• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.15-23
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• 2004

When X and Y have independent two parameter exponential distributions, we develop a Bayesian testing procedures for the equality of two location parameters. Under the noninformative prior, we propose a Bayesian test procedures for the equality of two location parameters using fractional Bayes factor and intrinsic Bayes factor. Simulation study and some real data examples are provided.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1543-1550
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• 2013

In this paper, we study Bayesian estimation for the finite population proportion in binary data under selection bias. We use a Bayesian nonignorable selection model to accommodate the selection mechanism. We compare four possible estimators of the finite population proportions based on data analysis as well as Monte Carlo simulation. It turns out that nonignorable selection model might be useful for weekly biased samples.

• 전기의세계
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• 제22권2호
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• pp.51-56
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• 1973

The comparative study of maximum likelihood estimation with Bayesian approach was made by statistical & computational methods in center of a priori information of static systems and the effect of a priori information on the accuracy of the estimatiion was also analyzed. Through the numerical computations of some examples by digital computer, we concluded that maximum likelihood method is better than Bayesian estimation except for almost certain a priori informations. The study may therefore contribute in identification problems of dynamical systems connected with a priori informations.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.147-154
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• 1999

Using a noninformative prior and an inverted gamma prior, the Bayesian predictive density and the prediction intervals for a future observation or the p - th order statistic of n' future observations from the censord Pareto model have been obtained. In additions, numerical examples are given in order to illustrate the proposed predictive procedure.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1465-1476
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• 2008

In recent years wavelet methods have been focused on block shrinkage or thresholding approaches to accounting for the sparseness of the wavelet representation for an unknown function. The block shrinkage or thresholding methods have been developed in both of classical methods and Bayesian methods. In this paper, we propose a Bayesian approach to selecting wavelet basis functions at each resolution level without MCMC procedure. Simulation study and an application are shown.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권2호
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• pp.379-385
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• 2010

This paper considers Bayesian approach to modeling a flexible regression function under functional measurement error model. The regression function is modeled based on semiparametric regression with penalized splines. Model fitting and parameter estimation are carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. Their performances are compared with those of the estimators under functional measurement error model without semiparametric component.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권2호
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• pp.417-426
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• 2001

This paper addresses the nonparametric Bayesian estimation for the exponential populations under type II censoring. The Dirichlet process prior is used to provide nonparametric Bayesian estimates of parameters of exponential populations. In the past, there have been computational difficulties with nonparametric Bayesian problems. This paper solves these difficulties by a Gibbs sampler algorithm. This procedure is applied to a real example and is compared with a classical estimator.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9C호
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• pp.887-898
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• 2005

본 논문에서는 피로를 인식하기 위하여 베이지안 네트워크를 기반으로 한 확률 모델을 제안하고자 한다. 먼저 적외선 조명을 조사하여 눈거풀의 움직임, 시선 방향, 얼굴의 움직임 및 얼굴 표정 같은 얼굴특징정보를 측정하였다. 그러나 각각의 얼굴특징정보만으로 생체 피로를 결정하기에는 충분하지 않다. 그러므로, 본 논문에서는 생체 피로를 확률적 추론하기 위하여 가능한 많은 피로 원인에 대한 정보와 얼굴특징정보들로 베이지안 네트워크 모델을 구성하여 BN 피로지수를 산출하였다. 또한, BN 피로지수의 문턱치값은 MSBNX 시물레이션 결과 0.95로 산출되었다. 실험 결과 BN 피로지수와 TOVA 응답 시간을 비교한 결과 밀접한 상관관계가 있음을 확인하여 제안한 피로인식모델의 유효성을 입증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.9-18
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• 2016

모수불확실성을 반영하는 손실모형으로는 Heckman과 Meyers가 제안한 모형이 주로 인용되고 있다. 이 모형은 모수 자체가 어떤 확률분포를 따른다는 가정을 하고 있으며 IAA, Swiss Solvency Test, EU Solvency II 등에서 참고하고 있다. 반면 베이지안 기법을 이용한 연구는 모수에 대한 선험적 정보 즉, 사전분포를 이용하여 모수불확실성을 반영한다. 그러나 현실에서는 두 가지 방법을 동시에 고려해야 하는 상황이 빈번히 발생한다. 이에 본 연구는 Heckman-Meyers의 모형과 베이지안 접근법을 동시에 고려한 베이지안 H-M CRM모형을 제안하고 그 특성을 분석하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.83-87
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• 2011

나이브 베이시안은 기계학습에서 많이 사용되고 상대적으로 좋은 성능을 보인다. 하지만 전통적인 나이브 베이시안 학습의 환경은 두 가지의 가정을 기반으로 학습을 수행한다: (1) 각 속성들의 값은 서로 독립적이다. (2) 각 속성들의 중요도는 동일하다. 본 연구에서는 각 속성의 중요도가 동일하다는 가정에 대하여 새로운 방법을 제시한다. 즉 각 속성은 현실적으로 다른 중요도를 가지며 본 논문은 나이브 베이시안에서 각 속성의 중요도를 계산하는 새로운 방식을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 기존의 나이브 베이시안과 SBC 등의 다른 확장된 나이브 베이시안 방법들과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.