• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권5호
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• pp.905-912
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• 2012

본 논문에서는 엑셀매크로로 베이즈 정리 교육도구를 개발하여 사용의 예를 소개한다. 주어진 어느 한 사건이 발생했을 때 그 사건이 특정조건하에서 발생되었는지 여부에 관심이 있다. 이런 경우의 확률계산에 사용할 수 있는 것이 베이즈 정리이다. 베이즈 정리는 새롭게 얻어진 부가적인 정보를 기초로 통계적 의사결정을 하는데 매우 유용한 정리이다. 베이즈 정리를 중간과정과 설명을 통해 학습자 스스로 효율적으로 학습할 수 있도록 개발한 교육도구를 소개한다. 조건부확률, 곱셈법칙, 전확률 공식, 사전확률, 사후확률 등에 대한 설명과 활용 예를 단계적 학습을 통해 이해할 수 있도록 하였다. 결과가 나오기까지의 과정을 단계적인 개념설명과 그림으로 표현하여 단계적, 시각적인 학습이 되도록 하였다. 한 화면상에서 계산과정과 결과를 나타내도록 하기 위하여 분할 2개와 3개에 대하여 엑셀 자체에서 제공되는 분석기능과 비주얼베이직으로 작성된 프로그램을 연결하여 명령단추를 누르면 매크로가 실행되게 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1065-1074
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• 2011

1990년대 중반 이후 금융 분야에서 가장 많은 관심을 받는 연구 주제 중의 하나는 대표적인 위험측정 방법인 VaR (Value at risk)이다. VaR는 주어진 신뢰수준에서 정상적인 시장조건을 가정할 때 선택한 목표기간 동안 발생할 수 있는 포트폴리오의 최대손실액으로 정의된다. 본 논문에서는 국내 주가지수 자료를 이용한 포트폴리오에 다변량 정규분포를 이용하는 VaR 예측 방법인 단순이동평균법과 지수가중이동평균법을 고려하여 VaR를 예측한 결과와 t 분포 및 조건부 코퓰라 (Copula) 함수를 이용하여 VaR를 예측한 결과를 비교 평가하였다. 자료 분석 결과에 의하면 포트폴리오 구성 종목 간에 종속성구조와 비정규성이 존재하는 경우에 t 분포와 조건부 코퓰라 방식을 이용하여 VaR 추정의 정확도를 높일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 대한화학회지
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• 제47권2호
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• pp.165-174
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• 2003

이 연구의 목적은 중학생의 인지수준과 확률적 사고수준을 측정하여 그 관계를 분석하고 Thinking Science (TS) 프로그램의 확률 활동을 적용하여 그 효과를 분석하는 것이다. 중학교 1학년 219명을 실험집단과 통제집단으로 나누어, 실험집단에는 TS 프로그램의 확률 활동을, 통제집단에는 전통적인 과학 수업을 적용하였다. 결과에 의하면, 중학생의 인지수준은 대부분 구체적 조작기에 해당하였고, 많은 학생들의 확률적 사고수준은 확률 문제 해결에 양적 전략을 사용하면서 주관적 전략도 함께 사용하는 과도기적인 수준이었다. 또한, 인지수준이 높을수록 확률적 사고 수준도 높았으며, 확률의 구성요소 중에서 표본 공간과 한 사건에 대한 확률이 확률 비교와 조건부 확률보다 먼저 발달하였다. TS 프로그램의 확률 활동은 학생들이 확률 문제 해결에 양적 전략을 사용하도록 하는 데에 효과적이었다. 특히 사전에 확률 문제 해결에 주관적 전략과 양적 전략을 혼용하던 중기 구체적 조작기인 학생들이 사후에 양적 전략을 사용하도록 하고, 한 사건에 대한 확률을 인식하도록 하는 데에 효과가 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권9호
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• pp.627-635
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• 2019

우리나라에서도 최근 들어 과거 눈이 내리지 않던 지역에 폭설이 내리거나 대설에 의한 인명피해가 발생하는 등의 설해가 발생하였다. 이에 자연재해저감 종합계획에 대설에 의한 설해 대비를 포함하는 등의 정책적인 변화가 생겼으나, 우리나라는 그동안 대설 피해가 많지 않았었기 때문에 대설이나 적설 자료의 특성에 대한 연구를 다양한 각도에서 수행한 적이 거의 없다. 우리나라의 적설자료는 강우자료와 특성이 다른 경우가 많다. 예를 들어, 우리나라 남해안 일부 지역은 연중 눈이 한 번도 내리지 않는 경우가 다수 있어, 연최대치계열 자료 중에 값이 없는 경우가 빈번히 존재하는 등 중도절단 자료(censored data)와 비슷한 특성을 가진다. 실제로 부산 지점은 적설관측시 시작된 이후 연최대치계열 자료의 값이 없는 경우가 전체 시계열의 36% 이상이었다. 그럼에도 불구하고 적설자료의 빈도해석은 기존 강우자료의 빈도해석 절차에 준해 시행되는 경우가 대부분이었다. 연최대치계열 자료가 존재하지 않는 경우, 기존의 빈도해석 방법을 적용하기 위해 자료가 존재하지 않는 기간에 대해 0으로 가정하여 빈도해석을 수행하거나 해당기간을 제외하고 빈도해석을 수행할 수 있다. 그러나 두 가지 경우 모두 구해진 확률분포의 적합도가 매우 낮은 경우가 존재했다. 그러므로 본 연구에서는 우리나라 적설자료의 특성을 고려하기 위해 조건부결합확률분포를 이용하여 확률밀도함수를 선정하는 방법을 제안하였다. 그 결과 기본 방법에 비해 적합도가 더 높은 확률밀도함수를 구할 수 있었으며, 100년 빈도 이상의 고빈도에서 기존 방법에 비해 대체로 적설심이 작아지는 경향을 보였으며, 최대 15%의 차이를 보였다. 눈의 단위중량에 따라 지역별로 하중은 달라질 수 있으며 그 영향의 크기가 달라질 수 있으나, 본 연구의 결과는 건축물의 설계기준에도 영향을 미칠 수 있고, 재해저감을 위한 대책 수립에도 큰 기여를 할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권6호
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• pp.497-510
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• 2011

우리나라에서는 하천의 제방고를 계산된 계획홍수위에 확정론적인 여유고를 더하여 산정한다. 이에 반해 미국에서는 여유고와 불확실성을 고려한 확률론적인 방법을 조건에 따라 적용하여 경제적인 설계가 될 수 있도록 제방고를 결정한다. 미국에서 제방고 산정에 사용되는 구체적인 확률 개념은 조건부 비 초과 확률로서, 이는 특정한 빈도의 홍수가 발생할 때 목표 수위를 초과하지 않을 확률이다. 본 연구에서는 우리나라의 현행 제방고 산정 기준과 미국 기준을 비교하기 위해 5개 하천의 25개 지점에 대하여 제방고를 산정 후, 비교 검토하였다. 그결과, 계획홍수량의 규모가 증가할수록 우리 나라 기준에 의한 제방고가 미국의 기준에 의한 제방고보다 커지는 것으로 나타났다. 이는 계획홍수량이 증가함에 따라 상대적으로 여유고가 큰 폭으로 커지는 우리나라의 기준에 기인한 것이다. 반면에, 낮은 여유고가 고려되는 소규모 하천의 경우, 우리나라 기준에 의해 결정된 제방고가 미국 기준에 의한 제방고보다 다소 낮은 것으로 평가되었다. 즉, 우리나라의 제방고 산정 기준은 유량에 따라서 미국의 기준에 비해 다소 과소 또는 과대 설계가 될 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 특히, 소규모 하천의 경우는 여유고를 증가시키도록 설계 기준을 개정할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권4호
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• pp.439-449
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• 2020

메타 분석은 여러 연구 결과들을 종합시켜주는 분석 방법 중 하나이다. 이 때 수집되는 연구 문헌들은 소규모 연구인 경우 통계적으로 유의한 결과를 보이는 연구가 출간될 확률이 높기 때문에, 선택 편향의 특수한 경우인 출판 편향이 종종 발생한다. 선택 편향을 보정하는 방법에는 조건부 가능도와 가중 추정 방정식이 있는데 이 방법들은 실제 얻기 힘든 정확한 선택 확률 모형을 필요로한다. 반면 쌍별 유사가능도 접근법은 선택 확률 모형을 정확히 알 수 없는 경우에도 선택 편향을 보정할 수 있는 방법으로 제안되었다. 본 논문은 메타분석에서 쌍별 유사가능도 접근법의 성능과 문제점을 수치적으로 연구한다.

• 산업공학
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• 제24권2호
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• pp.119-127
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• 2011

Most companies have been increasing temporary work projects to maximize the usage of their resources. They also have been developing the effective techniques for analyzing and managing the state of the projects. In order to monitor the state of a project in real-time and predict the project's future state more accurately, this paper suggests the Bayesian Network (BN) as a tool for discovering the causes of project risk and presenting the failure probability of the project. The proposed BN modeling method with consideration of the Earned Value Management (EVM) method shows how to induce the predictive and conditional probability of the risk occurrence in the future. The advantages of the suggested model are (1) that the cause of a project risk can be easily figured out via the BN, (2) that the future value of the project can be sufficiently increased by updating relevant components of the project, and (3) that more credible prediction can be made in the similar and future situation by using the data obtained in current analysis. A numerical example is also given.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2143-2147
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• 2005

Human-Robot interaction (HRI) has recently become one of the most important issues in the field of robotics. Understanding and predicting the intentions of human users is a major difficulty for robotic programs. In this paper we suggest an interaction method allows the robot to execute the human user's desires in an intelligent room-based domain, even when the user does not give a specific command for the action. To achieve this, we constructed a full system architecture of an intelligent room so that the following were present and sequentially interconnected: decision-making based on the Bayesian belief network, responding to human commands, and generating queries to remove ambiguities. The robot obtained all the necessary information from analyzing the user's condition and the environmental state of the room. This information is then used to evaluate the probabilities of the results coming from the output nodes of the Bayesian belief network, which is composed of the nodes that includes several states, and the causal relationships between them. Our study shows that the suggested system and proposed method would improve a robot's ability to understand human commands, intuit human desires, and predict human intentions resulting in a comfortable intelligent room for the human user.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2009년도 학술논문요약집
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• pp.186-186
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• 2009

The characterization strategy of fracture networks are classified into a deterministic or statistical characterization according to the type of required information. A deterministic characterization is most efficient for a sparsely fractured system, while the statistics are sufficient for densely fractured rock. In this study, the ensemble mean and variability of the effective connectivity is systematically analyzed with various density values for different network structures of a power law size distribution. The results of high resolution Monte Carlo analyses show that statistical characteristics can be a necessary information to determine the transport properties of a fracture system when fracture density is greater than a percolation threshold. When the percolation probability (II) approaches unity with increasing fracture density, the effective connectivity of the network can be safely estimated using statistics only (sufficient condition). It is inferred from conditional simulations that deterministic information for main pathways can reduce the uncertainty in estimation of system properties when the network becomes denser. Overall results imply that most pathways need to be identified when II < 0.5 statistics are sufficient when II $\rightarrow$ 1 and statistics are necessary and the identification of main pathways can significantly reduce the uncertainty in estimation of transport properties when 0.5$\ll$1. It is suggested that the proper estimation of the percolation probability of a fracture network is a prerequisite for an appropriate conceptualization and further characterization.