• 제목/요약/키워드: Bayesian Probability Theory

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Stability of Slotted Aloha with Selfish Users under Delay Constraint

  • Chin, Chang-Ho;Kim, Jeong-Geun;Lee, Deok-Joo
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제5권3호
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    • pp.542-559
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    • 2011
  • Most game-theoretic works of Aloha have emphasized investigating Nash equilibria according to the system state represented by the number of network users and their decisions. In contrast, we focus on the possible change of nodes' utility state represented by delay constraint and decreasing utility over time. These foregone changes of nodes' state are more likely to instigate selfish behaviors in networking environments. For such environment, in this paper, we propose a repeated Bayesian slotted Aloha game model to analyze the selfish behavior of impatient users. We prove the existence of Nash equilibrium mathematically and empirically. The proposed model enables any type of transmission probability sequence to achieve Nash equilibrium without degrading its optimal throughput. Those Nash equilibria can be used as a solution concept to thwart the selfish behaviors of nodes and ensure the system stability.

베이지언 정보엔트로피에 의한 불완전 의사결정 시스템의 불확실성 향상 (Uncertainty Improvement of Incomplete Decision System using Bayesian Conditional Information Entropy)

  • 최규석;박인규
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.47-54
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    • 2014
  • 러프집합을 구성하는 식별불가능 관계를 표현하는 정보시스템에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 감축은 매우 중요하다. 러프집합이론에 있어서 일관적인 정보시스템과 비일관적인 정보시스템의 속성감축의 차이를 극복하고 자, 본 연구에서는 조건 및 결정속성에 대한 상관분석에 베이지언 사후확률을 적용한 새로운 불확실성 척도와 속성감축 알고리즘을 제안한다. 정보시스템의 불확실성에 대하여 제안된 척도와 기존의 조건부 정보엔트로피 척도를 비교해 본 결과, 정보시스템의 조건속성과 결정속성의 상호정보를 이용하여 속성간의 불확실성을 측정하는데 있어 제안된 방법이 조건부 정보엔트로피에 의한 방법보다 정확성이 있음을 보여준다.

범주형 데이터의 러프집합 분석을 통한 의사결정 향상기법 (An Improvement of the Decision-Making of Categorical Data in Rough Set Analysis)

  • 박인규
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권6호
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    • pp.157-164
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    • 2015
  • 최적의 의사결정시스템에서 효율적인 정보검색을 위해서는 정보의 감축이 필수적이다. 다양한 종류의 데이터에 존재하는 유용한 정보를 찾는 데이터 마이닝 기법에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되어 왔고 타 산업과의 융복합을 위한 빅데이터 활용이 높아져 가고 있다. 유용한 지식의 발견을 위한 여러 가지 기법들이 특징을 가지고 있지만 단점이 존재하기 마련이다. 따라서 그러한 특징을 수렴하는 하나의 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 베이지언 정리를 이용하여 정보의 대수학적인 확률을 측정하고 이 확률에 대하여 정보엔트로피를 계산함으로써 정보의 불확실성을 계산한다. 제안된 척도를 기반으로 불필요한 속성을 제거하여 최소의 리덕트를 생성하고 이를 기반으로 결정규칙을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 효율성을 위하여 콘텍트 렌즈를 결정하는 실험을 통하여 기존방법과 비교 결과, 본 연구가 의사결정의 유용성면에 있어 일반성이 있음을 보인다.

베이지안 게임모델을 적용한 P-persistent MAC 기반 주기적 안정 메시지 전송 방법 (A Stability of P-persistent MAC Scheme for Periodic Safety Messages with a Bayesian Game Model)

  • 권영호;이병호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38B권7호
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    • pp.543-552
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    • 2013
  • 차량통신간 자동차의 정보를 포함하는 메시지인 비콘을 주변의 자동차들에게 주기적으로 전송함으로 차량간의 안전을 보장해야 할 필요가 있다. 그러나 IEEE 802.11p/WAVE 환경에서는 혼잡상황에서 비콘 전송을 경쟁윈도우(Contention window)를 기반으로 한 MAC (Medium Access Control)에서 해결하도록 하였기 때문에 비콘 전송 과정에 충돌이 발생한다. 본 논문에서는 차량 혼잡 상황에서 비콘의 충돌을 막기 위해서 MAC 구조를 슬롯 p-persistent CSMA (Carrier Sense Multiple Access)라 가정하여 전송 확률에 대한 보수행렬(payoff)을 이용한 비 협조적 베이지안 게임이론을 적용하여 베이지안 내쉬 균형점(BNE)을 도출하였다. 본 논문에서는 도출된 BNE를 가지고 포화 상태에서 비콘 전송률을 높일 수 있는 혼잡 제어 알고리즘을 제안했다. 제안된 알고리즘으로 경쟁윈도우크기와 주변 자동차 수에 관련된 함수를 통해 전송 확률을 계산하였다. 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 알고리즘이 안정적으로 동작함을 보였다.

고객만족, NPS, Bayesian Inference 및 Hidden Markov Model로 구현하는 명품구매에 관한 확률적 추적 메카니즘 (A Probabilistic Tracking Mechanism for Luxury Purchase Implemented by Hidden Markov Model, Bayesian Inference, Customer Satisfaction and Net Promoter Score)

  • 황선주;이정수
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.79-94
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    • 2018
  • 마케팅 분야에서는 제품품질, 고객만족, 고객추천을 바탕으로 구매행동과의 영향 유무 및 상관관계를 통계적 Regression 방법으로 가설 검증하는 것을 주요한 연구 대상으로 하고 있다. 또한 최근에는 ASCI와 같은 고객만족지수 혹은 라이켈트의 NPS와 같은 고객추천지수를 바탕으로 실제 기업성과와 연관되는 시장 지분에 어떠한 영향을 미치는 지에 대한 통계적 분석 연구도 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 실제 고객이 매장을 방문하여, 과거 고객카드에 명품을 구매하던 구매하지 않던 간에 만족/불만족을 표시한 체인 및 고객 추천의향을 검토하여 Hidden Markov Model을 이용한 고객의 최상의 구매패턴을 분석하는 확률적 기법에 대하여 연구하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 바탕으로 고객만족 -> 고객추천의향 -> 고객추천행동->구매 및 재구매 체인에 대응하는 실제 소비자의 구매패턴을 고객만족과 NPS(순추천지수) 및 여러 수리통계적 이론-Hidden Markov Model, Bayesian Inference, Maximum Likelihood Estimation을 이용하여 확률적 추적 메카니즘을 구현하는 것을 목표로 한다. 제시된 목표는 인공지능을 구현하는 이론과 알고리듬을 사용하여 달성되었기에 이론적 추적 메카니즘을 여러 인공지능망 -DNN, CNN, GAN등을 사용하여 기업에서 사용할 수 있는 고객의 구매패턴 앱으로 발전시키는 것을 후속연구에서 기대한다.

베이지안 기법을 이용한 염해 콘크리트구조물의 내구성 예측 (Durability Prediction for Concrete Structures Exposed to Chloride Attack Using a Bayesian Approach)

  • 정현준;지광습;공정식;강진구
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제20권1호
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    • pp.77-88
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    • 2008
  • 본 논문에서는 염해를 받는 RC 구조물의 부식 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시한다. 이 예측 방법은, 현장 계측 데이터가 추가적으로 있을 때 베이스 정리 이론에 의하여 계속적으로 업데이팅을 할 수 있다. 모델 매개변수의 확률론적인 특성은 모델로 명백하게 고려된다. 염해 해석 모델의 절차를 간단하게 하기 위해서는, 내구성 한계의 확률은 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법에서 얻는 표본에서 결정된다. 이러한 새로운 방법은 중요한 콘크리트 구조물을 설계하기에 아주 유용하다. 그리고 모니터링을 통한 실 콘크리트구조물의 잔존수명을 예측 할 수 있다.

휴대폰에서의 경량 상황추론을 위한 모듈형 베이지안 네트워크의 선택적 추론 (Selective Inference in Modular Bayesian Networks for Lightweight Context Inference in Cell Phones)

  • 이승현;임성수;조성배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권10호
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    • pp.736-744
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    • 2010
  • 모바일 기기에서 얻을 수 있는 로그 데이터는 다수의 유의미한 정보를 담고 있다. 그러나 모바일 기기의 연산능력 제약과 정보 분석 자체의 어려움 등으로 상황정보를 활용한 모바일 에이전트의 구현이 쉽지 않다. 본 논문에서는 제한적인 모바일 플랫폼에서 효율적인 상황인지를 위한 베이지안 네트워크 용용 기법을 제안한다. 베이지안 네트워크는 다수의 세부 모듈로 구성되며, 모듈간 인과성은 가상증거를 통해 보존된다. 각 모듈은 이전 증거값과 추론결과를 저장하고, 현재 증거값과 비교하여 전체 네트워크에 변화를 주는 경우에만 선택적으로 추론을 수행한다. 다양한 수집 주기의 모바일 데이터를 이용한 추론결과의 신뢰성을 높이기 위해 기억감소함수를 이용하여 결과를 보정하는 방법을 살펴본다. 마지막으로 실제 모바일 환경에서의 실험을 통해 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.

옹벽구조시스템의 신뢰성 및 안전도 해석 (Reliability and Safety Analysis of Structure System of Retaining Walls)

  • 정철원;윤병조
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제2권3호
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    • pp.223-234
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    • 1998
  • In this study, an attempt is made to apply the concept of fuzzy-bayesian theory to the integrity assessment of structure system, and uncertainty states are represented in terms of fuzzy sets which define several linguistic variables such as "very good", "good", "average", "poor", "very poor", etc. Especially, the concept of fuzzy conditional probability aids to derive a new reliability analysis which includes the subjective assessment of engineers without introducing any additional correction factors. The fuzzy concept are also used as reliability indexes for the condition assessment based on the proposed models, the proposed fuzzy theory-based approach with the results of PEM and AFOSM are applied to retaining wall.

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네트워크 서비스별 이상 탐지를 위한 베이지안 네트워크 기법의 정상 행위 프로파일링 (Network based Anomaly Intrusion Detection using Bayesian Network Techniques)

  • 차병래;박경우;서재현
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.27-38
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    • 2005
  • 최근 급격한 컴퓨팅 환경의 발전과 인터넷의 확산에 따라 손쉽게 필요한 정보를 획득, 이용하는 것이 가능해지게 되었으나, 이에 대한 역기능으로 전산망에 대한 해커(Hacker)들의 불법적인 침입과 위험이 날로 증대되고 있다 특히 Unix와 TCP/IP로 구성된 인터넷은 정보 보호 측면에서 많은 취약점을 가지고 있어서, 인증과 접근제어 등의 보안기술만으로는 보안문제를 해결하기에 충분치 못하였고 정보 보호를 위한 2차 방어선으로 침입 탐지 시스템이 개발되었다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 네트워크 행위를 서비스별로 구분하여 프로파일하는 방법을 제안한다. 네트워크 행위를 서비스별로 구분하고, 서비스별 각 세션에서 TCP/IP 플래그를 통한 행위의 전후 관계를 베이지안 네트워크와 확률값으로 정상 행위를 프로파일링을 수행한다 베이지안 네트워크를 이용한 정상 행위 프로파일에 의해서 변형되거나 프로파일에 존재하지 않는 새로운 행위에 대해서도 탐지가 가능하였다. 본 논문에서는 DARPA 2000년 침입 탐지 데이터 집합을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다.

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Structural modal identification and MCMC-based model updating by a Bayesian approach

  • Zhang, F.L.;Yang, Y.P.;Ye, X.W.;Yang, J.H.;Han, B.K.
    • Smart Structures and Systems
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    • 제24권5호
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    • pp.631-639
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    • 2019
  • Finite element analysis is one of the important methods to study the structural performance. Due to the simplification, discretization and error of structural parameters, numerical model errors always exist. Besides, structural characteristics may also change because of material aging, structural damage, etc., making the initial finite element model cannot simulate the operational response of the structure accurately. Based on Bayesian methods, the initial model can be updated to obtain a more accurate numerical model. This paper presents the work on the field test, modal identification and model updating of a Chinese reinforced concrete pagoda. Based on the ambient vibration test, the acceleration response of the structure under operational environment was collected. The first six translational modes of the structure were identified by the enhanced frequency domain decomposition method. The initial finite element model of the pagoda was established, and the elastic modulus of columns, beams and slabs were selected as model parameters to be updated. Assuming the error between the measured mode and the calculated one follows a Gaussian distribution, the posterior probability density function (PDF) of the parameter to be updated is obtained and the uncertainty is quantitatively evaluated based on the Bayesian statistical theory and the Metropolis-Hastings algorithm, and then the optimal values of model parameters can be obtained. The results show that the difference between the calculated frequency of the finite element model and the measured one is reduced, and the modal correlation of the mode shape is improved. The updated numerical model can be used to evaluate the safety of the structure as a benchmark model for structural health monitoring (SHM).