• 한국경영과학회지
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• 제19권3호
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• pp.111-129
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• 1994

In this study, we develope a revised model as well as application of decision problem under ambiguity based on the subjectively weighted linear utility medel. Bayes'rule is used when there are ambiguous probabilities on a decision problem and test information is available. A procedure for assessing the ambiguity aversion function is also presented. Decision problem of chemical corporation is used for an illustration of the application of the subjectively weighted linear utility model using Bayesian approach. We present the optimal decisiond using newly developed model. We also perform the sensitivity analysis to assure ourselves about the conclusion we obtianed on degree of ambiguity aversion due to characterize parameter of subjectively weighted linear utility model.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권2호
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• pp.617-631
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• 2000

This paper is concerned with suggesting a Bayesian method for variable selection in generalized logit model. It is based on Laplace-Metropolis algorithm intended to propose a simple method for estimating the marginal likelihood of the model. The algorithm then leads to a criterion for the selection of variables. The criterion is to find a subset of variables that maximizes the marginal likelihood of the model and it is seen to be a Bayes rule in a sense that it minimizes the risk of the variable selection under 0-1 loss function. Based upon two examples, the suggested method is illustrated and compared with existing frequentist methods.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제10권1호
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• pp.8-14
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• 2016

The optimal estimation of a bearing only target tracking problem be achieved through the solution of the Fokker-Planck equation and the Bayesian update. Recently, a nonlinear filtering algorithm using a direct quadrature method of moments in which the associated Fokker-Planck equation can be propagated efficiently and accurately was proposed. Although this approach has demonstrated its promising in the field of nonlinear filtering in several examples, the "degeneracy" phenomenon, similar to that which exists in a typical particle filter, occasionally appears because only the weights are updated in the modified Bayesian rule in this algorithm. Therefore, in this paper to enhance the performance, a more stable measurement update process based upon the update equation in the Extended Kalman filters and a more accurate initialization and re-sampling strategy for weight and abscissas are proposed. Simulations are used to show the effectiveness of the proposed filter and the obtained results are promising.

• 전기의세계
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• 제39권8호
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• pp.7-12
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• 1990

전문가 시스템에 있어서의 불확실성 정보의 표현 및 처리를 담당하는 주요 추론모델중 Bayesian모델, Certainty Factor 모델 그리고 Dempster-Shafer 모델의 기본이론을 살펴보고자 한다. 이외의 주요 추론 방법으로서 Fuzzy추론 모델이 있는데 이는 판단 지식에 대한 주관적 불확실성과 "매우", "많이" 등의 자연어가 포함하고 있는 불분명성을 체계적이고 효과적으로 다룰 수 있는 Fuzzy Set 이론에 근거한 방법으로서, 불확실성 또는 불명료성을 0에서부터 1 사이의 값을 갖는 membership degree로 표시하며 이를 "MIN"과 "MAX" 함수를 이용한 합성 추론 규칙(Composition Rule of Inference)를 적용하여 처리한다. Fuzzy 추론 모델은 자연어를 포함하는 전문가의 지식 처리에 매우 적합하여 앞으로 그 응용이 높이 기대되는 방법이다. 이외에 Bayesian 모델을 변형 응용한 PROSPECTOR의 Likelyhood Ratio 모델, 정량적 방법인 Theory of Endorsement 모델 등 여러 방법이 있다. 그러나 어느 모델이 더 일반성을 갖고 더 좋은 방법인가 하는 문제에 대하여는 아직 많은 연구가 요구된다. 따라서 이러한 모델들의 전문가 시스템 적용에 있어서는 각 모델의 장단점을 고려하여 주어진 문제 영역에 적합한 모델을 선택하는 것이 바람직하다. 현재 불확실성 처리에 있어서 각 문제에 따른 경험적인 처리에 의존하는 전력 계통 분야의 적용에 있어서도 이러한 실인간 전문가의 추론방법에 근접된 반성을 갖는 불확실성 추론 방버 도입이 요구된다.가의 추론방법에 근접된 반성을 갖는 불확실성 추론 방버 도입이 요구된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.689-699
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• 2013

본 연구는 가격 경쟁으로 인하여 최근 들어 요율 세분화가 심화되고 있는 자동차보험 시장에서, 부분 신뢰도의 적용 대상에 대한 경험적 사전분포 (empirical prior distribution) 함수 또는 무정보적 사전분포 (noninformative prior distribution) 정보의 가정을 통한 신뢰도 산출 방식에 대하여 살펴보았다. 요율 세분화의 확대로 가격 산출 단위의 수가 증가될 경우, 부분 신뢰도의 적용 대상은 점차 증가되게 될 것으로 판단되기 때문에, 기존에 제시된 신뢰도 적용 방식을 베이지안 프레임에서 적용, 추론함으로써 보다 다양하고 정교한 방식으로 그 활용 범위를 넓히고자 한다. 즉, 경험적으로 사용되는 사전 분포함수 또는 무정보적 사전 정보를 통하여 적절한 사후분포 (posterior distribution)함수를 도출하고 오차를 최소화하는 베이즈 통계량을 적용한 신뢰도를 추정하여 적용함으로써, 위험도 예측에 있어 기존에 제시된 방법과 비교하여 그 효용성을 입증하고자 한다. 현재 가장 많이 활용되는 제곱근 법칙 (square root rule)의 신뢰도 추정 방식에 베이지안 추론에서 도출된 통계량을 반영한 결과를 분석하여 실질적인 위험도에 수렴하는 수준을 비교하게 된다. 이는 이론적으로 위험도 예측에서 오차를 줄이는 방식에 대한 대안 제시와 더불어 신뢰도 적용 방식에 대한 추가적인 활용 대안을 보험업계에 제시함으로써 요율 세분화로 인한 부분 신뢰도 적용방식에 대한 그 이해와 활용의 폭을 넓히고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.19-25
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• 2016

This paper is to recognize and play tab chords from guitar musical sheets. The musical chord area of an input image is segmented by changing the image in saturation and applying the Grabcut algorithm. Based on a template matching, our approach detects tab starting sections on a segmented musical area. The virtual block method is introduced to search blanks over chord lines and extract tab fret segments, which doesn't cause the computation loss to remove tab lines. In the experimental tests, the prototype based classification outperforms Bayesian method and the nearest neighbor rule with the whole set of training data and its performance is similar to that of the support vector machine. The experimental result shows that the prediction rate is about 99.0% and the number of selected prototypes is below 3.0%.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권4호
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• pp.315-327
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• 2021

The Spatial Autoregressive (SAR) models have drawn considerable attention in recent econometrics literature because of their capability to model the spatial spill overs in a feasible way. While considering the Bayesian analysis of these models, one may face the problem of lack of robustness with respect to underlying prior assumptions. The generalized Bayes estimators provide a viable alternative to incorporate prior belief and are more robust with respect to underlying prior assumptions. The present paper considers the SAR model with a set of linear restrictions binding the regression coefficients and derives restricted generalized Bayes estimator for the coefficients vector. The minimaxity of the restricted generalized Bayes estimator has been established. Using a simulation study, it has been demonstrated that the estimator dominates the restricted least squares as well as restricted Stein rule estimators.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권12호
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• pp.39-45
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• 2003

칩의 크기가 증가함에 따라 VHDL 모델의 설계검증은 점점 어려워지고, 많은 시간을 소모하는 과정이 되고 있다. 최근에 VHDL 모델을 검증하기 위하여 베이지안 예측과 정지법(stopping rule)을 이용한 방법들이 소개되고 있다. 이 논문에서는 VHDL 모델을 검증하기 위하여 정지법을 사용할 때 클럭 사이클을 줄일 수 있는 2가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 세미랜덤변수를 정의하고, 정지법이 동작 중에 세미랜덤변수의 영역에 존재하는 데이터를 생략하여 정지점stopping point)을 줄이고, 두 번째 방법은 정지법의 페이즈가 변화시에 베이지안 파라미터의 기존 값을 그대고 유지하여 클럭 사이클을 줄이는 방법이다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 12개의 VHDL 모델에 대하여 분기검출율에 관한 모의실험을 하였으며, 기존의 방법과 비교하여 분기검출율은 0.6% 줄었지만 25% 이상의 클럭 사이클을 줄일 수 있었다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(1)
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• pp.273-278
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• 1998

Belief network(or Bayesian network) based on Bayes' rule in probabilistic theory can be applied to the reasoning of diagnostic systems. This paper describes the basic theory of concept and feasibility of using the network for diagnosis of nuclear power plants. An example shows that the probabilities of root causes of a failure are calculated from the measured or believed evidences.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권1호
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• pp.81-91
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• 2005

최근 이동전화가 사람 사이의 커뮤니케이션에 있어서 필수적인 수단으로 자리 잡고 있다. 사용사가 논어간에 따라 이동전화망을 이용한 각종 부가 서비스들이 개발되고 고성능의 단말기들이 등장하고 있다. 또한 유비쿼터스 컴퓨팅 개념의 발전과 더불어 스마트폰에서 여러 가지 새롭고 편리한 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서의 개인화된 지능형 서비스를 위하여 베이지안 네트워크를 이용한 사용사 모델링과 규칙기반 서비스 선택기능을 갖춘 지능형 에이전트를 제안한다. 이 에이전트는 베이지안 네트워크를 사용하여 개인정보와 통신기록 자료로부터 사용사의 감정, 바쁨의 정도, 상대방과의 친밀도를 추론한 후 얻어진 정보를 사용하여 적절한 행동을 제시한다. 몇 가지 상황에 적용하여 제안한 지능형 에이전트의 유용성을 보인다