• 기술혁신연구
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• 제12권1호
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• pp.189-218
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• 2004

In this paper, we estimate consumers' preferences for the key attributes of the future mobile telecommunication terminal using conjoint analysis. For statistical model, we estimate the mixed legit model which can reflect the heterogeneity of consumers' preferences, using the Bayesian approach with Gibbs sampling. The results show that there are large variations in consumers' preferences for the attributes of the future mobile telecommunication terminal, which justifies our using of mixed logit model. Also, the results show that most consumers prefer the medium size display and keyboard as input equipment. Additionally, far from general prediction, the results show that many consumers are indifferent to whether the future mobile telecommunication terminal is able to provide high quality internet service or not, and to operate many application programs and programs originally designed for PC. From those results, we can obtain some important implications for the R＆D strategies. Additionally, the results on the heterogeneity of consumers' preferences reveal that it is possible that the complete device convergence may not happen.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.477-479
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• 2011

본 논문에서는 1차원 은닉 마코프 모델을 2차원으로 확장하기 위하여 노드들의 마코프 특성이 인과적인 관계를 갖는 마코프 메쉬 모델을 이용하여 완전한 2차원 HMM의 구조를 갖는 모델을 제안한다. 마코프메쉬 모델은 이웃시스템을 통하여 이전의 시점을 정의하고, 인과적인 관계를 통하여 전이확률의 계산을 가능하게 한다. 또한 영상의 최적의 분할을 위하여 계층적 디리슐레 과정을 사전분포로 두어 고정된 상태의 수가 아닌 무한의 상태 수를 갖는 2차원 HMM을 제안한다. HDP로 정의된 사전분포와 관측된 표본 자료의 정보를 갖는 우도함수를 결합한 사후분포의 베이스 추정은 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 계산된다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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• pp.103.1-103.1
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• 2010

기후변화가 가속됨에 따라 이에 따른 수문환경의 변화 예측이 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 경안천 유역의 부유사량 변화를 모의하였다. SRES A1B 시나리오를 채택하고 이 시나리오에서의 강수량 변화를 10개 GCM을 이용해 모의하였다. 샘플링 오차를 줄이기 위해 BMA(Bayesian model averaging)기법을 사용해 10개 GCM의 결과를 앙상블했다. 부유사량의 모의를 위해 SWAT 모형이 이용되었다. 모의 결과, 경안천 유역의 경우 강수량과 부유사량 모두 상당히 증가하는 것으로 나타났다. 안정하도를 위한 구조물 설계시, 이러한 변화를 고려하는 것이 적절할 것으로 판단된다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제12권3호
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• pp.129-134
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• 2010

본 논문에서는 하부 안전 시스템의 개선이 전체 안전 시스템에 미치는 영향을 분석하기 위한 방법론을 개발하였다. 어느 하부 시스템의 안전성을 개선하느냐에 따라 전체 시스템의 안전성 증가는 서로 다르게 나타날 수도 있다. 본 연구에서는 베이지안 기법을 활용하여 사건가지와 상호연관도를 응용한 모형을 활용하였다. 또한 가지 파라메터의 확률 값 향상이 다음 번 사고까지의 시간을 어떻게 변화시키는지 연구하였다. 본 연구를 통해 우리가 관심을 갖고 있는 시스템 전체의 안전성 향상을 위해서는 어느 하부 시스템을 우선적으로 개선해야할지를 판단할 수 있게 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제2권
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• pp.23-39
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• 1991

The maximum likelihood estimators and Bayes estimators of the parameters and reliability function for the two-parameter Weibull distribution under the type-II progressively censoring schemes are derived when a shape parameter is known and unknown, respectively. Efficiencies for above estimators are also compared each other in terms of the mean square errors, and Bayes risk sensitivities of the Bayes estimators are investigated.

• 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.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2008

최근 연구에 의하면 기상 등의 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있다. 그러나 전통적인 수문학적 빈도해석은 자료의 정상성을 전제로 하기 때문에 어떤 외부인자의 따른 영향을 고려할 수 없다. 본 연구에서는 비정상성 빈도해석 모형의 기본 개념 및 절차에 대해서 살펴보았고 이를 국내 자료에 대해서 적용 검토하였다. 본 연구에서는 계층적 Bayesian 방법을 이용하여 한국에서 극치사상의 영향을 미치는 다양한 영향 인자를 평가하였다. 해수면온도, 예측 GCM 강수량 및 기상인자를 잠재적인 영향인자로 고려하였다. 수문위험도 분석에 관련된 매개변수는 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법을 이용하였다. 각 예측 인자의 적합성 및 중요성은 각 예측인자와 관련된 매개변수의 사후분포를 이용하여 검토 평가하였다.

• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.39-57
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• 2001

범주형 자료에서 오분류는 자료를 수집하는 과정에서 발생될 수 있다. 오분류되어 있는 자료를 정확한 자료로 간주하여 분석한다면 추정결과에 편의가 발생하고 검정력이 약화되는 결과를 초래하게 되며, 정확하게 분류된 자료를 오분류하고 판단한다면 오분류의 수정을 위해 불필요한 비용과 시간을 낭비해야 할 것이다. 따라서 정확하게 분류된 표본인지 오분류된 표본인지를 판정하는 것은 자료를 분석하기 전에 이루어져야할 매우 중요한 과정이다. 본 논문은 I$\times$J 분할표로 주어지는 범주형 자료에서 두 변수 중 하나의 변수에서만 오분류가 발생되는 경우에 오분류 여부를 검정하기 위해서 오분류 가능성이 없는 변수에 대한 주변합은 고정시키고, 오분류 여부를 가능성이 있는 변수의 주변합을 Sebastiani와 Ramoni(1997)가 제안한 Bound와 외부정보로 표현되는 Collapse의 개념, 그리고 베이지안 방법을 확장하여 자료에 적합한 모형과 사전정보를 고려한 사전모수를 다양하게 설정하면서 재분류하는 연구를 하였다. 오분류에 대한 정보를 얻기 위해서 Tenenbein(1970)에 의해 연구된 이중추출법을 이용하여 오분류 검정을 위한 새로운 통계량을 제안하였으며, 제안된 오분류 검정통계량에 관한 분포를 다양한 모의실험을 통하여 연구하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권4호
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• pp.194-202
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• 2019

Reliability analysis of the components frequently starts with the data that manufacturer provides. If enough failure data are collected from the field operations, the reliability should be recomputed and updated on the basis of the field failure data. However, when the failure time record for a component contains only a few observations, all statistical methodologies are limited. In this case, where the failure records for multiple number of identical components are available, a valid alternative is combining all the data from each component into one data set with enough sample size and utilizing the useful information in the censored data. The ROK Navy has been operating multiple Patrol Killer Guided missiles (PKGs) for several years. The Korea Multi-Function Control Console (KMFCC) is one of key components in PKG combat system. The maintenance record for the KMFCC contains less than ten failure observations and a censored datum. This paper proposes a Bayesian approach with a Dirichlet mixture model to estimate failure time density for KMFCC. Trends test for each component record indicated that null hypothesis, that failure occurrence is renewal process, is not rejected. Since the KMFCCs have been functioning under different operating environment, the failure time distribution may be a composition of a number of unknown distributions, i.e. a mixture distribution, rather than a single distribution. The Dirichlet mixture model was coded as probabilistic programming in Python using PyMC3. Then Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling technique employed in PyMC3 probabilistically estimated the parameters' posterior distribution through the Dirichlet mixture model. The simulation results revealed that the mixture models provide superior fits to the combined data set over single models.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.361-375
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• 2008

본 논문에서는 패널의 일부를 규칙적으로 교체하는 4-8-4 교체표본설계에서 발생할 수 있는 항목 무응답을 대체하는 방법에 대하여 연구하였다. 특히 소득이나 취업과 같이 민감한 질문에 대하여 발생할 수 있는 무응답에 대하여 무시할 수 없는 무응답(nonignorable nonresponse) 체계하에서 발생하는 무응답을 가정하였다. 무응답들의 대체방법으로 모형에 기반한 대체방법을 고려하였으며 베이지안 방법을 이용하여 사후확률밀도함수를 최대화하는 최대사후우도추정량(maximum posterior likelihood estimator)을 구하였다. 그리고 대체된 자료를 이용하여 면접시점이 달라질 때 발생하는 편향을 추정하였으며 추정된 편향을 제거한 후 연속적인 두 조사기간에서의 각 칸의 확률과 고정된 시점에서의 주변확률을 계산하였다. 모의실험을 통해 최종적으로 도출된 결과를 평균제곱오차와 편향의 관점에서 비교하였다.