• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.933-945
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• 2014

역학 분야에서 질병 자료들은 종종 시간과 공간에 따라 축적되고, 경우에 따라서는 이들 자료의 시간과 공간 상관성이 복잡한 경우가 존재한다. 이런 공간과 시간의 복잡한 상관구조 때문에, 질병 자료를 분석하기 위하여 최근에 베이지안 공간시간 분석 방법에 관한 연구가 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이런 공간시간 상관성이 있는 질병 자료를 분석하기 위한 공간시간 모델링에 관한 기본적인 개념을 소개하고, 베이지안 공간시간 모형들에 관해 소개하였다. 그리고, 국내 A형 간염 발생자 자료를 논문에서 소개된 통계 모형을 이용하여 분석하여, 공간시간 모형의 중요성을 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권1호
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• pp.51-59
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• 2001

독립이면서 로그정규분포를 따르는 두 모집단의 평균 차이에 대한 검정으로 O'Hagan (1995)이 제안한 부분 베이즈요인을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포를 사용한다. 제안한 검정 방법의 유용성을 알아보기 위하여 실제 자료의 분석과 모의실험을 이용하여 고전적인 검정방법과 그 결과를 비교한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권1호
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• pp.155-166
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• 2002

Neural networks have been studied as a popular tool for classification and they are very flexible. Also, they are used for many applications of pattern classification and pattern recognition. This paper focuses on Bayesian approach to feed-forward neural networks with single hidden layer of units with logistic activation. In this model, we are interested in deciding the number of nodes of neural network model with p input units, one hidden layer with m hidden nodes and one output unit in Bayesian setup for fixed m. Here, we use the latent variable into the prior of the coefficient regression, and we introduce the 'sequential step' which is based on the idea of the data augmentation by Tanner and Wong(1787). The MCMC method(Gibbs sampler and Metropolish algorithm) can be used to overcome the complicated Bayesian computation. Finally, a proposed method is applied to a simulated data.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권2호
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• pp.115-127
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• 2017

This paper proposes a Bayesian test for the equivalence of survival functions in multiple groups. Proposed Bayesian test use the model of Cox's regression with time-varying coefficients. B-spline expansions are used for the time-varying coefficients, and the proposed test use only the partial likelihood, which provides easier computations. Various simulations of the proposed test and typical tests such as log-rank and Fleming and Harrington tests were conducted. This result shows that the proposed test is consistent as data size increase. Specifically, the power of the proposed test is high despite the existence of crossing hazards. The proposed test is based on a Bayesian approach, which is more flexible when used in multiple tests. The proposed test can therefore perform various tests simultaneously. Real data analysis of Larynx Cancer Data was conducted to assess applicability.

• 대한안전경영과학회지
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• 제9권5호
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• pp.1-5
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• 2007

We construct the procedure to predict safety accidents following Bayesian approach. We make a model that can utilize the data to predict other levels of accidents. An event tree model which is a frequently used graphical tool in describing accident initiation and escalation to more severe accident is transformed into an influence diagram model. Prior distributions for accident occurrence rate and probabilities to escalating to more severe accidents are assumed and likelihood of number of accidents in a given period of time is assessed. And then posterior distributions are obtained based on observed data. We also points out the advantages of the bayesian approach that estimates the whole distribution of accident rate over the classical point estimation.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.852-861
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• 2000

Software reliability growth models are used in testing stages of software development to model the error content and time intervals betwewn software failures. In this paper, using priors for the number of fault with the negative binomial distribution nd the error rate with gamma distribution, Bayesian inference and model selection method for Jelinski-Moranda and Goel-Okumoto and Schick-Wolverton models in software reliability. For model selection, we explored the sum of the relative error, Braun statistic and median variation. In Bayesian computation process, we could avoid the multiple integration by the use of Gibbs sampling, which is a kind of Markov Chain Monte Carolo method to compute the posterior distribution. Using simulated data, Bayesian inference and model selection is studied.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1750-1758
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• 2015

본 논문은 일회성 시스템인 유도무기의 신뢰성을 평가하기 위해 베이지안 방법론을 활용하는 내용이며, 유도무기 서브시스템 및 부품의 평가결과를 그 다음 단계의 사전분포로 활용하였다. 각 서브시스템 및 부품의 시험평가 결과를 활용하여 전체 유도무기체계의 신뢰성을 분석하는 베이지안 방법론을 제시하였고, 이를 활용하면 유도무기쳬계의 신뢰성을 확보하기 위한 샘플수를 적절히 선정할 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권3호
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• pp.801-812
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• 1999

Change-point hazard rate models arise for example in applying "burn-in" techniques to screen defective items and in studing times until undesirable side effects occur in clinical trials. Sometimes in screening defectives it might be sensible to model two stages of burn-in. In a clinical trial there might be an initial hazard rate for a side effect which after a period of time changes to an intermediate hazard rate before settling into a long term hazard rate. In this paper we consider the multiple change points hazard rate model. The classical approach's asymptotics can be poor for the small to all moderate sample sizes often encountered in practice. We propose a Bayesian approach avoiding asymptotics to provide more reliable inference conditional only upon the data actually observed. The Bayesian models can be fitted using simulation methods. Model comparison is made using recently developed Bayesian model selection criteria. The above methodology is applied to a generated data and to a generated data and the Lawless(1982) failure times of electrical insulation.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.452-452
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• 2015

수문학 분야에서 하천유량은 중요한 요소이므로 신뢰성을 바탕으로 지속적이고 정확한 관측이 필요하다. 일반적으로 수위나 강우량의 경우 지속적이고, 자동적인 측정으로 비교적 정확한 관측이 가능하다. 하지만, 기술적인 한계와 경제적인 면에서 연속적인 유량측정이 어렵기 때문에 수위-유량 관계곡선을 이용하여 유량을 산정하고 있다. 수위-유량 관계를 통해 유량을 산정할 경우 계산방법과 분석과정에서 오차가 발생되고 산정된 유량의 오차로 이어지게 된다. 따라서, 신뢰성있는 유량 산정을 위해서는 수위-유량 관계곡선의 불확실성을 감소시키는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Bayesian 회귀분석 및 Bootstrap 방법을 이용하여 수위-유량 관계 곡선식의 매개변수를 추정하였다. 또한 앞의 2가지 방법의 적용성을 평가하기 위해서 기존 방법인 최소자승법에 의한 매개변수 추정치 결과의 신뢰구간을 비교분석 하였다. 본 연구를 통해 다양한 통계학적 방법을 이용한 결과로부터 수위-유량 관계곡선의 불확실성을 감소시키는데 효과적인 방법을 찾고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.453-453
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• 2017

본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.