• 제목/요약/키워드: Bayesian 모형

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공간 다수준 분석을 이용한 부산지역 암발생 및 암사망 추정 (Cancer incidence and mortality estimations in Busan by using spatial multi-level model)

  • 고영규;한준희;윤태호;김창훈;노맹석
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권5호
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    • pp.1169-1182
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    • 2016
  • 한국인의 전형적인 사망 원인인 암은 보건 분야에서 중요한 문제이다. 통계청이 제시한 Cause of death statistics (2014)에 따르면, 7대 광역시 중 부산의 표준화 사망률 (standardized mortality rate; SMR)이 가장 높게 나타났다. 이 논문에서는 부산지역암센터의 암등록자료를 이용하여 암발생률과 암사망률의 정도를 추정하고자 한다. 2003~2009년 자료를 대상으로 구/동과 같은 소지역 단위를 고려하였으며, 전체 암과 4대 주요암 (위암, 대장암, 폐암, 간암)에 대해 분석하였다. 공간 상관성을 고려한 공간 다수준 모형을 통해 모형 선택과 모수 추정을 수행하였다. 공간 효과에 대해서는 조건부 자기회귀 (conditional autoregressive; CAR)를 가정하였으며 WinBUGS를 이용하였다. 분석의 결과로 각 지역에서의 공간 효과를 어떻게 분석하고 해석하는지 제시하였다.

베이지안 확률통계와 GIS를 연계한 기후변화 도시홍수 리스크 평가: 서울시 서초구를 대상으로 (Urban Flood Risk Assessment Considering Climate Change Using Bayesian Probability Statistics and GIS: A Case Study from Seocho-Gu, Seoul)

  • 이상혁;강정은;박창석
    • 한국지리정보학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.36-51
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    • 2016
  • 본 연구는 기후변화에 따른 도시홍수 리스크 평가를 위해 베이지안 확률통계 모형과 GIS를 연계 활용하였다. 리스크는 재난발생가능성과 영향 크기의 곱으로 평가될 수 있다. 본 연구는 베이지안 모델을 기반으로 침수발생가능성을 추정하였고, 기후변화 시나리오 정보를 반영하여 미래 침수발생가능성도 평가하였다. 침수로 발생할 수 있는 영향은 인명피해와 재산피해의 측면에서 살펴보았다. 서울시 서초구를 대상으로 분석한 결과, 현재 침수발생가능성은 하천에 인접하고, 주변지역보다 고도가 낮으며 불투수면 밀집지역인 서초동, 반포동 일대가 높게 나타났다. 미래 침수발생가능성 추정결과, 2050년의 위험지역 면적이 2030년보다 1.3배 증가하는 것으로 나타났다. 추정된 발생가능성을 활용한 리스크 평가 결과, 인명피해 리스크는 일반 및 고층 주거지역을 중심으로 높은 리스크를 보인 반면, 재산피해는 상업지역을 중심으로 리스크가 높게 나타났다. 2050년의 재산피해 리스크는 2030년의 재산피해 리스크보다 약 6.6% 증가하는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제안된 도시홍수 리스크 평가 기법은 상세한 공간결과 값의 제공으로 지역맞춤형 재해저감 전략을 위한 중요한 의사결정 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Gibbs Sampler를 이용한 돼지 주요 경제형질의 유전모수 추정 (Estimation of Genetic Parameters via Gibbs Sampler using Animal Model for Economic Traits in Pigs)

  • 조규호;김명직;김인철;전광주
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제50권1호
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    • pp.19-26
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    • 2008
  • 본 연구는 1998년부터 2006년까지 축산과학원에서 능력검정을 실시한 Duroc종 산육능력 검정자료 3,526두와 혈통자료 3,910두의 자료를 이용하여 30kg시 일당증체량, 90kg시 일당증체량, 평균 등지방두께, 90kg 도달일령 및 사료요구율에 대한 유전모수를 추정하기 위하여 실시하였다. 검정기록을 바탕으로 유전모수의 추정은 단형질 및 다형질 혼합모형을 이용하여 Gibbs sampling을 이용한 Bayesian 방법을 이용하였다. 듀록 종의 산육능력 검정자료를 바탕으로 분산분석을 실시한 결과 모든 조사형질에 대하여 성별, 연도, 계절에 있어서 고도의 유의성을 보였으며, 단형질 Bayesian 방법에 의해 추정한 Post-gibbs 후의 30kg 도달시 일당증체량, 30kg~90kg 도달시 일당증체량, 등지방두께, 90kg 도달일령 및 사료요구율의 유전력은 각각 0.43, 0.49, 0.31, 0.48 및 0.62로 추정되었다. 또한 다형질 Bayesian 방법에 의해 추정한 형질간 유전상관은 30kg 도달시 일당증체량과 30kg~90kg 도달시 일당증체량, 등지방두께, 90kg 도달일령, 사료요구율에서는 각각 -0.02, -0.13, -0.55 및 -0.15로 추정되었으며, 30kg~90kg 도달시 일당증체량과 등지방두께, 90kg 도달일령, 사료요구율간의 유전상관은 각각 0.16, -0.73, -0.32로 추정되었고, 등지방두께와 90kg 도달일령, 사료요구율에서는 각각 0.01 및 -0.08로 추정되었으며, 90kg 도달일령과 사료요구율간의 유전상관은 0.23으로 추정되었다.

베이지안 선택 모형을 이용한 영화흥행 예측 (Predicting Financial Success of a Movie Using Bayesian Choice Model)

  • 이경재;장우진
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.1851-1856
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    • 2006
  • 영화는 대표적인 경험재로 가치판단이 주관적이고 제품 수명주기가 매우 짧아 예측의 불확실성이 높기 때문에 이를 정량적인 방법으로 모형화하기는 쉽지 않다. 이러한 한계점에도 불구하고 한 영화의 상업적 성공을 예측하는 것은 영화 제작자나 배급사, 극장 등 모든 주체에게 수익과 직결되는 중요한 문제이기 때문에 지금까지 다양한 통계 모형이 제시되었다. 그러나 이들 모형의 대부분은 영화흥행에는 영향을 미치나 측정할 수 없는 효과를 반영하지 못한다거나, 추정 모수의 효과가 모든 영화에 대해서 같다는 동일성 가정으로 인해 영화간 이질성을 고려하지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 추정 모수의 사전분포를 모호사전분포로 정의함으로써 변수들의 불확실성을 반영할 수 있고, 영화간 이질성을 고려할 수 있는 베이지안 선택 모형을 제안하였다. 모수의 사후분포는 마코프체인 몬테카를로 기법인 깁스 샘플러를 이용하여 추정하였다. 또한, 감독, 배우, 장르 등의 영화 별 속성 변수뿐만 아니라, 입소문에 의한 영화관람 결정 등의 구전효과와 경쟁영화의 개봉으로 인한 효과를 반영할 수 있는 변수를 추가하여 모형의 정확성을 높였다. 2005년과 2006년 상반기에 상영된 영화를 바탕으로 모형을 구축하고 인공신경망 모형과 비교한 결과, 전체적인 예측 정확도에서는 인공신경망 모형과 비슷한 결과를 보이나 상업적으로 성공한 영화를 예측하는 데에는 베이지안 선택모형이 보다 더 우수한 것으로 나타났다. 또한, 개봉 주의 경쟁심화 정도 및 개봉 첫 주의 스크린 수 등이 영화 흥행에 가장 중요한 변수로 나타났으며, 영화 개봉 전 그 영화에 대한 기대치가 높을수록 흥행 성적 또한 좋음을 알 수 있었다. 배우의 힘 및 계절성, 영화 평점 등은 이질성을 고려하지 않은 전체수준에서는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났으나, 그룹 간 이질성을 반영한 모형에서는 어느 정도 흥행한 영화를 만들기 위해서는 고려되어야 할 요소로 나타났다.렇지 않을 경우 적절한 벤치마킹 대상을 도출할 때까지 추가적인 분석과정을 반복한다. 제안한 방법을 통하여 조직은 기술적 생산 가능성 외에도 다양한 조직 운영 관점에서 적절한 벤치마킹 대상을 선정할 수 있으며, 이에 따른 목표를 수립할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 더 나아가 global efficiency 관점에서 효율적 조직이 되기 위하여 단계적인 벤치마킹 대상 선정과 이에 따른 목표를 수립하는데도 유용하리라 판단된다.$1.20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따른 폐환기능의 차이를 보면, 실험군의 술 후 노력성 폐활량이 48시간에 남자($1.78{\pm}0.61L$)가 여자($1.27{\pm}0.45L$)보다 더 높게 나타났으며 (t=2.170, P=0.042), 72시간에도 역시 남자($2.16{\pm}0.56L$)가 여자($1.50{\pm}0.47L$)보다 더

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특정 종돈집단의 임신기간, 이유후초종부일, 총산자수 및 사산에 대한 유전모수 추정 (Estimation of Genetic Parameters for Gestation Length, Wean to First Service, Litter Size and Stillborn Piglets in a Closed Nucleus Swine Breeding Herd)

  • 이득환;손지현
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제55권5호
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    • pp.389-398
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    • 2013
  • 본 연구는 폐쇄종돈군을 유지하면서 장기간 선발육종을 실시한 Landrace 및 Yorkshire 모계 종돈집단에서 임신기간, 총산자수, 이유후초종부일 및 사산두수에 대한 유전적 변이성을 제시함으로써 이들 형질들에 대한 선발지표에 참고자료를 제시하고자 실시하였다. 분석에 이용된 자료는 상기의 형질들에 대하여 사전 이상치를 제외한 후, Landrace 품종에서 1,910두의 모돈으로부터 수집된 7,616복의 기록 및 Yorkshire 품종 2283두의 모돈으로부터 수집된 총 10,454복의 기록을 이용하였다. 분석형질들에 대한 유전변이를 추정하기 위하여 상기의 4개 형질을 동시에 고려한 혼합모형을 설정하였으며, 특히 사산두수에 대하여는 정규성에 크게 위배되기 때문에 범주형 자료로 가정하여 다형질 선형-임계형 반복동물개체모형을 설정하여 분석하였다. 분석방법으로서는 Bayesian 추론의 일종인 Gibbs Sampling (GS) 방법에 의하여 모수의 사후분포 함수로부터 모수에 대한 GS을 50,000회 실시하고 burn-in을 제외한 후 모수의 사후분포에 대한 통계량을 제시하였다. 유전변이를 추정한 결과, 임신기간에 대한 유전력은 0.21~0.35로 추정되었고, 이유후초종부일에서는 0.16~0.23, 총산자수는 0.14~0.16 및 사산두수에 있어서는 0.09~0.10으로 추정되었다. 임신기간에 대한 유전상관 추정치는 총산자수 및 사산두수에서 부의 상관을 갖는 것으로 추정되었고 총산자수와 사산두수와는 정의 상관을 갖는 것으로 추정되었다. 총산자수와 이유후초발정일 간의 유전상관은 낮은 부의 상관을 갖는 것으로 추정되었으며 임신기간과 이유후 초종부일 간에는 유전적 상관관계가 매우 미약한 것으로 분석되었다. 따라서 총산자수를 개량하고자 할 때, 사산두수를 고려하여 선발지표를 설정함이 타당할 것으로 판단되었다.

서울시 아파트 가격 추세의 모형화 (Modeling the Trend of Apartment Market Price in Seoul)

  • 황은연;권용찬;장동익;이재용;오희석
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제15권2호
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    • pp.173-191
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    • 2008
  • 본 연구의 목적은 최근의 서울시 아파트 가격 추세를 동적선형모형에 적합하여 분석하는 것이다. 이를 위하여 국민은행에서 제공하는 "KB 아파트 시세" 자료의 서울시 30평대별 아파트 평당 매매가를 이용하였다. 시점은 2003년 6월 24일부터 2006년 8월 28일까지로 제한하였다. 탐색적 자료분석을 통해 서울시 30평대 아파트 가격의 추세는 크게 두 지역으로 구분되어지는 것을 알 수 있었다. 아파트 가격은 구분된 지역의 공통 추세와 각구별 특성으로 표현될 수 있다고 가정하고, 베이즈적 방법인 MCMC를 이용하여 동적선형모형을 추정하였다.

하이브리드 SOM을 이용한 동적 웹 정보 추천 기법 (Dynamic Web Recommendation Method Using Hybrid SOM)

  • 윤경배;박창희
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권4호
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    • pp.471-476
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    • 2004
  • 최근, 사용자에게 가장 필요한 정보를 제공하기 위한 웹 정보 추천 시스템에 대한 연구가 인터넷 쇼핑몰등을 대상으로 활발히 진행되고 있다. 그 중 SOM(Self-Organizing Feature Maps)을 이용한 동적 웹 정보 추천 기법은 빠른 수행 속도와 간편하게 사용할 수 있는 장점이 존재하나, 모형에 대한 설명력 부족 및 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점인 모형에 대한 설명력 부족을 베이지안 추론 기법으로 해결하며, 하이브리드 SOM을 이용하여 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 것이 아니라 가중치가 속하게 되는 분포가 결정되도록 한다. 이러한 하이브리드 SOM을 이용하여 동적 웹 정보 추천 기법을 설계하고 구현하여 기존의 웹 정보 추천 기법과 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 기법의 우수함이 입증되었다.

거시경제 및 통화정책 기조 변화가 통화정책의 유효성에 미친 영향 분석 (Effectiveness of Monetary Policy in Korea Due to Time Varying Monetary Policy Stance)

  • 김태봉
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제36권3호
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    • pp.1-23
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    • 2014
  • 본고는 4개의 거시변수들을 포함한 Time Varying VAR 모형을 통해 한국의 통화정책 변화를 평가하였다. 첫째, 외환위기나 금융위기 때와 같이 통화정책이 환율변동에 대해 민감하게 변화하는 시기가 존재하므로 위기를 포함한 긴 표본 안에서 한국의 통화정책을 평가할 때는 환율을 모형안에 포함시키는 것이 필요하다. 둘째, 표본기간 내에서 이례적인 큰 변동성이 때때로 나타나는 한국 거시변수들을 설명하기 위해서는 stochastic volatilities를 TVP-VAR 모형 내에서 설정할 필요가 있다. 한편, 2000년대 거시변수들의 안정화는 stochastic volatilities의 감소에 의해 설명되며, 부분적으로는 거시경제의 구조를 반영하는 충격반응함수에 의해서도 설명된다. 셋째, 통화정책의 인플레이션에 대한 유효성의 크기는 예전에 비해 최근 약화된 편이나 유효성의 지속성은 비교적 높아진 것으로 나타났다. 마지막으로 인플레이션 안정화에 대한 통화정책의 기조는 물가안정목표제가 도입되기 전에 비해 그 후에 적극적인 방향으로 개선되어 왔음을 보이고 있다. 하지만 우리나라의 통화정책은 그 기조가 경기변동에 비해 인플레이션 안정화에 대하여 여전히 덜 적극적인 것을 감안할 때 개선될 여지가 있는 것으로 판단된다.

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Calibration 모형을 이용한 판별분석 (Discriminant analysis based on a calibration model)

  • 이석훈;박래현;복혜영
    • 응용통계연구
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    • 제10권2호
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    • pp.261-274
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    • 1997
  • 기존에 제안되어온 판별분석 기법이 대상으로 하는 대부분의 자료는 각 개체가 어느 한 특정한 집단에 전적으로 소속되어 있는 것으로 국한되어 왔다. 그러나 오늘날 (0-1)의 이치논리가 퍼지(Fuzzy) 개념과 다치논리로 확장되는 현상은 어느 한 개체를 꼭 한개의 집단에만 국한시키는 관점 역시 변화를 요구하고 있다고 본다. 이에 본 논문에서는 한 개체가 어떤 소속확률을 갖고 여러개의 집단에 소속되어 있는 상황을 고려하여 이러한 개체들로 구성된 학습표본으로부터 판별분석 규칙을 개발하는 것을 목표로 하였다. 방법론으로는 개체들의 특성벡터와 소속상태의 관계를 역추정(calibration) 모형으로 표현하고 판별대상개체의 특성벡터가 주어졌을 때 소속상태를 추정하도록 하며 이때 추정은 베이지안 방법, Metropolis 알고리즘 등을 사용하였다. 또한 제안된 판별규칙의 평가를 위한 기준을 제안하고 두개의 자료를 기존의 다른 규칙들과 함께 분석하여 결과를 비교하였다.

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우리나라 소비자물가상승률 예측 (Forecasting Korean CPI Inflation)

  • 강규호;김정성;신세림
    • 경제분석
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    • 제27권4호
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    • pp.1-42
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    • 2021
  • 우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.