• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.162-163
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• 2022

기술발전에 따라 건설현장은 스마트 안전관리기술을 활용한 안전관리의 변화가 예고되고 있다. 중대재해처벌법 시행(22.1.27)이후 50인 이상 사망사고는87건(96명)으로 전년 동기109건(111명)대비22건(20.2%), 15명(13.5%)감소한 것으로 나타났다(국토교통부,2022). 반면에 단순비교지만 일본0.14%, 미국0.37%, 영국0.03%에 비해 한국의 재해율이 높으므로 다양한 안전관리활동의 과제가 남아 있다. 이에 아차사고 유형이 건설현장 특성간의 민감도모델 제시를 기반으로 근본적인 재해관리가 연구의 목적이다. 이를 이루기 위해 국토교통부의 아차사고 발굴데이터를 분석하여 유형을 분류하고, 공사기간, 공사규모, 신체부위 등의 요인간의 아차사고 민감성요인에 대하여 Bayesian Network를 이용하여 아차사고에 영향을 주는 모델링을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.3
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• pp.306-311
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• 2005

To analyze the consumer's purchase pattern, we must consider a factor which is a cultural, social, individual, psychological and so on. If we consider the internal state by the consumer's purchase, Both the consumer's purchase action and the purchase factor can be predicted, so the corporation can use effectively in suitable goods development in a consumer's preference. These factors need a technology that treat uncertain information, because it is difficult to analyze by directly information processing. Therefore, bayesian network manages elements those the observation of inner state such as consumer's purchase is difficult. In addition, it is interpretable about data that the observation is impossible. In this paper, we examine the seller's know-how and the way of consumer's purchase to analyze consumer's purchase action pattern through goods purchase. Also, we compose the bayesian network based on the examined data, and propose the method that predicts purchase patterns. Finally, we remove the data including unnecessary attribute using the bayesian network, and analyze the consumer's Purchase pattern using Kohonen's SOM method.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.2
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• pp.229-244
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• 2007

Among the small area estimation methods, it has been known that hierarchical Bayesian(HB) approach is the most reasonable and effective method. However any model based approaches need good explanatory variables and finding them is the key role in the model based approach. As the lacking of explanatory variables, adopting the spatial terms in the model was introduced. Here in this paper, we evaluate the model based methods with/without spatial terms using the diagnostic methods which were introduced by Brown et al. (2001). And Economic Active Population Survey(2005) is used for data analysis.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.8 no.1
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• pp.21-30
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• 1997

In accelerated life tests, the failure time of an item is observed under a high stress level, and based on the time the performances of items are investigated at the normal stress level. In this paper, when the mean of the prior of a failure rate is known in the exponential lifetime distribution with censored accelerated failure time data, we utilize the empirical Bayesian method by using the moment estimators in order to estimate the parameters of the prior distribution and obtain the empirical Bayesian predictive density and predictive intervals for a future observation under the normal stress level.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1752-1756
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• 2007

정교한 강우-유출 모의를 위해서는 적절한 매개변수의 추정이 필수적이며, 매개변수 추정 방법은 시행착오(trial and error)에 의한 수동보정법과 최적화방법을 사용한 자동보정법으로 구분할 수 있다. 모형의 매개변수의 수가 많은 경우 수동보정법에 의한 매개변수 추정은 매우 어렵다. 자동 보정법에 사용되는 최적화방법은 Rosenbrock 알고리즘, patten search, 컴플렉스(complex) 방법, Powell 방법 등과 같은 지역최적화 방법과 전역최적화 방법으로 나눌 수 있다. 그러나 기존 방법론들은 매개변수의 최적화를 추적하기 위한 알고리즘이 대부분이며 이들 매개변수에 관련된 불확실성을 평가하는데는 미흡한 단접이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우-유출모형의 매개변수 추정에 있어서 불확실성을 평가할 수 있는 새로운 방법론을 검토하고자 한다. 매개변수와 관련된 불확실성을 평가하기 위한 방법은 여러 가지가 있으나 통계적으로 매우 우수한 능력을 보이는 Hierarchical Bayesian 알고리즘을 Probability-Distributed 강우-유출 모형에 적용하였다. 본 방법론은 최적화와 동시에 각 매개변수에 관련된 사후분포(posterior distribution)의 추정이 가능하므로 모형이 갖는 불확실성을 효과적으로 평가할 수 있다. 따라서, 수자원 관리에 있어서 불확실성을 고려할 수 있으므로 보다 수리수문학적 위험도를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.21 no.1
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• pp.124-132
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• 2018

This paper presents a shelf life assessment for K-1 military gas masks in the Republic of Korea using test data of Chemical Materiels Stockpile Reliability Program(CSRP). For the shelf life assessment, over 2,500 samples between 2006 and 2015 were collected from field tests and analyzed to estimate a probability of proper and improper functionality using Bayesian estimation. For this, three stages were considered; a pre-processing, a processing and an assessment. In the pre-processing, major components which directly influence the shelf life of the mask were statistically analyzed and selected by applying principal component analysis from all test components. In the processing, with the major components chosen in the previous stage, both proper and improper probability of gas masks were computed by applying Bayesian estimation. In the assessment, the probability model of the mask shelf life was analyzed with respect to storage periods between 0 and 29 years resulting in between 66.1 % and 100 % performances in accuracy, sensitivity, positive predictive value, and negative predictive value.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.4
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• pp.518-523
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• 2008

In this paper, we present the development of an intelligent diagnosis system for detecting faults of the transmission line. Based on the TFDR (Time-Frequency Domain Reflectometry), the fault detecting performs to measure the location of fault line. We analyze the reflected signal which is sent from the wire detecting system and classify the fault type of the wires by using intelligent diagnosis system. In order to analyze effectively, we construct the intelligent diagnosis system which is based on the fuzzy-bayesian algorithm. Finally, we provide the simulation results which are performed at transmission line to evaluate the feasibility and generality of the proposed method in this paper.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.280-280
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• 2016

특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1385-1389
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• 2010

수자원 계획에 있어서 강우 또는 홍수빈도분석시 주로 사용되는 확률의 개념은 상대빈도에 대한 극한으로 확률을 정의하는 빈도학파적 확률관점에 속하며, 확률모델에서 미지의 매개변수들은 고정된 상수로 간주된다. 따라서 확률은 객관적이고 매개변수들은 고정된 값을 가지기 때문에 이러한 매개변수들에 대한 확률론적 설명은 매우 어렵다. 본 연구에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성을 정량화하기 위하여 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용한 불확실성 평가모델을 구축하였다. 그리고 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘의 적용을 통하여 확률강우량 산정시 확률분포의 매개변수에 대한 통계학적 특성 및 불확실성 구간을 정량화하였으며, 이를 바탕으로 홍수위험평가 및 의사결정과정에서 불확실성 및 위험도를 충분히 설명할 수 있는 프레임워크 구성을 위한 기초를 마련할 수 있었다.

• Management & Information Systems Review
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• v.34 no.5
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• pp.71-92
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• 2015

This study analyzes the impact of Corporate Social Responsibility (CSR) activities on financial performances using Bayesian Network. The research tries to overcome the issues of the uniform assumption of a linear function between financial performance and CSR activities in multiple regression analysis widely used in previous studies. It is required to infer a causal relationship between activities of CSR which have an impact on the financial performances. Identifying the relationship would empower the firms to improve their financial performance by informing the decision makers about the different CSR activities that influence the financial performance of the firms. This research proposes General Bayesian Network (GBN) and presents Markov Blanket induced from GBN. It is empirically demonstrated that all the proposals presented in this study are statistically significant by the results of the research conducted by Korean Economic Justice Institute (KEJI) under Citizen's Coalition for Economic Justice (CCEJ) which investigated approximately 200 companies in Korea based on Korean Economic Justice Institute Index (KEJI index) from 2005 to 2011. The Bayesian Network to effectively infer the properties affecting financial performances through the probabilistic causal relationship. Moreover, I found that there is a causal relationship among CSR activities variable; that is Environment protection is related to Customer protection, Employee satisfaction, and firm size; Soundness is related to Total CSR Evaluation Score, Debt-Assets Ratio. Though the what-if analysis, I suggest to the sensitive factor among the explanatory variables.