• 식물분류학회지
• /
• 제48권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2018

Mankyua chejuense is the only member of the monotypic genus Mankyua (Ophioglossaceae) and is endemic to Jejudo Island, Korea. To determine the precise phylogenetic position of M. chejuense, two cpDNA regions of 42 accessions representing major members of lycophytes are obtained from GenBank and analyzed using three phylogenetic analyses (maximum parsimony, maximum likelihood, and Bayesian inference). In addition, the divergence time is estimated based on a relaxed molecular clock using four fossil calibration points. The phylogenetic position of Mankyua still appears to be uncertain, representing either the earliest diverged lineage within Ophioglossaceae or a sister to the clade containing Ophioglossum and Helminthostachys. The most recent common ancestor of Ophioglossaceae and its sister lineage, Psilotum, was estimated to be 256 Ma, while the earliest divergence of Mankyua was estimated to be 195 Ma in the early Jurassic.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제12권1호
• /
• pp.1-9
• /
• 2001

In this paper, the problem of information related to I binomial experiments, each having a distinct probability of success ${\theta}_i$, i = 1,2, $\cdots$, I, is considered. Instead of using a standard exchangeable prior for ${\theta}\;=\;({\theta}_1,\;{\theta}_2,\;{\cdots},\;{\theta}_I)$, we con-sider a partition of the experiments and take the ${\theta}_i$'s belonging to the same partition subset to be exchangeable and the ${\theta}_i$'s belonging to distinct subsets to be independent. And we perform Gibbs sampler approach for Bayesian inference on $\theta$ conditional on a partition. Also we illustrate the methodology with a real data.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제9권2호
• /
• pp.305-313
• /
• 2002

Regarding to inference about a scalar measure of internal scatter of Ρ-variate normal population, this paper considers an interval estimation of the generalized variance, │$\Sigma$│. Due to complicate sampling distribution, fully parametric frequentist approach for the interval estimation is not available and thus Bayesian method is pursued to calculate the highest probability density (HPD) interval for the generalized variance. It is seen that the marginal posterior distribution of the generalized variance is intractable, and hence a weighted Monte Carlo method, a variant of Chen and Shao (1999) method, is developed to calculate the HPD interval of the generalized variance. Necessary theories involved in the method and computation are provided. Finally, a simulation study is given to illustrate and examine the proposed method.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제48권2호
• /
• pp.161-168
• /
• 2006

Genetic parameters for linear type and composite traits were estimated by using Bayesian inference via Gibbs sampling with a multiple threshold animal model in Holstein cows. Fifteen linear type traits and 5 composite traits were included to estimate genetic variance and covariance components in the model. In this study, 30,204 records were obtained in the cows from 305 sires. Heritability estimates for linear type traits had the estimates as high as 0.28~0.64. Heritability estimates for composite traits were also high, when the traits were assumed to be categorical traits. Final score was more correlated with the composite traits than with the linear type traits.

• 로봇학회논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.117-122
• /
• 2008

This paper presents a multi-robot localization based on multidimensional scaling (MDS) in spite of the existence of incomplete and noisy data. While the traditional algorithms for MDS work on the full-rank distance matrix, there might be many missing data in the real world due to occlusions. Moreover, it has no considerations to dealing with the uncertainty due to noisy observations. We propose a robust MDS to handle both the incomplete and noisy data, which is applied to solve the multi-robot localization problem. To deal with the incomplete data, we use the Nystr$\ddot{o}$m approximation which approximates the full distance matrix. To deal with the uncertainty, we formulate a Bayesian framework for MDS which finds the posterior of coordinates of objects by means of statistical inference. We not only verify the performance of MDS-based multi-robot localization by computer simulations, but also implement a real world localization of multi-robot team. Using extensive empirical results, we show that the accuracy of the proposed method is almost similar to that of Monte Carlo Localization(MCL).

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
• /
• pp.349-351
• /
• 2002

베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제27권5호
• /
• pp.1423-1431
• /
• 2016

When the sample size in a certain domain is too small to produce adequate information, small area model with random effects is usually used. Also, if we do not consider an inherent pattern which data possess, it considerably affects inference. In this paper, we mainly focus on modeling to handle increased variation of the Current Population Survey (CPS) median income as the Internal Revenue Service (IRS) mean income increases. In a hierarchical Bayesian framework, most estimations are carried out through the Gibbs sampler while the grid method is used to generate parameters from non-standard form. Numerical study indicates that the performance of proposed model is better than that of CPS method in terms of four comparison measurements.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
• /
• pp.127-129
• /
• 2006

모바일 디바이스에서 얻을 수 있는 로그에는 다양한 개인정보가 풍부하게 포함되어 있으면서도 제약이 많아 활용이 어렵다. 그 동안은 모바일 장치의 용량, 파워의 제약과 정보 분석의 어려움으로 로그 정보를 무시해온 것이 일반적이었다. 본 논문에서는 모바일 디바이스의 다양한 로그 정보를 분석하여 사용자에게 의미 있는 상황(특이성)을 탐지해낼 수 있는 정보 분석 방법을 제안한다. 불확실한 상황에서의 정확성 향상을 위해 규칙/패턴 분석에 의한 특이성 추론뿐만 아니라 베이지안 네트워크를 활용한 확률적인 접근 방법을 활용한다. 이때, 복잡하지 않고 연산이 효율적으로 이루어질 수 있도록 BN을 모듈화하고 모듈화된 BN의 상호보완적인 확률 추론을 위한 BN 처리 과정을 제안한다. 그리고, 특이성 추출 모듈을 주기적으로 업데이트함으로써 성능을 향상시키기 위한 학습알고리즘을 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
• /
• pp.94-96
• /
• 2004

에이전트의 '물체 따라가기'는 전통적으로 자동운전이나 가이드 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기본적인 기능이다. 여러 가지 물체가 있는 환경에서 '물체 따라가기'를 하기 위해서는 목적하는 대상이 어디에 있는지 찾을 수 있어야 하며, 실제 환경에는 사람이나 차와 같이 움직이는 물체들이 존재하기 때문에 다른 물체들을 피할 수 있어야 한다. 그런데 에이전트의 최적화된 피하기 행동은 장애물의 모양과 크기에 따라 다르게 생성될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 모양과 크기의 장애물이 있는 환경에서 최적의 피하기 행동을 생성하면서 물체를 추적하기 위해 반응형 에이전트의 행동선택을 강화학습 한다. 여기에서 정확하게 상태를 인식하기 위하여 상태를 추론하고 목표물과 일정거리를 유지하기 위해 베이지안 추론을 이용한다 베이지안 추론은 센서정보를 이용해 확률 테이블을 생성하고 가장 유력한 상황을 추론하는데 적합한 방법이고, 강화학습은 실시간으로 장애물 종류에 따른 상태에서 최적화된 행동을 생성하도록 평가함수를 제공하기 때문에 베이지안 추론과 강화학습의 결합모델로 장애물에 따른 최적의 피하기 행동을 생성할 수 있다. Webot을 이용한 시뮬레이션을 통하여 다양한 물체가 존재하는 환경에서 목적하는 대상을 따라가면서 이종의 움직이는 장애물을 최적화된 방법으로 피할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
• /
• pp.115-117
• /
• 2004

인간과 인간 사이에 컨텍스트의 역할이 중요한 것처럼 기계가 컨텍스트를 인식할 수 있는 능력을 갖추는 것은 중요하다. 특히 지능적인 서비스를 제공하기 위해서는 고수준 컨텍스트를 추출하는 것이 필요하고, 최근 베이지안 네트워크를 이용해 컨텍스트를 추출하려는 연구가 많이 있었다. 그러나 대부분은 단순한 컨텍스트를 추출하는 연구들이고, 상황이나 사용자에 따라 다른 특성을 보이는 경우에 대한 처리는 하지 못하고 있다. 본 논문은 퍼지 소속 함수를 통해 각 센서에서 오는 정보를 전 처리하고, 이를 베이지안 네트워크를 이용해 고수준 컨텍스트로 추출하는 방법을 제안한다. 특히 여러 개의 퍼지 노드가 있을 경우 퍼지 소속값의 곱을 사용하여 베이지안 추론에 적용하였다. 각 센서의 정보를 처리하는 퍼지 소속 함수는 사용자가 쉽게 설계할 수 있고, 컨텍스트 추출모듈과 별개로 설계가 가능하기 때문에 베이지안 네트워크의 유연하고 적응적인 특성을 유지하면서 개인화가 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 세계의 문제를 모델링한 베이지안 네트워크의 예를 보이고 이를 분석한다.