A Baysian approach is proposed is estimating the mission failure rates by criticalities. A mission failure which occurs according to a Poisson process with unknown rate is assumed to be classified as one of the criticality levels with an unknown probability. We employ the Gamma prior for the mission failure rate and the Dirichlet prior for the criticality probabilities. Posterior distributions of the mission rates by criticalities and predictive distributions of the time to failure are derived.
보안위협은 날로 정교해지고 증가하고 있다. 이에 대응하는 인력과 정보보호인프라는 여러가지 한계점이 있다. 사람이 모든 걸 분석하기에는 그 양이, 보안인프라를 맹목적으로 신뢰하기에는 그 정확도가 문제가 된다. 이에 베이시안 기법을 이용하여 단편적인 분석이 아닌 여러 보안인프라의 오탐율과 상관관계를 고려한 공격판단 시스템을 구현하여 각 보안현상에 대한 공격여부를 판단함으로써 방대한 양과 정확도를 높이는 공격판단 시스템을 제안한다.
There are several approaches for dealing with the structural change in regression model, but by introducing a concept of Spline, the structural change can be expressed more clearly. This makes it possible not only to know the location where the structural change happens and the total number, but also to derive posterior distribution from anterior-posterior distribution when the probability of the judgement anterior for entire combination was given to each model, by which, the model that has the highest posterior probability is the method which realizes the structural change. The purpose of this study is to find a peculiarity of the posterior probability on the occasion of anterior information acquired and of not acquired with Baysian approach.
Based on linear models, the inference about the true measurement x$_{f}$ and the optimal designs x (nx1) for the calibration experiments are considered via Baysian statistical decision analysis. The posterior distribution of x$_{f}$ given the observation y$_{f}$ (qxl) and the calibration experiment is obtained with normal priors for x$_{f}$ and for themodel parameters (.alpha., .betha.). This posterior distribution is not in the form of any known distributions, which leads to the use of a numerical integration or an approximation for the calculation of the overall expected loss. The general structure of the expected loss function is characterized in the form of a conjecture. A near-optimal design is obtained through the approximation nof the conditional covariance matrix of the joint distribution of (x$_{f}$ , y$_{f}$$^{T}$ )$^{T}$ . Numerical results for the univariate case are given to demonstrate the conjecture and to evaluate the approximation.n.
영상물에 대한 학습과 분류를 위해 단순 베이지안, N-Nearest 방법 등이 사용된다. 이 방법들은 단순하면서 높은 정확도를 갖는다. 본 논문에서는 2단계 투표를 통해 이들 방법들을 조합하여 사용하였다. 유해 영상물들을 대상으로 학습 및 분류를 실험하였다. 결과로 색상분포에 따른 영상 분류가 실시간 처리 및 유해 영상 인식에 효과적임을 보였다. 또한 2단계 투표 방식의 알고리즘으로 약 2000장 이상의 사진을 가지고 학습 및 분류를 시행했으며 결과 80%에 가까운 높은 정확도와 대상 사진에 영향 받지 않는 안정도를 보였다.
북극에 대한 관심이 높아지면서 쇄빙연구선의 필요성이 점점 커지고 있다. 특히 우리나라의 경우 2009년 진수된 7,500톤급의 아라온호가 유일한 쇄빙연구선인데, 현재 아라온호만으로는 북극과 남극의 관련 연구를 수행하는데 어려움이 있다. 이에 해양수산부에서는 제2쇄빙연구선의 건조를 추진 중에 있는데 제2쇄빙연구선 건조의 필요성과 규모의 적정성에 대한 논란이 있으므로 이러한 논란을 줄이고 보다 합리적인 의사결정을 위해서는 제2쇄빙연구선의 경제적 가치를 추정하는 것이 중요하다. 본 연구는 비시장재화의 가치측정방법론인 조건부 가치측정법을 활용하여 제2쇄빙연구선의 경제적 편익을 산정하였다. 특히 본 연구의 추정방법과 관련하여 통상적인 CVM은 가정되는 분포의 형태와 추정모형에 따라서 WTP 분석결과에 편차가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 베이지안 추정법(Bayesian approach)을 활용한다. 분석결과에 따르면 가구당 연간 평균 WTP는 1,999원으로 추정되었으며 이를 전국 가구 수로 확대한 제2쇄빙연구선 건조 사업에 대한 총편익은 연간 약 373.9억 원인 것으로 산정되었다.
HTML 페이지로 대표되는 웹 문서에서 이미지는 매우 큰 비중을 차지하고 있지만 이에 대한 분석 및 이해에 관한 연구는 활발하게 진행되지 못하고 있다. 여러 가지 웹 이미지들은 중요한 정보를 전달하기도 하지만 그렇지 않은 것들도 있다. 본 논문에서는 현재 서비스중인 인터넷 사이트의 웹 이미지들을 수집하여 기계학습(machine learning)에 기반한 분류(classification)론 통해 제거 가능한 이미지와 제거 불가능한 이미지의 두가지 클래스로 분석해 본다. 이를 위해 16개의 독특하고 풍부한 웹 이미지 특징들을 발굴하고 베이지안 기법과 결정 트리 기법을 사용하여 실험하였다. 그 결과 각각의 기법에서 87.09%, 82.72%의 F-measure 값을 얻었으며 특히, 특징 그룹의 비교 실험을 통해 본 연구에서 추가한 특징들이 매우 유용한 것임을 입증하였다.
구간검지시스템에서 수집되는 통행시간 정보는 과거 개별차량의 검지기 통과시각(도착시각)을 기준으로 수집되는 특성이 있다. 따라서 구간검지시스템에 의해 수집되는 통행시간 정보는 도착시각기준이 아닌 출발시각기준으로 산출되어야 하고 현재시점(On-Line)에서 통행시간 추정 및 예측이 되어야 한다. 그러나 기존의 구간검지시스템을 이용한통행시간 추정 및 예측 연구들은 도착시각기준으로 수집되는 개별차량 통행시간 자료를 이용함으로 출발시각기준 On-Line 통행시간 정보 관련 연구를 체계적으로 접근하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 On-Line 출발시각기준의 통행시간 정보의 개념을 정립하고 이에 따른 시사점을 도출하였다 그리고 베이지안 추론을 이용하여 고속도로를 대상으로 한 출발시각기준의 On-Line 링크통행시간 추정 알고리즘을 개발하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 알고리즘은 On-Line 통행시간 정보 질의 정확성과 신속성 측면에서 개선된 통행시간 대표값(평균값)을 추정하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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