• 재무관리논총
• /
• 제13권1호
• /
• pp.1-17
• /
• 2007

고빈도의 주가 데이터 시계열의 확률적 진폭성을 다 시간 축척 가중치를 사용하여 정립된 비모수적 추정방법으로 이 논문에서는 추정하였다. 이 방법을 한국종합 주가지수에 적용하였다. 확률과정에 의한 주가 움직임은 표류 항보다 확산 항이 고빈도 시계열에 있어서는 중요시된다. 데이터의 이산시간 간격이 매우 짧으면 표류 항은 그 값이 매우 작아 거의 0에 가깝다. 이 경우에는 주가 행동이 확산 항에 의하여 결정된다. 주가 확률과정의 확산 항은 결정짓는 인자는 주가의 확률적 진폭성이다. 따라서 주가의 운동을 정확히 파악하기 위해서는 확률적 진폭성의 추정이 관건이 된다. 일별 한국종합주가지수를 사용하여 연별로 추정한 확률적 진폭성은 상당이 크다. 연도의 관점에서 볼 때 주가는 일별로 상당히 변동하고 있다는 것을 이 결과는 함의하고 있다. 주가가 상승하고 있는 기간에는 그렇지 않은 기간에 비해 진폭성이 증가하고 있다. IMF 이전과 이후는 확률적 진폭성의 질이 다르다. IMF 이후에 확률적 진폭성의 측면에서 구조변화가 발생하였다. 변화된 특성은 진폭성이 매우 크다는 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
• /
• pp.614-621
• /
• 2007

전통적 계획방식은 결정적 효과를 간진 동작들로 이루어진 도메인을 다룬다. 따라서 전통적 계획기는 동작이 환경을 어떻게 변화시킬지 명확하게 예측할 수 있다. 그러나, 많은 실제 응용들에서는 불완전한 정보와 비-결정적 효과를 처리할 수 있는 계획방식을 요구한다. 확률적 계획방식은 확률적 효과를 가진 동작들을 포함함으로써 이러한 요구를 만족한다. 확률적 계획기는 일반적으로 목표상태에 도달하기 위한 하나의 행동정책을 찾아내며, 이는 (상태, 동작)쌍들의 집합으로 표현된다. 그러나 확률적 효과를 포함시킴으로써 계획기들의 복잡도가 이전보다 증가되었다. 본 논문에서는 효율적인 확률적 계획기의 설계와 구현에 대해 설명한다. 이 계획기는 표준 PPDDL 언어로 표현된 도메인 묘사를 입력으로 받아들이며, 실시간 동적 프로그래밍 알고리즘을 채용하고, 간략화한 문제로부터 추출된 휴리스틱 지식을 이용한다. 생성된 상태들과 행동정책을 효율적으로 저장하기 위해, 이 확률적 계획기는 해쉬테이블을 이용한다.

• 논리연구
• /
• 제3권
• /
• pp.5-26
• /
• 2000

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.

• 논리연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.461-484
• /
• 2014

본 논문은 확률의 객관적 해석과 주관적 해석이 가지는 문제점을 진단함으로써 이들을 극복할 수 있는 구성주의 확률해석을 제안한다. 이 확률해석에 의하면 확률의 수학적 구조는 경험적 자료들 사이에 연관성을 부여하는 구성적 이론적 가설을 제공하는 것으로 이해할 수 있다. 구성주의 확률해석을 위한 사례로 우주의 시간적 비대칭성에서의 확률구조를 분석했다. 본 사례의 확률을 구성적으로 해석할 경우 객관적 그리고 주관적으로 확률을 해석하는 문제들을 제거할 수 있다. 또한 구성적 확률해석은 고전적 확률해석이 그 문제점에도 불구하고 왜 표면적으로 신빙성 있는지에 대한 설명도 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
• /
• pp.265-267
• /
• 2000

본 논문에서는 텍스트 문서의 주제어를 추출하고 문서를 주제별로 분류하기 위해 확률적 그래프 모델을 사용하는 방법을 제안하였다. 텍스트 문서 데이터를 문서와 단어의 쌍으로(dyadic)표현하여 확률적 생성 모델을 학습하였다. 확률적 그래프 모델의 학습에는 정의된 likelihood를 최대화하기 위한 EM(Expected Maximization)알고리즘을 사용하였다. TREC-8 AdHoc 텍스트 에이터에 대하여 학습된 확률 그래프 모델의 성능을 실험적으로 평가하였다. 이로부터 찾아 낸 문서에 대한 주제어가 사람이 제시한 주제어와 유사한 지와, 사람이 각 주제에 대해 분류한 문서가 이 확률모델로부터의 분류와 유사한 지를 실험적으로 검토하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.684-690
• /
• 2007

본 논문은 확률변수들로 이루어진 클러스터의 집합과 확률변수들에 대해 관찰된 데이터가 주어진 상황에서, 클러스터 사이에 존재하는 조건부 확률적 의존의 방향성(directional tendency of conditional dependence in the Bayesian probabilistic graphical model)을 결정하는 방법을 기술한다. 클러스터 사이에 존재하는 조건부 확률적 의존의 방향성을 추정하기 위해 한 클러스터에서 다른 각 클러스터에 가장 가까운 확률변수를 해당 클러스터의 외부연결변수로 결정한다. 외부연결변수들 사이에서의 가장 확률이 높은 조건부 확률적 의존성을 나타내는 방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph(DAG))를 찾음으로써, 주어진 클러스터들 사이에 존재하는 조건부 확률적 의존의 방향성을 결정한다. 사용된 방법이 클러스터 사이에 존재하는 조건부 확률적 의존의 방향성을 유의미하게 추정할 수 있음을 실험적으로 보인다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제15권6호
• /
• pp.44-52
• /
• 2014

일반적으로 공정계획을 수립할 때 가장 어려운 업무가 작업별 공기와 작업간 연결관계를 추정하는 것이다. 왜냐하면 사업에 잠재된 위험요인들로 인해 작업공기와 작업간 연결관계가 불확실성에 노출될 가능성이 높기 때문이다. 따라서 사업공기를 확률적으로 추정할 경우 작업공기에 대한 확률적인 추정뿐만 아니라 작업간 연결관계에 대한 확률적인 추정도 반드시 고려해야 한다. 확률적으로 사업공기를 추정하는 대표적인 방법인 PERT기법은 작업간 연결관계를 'FS0'로 확정하고 작업공기만을 확률적으로 추정하므로 작업관계의 불확실성을 고려할 수 없었다. 본 연구에서는 BDM기법의 연결관계를 확률적으로 추정함으로써 전체 사업공기를 확률적으로 추정하는 새로운 방법인 PLET기법을 제안하고, 이를 통해 사업공기에 대한 보다 폭넓고 다양한 확률적인 정보를 제공하는데 목적이 있다.

• 응용통계연구
• /
• 제34권5호
• /
• pp.849-861
• /
• 2021

본 논문은 확률적 자료연계 방법의 기본 개념과 이론적 모형을 소개하고, 실제 통계청 데이터를 사용하여 확률적 자료연계가 진행되는 과정과 원리를 보여준다. 먼저 확률적 자료연계와 결정적 자료연계와의 차이를 간단히 알아보고, 확률적 자료연계 방법론의 토대가 되는 Fellegi-Sunter 모형의 기본 구성과 관련된 모수(m-확률, u-확률), 가중치, 매치여부 판정기준에 대해 기술한다. 그리고 통계청 등록센서스와 인구총조사 자료를 이용하여 그 모형을 적용한 자료연계가 이루어지는 구체적인 과정에 대해 설명하고, 이를 통해 얻어진 연계 결과의 정확성을 살펴본다.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제14권10호
• /
• pp.141-150
• /
• 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.

• 인지과학
• /
• 제26권3호
• /
• pp.279-300
• /
• 2015

본 연구는 탐색적 수준에서 행운이 확률적 틀에 의한 의사결정 경향을 강화시키고, 불운이 이러한 경향을 약화시킨다는 예측을 검증한 것이다. 이를 위해 운 경험(행운 vs. 불운 vs. 통제) ${\times}$ 확률적 틀(높음 vs. 낮음)을 조작한 후, 사람들의 확률적 틀에 의한 의사결정 경향성에 차이가 있는지 관찰하였다. 결과적으로 행운 경험은 확률적 틀에 의한 의사결정 경향을 증가시키고, 불운 경험은 확률적 틀에 의한 의사결정을 약화시키는 이원상호작용을 관찰할 수 있었다(그림 1). 본 연구를 시작으로 확률적 틀 이외의 맥락적 틀(e.g., 긍정 vs. 부정; 맥락에 부합하는 손실 vs. 맥락과 무관한 손실)에 대한 의사결정에도 행운과 불운이 어떻게 영향을 미치는지 확인하는 연구들이 이어지길 기대한다.