• 융합보안논문지
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• 제12권6호
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• pp.85-92
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• 2012

소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.483-490
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• 2015

소프트웨어의 디버깅과정에서 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 무한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 즉,Musa-Okumo 모형과 파우어 로우(Power-law) 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.409-414
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• 2013

Naive Bayesian classifiers 네이브 베이지안 분류기는 샘플 데이터로부터 쉽게 구현될 수 있는 강력하고도 많이 사용되는 형식의 분류기다. 그러나 강한 조건부 독립성으로 인하여 효율이 저하되는 분류 결과를 초래한다. 일반적으로 네이브 베이지안 분류기는 연속성을 가진 특징 데이터의 우도를 처리하기 위해 가우시안 분산을 사용한다. 속성들의 확률밀도는 항상 가우시안 분산에 적합한 것만은 아니다. 또 다른 형식의 분류기는 지도학습을 통해 퍼지 규칙과 퍼지집합을 학습할 수 있는 퍼지신경망이다. 퍼지신경망과 네이브 베이지안 분류기간에는 구조적 유사성을 가지고 있기 때문에 퍼지신경망으로 학습된 분산 그래프를 네이브 베이지안 분류기에 적용하고자 하는 방안이 본 연구의 목적이다. 따라서 네이브 베이지안 분류기에 가우시안 분산 그래프를 사용한 결과와 퍼지 분산 그래프를 사용한 결과를 비교하였다. 이를 위해 leukemia와 colon의 DNA 마이크로어레이 데이터를 적용하여 분류하였다. 네이브 베이지안 분류기에 퍼지 분산 그래프를 사용한 결과 가우시안 분산 그래프를 사용한 결과보다 더 신뢰성이 있음을 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제6권2호
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• pp.341-353
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• 1993

여러 개의 종으로 구성된 모집단에서 일정 크기의 표본을 추출하였을 경우, 다음차례에 뽑힐 종이 새로운 종이 될 조건부확률의 추정량으로서 가장 널리 사용되어 온 것은 Good(1953)이 경험적 베이지안 접근법을 사용하여 제안한 비모수추정량이다. Clayton과 Frees(1987)는 Good의 추정량에 대한 대안으로서 비모수최우추정량을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 모집단이 비교적 불균일할 경우 자신들이 제안한 추정량이 Good의 추정량보다 평균제곱오차가 작음을 보여 주었고, Lee(1989)는 모집단이 균등분포에 비교적 가깝지 않은 절단기하분포를 따를 때 이를 점근적으로 규명하였다. 그러나 비모수최우추정량은 상당한 편의를 지니고 있는데, 본 연구에서는 이 편의의 일부를 보정한 새로운 추정량이 대부분의 모집단분포 형태에 있어 비모수최우추정량보다 평균제곱오차가 작으며, 모집단이 균일분포에 아주 가까운 경우를 제외하고는 Good의 추정량보다도 평균제곱오차가 작음을 점근적으로 규명하고, 이를 소표본 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• 대한골대사학회지
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• 제25권4호
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• pp.251-266
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• 2018

Background: The causal networks among genes that are commonly expressed in osteoblasts and during bone metastasis (BM) of breast cancer (BC) are not well understood. Here, we developed a machine learning method to obtain a plausible causal network of genes that are commonly expressed during BM and in osteoblasts in BC. Methods: We selected BC genes that are commonly expressed during BM and in osteoblasts from the Gene Expression Omnibus database. Bayesian Network Inference with Java Objects (Banjo) was used to obtain the Bayesian network. Genes registered as BC related genes were included as candidate genes in the implementation of Banjo. Next, we obtained the Bayesian structure and assessed the prediction rate for BM, conditional independence among nodes, and causality among nodes. Furthermore, we reported the maximum relative risks (RRs) of combined gene expression of the genes in the model. Results: We mechanistically identified 33 significantly related and plausibly involved genes in the development of BC BM. Further model evaluations showed that 16 genes were enough for a model to be statistically significant in terms of maximum likelihood of the causal Bayesian networks (CBNs) and for correct prediction of BM of BC. Maximum RRs of combined gene expression patterns showed that the expression levels of UBIAD1, HEBP1, BTNL8, TSPO, PSAT1, and ZFP36L2 significantly affected development of BM from BC. Conclusions: The CBN structure can be used as a reasonable inference network for accurately predicting BM in BC.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제48권4호
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• pp.344-351
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• 2015

본 연구는 초경시기의 결정요인을 규명하기 위하여 대구 3개 지역 초등학교 5, 6학년 여학생 190명을 대상으로 개별 짝짓기 환자-대조군 연구를 실시하였고, 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 비초경군에 비하여 초경군의 평균 수면시간이 더 적었다. 둘째, 어머니의 초경 나이가 빠를 수록 같은 또래에 비해 더 이른 초경 경험을 할 확률이 높았다. 셋째, 초경시기와 관련된 요인 중 비만이 가장 강한 연관성을 보였다. 전 세계적으로 초경 나이가 낮아지는 경향을 보이고 있으며, 우리나라 여성의 초경 나이도 현저하게 낮아지는 상황에서 본 연구의 결과는 중요한 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국임상수의학회지
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• 제24권2호
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• pp.77-81
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• 2007

본 연구는 개에서 심장사상충을 검출하기 위하여 표준검사를 적용하지 않은 상황에서 중합연쇄반응검사 (PCR)의 진단 능력을 평가하였다. 효소면역검사법 (ELISA)과 PCR 검사를 동시에 사용한 경우 PCR 검사의 민감도와 특이도는 두 검사의 조건부 독립을 가정한 상태에서expectation-maximization (EM) 알고리즘을 이용한 최대우도법과 Bayesian 기법으로 두 집단 검사 모형으로 분석하였다 2002-2004년 기간 중 심장사상충검사 결과를 기록한 의무기록에서 무작위로 266개 결과를 추출하여 133개씩 2회의 시험으로 배치하였다. 2회의 분석결과를 종합할 때 EM 알고리즘에서 PCR 검사의 민감도와 특이도는 각각 96.4-96.7%와 97.6-98.8%, Bayesian기법에서는 94.4-94.8h와 97.1-98%로 추정되었다. PCR 검사는 심장사상충을 스크리닝하는 도구로 유용하며, 표준검사를 적용하지 않은 상황에서 진단검사의 특성을 추론하는 방법으로 Bayesian 기법은 매우 유용함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.329-338
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• 2019

본 연구에서는 농산물 꾸러미 속성별 소비자선호 분석을 통해 사업 활성화 방안을 제시하고자 하였다. 꾸러미의 속성을 구성함에 있어서 상품묶음 방식과 배송 방식 및 가격으로 구분하여 설정하고, 선택실험법에 의해 각 속성의 수준변화에 대한 한계지불의사금액을 추정하였다. 계량적 분석을 수행함에 있어서 보다 효율적인 모형을 선택하기 위하여 잔차항에 대한 가정이 서로 다른 조건부로짓 모형, 이분산 극한치 모형, 다항프로빗 모형, 혼합로짓 모형 등 네 모형을 추정하였으며, 그 결과 상품묶음 방식과 배송 방식 및 가격에 대한 추정계수 값이 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 로그우도 값의 크기를 기준으로 볼 때 이분산 극한치 모형이 자료에 가장 적합하는 것으로 나타났다. 이분산 극한치 모형의 추정계수를 활용한 한계지불의사금액은 상품묶음 방식을 고정형에서 선택형으로 변경 할 경우 1회당 7,096.6원, 배송방식 중 직접배송에 대한 소비자의 한계지불의사금액은 1회당 3,497.5원, 콜드체인 배송에 대한 한계지불의사금액은 1회당 4,035.2원으로 나타났다. 이러한 분석결과는 정부의 로컬푸드 활성화를 위한 정책수립에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.