• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1183-1191
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• 2016

According to WHO (World Health Organization), Korea ranked 1st place for TB mortality rate among OECD countries. In order to improve the situation, several administrative policies have been suggested and their efforts start showing some improvement. Meanwhile, those policies must be supported by solid scientific evidences by conducting appropriate statistical analyses. In particular, incidence and mortality rates of respiratory infectious disease such as TB must be analyzed considering their geographical characteristics. In this paper, we analyzed TB mortality rates in Korea from 2000 to 2011 using one of bayesian spatio-temporal models, which is implemented as R package (R-INLA).

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.6
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• pp.177-186
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• 2005

This paper introduces nonlinear estimators with reduced complexity, and proposes the Bussgang blind equalization algorithm employing the nonlinear estimators. The proposed algorithm utilized the facts that the Bayesian estimator is well approximated to the sigmoid estimator in initial stage of equalization with closed eye and is well approximated to the threshold estimator under open eye condition. The proposed method adopts selectively one of the two nonlinear estimators, i.e., the sigmoid estimator and the threshold estimator, according to channel distortion level at each iteration. As a result, by using the sigmoid estimator with reduced constellation, the proposed scheme, as it is applied to blind equalization of high-order QAM signals, simplifies the computational complexity extremely, and enhances the blind convergence capability and steady-state performance.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.41 no.4
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• pp.171-178
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• 2018

Recently, the continuing operation of nuclear power plants has become a major controversial issue in Korea. Whether to continue to operate nuclear power plants is a matter to be determined considering many factors including social and political factors as well as economic factors. But in this paper we concentrate only on the economic factors to make an optimum decision on operating nuclear power plants. Decisions should be based on forecasts of plant accident risks and large and small accident data from power plants. We outline the structure of a decision model that incorporate accident risks. We formulate to decide whether to shutdown permanently, shutdown temporarily for maintenance, or to operate one period of time and then periodically repeat the analysis and decision process with additional information about new costs and risks. The forecasting model to predict nuclear power plant accidents is incorporated for an improved decision making. First, we build a one-period decision model and extend this theory to a multi-period model. In this paper we utilize influence diagrams as well as decision trees for modeling. And bayesian statistical approach is utilized. Many of the parameter values in this model may be set fairly subjective by decision makers. Once the parameter values have been determined, the model will be able to present the optimal decision according to that value.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.208-208
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• 2020

지구온난화와 하천환경의 변화로 수질 오염이 심각해지고 녹조 현상 등의 피해가 증가하고 있다. 특히, 기후변화로 인해 온도와 강우량의 변동성이 동시에 증가하고 있어 하천의 수환경 관리측면에서 어려움이 증가하고 있다. 최근 하천 개발 사업으로 인한 인공 구조물 축조로 하천의 오염도 변화는 중요한 논점으로 대두되었으며, 그에 따라 정확한 수질 전망이 요구되고 있다. 녹조평가에 있어 주요 대리변수(proxy variable)로 chlorophyll-a(Chl-a)가 사용되고 있지만, Chl-a는 규조류와 남조류(cyanobacteria) 모두에서 발견되는 지표로서, 녹조의 유해성을 Chl-a 수질 지표만을 사용하여 판단하기에는 한계가 있다. Chl-a뿐만 아니라 수질에 대한 유량, 온도, 영양염류 등의 영향 또한 기존 연구에서 밝혀진 바 있다. 하지만 기존의 물리기반의 결정론적모형은 수질의 추계학적(stochastic) 특성을 반영하는데 제한적이며, 다양한 수문기상학적 조건을 고려한 시나리오 기반의 분석을 수행하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 특정 지점의 보 건설 이후 수문기상 자료를 이용하여 유해 남조류 개체수와 관계있는 수문기상학적 요인을 평가하고 최종적으로 Bayesian Poisson Regression 기반의 중·장기 녹조 예측 모형을 개발하였으며, 해설결과에 대한 불확실성 정보도 제공할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.41-41
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• 2021

최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.1
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• pp.39-47
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• 2017

Precipitation is an important component for hydrological and water control study. In general, AWS data provides more accurate but low dense information for precipitation while radar data gives less accurate but high dense information. The objective of this study is to construct adjusted precipitation field based on hierarchical spatial model combining radar data and AWS data. Here, we consider a Bayesian hierarchical model with spatial structure for hourly accumulated precipitation. In addition, we also consider a redistribution of hourly precipitation to 2.5 minute precipitation. Through real data analysis, it has been shown that the proposed approach provides more reasonable precipitation field.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.7 s.78
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• pp.71-78
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• 2004

This paper presents a game-theoretic model of information transmission for variable message sign(VMS) operations. There are one VMS operator and many drivers as players. Operator wants to minimize the total travel time while the drivers want to minimize their own travel time. The operator who knows the actual traffic situation offers information strategically. The drivers evaluate the information from operator, and then choose the route. We model this situation as a cheap-talk game which is a simplest form of Bayesian game. We show that there is a possibility that the operator can improve the traffic efficiency by manipulating the electric signs at times. Indeed, it is an equilibrium of the game. This suggests that the operator must consider the strategic use of VMS system seriously.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.1
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• pp.101-115
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• 2003

Lately there has been much theoretical and applied interest in linear models with non-normal heavy tailed error distributions. Starting Zellner(1976)'s study, many authors have explored the consequences of non-normality and heavy-tailed error distributions. We consider hierarchical models including selection models under a skewed heavy-tailed e..o. distribution proposed originally by Chen, Dey and Shao(1999) and Branco and Dey(2001) with Dirichlet process prior(Ferguson, 1973) in order to use a meta-analysis. A general calss of skewed elliptical distribution is reviewed and developed. Also, we consider the detail computational scheme under skew normal and skew t distribution using MCMC method. Finally, we introduce one example from Johnson(1993)'s real data and apply our proposed methodology.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.125-125
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• 2011

본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$ $p(\tau){\sim}G(k,s)$.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.6
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• pp.909-922
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• 2019

In this paper, we study the adaptive least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) for the unstable autoregressive (AR) model. To identify the existence of the unit root, we apply the adaptive LASSO to the augmented Dickey-Fuller regression model, not the original AR model. We illustrate our method with simulations and a real data analysis. Simulation results show that the adaptive LASSO obtained by minimizing the Bayesian information criterion selects the order of the autoregressive model as well as the degree of differencing with high accuracy.