• 미생물학회지
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• 제54권3호
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• pp.254-265
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• 2018

최근 양계업에 막대한 피해를 끼치는 조류독감은 한국에서 수천억원의 거대한 경제적 손실을 초래하였다. 병원균의 전염경로를 파악할 수 있다면 막대한 손해를 끼치는 생물학적 피해의 확산을 막고 일부 지역으로 제한하는데 큰 도움이 될 것이다. 병원균 DNA 서열의 계통학적인 분석을 통하여 감염된 숙주들을 방향성이 있는 연결선으로 연관짓는 전염 계통수를 얻을 수 있다. 지난 10여년간 유전적 데이터뿐만 아니라 역학 데이터를 이용한 전염 계통수 추론의 방법론적 발전이 이루어졌다. 이에, 본 연구에서는 전염 계통수 추론 방법을 이용하여 지난 2014년 한국에 발병한 고병원성 조류독감 H5N8에서 유래한 DNA 서열을 재분석하였다. 당시, H5N8 바이러스는 전라북도에서 시작하여 지역적으로 접해있는 4개의 지역으로 확산되어 나갔던 것으로 알려져 있다. 전염 계통수를 추론하는 베이지언 통계 방법인 Markov chain Monte Carlo를 반복적으로 시행하고 이를 종합하여 철새 외래종과 국내종 조류 숙주들의 전염 계통수를 추정하였다. 비록 연결선의 불확실성은 높았으나 추정된 전염 계통수를 통하여 당시 H5N8 바이러스는 전라북도에서 시작하고 충청남도를 거쳐 경기도로 퍼져나간 것을 확인할 수 있었다. 사육하는 오리와 같은 국내종 조류는 전염 계통수의 말단 노드에 위치하는 것으로 추정되었다. 이러한 결과를 통하여 야생 철새종이 2014년 한국의 H5N8 조류독감의 감염 매개자로 주된 역할을 하였다는 것을 재확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권2호
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• pp.141-148
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• 2019

기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 1일 지속강우, 2일 지속강우, 3일 지속강우, 4일이상 지속강우로 구분하여 강우의 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하였고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권2호
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• pp.125-132
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• 2019

이 논문에서는 지진 하중을 받는 꼬인 삼각대 지지구조를 갖는 해상풍력발전기의 지진 신뢰성 해석 방법을 제시한다. 수평하중에 대해서 면외 변위가 발생하는 꼬인 삼각대지지 구조의 기하학적 특성과 지반의 비선형성을 포함한 지반-말뚝 상호작용을 고려하기 위한 구조물의 3차원 동적 유한요소 모델을 제시하였다. 지진신뢰성 평가를 위해 재현주기별 인공지진파를 사용한 시간이력 해석을 통해 말뚝 두부의 수평변위로 정의된 한계 상태식에 대하여 파괴확률을 산정하였다. 비선형 시간이력해석에 의한 한계상태식 평가를 고려하여 효율적으로 신뢰성 해석을 하기 위해 Markov Chain Monte Carlo 샘플링 방법을 적용한 부분집합 시뮬레이션 방법의 적용을 제시하였다. 제시한 방법은 2차원 모델 및 정적해석만으로는 정확한 결과를 도출할 수 없는 꼬인 삼각대 지지구조를 갖는 해상풍력발전기의 신뢰성 평가 및 설계기준 개발에 활용될 수 있음을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.739-743
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• 2008

본 연구에서는 사용자가 입력한 멜로디에 따른 반주 음악을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 시작되는 코드는 사용자의 멜로디에 의해서 생성이 되며, 그 다음 코드들은 코드들간의 전이확률이 정의되어있는 마르코프 체인(markov chain)의 확률 테이블을 이용하여 연속적으로 생성된다. 확률 테이블은 기존 음악의 샘플 데이터를 강화학습(reinforcement learning)을 이용하여 학습된다. 또한 실시간으로 재생되는 반주 코드는 매 상태 마다 주어지는 보상 값을 통해 더 나은 행동을 취할 수 있도록 학습해 나간다. 멜로디와 각 코드들간의 유사성은 피치 클래스 히스토그램을 이용하여 계산된다. 본 기술을 사용하여 주어진 사용자 입력에 조화로운 반주 코드의 자동 생성이 가능하다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.47-59
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• 2020

본 논문에서는 마코프 이항 회귀 모형의 시차가 알려져 있거나 그렇지 않은 경우일 때, t-링크 함수를 갖는 종단적 마코프 이항 회귀 모형을 제시한다. 일반적으로, 이항 회귀 모형에서는 로직 모형이나 프로빗 모형이 주로 사용된다. t-링크 함수는 t 분포가 자유도가 커질수록 정규분포로 근사하기 때문에 프로빗 모형을 대신 더 많은 유연성을 위해 사용될 수 있다. 게다가 마코프 회귀모형은 종단 자료에 대해 사용될 수 있다. 우리는 마코프 회귀 모형의 시차를 결정하기 위해 베이지안 방법을 제시하고자 한다. 특히, 각 모델의 차수에 대해 알고 있는 경우에는 DIC를 기준으로 모델 비교를 실시하였다. 모델의 차수에 대해 모르는 경우에는 가능한 모델들의 사후 확률을 이용하였다. 복잡한 베이지안 계산을 해결하기 위하여 Albert와 Chib (1993), Kuo와 Mallick (1998)과 Erkanli 등 (2001)의 방법을 이용하여 모델을 재설정하였다. 제안하는 방법은 시뮬레이션 데이터와 Somer 등 (1984)에 의해 조사된 인도네시아 어린이 종단 데이터에 적용했다. 마코프 이항 회귀모형의 순서에 대해서 아는 경우와 모르는 경우를 각각 가정하여 최적의 모델을 알아보기 위해 MCMC 방법을 사용하였다. 또한, 매트로폴리스 해스팅 알고리즘의 수렴성을 점검하기 위해 Gelman과 Rubin의 진단을 이용했다.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.379-391
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• 2001

본 연구에서는 관심거리가 되고 있는 마코프인쇄 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)방법에 근거한 공간 확률난수 (spatial random variate)생성법과 깁스표본추출법(Gibbs sampling)에 의한 베이지안 분석 방법에 대한 기술적 사항들에 관하여 검토하였다. 먼저 기본적인 확률난수 생성법과 관련된 사항을 살펴보고, 다음으로 조건부명시법(conditional specification)을 이용한 공간 확률난수 생성법을 예를 들어 살펴보기로한다. 다음으로는 이렇게 생성된 공간자료를 분석하기 위하여 깁스표본추출법을 이용한 베이지안 사후분포를 구하는 방법을 살펴보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제13권2호
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• pp.227-234
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• 2002

In this paper, we consider hierarchical Bayes generalized linear models for the analysis of longitudinal count data. Specifically we introduce the hierarchical Bayes random effects models. We discuss implementation of the Bayes procedures via Markov chain Monte Carlo (MCMC) integration techniques. The hierarchical Baye method is illustrated with a real dataset and is compared with other statistical methods.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제34권3호
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• pp.245-261
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• 2005

The marginal distribution of X is considered when (X, Y) has a truncated bivariate t-distribution. This paper mainly focuses on the marginal nontruncated distribution of X where Y is truncated below at its mean and its observations are not available. Several properties and applications of this distribution, including relationship with Azzalini's skew-normal distribution, are obtained. To circumvent inferential problem arises from adopting the frequentist's approach, a Bayesian method utilizing a data augmentation method is suggested. Illustrative examples demonstrate the performance of the method.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제34권3호
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• pp.235-244
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• 2005

In recent years, theoretical properties of Bayesian nonparametric survival models have been studied and the conclusion is that although there are pathological cases the popular prior processes have the desired asymptotic properties, namely, the posterior consistency and the Bernstein-von Mises theorem. In this study, through a simulation experiment, we study the finite sample properties of the Bayes estimator and compare it with the frequentist estimators. To our surprise, we conclude that in most situations except that the prior is highly concentrated at the true parameter value, the Bayes estimator performs worse than the frequentist estimators.

• 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.