• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.587-591
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• 2004

수많은 데이터로부터 우리가 이용할 수 있는 의미 있는 연관성 규칙을 찾는 것은 대단히 중요하다. 연관성 규칙은 데이터베이스의 각 트랜잭션을 분석하여 이에 대한 각종 측정치를 수집하여 이루어지는데 대단히 많은 시간과 노력을 요한다. 본 논문에서는 통계적 추론을 이용하여 탐색도중 주어진 조건을 만족하는 항목에 대하여 의사결정을 내려 탐색시간은 단축할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 추론에 따른 오류발생을 최소화 할 수 있는 기법을 제시한다.

• School Mathematics
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• v.12 no.3
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• pp.273-299
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• 2010

The purpose of the study is designing and implementing 'Sampling Distributions Simulation' to help students to understand concepts of sampling distributions. This computer simulation is developed to help students understand sampling distributions more easily. 'Sampling Distributions Simulation' consists of 4 sessions. 'The first session - Confidence level and confidence intervals - includes checking if the intended confidence level is actually achieved by the real relative frequency for the obtained sample confidence intervals containing population mean. This will give the students clearer idea about confidence level and confidence intervals in addition to the role of sampling distribution of the sample means among those. 'The second session - Sampling Distributions - helps understand sampling distribution of the sample means, through the simulation method to make comparison between the histogram of sampling distributions and that of the population. The third session - The Central Limit Theorem - includes calculating the means of the samples taken from a population which follows a uniform distribution or follows a Bernoulli distribution and then making the histograms of those means. This will provides comprehension of the central limit theorem, which mentions about the sampling distribution of the sample means when the sample size is very large. The forth session - the normal approximation to the binomial distribution - helps understand the normal approximation to the binomial distribution as an alternative version of central limit theorem. With the practical usage of the shareware 'Sampling Distributions Simulation', we expect students to have a new vision on the sampling distribution and to get more emphasis on it. With the sound understandings on the sampling distributions, more accurate and profound statistical inferences are expected. And the role of the sampling distribution in the inferences should be more deeply appreciated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.02a
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• pp.1-22
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• 2004

현재 댐 위험도 분석 등의 사용되는 Monte Carlo Simulation 방법을 이용하는데 있어서 가장 어려운 문제이면서 약점으로 지적되어 온 것이 수리 수문학적 불확실성 변수들에 대해서 정확한 확률분포를 정의할 수 없다는 것이다. 즉 기존 매개변수적 방법들은 모집단 분포의 형태를 가정하고, 분포의 매개변수에 관한 통계적 분석을 하는 방법이다. 조사대상이 되는 모집단 분포에 관한 정보가 부족하기 때문에 어떤 가정이 곤란하거나 부정확한 가정을 전제로 하지 않고, 관측자료로부터 통계량을 분석하여 통계적 추론을 하는 방법이 필요하게 되며, 이를 비매개변수적 방법(nonparametric methods)이라고 한다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1061-1064
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• 2001

일반적으로 비정상행위를 탐지하는데 통계적인 기법을 사용하여 왔다. 본 논문에서는 통계적인 기법의 단점을 보완하기 위해 베이지안 네트워크(Bayesian Network)의 장점들을 이용한 비정상행위에 대한 판정 및 분석에 효과적인 방법을 연구하고자 한다. 리눅스 시스템의 감사자료(LSM audit data)로부터 사용자의 정상행위에 대해 베이지안 네트워크 학습에 효율적인 Sparse Candidate 알고리즘을 사용하고, 감사자료의 일부가 결여되어 있는 경우에도 추론이 가능하도록 Gibbs Sampling 방법을 적용하여 시스템 사용자의 비정상행위를 판정하는데 도움이 되도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.178-180
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• 2018

해상교통조사는 국내 해상교통안전진단 및 선박 통항과 관련한 안전성 평가에 혼잡도 평가 등 중요한 역할응 한다. 이 연구에서는 해상교통조사 기간에 대한 통계학적 검토를 통한 통계적 적정성과 선박 통항의 특성을 반영하여 부산항 북항의 PORT-MIS를 바탕으로 항만의 입출항 선박 통계를 바탕으로 일별, 월별, 특정 기간에 대하여 분석하고 현재 해상교통안전 진단 등에 규정된 해상교통안전기간에 대한 통계적 검토를 시행하였다. 월별 검토 결과 부산항은 12월에 0.88로 가장 적은 수의 선박이 입출항 하였고 8월에 1.13으로 가장 많은 수의 선박이 입출항 하였으며 약 22%많았다. 요일별로는 일요일에 가장 작은 수의 선박이 입출항 하였으며 관측 시기에 따라 3일에는 약 30%이내에 오차가 발생하였으며 7일에는 20%이내의 오차가 발생하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.27 no.4
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• pp.541-572
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• 2016

Causal reasoning is actively studied not only by psychologists but, in recent years, also by cognitive scientists taking the Bayesian approach. This paper seeks to provide an overview of the recent trends in causal reasoning research with a focus on the power probabilistic contrast theory of causality, a major psychological theory on causal inference. The power probabilistic contrast theory (PPCT) assumes that a cause is a power that initiates or inhibits the result. This power is purported be understood through statistical correlation under certain conditions. The paper examines the supporting empirical evidence in the development of PPCT. Also, introduced are the theoretical dispute between the PPCT and the model based on Bayesian approach, and the current developments and implications of research on causal invariance hypothesis, which states that cause operates identically regardless of the context. Recent studies have produced experimental results that cannot be readily explained by existing empirical approach. Therefore, these results call for serious examination of the power theory of causality by researchers in neighboring fields such as philosophy, statistics, and artificial intelligence.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.17 no.2
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• pp.75-82
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• 2008

The times of service commencement and service completion had been used for inferring the queueing systems. However, the service commencement times are difficult to measure because of unobservable nature in queueing systems. In this paper, for inferring queueing systems, the service commencement times are replaced for arrival times which can be easily observed. Determining the service commencement time is very important in our methods. The methods for first come first served(FCFS), last come first served(LCFS) queueing discipline are already developed in our previous work. In this paper, we extend to random selection for service(RSS) queueing discipline. The performance measures we used are mean queueing time and mean service time, the variances of two. The simulation results verify our proposed methods to infer queueing systems under RSS discipline.

• Education of Primary School Mathematics
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• v.21 no.2
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• pp.131-150
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• 2018

The structure of a mathematics task shapes the aspects of learning of those who solve the task. This study explores the process of understandings on the statistical variability of primary school students. Students were given two problems with different degrees of structuring - a well-structured problem (WSP) and an ill-structured problem (ISP) - and discussed in a group to solve each task. The highest level of development achieved in both cases appeared to be similar. However, when given the ISP, students dynamically proposed ideas and justified the conclusion based on their hypothesis. Furthermore, all students actively participated in solving the ISP until the end whereas some students were marginalized while solving the WSP. This discrepancy results from the difference in the degrees of task structuring.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.115-117
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• 2006

스마트폰의 성능이 향상되고 많은 기능이 추가됨에 따라 스마트폰에 저장되는 사용자 정보도 증가하고 있다. 이렇게 저장된 사용자 정보는 사용자가 경험한 일이나 상황을 추론하기 위한 판단의 근거가 될 수 있다. 본 연구에서는 스마트폰으로부터 GPS 위치 정보, 전화 통화 기록, SMS 정보, 날씨 정보, MP3 음악듣기정보, 사진 찍은 정보, 사진을 본 내역, 충전상태에 관한 정보를 수집하고. 통계적 분석, 임팩트 분석을 통하여 수집된 정보로부터 컨텍스트를 추출한다. 추출된 컨텍스트를 통하여 사용자의 상태에 대한 추론이 가능하며 추론 모델이나 서비스를 위해 입력으로 제공될 수도 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.7 no.2
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• pp.283-287
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• 1996

본 연구는 중풍에서의 한의학의 풍부한 임상자료들에 대한 객관적이고도 논리적인 자료처리방법 및 변증으로부터 증형을 추론할 수 있는 통계적 방법을 연구하고자 한다. 중풍 전문의에 의해 수집된 65명의 환자들의 임상자료로부터 다변량 자료 분석의 하나인 판별분석을 이용하여 증후로부터 증형을 판단할 수 있는 수리적 판별모형을 구축하였다. 구축된 모형은 중풍 전문가 시스템을 개발하기 위한 기초가 될 것이다.