• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.77-78
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• 2014

A new MCMC method for optimization is presented in this paper, which is called the scanline block Gibbs sampler. Due to its slow convergence speed, traditional Markov chain Monte Carlo (MCMC) is not widely used. In contrast to the conventional MCMC method, it is more convenient to parallelize the scanline block Gibbs sampler. Since The main part of the scanline block Gibbs sampler is to calculate message between each edge, in order to accelerate the calculation of messages passing in scanline sampler, it is parallelized in GPU. It is proved that the implementation on GPU is faster than on CPU based on the experiments on the OpenGM2 benchmark.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제26권4호
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• pp.493-505
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• 1997

The analysis of binary data appears to many areas such as statistics, biometrics and econometrics. In many cases, data are often collected in which some observations are incomplete. Assume that the missing covariates are missing at random and the responses are completely observed. A method to Bayesian analysis of the binary regression model with incomplete data is presented. In particular, the desired marginal posterior moments of regression parameter are obtained using Meterpolis algorithm (Metropolis et al. 1953) within Gibbs sampler (Gelfand and Smith, 1990). Also, we compare logit model with probit model using Bayes factor which is approximated by importance sampling method. One example is presented.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제44권2호
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• pp.151-164
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• 2002

한우의 근내지방도 또는 임신 여부 등과 같이 이산형 분포의 성질을 갖는 다수의 형질들에 대한 유전모수 및 종축의 유전능력을 평가하기 위한 방법으로써 Threshold 모형하에서 Bayesian 추론방법의 일종인 Gibbs sampling방법을 모의실험을 통하여 알아보았으며 기록이 누락된 다수의 형질을 포함하는 다형질 Threshold 개체모형에서의 종축평가 방법론을 제시하였다. 이산형 형질의 관측치에 대응하는 임의의 잠재변수는 기록을 갖고 있는 형질들에 대한 사전정보를 고려한 사후조건확률분포에서 Gibbs sampling을 할 때 모수에 근접하는 확률분포를 얻을 수 있었으며 이러한 이산형 기록들에 대한 육종가 추정치는 선형모형에서 보다 Threshold 모형에서의 추정치가 실제 모수에 더욱 근접하는 것을 알 수 있었다. 따라서 기록이 누락된 개체들에 대한 이산형 분포를 갖는 형질들에 대하여 선형분포를 갖는 형질들과 함께 동시 유전분석할 때 Threshod 모형이 일반 선형모형 보다 적합함을 알 수 있었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제44권4호
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• pp.383-390
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• 2002

1998년도부터 2001년도까지 실시한 한우 후대검정에서 공시된 후보종모우들에 대한 근친도를 조사해 본 결과, 대부분의 종모우들은 근친되지 않고 있어 한우 종모우 집단은 아직 non-inbred 집단으로 간주해도 무방할 것으로 사료되었다. 하지만 많은 개체들간에 혈연관계가 있는 것으로 조사되어 앞으로 근친도가 크게 상향될 것으로 예상되기 때문에 농가에서 보다 계획적인 정액 선택을 통한 교배가 권장된다. 또한 거세 검정우 1262두로부터 조사된 도체성적들에 대한 유전모수를 선형모형하에서 REML 방법으로 추정된 결과와 근내지방도를 범주형자료로 간주하여 Gibbs sampling 방법으로 추정한 결과, 기존의 비거세우를 대상으로 추정한 결과 보다 다소 높게 추정되었으며 GS방법에 의한 추정치가 REML 방법에 의한 추정치보다 높게 추정되었다. 특히 근내지방도에 대한 유전력 추정치는 GS방법에서 0.74으로 아주 고도의 유전력을 갖는 것으로 추정되어 근내지방도에 대한 개량의 용이함을 제시하였다. 또한 근내지방도와 등지방두께 간에는 0.46의 유전상관을 갖는 것으로 추정되었으며 근내지방도와 출하시 체중간에는 -0.44의 부의상관을 갖는 것으로 추정되었다. 반면에 도체율과 근내지방도간에는 -0.72의 강한 부의상관을 갖는 것으로 추정되었는데 도체율에 대한 변이가 상당히 낮은 변이계수를 고려할 때 추정치에 대한 신뢰도가 낮을 것으로 예상되었다. 종모우의 육종가에 대한 추정방법간의 상관은 다소 낮을 것으로 예상되기 때문에 이에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제50권4호
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• pp.457-464
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• 2008

본 연구는 Bayesian method에 바탕을 둔 Gibbs sampling algorithm을 이용하여 돼지의 번식형질에 대한 산차 별 자료를 활용하여 산차의 기록에 대한 서로 다른 모델설정시의 유전모수 추정치의 변화를 통하여 종돈장에서 분석모델설정, 선발 및 육종계획 수립 시 기초자료로 활용코자 1996년부터 2006년까지 국내 N 종돈장의 요크셔종 번식능력 검정자료 9,609자료와 혈통기록 3,981두의 자료를 이용하였다. 산차에 대하여 영구환경효과로 간주하고 분석한 총 산자수의 유전력 및 영구환경효과는 각각 0.12±0.020, 10.9±1.63%로 추정되었으며, 반복력은 각각 0.22±0.012로 추정되었다. 또한 산차를 다른 형질로 간주하고 단형질로 추정한 산차 별 유전력 및 표준편차는 1산차, 2산차, 3산차, 4산차, 5산차 및 6산차에서 각각 0.11±0.032, 0.15±0.037, 0.15±0.044, 0.12±0.042, 0.07±0.046 및 0.05±0.037로 추정되었으며 산차간 유전상관은 0.99에서 －0.13으로 분포되어 산차간 간격이 커질수록 유전상관이 떨어지는 경향을 보이며, 유전력이 떨어질수록 상관도 떨어지는 것으로 조사되었다. 이러한 산차에 대한 유전상관의 변화는 선발이나 혹은 산차간 환경에 기인한다고 볼 때, 총 산자수에 대한 산차 별 유전상관이 산차가 변함에 따라 작아지거나 혹은 변하는 상황에서, 산차간 유전상관이 동일하다는 가정이 많이 달라지므로 정확한 개체의 육종가 추정을 위하여는 산차를 고려한 반복모델보다는 개체의 산차를 다른 형질로 보는 것이 타당하다고 사료된다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제87권1호
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• pp.1-18
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• 2023

The paper presents a Bayesian Finite element (FE) model updating methodology by utilizing modal data. The dynamic condensation technique is adopted in this work to reduce the full system model to a smaller model version such that the degrees of freedom (DOFs) in the reduced model correspond to the observed DOFs, which facilitates the model updating procedure without any mode-matching. The present work considers both the MPV and the covariance matrix of the modal parameters as the modal data. Besides, the modal data identified from multiple setups is considered for the model updating procedure, keeping in view of the realistic scenario of inability of limited number of sensors to measure the response of all the interested DOFs of a large structure. A relationship is established between the modal data and structural parameters based on the eigensystem equation through the introduction of additional uncertain parameters in the form of modal frequencies and partial mode shapes. A novel sampling strategy known as the Metropolis-within-Gibbs (MWG) sampler is proposed to sample from the posterior Probability Density Function (PDF). The effectiveness of the proposed approach is demonstrated by considering both simulated and experimental examples.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권2호
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• pp.227-235
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• 1998

In this paper, we consider a hierarchical Bayes estimation of the parameter, the reliability and hazard rate function based on type-II censored samples from a Rayleigh failure model. Bayes calculations can be implemented easily by means of the Gibbs sampler. A numerical study is provided.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권4호
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• pp.443-455
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• 1999

A simulation-based approach to estimating the probability of an arbitrary region under a multivariate normal distribution is developed. In specific, the probability is expressed as the ratio of the unrestricted and the restricted multivariate normal density functions, where the restriction is given by the region whose probability is of interest. The density function of the restricted distribution is then estimated by using a sample generated from the Gibbs sampling algorithm.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권2호
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• pp.427-434
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• 2001

In this paper, we consider the nonparametric Bayesian approach to the multiple comparisons problem for I Poisson populations using Dirichlet process priors. We describe Gibbs sampling algorithm for calculating posterior probabilities for the hypotheses and calculate posterior probabilities for the hypotheses using Markov chain Monte Carlo. Also we provide a numerical example to illustrate the developed numerical technique.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권1호
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• pp.165-178
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• 2000

Bayesian methods are considered for the multiple caputure-recapture data. Reference priors are developed for such model and sampling-based approach through Gibbs sampler is used for inference from posterior distributions. Furthermore approximate Bayes factors are obtained for model selection between trap and nontrap response models. Finally one methodology is implemented for a capture-recapture model in generated data and real data.