• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권1호
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• pp.41-50
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• 2001

독립이면서 지수분포를 따르는 K개 모집단의 평균차이에 대한 가설 검정방법으로 Beregr와 Perrichi (1996, 1998)가 제안한 내재적 베이즈 요인을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포를 사용한다. 모의실험을 통하여 제안한 검정방법의 유용성을 알아본다.

• 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.

• 한국경영과학회지
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• 제39권2호
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• pp.49-66
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• 2014

This paper studies optimal consumption and investment behaviors of an individual when risky asset returns and her income are affected by the business cycle. The investor considers the incomplete information risk of unobservable macroeconomic conditions and updates her belief of expected risky asset returns through Bayesian learning. We find that the optimal investment strategy, certainty equivalent wealth, and portfolio hedging demand significantly depend on the belief about the macroeconomic conditions.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.22-24
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• 2003

작은 데이터에서 베이지안망 분류기(Bayesian network classifier, BNC)를 학습할 때, 과대적합(overfitting)으로 인한 일반화 성능의 저하가 초래된다 이런 경우, 베이지안 모델 평균화(Bayesian model averaging, BMA)는 모델 자체에 대한 불확실성을 분석 과정에서 고려함으로써, 성능 저하를 피할 수 있는 수단을 제공한다. 본 논문에서는 BNC의 BMA의 작은 데이터에 대한 성능을 평가 및 분석한다. 특히, 노드의 순서에 대한 평균화의 효과가 연구된다. 인공데이터에 대한 실험 결과, 노드의 순서가 BNC의 BMA의 분류 성능에 미치는 영향은 지대하며, 이는 데이터의 크기가 극히 작은 경우의 성능 저하에 직접적인 원인이 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.46-48
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• 2003

본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.184-186
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• 2003

기존의 사용자 기반 협력적 필터링이 가지는 단점으로 지적되었던 희박성과 확장성의 문제를 아이템 기반 협력적 필터링 기법을 통하여 개선하려는 연구가 진행되어 왔다. 실제로 많은 성과가 있었지만. 여전히 명시적 데이터를 기반으로 하기 때문에 희박성이 존재하며, 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 아이템 기반 협력적 필터링의 문제점을 보완하기 위하여 사용자와 아이템의 혼합 협력적 필터링에서 Naive Bayesian 알고리즘을 이용한 추천 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 각 사용자와 아이템에 대한 유사도 검색 테이블을 생성한 후, Naive Bayesian 알고리즘으로 아이템을 예측 및 추천함으로써, 성능을 개선하였다. 성능 평가를 위해 기존의 아이템 기반 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.232-239
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• 2005

Collaborative-filtering-enabled Web sites that recommend books, CDs, movies, and so on, have become very popular on the Internet. Such sites recommend items to a user on the basis of the opinions of other users with similar tastes. This paper discuss an approach to collaborative filtering based on the Simple Bayesian and apply this model to two variants of the collaborative filtering. One is user-based collaborative filtering, which makes predictions based on the users' similarities. The other is item-based collaborative filtering which makes predictions based on the items' similarities. To evaluate the proposed algorithms, this paper used a database of movie recommendations. Empirical results show that the proposed Bayesian approaches outperform typical correlation-based collaborative filtering algorithms.

• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.467-467
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• 2012

As the features of recent flood are spatially concentrated, loss of life and property increase by the impact of climate change. In addition to this the public interest in water control information is increased and socially reasonable justification of water control policy is needed. It is necessary to estimate the flood risk in order to let people know the status of flood control and establish flood control policy. For accurate flood risk analysis, we should consider inter-relation between causal factors of flood damage. Hence, flood risk analysis should be applied to interdependence of the factors selected. The Bayesian networks are ideally suited to assist decision-making in situations where there is uncertainty in the data and where the variables are highly interlinked. In this research, to provide more proper water control information the flood risk analysis is performed using the Bayesian networks to handle uncertainty and dependency among 13 specific proxy variables.