• 기술경영경제학회:학술대회논문집
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• 기술경영경제학회 2006년도 제28회 동계학술발표회 논문집
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• pp.264-297
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• 2006

In this paper, we attempt to analyze consumer preference for the alternative-fuel vehicles based on data from a stated preference using the conjoint analysis. Five possible fuel types (gasoline, diesel, CNG, LPG, Hybrid (electricity+gasoline)) are covered in conjoint cards. To estimate and analyze consumer preference, discrete choice model is used. Specifically, Bayesian mixed logit model is used. Based on estimating results, we discuss the business strategy and policy for the alternative fuel vehicle.

• 기술혁신연구
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• 제12권1호
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• pp.189-218
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• 2004

In this paper, we estimate consumers' preferences for the key attributes of the future mobile telecommunication terminal using conjoint analysis. For statistical model, we estimate the mixed legit model which can reflect the heterogeneity of consumers' preferences, using the Bayesian approach with Gibbs sampling. The results show that there are large variations in consumers' preferences for the attributes of the future mobile telecommunication terminal, which justifies our using of mixed logit model. Also, the results show that most consumers prefer the medium size display and keyboard as input equipment. Additionally, far from general prediction, the results show that many consumers are indifferent to whether the future mobile telecommunication terminal is able to provide high quality internet service or not, and to operate many application programs and programs originally designed for PC. From those results, we can obtain some important implications for the R＆D strategies. Additionally, the results on the heterogeneity of consumers' preferences reveal that it is possible that the complete device convergence may not happen.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5631-5652
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• 2019

The existing defense strategy selection methods based on game theory basically select the optimal defense strategy in the form of mixed strategy. However, it is hard for network managers to understand and implement the defense strategy in this way. To address this problem, we constructed the incomplete information stochastic game model for the dynamic analysis to predict multi-stage attack-defense process by combining Bayesian game theory and the Markov decision-making method. In addition, the payoffs are quantified from the impact value of attack-defense actions. Based on previous statements, we designed an optimal defense strategy selection method. The optimal defense strategy is selected, which regards defense effectiveness as the criterion. The proposed method is feasibly verified via a representative experiment. Compared to the classical strategy selection methods based on the game theory, the proposed method can select the optimal strategy of the multi-stage attack-defense process in the form of pure strategy, which has been proved more operable than the compared ones.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.377-390
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• 2017

설문조사를 실시할 때 응답자가 설문조사의 일부 문항에 대하여 응답하지 않는 경우 항목무응답이 발생한다. 무응답이 발생한 자료를 제외하고 완전하게 응답된 자료 만에 근거한 분석은 분석 결과에 편의가 발생할 수 있으므로, 이를 채워 넣어 완전한 형태의 자료로 분석하기 위해서 무응답 대체가 흔히 사용되고 있으며 여러 가지 무응답 대체 기법들을 비교하는 연구들도 많이 존재한다. 패널조사 연구는 연구 대상 패널에 대하여 정해진 시간에 따라 반복적으로 동일한 설문 문항에 대하여 응답을 조사하여 시간에 따른 변화를 살펴보는 조사 방법을 나타낸다. 패널조사 자료의 항목 무응답을 대체할 때 이전 시점의 응답 자료가 존재한다면 이를 포함하여 대체를 실시하는 것이 바람직한 것으로 여겨져 왔으나 이에 관한 직접적인 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 패널자료에서 이전 시점의 정보를 고려하지 않고 대체를 실시하는 방법과 이전 시점의 정보를 활용하여 대체하는 방법들 중에서 어느 대체 방법이 보다 적절한 대체를 제공하는지 살펴보았다. 특히 이전 시점의 응답 정보를 이용하는 방법인 비대체, 선형혼합모형을 이용한 대체와 선형혼합모형에 근거한 베이지안 대체 방법을 고려하였고, 이를 이전 시점의 정보를 고려하지 않는 대체 방법들 중 흔히 사용되는 평균대체, 핫덱대체 방법과 비교하였다. 모의실험 결과 선형혼합모형에 근거한 베이지 안 대체 방법이 다른 대체 방법에 비해 무응답 비율이 높아지더라도 편의도 작으며 평균에 관한 95% 신뢰구간의 포함률도 높게 나타나서 가장 좋은 대체 방법으로 확인되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제16권5호
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• pp.29-39
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• 2012

상관관계가 높은 복합열화의 완벽한 개별예측모델의 개발은 매우 어려운 문제로, 본 논문에서는 현수교 시스템의 미래열화와 유지 예산을 예측하기 위하여, 10년간의 유지 데이터가 주어진 매개변수(파손지표와 사용성)의 사후 확률 밀도함수를 찾기 위해 베이지언 추론을 적용하였다. 마르코프 연쇄 몬테카를로법을 이용하여 매개변수의 사후 분포를 조사하였다. 감소한 사용성의 모의위험예측은 사전분포와 연간유지 업무에서 업데이트한 데이터의 가능성에 따라 작성한 사후 분포이다. 기존의 선형 예측 모델과 비교하면, 제안된 2차 모델은 교량부품의 사용성, 위험요소, 그리고 유지 예산의 측정 데이터에 대하여 매우 개선된 수렴성과 근접성을 제공한다. 따라서 제안된 2차 추계학적 회귀 모델을 기반으로 복잡한 사회간접설비의 미래 성능과 유지관리예산을 예측하고 제어할 수 있는 기회를 제공할 것으로 기대한다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제59권2호
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• pp.3.1-3.7
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• 2017

Background: The modelling of lactation curve provides guidelines in formulating farm managerial practices in dairy cows. The aim of the present study was to determine the suitable non-linear model which most accurately fitted to lactation curves of five lactations in 134 Gir crossbred cows reared in Research-CumDevelopment Project (RCDP) on Cattle farm, MPKV (Maharashtra). Four models viz. gamma-type function, quadratic model, mixed log function and Wilmink model were fitted to each lactation separately and then compared on the basis of goodness of fit measures viz. adjusted $R^2$, root mean square error (RMSE), Akaike's Informaion Criteria (AIC) and Bayesian Information Criteria (BIC). Results: In general, highest milk yield was observed in fourth lactation whereas it was lowest in first lactation. Among the models investigated, mixed log function and gamma-type function provided best fit of the lactation curve of first and remaining lactations, respectively. Quadratic model gave least fit to lactation curve in almost all lactations. Peak yield was observed as highest and lowest in fourth and first lactation, respectively. Further, first lactation showed highest persistency but relatively higher time to achieve peak yield than other lactations. Conclusion: Lactation curve modelling using gamma-type function may be helpful to setting the management strategies at farm level, however, modelling must be optimized regularly before implementing them to enhance productivity in Gir crossbred cows.

• 공학논문집
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• 제3권1호
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• pp.65-73
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• 1998

영상복원법 중에는 복원하고자 하는 원 영상의 화소밝기분포가 부분적으로 평탄하다는 가정을 한 부가적인 Gibbs 사전정보를 포함하는 방법이 있다. 이 경우 Gibbs 사전정보를 표현하기 위해 원 영상의 화소밝기를 나타내는 실변수 뿐 아니라 경계를 정의하는 이진변수를 포함하는 에너지 함수를 정의하게 된다. 그러나, 이러한 실변수와 이진변수의 복합형태가 존재할 경우 이들을 동시에 추정하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 deterministic annealing 방법의 응용을 고찰하기로 한다. Deterministic annealing 방법은 다른 방법과 달리 실수 값을 취하는 변수 및 이진변수가 복합형태로 존재하는 문제를 다루는데 있어서 매우 원리적이고 효율적인 방법을 제공한다. 이 방법에서는 복합형태를 취하는 원 함수에 근접하도록 하는 일련의 함수들을 정의하게 되는데, 이때 새로운 일련의 함수들은 실변수만을 취하도록 변환된다. 일련의 함수 중 개개의 함수는 조종파라미터(냉각시 온도에 해당)에 의해 지정된다. 고온에서의 에너지 함수는 저온에서의 에너지와 유사하나 좀더 완만한 형태를 취하게 된다. 따라서, 온도를 서서히 낮추면서 고온에서의 에너지 함수를 저온에서의 에너지 함수로 변환시켜 감으로써 에너지 함수를 최소화하는 작업이 용이해 진다. 이것이 연속방법의 핵심이다. 본 논문에서는 이러한 연속방법을 Bayesian 영상복원 모델에 적용하여 그 성능을 실험을 통해 검증한다.

• ETRI Journal
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• 제38권3호
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• pp.510-517
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• 2016

Recent developments in the field of separation of mixed signals into music/voice components have attracted the attention of many researchers. Recently, iterative kernel back-fitting, also known as kernel additive modeling, was proposed to achieve good results for music/voice separation. To obtain minimum mean square error (MMSE) estimates of short-time Fourier transforms of sources, generalized spatial Wiener filtering (GW) is typically used. In this paper, we propose an advanced music/voice separation method that utilizes a generalized weighted ${\beta}$-order MMSE estimation (WbE) based on iterative kernel back-fitting (KBF). In the proposed method, WbE is used for the step of mixed music signal separation, while KBF permits kernel spectrogram model fitting at each iteration. Experimental results show that the proposed method achieves better separation performance than GW and existing Bayesian estimators.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제13권3호
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• pp.413-422
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• 2000

In the class of models which include random effects, the variance component estimates are important to obtain accurate predictors and estimators. Variance component estimation is straightforward for balanced data but not for unbalanced data. Since orthogonality among factors is absent in unbalanced data, various methods for variance component estimation are available. REML estimation is the most widely used method in animal breeding because of its attractive statistical properties. Recently, Bayesian approach became feasible through Markov Chain Monte Carlo methods with increasingly powerful computers. Furthermore, advances in variance component estimation with complicated models such as generalized linear mixed models enabled animal breeders to analyze non-normal data.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권1호
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• pp.81-96
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• 2017

Cumulative logit random effects models are typically used to analyze longitudinal ordinal data. The random effects covariance matrix is used in the models to demonstrate both subject-specific and time variations. The covariance matrix may also be homogeneous; however, the structure of the covariance matrix is assumed to be homoscedastic and restricted because the matrix is high-dimensional and should be positive definite. To satisfy these restrictions two Cholesky decomposition methods were proposed in linear (mixed) models for the random effects precision matrix and the random effects covariance matrix, respectively: modified Cholesky and moving average Cholesky decompositions. In this paper, we use these two methods to model the random effects precision matrix and the random effects covariance matrix in cumulative logit random effects models for longitudinal ordinal data. The methods are illustrated by a lung cancer data set.