• 한국문헌정보학회지
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• 제40권1호
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• pp.119-138
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• 2006

본 연구는 국내외 문헌정보학분야의 대표적인 10개 학술지에서 2001부터 2004까지 발표된 1,768편의 연구논문을 대상으로 통계사용을 비교하였고, 그 중 추론통계를 사용한 345편의 논문에서 사용된 추론통계기법을 국내외, 학술지 주제영역별, 논문의 연구주제별, 연구방법별, 저자의 전공별로 분석하였다. 2001년 이후 기술통계와 추론통계의 사용은 증가하였으나, 외국에 비하여 국내에서의 사용률은 유의하게 낮은 차이를 보였다. 추론통계를 사용한 345편의 논문은 국내외, 학술지 주제영역별, 연구주제별, 연구방법별, 저자의 전공별 차이가 있었다. 사용된 추론통계기법은 국내외 간에, 학술지 주제영역 간에 차이가 있었다. 전체적으로 다변량분석이 가장 많이 사용되었다. 추론통계를 사용하는데는 가설 설정에서부터 가설을 검정하고, 검정통계량과 유의확률을 제시하고, 모형의 적합성을 해석하는데 보다 주의깊은 논의가 필요한 것으로 분석되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권2호
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• pp.100-109
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• 2007

서비스 로봇의 물체 인식은 배달, 심부름 같은 로봇이 수행하는 대부분의 서비스를 위해 매우 중요하다. 기존의 방법은 산업 환경에서 기하학적 모델에 기반 하여 물체를 인식하였으나, 환경 조건이 변화하고 로봇의 이동이 발생하는 실내 환경에서는 로봇의 위치에 따라 영상 속에서 물체가 가려져 있거나 작을 수 있어 인식이 잘되지 않는 상황이 발생한다. 이러한 불확실한 상황을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상에서 인식된 물체들을 컨텍스트 정보로 사용하여 관심 있는 물체의 존재를 추론하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 베이지안 네트워크와 온톨로지를 함께 사용하여 확률적 프레임 안에서 도메인 지식을 모델링하기 위한 방법과 추론 모델의 확장을 위해 동적으로 베이지안 네트워크를 생성하고 추론하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 이러한 방법의 성능을 검증하였고 확률적 모델 안에서 귀납적 추론이 갖는 장점을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.29-36
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• 1999

분할표 분석에서 승산비 (odds ratio)에 대한 추론은 중요하다. 이에 대한 정확한 추론은 비중심초기하(noncentral hypergeometric) 분포의 누적확률등의 계산이 요구되어 표본의 크기가 클 경우 많은 양의 계산과 계산시간이 요구되므로 StatXact 등의 프로그램을 이용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 정확한 추론에 대한 대안적 방법으로 안부점 근사(saddlepoint approximation)의 결과를 이용한 점근적 추론법을 제시하였다. 이 방법은 비교적 소표본의 경우에도 정확한 추론의 결과와 일치하며, 기존의 정규근사를 이용한 방법에 비해 매우 뛰어난 정확도를 유지함을 예제를 통해 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제10권
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• pp.155-168
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• 2000

현대 사회를 살아가는 교양을 갖춘 시민과 지혜로운 소비자가 되기 위해서 통계적 지식 및 확률적 지식은 필수적인 능력으로 간주된다. 자료 주도적 확률과 통계의 학습이란 학생들이 스스로 자료를 수집하고, 조직하고, 표현하고, 해석하는 직접적인 활동을 통해 확률과 통계의 개념, 원리의 터득은 물론 추론과 의사소통능력, 문제해결력 등을 기를 수 있는 학습형태로서, 이런 학습을 완수한 학생들은 수학의 유용성 및 실생활과의 연결성을 더 잘 이해할 수 있게 된다. 따라서, 모든 확률과 통계 수업에서는 실제자료를 학생들이 직접 다루는 활동이 수행되어야 하며, 이를 위한 테크놀로지의 적절한 사용이 병행되어야 한다. 이 글에서는 이러한 자료 주도적 확률과 통계의 학습의 예와 그에 병행되는 그래픽 계산기의 활용 방안을 제시하고자 한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.61-68
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• 2002

통계학은 불확실성(uncertainty)에 대한 연구이다. 베이지안 통계 방법은 불확실성 아래서 통계 추론과 의사 결정 모두를 위한 완전한(complete) 패러다임을 제공한다. 베이지안 방법론은 합리적인 초기 정보와 결합하는 것을 가능하게 만들고, 전통적인 통계적 방법론에 의하여 직면하는 많은 어려움들을 풀 수 있는 coherent 방법론을 제공하면서 엄격한 수학적 기본에 근거하고 있다. 베이지안 패러다임은 일반적인 용어로써 확률이란 단어의 사용을 가장 잘 어울리게 하는 불확실성의 조건부 측도(conditional measure of uncertainty)로써 확률의 해석에 근거한다. 관심있는 것에 대한 통계적 추론은 증거의 관점에서 그 값에 대한 불확실성의 변형으로써 묘사되며, 베이즈 정리(Bayes' theorem)는 이러한 변형이 어떻게 만들어지는 가를 자세히 설명할 수 있다. 베이지안 방법들은 전통적인 통계적 방법론에 접근할 없는 복잡하고, 다양한 구조적 문제들에 응용할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.362-366
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• 2007

다양한 기능과 센서를 탑재한 최신 모바일 디바이스는 사용자의 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있기 때문에 개인의 생활을 이해하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 하지만, 모바일 장치의 성능 제약 및 환경 불확실성으로 인해 아직까지 많은 연구 과제들이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 환경의 문제를 극복하기 위해 베이지안 네트워크를 이용한 라이프 로그 분석 모델 및 자동 학습 방법을 제안한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델은 모듈화 되어서 계산량은 감소되었으며, 자동 학습 방법을 통해 지속적인 업데이트가 가능하다. 이는 제안하는 방법이 복잡한 확률 모델을 자동으로 분할하는 방법과 분할된 상태에서의 유기적인 추론 방법을 포함하고 있기에 가능하다. 실험에서는 실제 모바일 장치에서 수집된 로그 데이터를 이용하여 제안하는 방법에 의한 실험 결과를 분석하고 분할을 통한 효율성 향상을 논의 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제32권1호
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• pp.75-90
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• 1993

의상결정 문제가 의사결정자의 취향에 좌우되는 볼확실한 상황에서 의사결정은 하나가 아닌 일련의 관련된 결정들로 구성된다. 규칙기준 전문가 시스템은 그와같은 의사결정 문제를 표현할 수 없다. 이 논문은 그와같은 문제들은 해결하기 위하여 모델기준 지식표현과 확률추론을 결합하여 자문시스템 IDPI를 제시하고 그와같은 방법을 사용하여 대학생들을 위한 진로자문 시스템을 구현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.637-639
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• 2005

영상 정보를 통한 실내 환경의 인식은 지능형 로봇에서 매우 중요한 문제이다. 영상을 통한 실내 환경정보는 로봇의 각도나 위치의 영향으로 불확실해질 수 있으므로 영상 인식 기법은 이러한 불확실함에 강인함을 갖고 있어야 한다. 본 논문에서는 불확실하게 들어오는 실내 환경 정보에서 PCA를 통한 위치 정보와 SIFT를 통한 물체 존재 정보를 추출하고 이를 베이지안 네트워크에 적용하여 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 실내 환경에서의 실험을 통하여 8곳의 위치 및 20개의 오브젝트를 효과적으로 인식하는 것을 확인할 수 있었으며 위치에 따른 물체의 존재 확률 추론 및 존재 물체에 의한 위치 확률의 수정 등 다양한 방향의 추론도 가능하다.

• 대한조선학회논문집
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• 제56권2호
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• pp.161-167
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• 2019

In general, fatigue analysis is performed by using deterministic model to estimate the optimal parameters. However, the deterministic model is difficult to clearly describe the physical phenomena of fatigue failure that contains many uncertainty factors. With regard to this, efforts have been made in this research to compare with the deterministic model and the stochastic models. Firstly, One deterministic S-N curve was derived from ordinary least squares technique and two P-S-N curves were estimated through Bayesian-linear regression model and Markov-Chain Monte Carlo simulation. Secondly, the distribution of Long-term fatigue damage and fatigue life were predicted by using the parameters obtained from the three methodologies and the long-term stress distribution.

• 한국학교수학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.295-323
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• 2011

학교 수학에서 확률 통계 영역은 자료에서 필요한 정보를 추출하고, 이 정보를 바탕으로 통계적 과정을 통해 타당한 결론을 추론하며 합리적인 의사 결정을 내리는 방법을 학습하는 단원이다. 통계 단원은 연역적 사고를 강조하는 학교 수학의 다른 영역과 달리 교실 수업의 과정에서 실제 자료를 통한 귀납적 추론과 올바른 직관적 사고를 필요로 한다. 따라서 통계 단원의 교수 학습 과정에서 교사들은 학생들에게 실제 자료에 대한 귀납적 추론과 직관적 사고를 바탕으로 하여 정보를 추출하고 타당한 결론을 추론하는 방법을 지도할 수 있어야 한다. 이에 따라 앞으로 일선에서 통계 교육을 담당할 예비 교사들도 통계 교육이 요구하는 통계적 추론 능력을 구성하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 예비 교사들이 구성하고 있는 통계적 추론 능력에 대하여 구체적으로 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 첫째, 선행 연구의 검토를 통해 학교 수학에서 요구하는 통계적 추론에 대해서 알아보고, 둘째, 예비 교사를 대상으로 한 통계적 추론 검사를 실시하여 그들의 통계적 추론 능력을 살펴보았다. 그리고 셋째, 예비 교사들의 반응을 토대로 그들이 구성한 통계적 추론 능력에 대한 분석과 함께 오개념을 구체적으로 탐색해 보고, 넷째, 통계 교육에서 예비 교사 교육을 위한 시사점을 제시하였다.