 논의하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
• /
• 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.

• 한국음향학회지
• /
• 제30권6호
• /
• pp.324-329
• /
• 2011

본 논문에서는 조건 사후 최대 확률 (conditional maximum a posteriori, CMAP)과 음성 스펙트럼 변이 조건을 기반으로 한 새로운 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)를 제안한다. 제안된 음성 검출기는 통계적 모델을 기반으로 한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)의 문턱값을 결정하는데 조건 사후 최대 확률과 스펙트럼 변이의 상태 값을 조건부 확률로 부과한다. 제안된 알고리즘을 다양한 잡음 환경에서 기존의 CMAP 기반의 음성 검출기와 비교한 결과 전체적으로 향상된 성능을 보였으며 특히 SNR이 낮은 조건에서 향상 폭이 컸다.

• 지구물리
• /
• 제3권3호
• /
• pp.161-174
• /
• 2000

베이지안 역산(Bayesian inversion)은 불충분한 자료를 가지고 지하구조를 추정해야 하는 지구물리자료의 해석에 있어서 안정적이고 신뢰를 줄 수 있는 방법 중의 하나이다. 관측 자료가 측정 과정부터 불확실성을 함유하고 있으며, 역산에 이용되는 이론 자료 또한 모델의 매개변수화에 따른 각종 불확실성을 포함하고 있다. 따라서 지구물리 자료의 역산은 확률적으로 접근하는 것이 가장 바람직하며 베이지안 역산은 이에 대한 처리뿐만 아니라, 추정에 대한 신뢰도와 불확실성에 대한 이론적 근거를 제공한다. 그러나 대부분의 베이지안 역산이 고차원의 적분을 필요로 하므로 몬테 카를로 방법과 같은 대규모의 계산이 요구되는 방법에 의해 사후 확률분포가 구해지는 경우가 많다. 이는 특히 지구물리 자료와 같이 고도의 비선형 자료에 대하여 매우 적합한 접근 방법이기는 하지만, 점차 현장화, 고속화되어가는 자료의 해석 경향에 맞추어 간략하게 사후 확률분포를 근사한 수 있는 기법의 연구 또한 필요하다. 따라서 이 연구에서는 관측자료와 사전 확률분포가 정규분포에 의해 근사 될 수 있는 지구물리자료에 대한 베이지안 역산에 대해 논의 하고자 한다. 사전 확률분포의 작성을 위해 지구통계학적 기법이 이용되었으며, 관측자료의 통계적 불화실성을 추정하기 위해 교차 검사(cross-validation) 방법을 이용하여 공분산(covariance)을 유도하고 그것에 의한 우도 함수(likelihood function)를 작성하였다. 베이지안 해석을 위해 두 확률분포를 곱하여 근사적인 사후 확률분포를 얻을 수 있었으며, 이에 대해 최적화(optimization) 기법을 이용하여 최대 사후 확률(Maximum a Posterior)을 따르는 지하 구조를 얻을 수 있었다. 또한 사후 확률 분포의 공분산 항을 이용하여 지하 비저항 구조를 시뮬레이션 하여 불확실성분석을 수행하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.69-74
• /
• 2015

본 논문에서는 데이터베이스의 정보시스템을 구성하는 속성을 감축하여 빠른 검색을 보장하는 제어규칙의 생성에 관한 연구이다. 일반적으로 정보시스템에는 불필요한 많은 속성들이 존재하고 있다. 이때 정보시스템의 객체들이 비일관적일 경우에는 응답의 정확성을 기대하기 어렵게 된다. 그러므로 본 논문에서는 러프엔트로피의 개념과 베이지언 사후확률을 적용하여 불필요한 속성을 제거하여 정보시스템을 간결화 하는데 주안점을 두었다. 제안된 알고리즘에서는 러프이론에 기반한 최적의 리덕트를 생성하는 과정에서 사후확률을 적용하여 결정속성에 대한 조건속성의 함의를 러프엔트로피의 척도로 비교하여 영향력이 약한 속성을 제거하여 제어규칙을 간결하게 표현할 수 있다. 제안된 알고리즘을 신입사원의 채용에 적용하여 지식감축의 효용성을 보인다.