이 논문은 포퍼의 후기 확률론인 성향적 확률론에 대한 것이다. 포퍼가 확률에 관한 성향이론을 제시한 가장 중요한 동기는 단일 사건에 확률값을 부여하기 위함이었다. 그의 성향이론은 전기와 후기로 나누어지는데, 전기의 이론은 성향을 반복가능한 조건들의 집합으로, 후기의 이론은 성향을 특정 시각에서의 우주의 상태로 설명한다. 이 글은 포퍼의 전기와 후기 성향이론이 성공적이지 않음을 논증한다. 전기 성향이론에 대해서는 가장 좁은 준거집합의 원리의 문제에 부딪혀서 단일 사건에 대하여 객관적인 확률값을 부여할 수 없기 때문이고, 후기 성향이론은 성향을 약한 인과라고 해석하는 문제와 함께 포퍼 자신의 의도와 달리 형이상학적인 이론이 되어버렸기 때문이다.
확률에 관한 수학적 탐구가 시작된 18세기이래 다양한 확률에 관안 이론들이 등장하기 시작했다. 이렇게 다양한 확률 이론 중에서 가장 뒤늦게 제안되어 발전되어 온 주관주의 확률 이론을 소개하고 그 이론에 대한 평가를 시도하는 것이 이 논문의 목적이다. 주관주의 확률 이론은 램지에 의해서 제안되고 드 피네티와 새비지 등에 의해서 발전되어 왔는데, 그 이론의 핵심은 확률을 주관적인 믿음의 정도(degree of belief)로 파악하는 것이다. 이 이론은 다른 여러 가지 이론과 비교하여 많은 장점을 가짐에도 불구하고 몇 가지 문제점을 갖는다. 그 중에서도 기장 큰 문제점은 어떤 사건에 대한 객관적인 확률을 부정하는 것이다. 따라서 주관주의 이론에 대한 적절한 평가는 바로 이러한 문제점에 대해서 어떠한 대답이 주어질 수 있는가에 달려 있다고 할 수 있을 것이다. 드 피네티의 교환 기능한 확률(exchangeable probability)이리는 개념과 그와 관련된 표상정리(representation theorem)는 부분적으로 이러한 문제에 답하는 것처럼 보인다. 그러므로 필자는 이 논문에서 이러한 주관주의 확률 이론의 내용을 살펴보고 그에 대한 평가를 함으로써 주관주의 확률 이론이 갖는 의의를 논할 것이다.
This essay attempts to suggest a third way to interpret probabilities based on diagnoses of weaknesses and strengths of the objective and the subjective interpretations. While the objective interpretations capture important intuitions in employing probability, it can provide the definitions of probability only in a circular way. Although the subjective interpretations seem to avoid this problem, it also fails to understand how one can extract certain information from the ignorance of a given system. It will be suggested that these problems can be bypassed if we consider probabilities as theoretical structure, which provide significant generalizations about the world.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.10
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pp.141-150
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1997
분산은 확률모델을 표현하는 유용한 변수중 하나이다. 입력변수에 대한 함수로 표현되는 조건부 분산을 학습하는 신경회로망에 대한 많은 연구가 있어왔다. VALEAN이라는 신경회로망 역시 이러한 많은 연구중 하나인데 이것은 기본적으로 feedforward 다층 퍼셉트론 구조를 가지며 새롭게 제시된 에너지 함수를 사용하고 있다. 이 논문에서는 이 에너지 모델에 의해 결정되는 피드백에러(델타)가 신경망의 transient, steady state에서 미치는 영향을 다루었다. 과도 상태 분석에서는 델타와 수렴성, 안정성에 관한 내용을 다루고 모의 실험을 하였으며 정상 상태 분석에서는 신경회로망의 정상상태 에러의 크기와 델타의 크기사이의 상관관계에 대하여 다루었다. 학습 알고 리듬이 확률적이므로 정상상태 역시 확률적인 상태를 나타낸다. 따라서 델타의 크기에 따른 정상 상태 에러의 최대치는 확률적인 모델을 가지게 된다. 여기서는 이 확률 관계를 분석적으로 규명하고 이에 따라 원하는 신뢰도로 정상 상태 에러를 제어하기 위해 필요한 델타의 크기를 예측할 수 있는 이론적 배경을 마련하게 된다.
수학적 힘의 함양과 문제해결력의 신장을 위한 수학교육에서 확률영역은 중요한 학습소재임에도 불구하고, 확률영역은 어려운 것으로 고착되었다. 이 연구에서는 학생들이 확률영역의 어떤 부분을 어려워하고 이해하기 힘들어하는지를 구체적 문항분석을 통하여 알아봄으로서 교수-학습의 기초자료를 제공하고자한다. 이를 위하여, 지난 10년간 출제되었던 대학수학능력시험의 확률영역 16문항을 고등학교 학생 220명에게 실시하고, 고전검사이론과 문항반응이론울 적용하여 그 결과를 분석하였다. 고전검사이론에서는 신뢰도와 변별도를 측정하였고, 문항반응이론에서는 Rasch 1-모수 문항반응모형에 근거한 BIGSTEP을 사용하여 내적타당도와 난이도를 측정하였다.
확률적 인과론은 확률관계를 통해 인과 관계를 밝히려는 이론이다. 그런데 만약 단지 C가 E의 발생 확률을 높인다는 사실을 밝히는 것으로 그치지 않고 더하여 C가 E를 발생시키는데 얼마나 기여하는지 그 기여도도 밝힐 수 있다면 우리는 원인과 결과의 관계에 대하여 훨씬 더 많은 정보를 얻을 수 있게 될 것이다. 이 글에서 나는 빼기의 개념에 기반한 멜러나 엘스의 정량적 확률적 인과론들을 살펴본 후 그 이론들이 인과적 효과도나 인과적 연관도를 밝히는데 부적절한 이론들임을 보인다. 그 후 나는 인과적 효과도클 측정하는데 보다 적절한 공식을 제시하며 이 공식에 기반하여 인과적 연관도 또는 인과적 기여도의 공식도 제시한다.
본 논문에서는 스프레드쉬트 프로그램 중에서 가장 활용도가 높은 Excel을 이용하여 만든 여러 가지 모의실험이 확률 통계학습에 어떻게 활용되는 지를 제시함으로써 개념의 지도 및 문제풀이 능력 향상의 효율성을 높이는 방안을 모색하고자 한다. 즉 이는 단순한 이론적 수치계산이 아닌 구체적 경험을 제시하여 학생들에게 확률적 상황에 내재된 확률적 정보의 의미를 파악하게 함으로써 확률의 개념에 대한 이해를 돕고 확률 통계단원에 대한 흥미를 유발케 하고자 한다.
This paper aims to introduce the basic concept of probabilistic record linkage and its statistical framework, and describe the specific process and principle of performing it using a real example from Statistics Korea. First, we briefly describe the deterministic record linkage and compare it with probabilistic record linkage. We introduce the Fellegi-Sunter model framework for record linkage and the related paprameters: m-probability, u-probability, matched weight and decision rule. Finally, we show the detailed process of record linkage under Fellegi-Sunter model framework and evaluate the record linkage results, using sample data from the registered-based census and Population and Housing Census survey in Statistics Korea.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.46-48
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2001
웹 캐슁은 캐쉬 액새스턱 통해 웹 서버와 네트워크의 부하를 감소시켜 웹 응용을 가속화하는 중요한 기술이다. 전통적인 데이타 캐슁과 마찬가지로, 웹 캐슁은 캐쉬 일관성 유지라는 문제를 안고 있다. 그러나, 기존의 캐슁과는 달리 웹 캐슁에서는 웹 서버 데이타 갱신을 지연하여 반영하는 약 일관성이 허용된다. 이러한 조건은 TTL(time-to-live, 캐쉬 서버가 캐쉬된 데이타 아이템이 유효하다고 기대하는 시간)이 일관성 유지를 위해 사용되는 것을 허용한다. 이것은 효과적인 TTL 추정방법의 개발이 필요하도록 하였다. 그러나, 현재가지 소개된 두 가지 추정 방법(고정 TTL방법과 휴리스틱 방법)은 직관적 해석이 어렵고, 이론적인 추정근거가 빈약하다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 확률적 분석에 기 반하여 정형적이고, 직관적인 의미를 갖는 위험도 기반 TTL 설정 방법을 제안한다. 이 방법에서는 위험도를 TTL 이내에 원본 데이타가 갱신될 확률로 정의하고, 갱신분포를 포아송 과정으로 가정한 후, 주어진 위험도를 TTL 식을 유도한다. 위험도 기반 TTL 설정 방법은 기존방법과 비교하여 위험도란 개념을 통하여 보다 직관적이고, 확률적 유도를 통하여 TTL 설정방법은 기존방법과 비교하여 위험도란 개념을 통하여 보다 직관적이고, 확률은 유도를 통하여 TTL 설정에 대한 이론적인 근거를 제공한다.
본 논문의 목적은 교통망 분석에 있어서 중요한 그러나 흔희 발생하지 않는 사건의 발생확률을 추정하는 방법론 개발에 있다. 예를 들어, 안정적(stable) 교통망에서 일시적인 혼잡현상이 발생할 확률을 씨뮬레이숀을 통해 추정하는 방법에 관한 것이다. 이 분야에서 활발한 연구([3], [12]) 가 있어 왔으나 개괄적(Heuristic) 방법에 제한되어 있었다. 본 논문은 위 문제에 대하여 포괄적(unified)이며 이론적인 방법론을 제시하였다. 이를 위해 대 분산이론(Large Deviation Theory)과 중요표본추출(Importance Sampling)기법이 이용되었으며 예로서 사용된 망은 두개의 구간이 이어진 교통망이다. 부수적으로 혼잡현상의 가장 대표적 형태를 구하는 방법이 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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