• 한국정밀공학회지
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• 제17권7호
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• pp.98-105
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• 2000

In this study, we developed rotating machine vibration condition monitoring system based upon Windows NT and DSP Board. Developed system includes signal analysis module, trend monitoring and simple diagnosis using threshold value. Trend analysis and report generation are offered with database management tool which was developed in MS-ACCESS environment. Post-processor, based upon Matlab, is developed for vibration signal analysis and fault detection using statistical pattern recognition scheme based upon Bayes discrimination rule and neural networks. Concerning to Bayes discrimination rule, the developed system contains the linear discrimination rule with common covariance matrices and the quadratic discrimination rule under different covariance matrices. Also the system contains k-nearest neighbor method to directly estimate a posterior probability of each class. The result of case studies with the data acquired from Pyung-tak LNG pump and experimental setup show that the system developed in this research is very effective and useful.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.319-324
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• 2006

In this paper, we propose Bayesian procedure for the multiple change points analysis in a sequence of fractions nonconforming. We first compute the Bayes factor for detecting the existence of no change, a single change or multiple changes. The Gibbs sampler with the Metropolis-Hastings subchain is run to estimate parameters of the change point model, once the number of change points is identified. Finally, we apply the results developed in this paper to both a real and simulated data.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2747-2757
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• 2018

We consider the MLE (maximum likelihood estimate) and Bayesian estimates of three-parameter bathtub-shaped lifetime distribution based on the progressive type II censoring with binomial removal. Jung, Chung (2018) proposed the three-parameter bathtub-shaped distribution which is the extension of the two-parameter bathtub-shaped distribution given by Zhang (2004). Jung, Chung (2018) investigated its properties and estimations. The maximum likelihood estimates are computed using Newton-Raphson algorithm. Also, Bayesian estimates are obtained under the balanced loss function using MCMC (Markov chain Monte Carlo) method. In particular, BSEL (balanced squared error loss) function is considered as a special form of balanced loss function given by Zellner (1994). For comparing theirs MLEs with the corresponding Bayes estimates, some simulations are performed. It shows that Bayes estimates is better than MLEs in terms of risks. Finally, concluding remarks are mentioned.

• 융합보안논문지
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• 제12권2호
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• pp.61-70
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• 2012

본 연구의 목적은 효율적인 기계경비시스템 오경보 이벤트 분석을 위해 가장 적합한 데이터마이닝 기법을 도출하는데 있다. 이를 위해 기계경비시스템 오경보의 발생원인을 살펴보고, 오경보 시의 출동건수, 오경보율 그리고 오경보원인의 통계자료를 토대로한 데이터를 데이터마이닝 프로그램인 WEKA에 맞게 변환시켜 여러 알고리즘에 적용 및 분석하였다. 본 논문에서는 적합한 데이터마이닝 기법을 찾기 위해 Decision Tree, Naive Bayes, BayesNet Apriori, J48Tree 알고리즘을 활용하였고, 분석을 통해 생성된 가장 높은 값을 도출하여 해당 알고리즘의 적용 가능성을 확인하였다. 이와 같은 연구를 통해 효율적으로 기계경비시스템의 오경보를 예측하고, 오경보에 대한 보다 효율적인 대처방안을 모색할 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.965-970
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• 2013

이미지로부터 돌출 영역을 추출하는 것은 이후의 다양한 이미지 처리를 위한 사전 작업으로서 중요한 의미를 가진다. 이 논문에서는 하나의 이미지에서 각 픽셀의 돌출 값을 추정하기 위한 개선된 방법을 소개한다. 논문에서 제안되는 방법은 이전에 연구된 색상과 통계적 방법을 이용한 돌출 값 추정 방법을 개선한 방법이다. 먼저 이미지에서 픽셀들의 색상관계를 이용해 각 픽셀의 돌출 값을 계산하고, 이 값을 근거로 중심 돌출 픽셀을 추정한다. 추정된 중심 돌출 픽셀을 기준으로 가우스 가중치를 적용하여 각 픽셀의 돌출 값을 재추정하고, 통계적 돌출 값 추정에 적용할 초기 확률을 위해 각 픽셀의 돌출 여부가 결정된다. 마지막으로 각 픽셀의 돌출 값은 베이즈 확률을 사용하여 계산된다. 실험결과는 본 논문의 적용 방법이 적정한 크기의 돌출 영역을 가진 이미지에 대해 이전의 방법보다 우수한 결과를 보임을 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5D호
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• pp.453-459
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• 2010

교통안전연구에서 한 지점 (또는 구간)의 기대교통사고건수를 신뢰성 높게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기대교통사고건수를 추정하기 위해 현재 국내에서는 주로 관측교통사고건수를 사용하고 있으나 국외에서는 포아송-감마 혼합모형에 기반한 경험적 베이즈 추정치를 활용하고 있는 추세이다. 그간 많은 연구들이 경험적 베이즈 추정치를 이용해 기대교통사고건수 추정 및 교통안전개선사업의 평가를 시도 하였으나 전술한 2가지 추정방법의 추정오차를 비교연구한 문헌은 없는 실정인 바 본 연구는 2가지 추정방법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하여 제시하였다. 모의 발생된 총 3,000,000개 지점의 교통사고 자료를 분석한 결과 기대교통사고건수를 경험적 베이즈 추정방법을 이용해 추정했을 경우 그 추정오차는 관측교통 사고건수만을 이용했을 때 발생하는 추정오차에 비해 항상 작은 것으로 나타나 국내의 교통안전연구 가이드라인에 경험적 베이지안 추정방법의 도입이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 사전분포의 불확실성이 높아질수록 두 가지 추정방법의 추정오차의 차이는 감소하는 것으로 나타나, 기대교통사고건수 추정 시 추정된 음이항 모형에 대한 종합적인 검증을 수행한 후 신뢰성 있는 초모수의 추정치를 이용해 경험적 베이지안 방법을 적용하는 것이 바람직하다고 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제10권1호
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• pp.137-149
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• 1997

본 논문에서는 푸리에 전개에 기초한 로그밀도추정법을 제안하였다. 삼각함수로 구성된 기저함수들은 베이즈정보 규준량에 근거하여 단계적 추가 및 삭제를 이용하여 결정하였고, 모수의 추정에는 최대가능성 방법을 이용하였다. 기존 자료의 분석 및 모의실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 예시하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제2권2호
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• pp.83-89
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• 1995

A Bayes estimator of the survival distribution function due to Susarla and Van Ryzin(1976) is used to estimate the mth moment of a survival time on the basis of censored observations in a random censorship model. Asymptotic normality of the estimator is proved using the functional version of the delta method.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.316-325
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• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권3호
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• pp.443-461
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• 2009

신용전이행렬을 추정함에 있어서 국내의 등급전이자료의 축적이 부족한 점을 극복하기 위하여 외국의 신용평가기관(무디스)의 전이행렬자료와 국내의 신용등급 부여자료를 이용하여 경험적 베이지안 추정방법에 의한 전이행렬을 도출하고, 이 전이행렬을 다른 전이행렬과 비교해보기 위하여 전이행렬의 동적인 요소를 평균전이확률의 개념으로 표시할 수 있는 특성척도를 개발하여 신용전이행렬의 시계열 특성과 통계적 특성을 비교한다. 시계열자료의 척도는 베이지안 추정행렬이 안정적임을 보여주는 반면 국내 행렬은 시간적으로 변화의 폭이 크고 무디스나 베이지안 행렬보다 상대적으로 인접전이의 비율이 높게 나타났다. 붓스트랩 검정을 통하여 세 가지 추정방법이 통계적으로 유의한 차이가 있음을 보이고 베이지안 행렬이 무디스 자료보다는 국내자료에 더 많은 영향을 받았음을 유추할 수 있다. 신용등급 전이에 따른 포트폴리오의 가치변화를 고려하는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 신용 VaR를 구하여 비교하였다. 국내 전이행렬의 경우에 평균은 가장 크고 신용위험도 가장 큰 값을 보였다. 시뮬레이션에서도 베이지안 추정에 의한 결과가 국내자료에 의한 결과와 더 가깝다는 것을 알 수 있다.