• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.619-621
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• 2005

은닉 마코프 모델은 이산 동역학을 표현할 수 있는 확률 모형이다. 우도 함수 최적화를 수행하는 전통적인 Baum-Welch 학습 알고리즘은 국소해로 수령하기 쉬우며, 우도함수의 특성상 복잡한 모델을 선호하는 바이어스가 존재한다. 베이지안 프레임워크에서는 파라미터를 랜덤 변수로 보고 이에 대한 사후 확률 분포를 추정하여 이 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 추정을 위한 결정론적 근사화 기법인 변분 베이지안 방법을 이용, 출력 노드에 가우시안 혼합 노드를 지니는 일반화된 HMM의 추론 방법을 유도한다. 인공 데이터에 대한 실험을 통해, 본 방법이 효과적인 HMM 학습을 수행할 수 있음을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제4권2호
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• pp.179-193
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• 1991

이 논문에서는 1960년대에 S. Warner에 의해 제시되었던 다양한 PR 기법을 소개하고 그 것들에 대한 최우추정량을 검토하였다. 이 논문의 주요 주제 중 하나는 Warner 모형, 무관질문 모형, 다앙응담모형을 선형모형으로 표현하는 것이다. 또 다른 주제는 PR 모형의 추론을 연구함에 있어서 베이지안 접근 방법을 이용하여 고찰하는 것이다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.201-209
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• 2000

정보산업의 발달과 함께 일반 사용자들의 데이터베이스의 사용이 증가함에 따라 부정확한 자연어 질의 처리를 할 수 있는 인공 지능적인 질의시스템이 필요하게 되었다. 이러한 질의시스템이 자연어 질의를 처리하려면 불확실한 데이터들에 대한 정보를 제공하는 MetaData가 반드시 필요하고, 데이터베이스 분야와 인공지능 분야의 이론들을 바탕으로 MetaData의 정형화 및 분류가 필요하다. 본 연구에서는 퍼지이론, 확률이론을 기초로 하여 소속척도, 근접추론, 유사관계, 데이터마이닝 기법 등을 이용하여 MetaData를 정형화하고 분류하였다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2011년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.311-318
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• 2011

모호집합은 인간의 추론에 내재하는 모호성을 정형화한 것이다. 네트워크 신뢰도를 계산할 때, 각 링크의 확률이 모호수로 정의될 때의 신뢰도를 구하는 알고리즘을 설명하였다. 알고리즘은 분해법을 적용하는 것인데, 모호수의 연산을 포함한다. 분해법을 할 때 키스톤 부품을 시점으로 부터 하나씩 선택하여 분해한다. 이러한 방법은 키스톤 부품을 선택하는 기준이 필요 없으므로 간단하게 만든다. 분해에 의해서 두 개의 하위 문제가 생성되고 원 문제와 재귀관계를 수립할 수 있다. 재귀 알고리즘은 컴퓨터 프로그램을 간단하게 만든다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2012년 춘계학술대회
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• pp.75-80
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• 2012

The research presents a guideline for quality practitioners to provide a full comprehension of differences in theoretical and practical interpretations of assumed sampling errors of and significance probability of calculated p-value. Besides, the study recommends the use of statistical inferences methods with known parameters to identify the improvement effects. In practice, the quality practitioners obtain the known parameters through systematic quality Database (DB) activities.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.17-24
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• 2002

인발성형 적층 FRP 복합소재의 재료상수는 일반적으로 시편실험을 통해 구해지고 있으나, 본 논문에서는, 실험에서 구한 탄성계수가 부재일 경우를 위해, Micromechanics와 Classical Laminate Theory (CLT)를 이용한 적층 FRP 복합재료의 탄성계수(E/sub L/과 E/sup b//sub L/) 예측모델을 제시하였다 또한 예측모델로부터 구한 값과 실험으로부터 얻은 실측값을 비교하여 그 적정성을 검증하였고, 예측모델의 민감도 및 확률적인 특성을 구성소재 (Constituents)의 재료특성에 근거해 평가하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제9권2호
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• pp.75-87
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• 2005

For Probabilistic Reasoning Ability is useful to predict uncertain fact from information, it's getting more important. But when we consider the actual condition of teaching Probabilistic Reasoning Ability, it doesn't correspond with its importance. So the purpose of this study is, by developing Basic Contents of Probabilistic Reasoning Teaching; by developing and applying Probabilistic Reasoning Teaching Program, to study how the application of it effects the progress of the student's Probabilistic Reasoning Ability.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.177-191
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• 1998

Hamilton(1989)은 시계열 변수가 2가지 이상의 국면을 가지고 있을 때, 현재 어떤 국면이 진행되고 있고 향후 진행될 국면이 무엇일까에 대해 추론이 가능한 시계열모형을 소개하였다. Hamilton모형은 시계열이 2개의 독립적인 관찰불가능한 변수의 합으로 구성되어 있고, 이중 한 변수는 2국면 마르코프 확률과정(2-State Markov Stochastic Process)을 따른다고 가정한다. Hamilton모형은 계수의 추정이 단순하면서도 비 대칭성과 조건부 이분산 등과 같은 복잡한 동학(Dynamics)을 용인한다는 장점이 있다(Lam, 1990). 본 연구에서는 마르코프 국면전환모형에 대해 설명한후, 사례분석으로 KOSPI와 금리의 추이에 따라 국면을 정의하여 각 국면의 특징과 타국면과의 연관성 등을 분석하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.499-505
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• 2015

TIA(: Trend Impact Analysis)는 발생될 가능성이 있는 미래의 예기치 못한 사건들을 식별하고 분석하기 위한 고급 예측 도구에 속한다. 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템은 인공신경망의 일종으로 신경망과 퍼지 로직 원리를 모두 통합하고 보편적 추정되는 것으로 간주한다. 본 논문에서는 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템을 사용하여 예기치 못한 사건에 관한 심각성의 정도를 추론하고 이를 시간의 함수로서 도입하여 예기치 못한 사건들의 출현 확률에 관해 보다 타당한 추정치를 얻는데 있다. 이러한 접근방식에 대한 배후 개념은 예기치 못한 사건이 갑자기 출현되는 것이 아니라 관련 사건이 가지고 있는 속성 값에 대한 건드림 혹은 변화가 기존 속성 값의 한계를 벗어나 마치 새로운 사건인 것처럼 등장할 수 있음을 전제로 하고 있다. ANFIS 접근 방식은 이러한 사건을 식별해서 예기치 못한 사건의 심각성의 정도를 추론하는데 매우 적절한 방식이라 할 수 있다. 속성들의 변화 값들은 확률적인 동적 모델 및 Monte-Carlo 방법을 사용하여 얻을 수 있다. 제안된 모델에 관한 타당성은 강 유역의 예상치 못한 가뭄에 따른 충격 추세 곡선을 기존 연구 결과와의 비교를 통해 나타낸다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.535-544
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• 2006

분산 성분 모형 하에서 분산 성분들의 함수에 대한 통계적인 추론, 특히 소표본 하에서의 신뢰구간에 대한 방법들은 오랜 기간에 걸쳐서 여러 가지 방법들이 개발되어져 왔다. 그 대표적인 방법이 Graybill and Wang(1980)에 의해 제안된 수정 대표본 방법에 의거한 신뢰구간 추정법이며 현재까지 다양한 실험계획 방법 하에서 분산 성분들의 여러 가지 형태의 함수들에 대하여 확장과 개량이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 분산 성분 모형의 균형 실험 가정 하에서 분산 성분들의 선형 결합이 관심있는 모수일 때 분산 분석에 의해 얻어진 수정 대표본 신뢰구간의 실제 포함확률을 툴스트랩 보정을 이용하여 개선하는 방법에 대하여 논의한다. 붓스트랩 보정을 이용함으로서 신뢰구간의 포함 확률의 정도는 점근적 이차 차수까지 개선되며 특히 선형 결합의 계수들이 모두 양수이고 결합의 수가 증가할 경우 수정 대표본 신뢰구간의 포함확률이 주어진 신뢰계수보다 항상 커지게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다. 제안된 붓스트랩 보정 신뢰구간의 효율을 소표본의 경우에 모의실험을 통하여 평가한다.