• 제목/요약/키워드: Risk Inference

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Multistage Point and Confidence Interval Estimation of the Shape Parameter of Pareto Distribution

  • Hamdy, H.I.;Son, M.S.;Gharraph, M.K.;Rashad, A.M.
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제10권3호
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    • pp.1069-1086
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    • 2003
  • This article presents the asymptotic theory of triple sampling procedure as pertain to estimating the shape parameter of Pareto distribution. Both point and confidence interval estimation are considered within the same inference unified framework. We show that this group sampling technique possesses the efficiency of Anscome (1953), Chow and Robbins (1965) purely sequential procedure as well as reduce the number of sampling operations by utilizing Stein (1945) two stages procedure. The analysis reveals that the technique performs excellent as far as the accuracy is concerned. The present problem differs from those considered by many authors, in multistage sampling, in that the final stage sample size and the parameter's estimate become highly correlated and therefore we adopted different approach.

Statistical Analysis of Bivariate Recurrent Event Data with Incomplete Observation Gaps

  • Kim, Yang-Jin
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제20권4호
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    • pp.283-290
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    • 2013
  • Subjects can experience two types of recurrent events in a longitudinal study. In addition, there may exist intermittent dropouts that results in repeated observation gaps during which no recurrent events are observed. Therefore, theses periods are regarded as non-risk status. In this paper, we consider a special case where information on the observation gap is incomplete, that is, the termination time of observation gap is not available while the starting time is known. For a statistical inference, incomplete termination time is incorporated in terms of interval-censored data and estimated with two approaches. A shared frailty effect is also employed for the association between two recurrent events. An EM algorithm is applied to recover unknown termination times as well as frailty effect. We apply the suggested method to young drivers' convictions data with several suspensions.

A Bayesian network based framework to evaluate reliability in wind turbines

  • Ashrafi, Maryam;Davoudpour, Hamid;Khodakarami, Vahid
    • Wind and Structures
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    • 제22권5호
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    • pp.543-553
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    • 2016
  • The growing complexity of modern technological systems requires more flexible and powerful reliability analysis tools. Existing tools encounter a number of limitations including lack of modeling power to address components interactions for complex systems and lack of flexibility in handling component failure distribution. We propose a reliability modeling framework based on the Bayesian network (BN). It can combine historical data with expert judgment to treat data scarcity. The proposed methodology is applied to wind turbines reliability analysis. The observed result shows that a BN based reliability modeling is a powerful potential solution to modeling and analyzing various kinds of system components behaviors and interactions. Moreover, BN provides performing several inference approaches such as smoothing, filtering, what-if analysis, and sensitivity analysis for considering system.

DRM-FL: Cross-Silo Federated Learning 접근법의 프라이버시 보호를 위한 분산형 랜덤화 메커니즘 (DRM-FL: A Decentralized and Randomized Mechanism for Privacy Protection in Cross-Silo Federated Learning Approach)

  • 무함마드 필다우스;초느에진랏;마리즈아길랄;이경현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.264-267
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    • 2022
  • Recently, federated learning (FL) has increased prominence as a viable approach for enhancing user privacy and data security by allowing collaborative multi-party model learning without exchanging sensitive data. Despite this, most present FL systems still depend on a centralized aggregator to generate a global model by gathering all submitted models from users, which could expose user privacy and the risk of various threats from malicious users. To solve these issues, we suggested a safe FL framework that employs differential privacy to counter membership inference attacks during the collaborative FL model training process and empowers blockchain to replace the centralized aggregator server.

뉴로-퍼지 기반의 선박 충돌 회피 조치 분석 시스템 설계 (Design of the Neuro-Fuzzy based System for Analyzing Collision Avoidance Measures of Ships)

  • 이미라
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.113-118
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    • 2017
  • 선박 충돌 사고를 예방하기 위해 충돌위험도를 미리 추정하여 알려주는 다양한 연구들이 꾸준히 소개되고 있고, 일부 항해장비에 적용되고 있다. 하지만, 충돌위험을 미리 알려주었을 때, 실제 운항자는 충분히 피항 가능한 상황인데 위험성을 알린다고 판단하여 위험 경고를 무시하거나 장비의 알람 기능을 꺼놓는 경우도 많은 것으로 알려져 있다. 선박 충돌 위험 예측이 운항자들에게 좀 더 유용해지기 위해서는 실제 선박들의 습관화된 충돌 회피 동작을 고려할 필요가 있다. 이 연구는 선박에서의 충돌 회피 조치가 어떻게 이루어지고 있는지 조우 유형별로 분석하고 이력을 관리하기 위한 시스템을 제안한다. 특히, 충돌회피를 위한 초기대응에 대한 적절성을 판단하는 핵심 모듈을 뉴로-퍼지 기반 추론 형태로 상세히 설계하고 테스트함으로써 제안하는 시스템의 타당성을 보인다.

데이터마이닝 기법 및 요인분석을 이용한우울증 및 심장병 질환 예측 (Disease Prediction of Depression and Heart Trouble using Data Mining Techniques and Factor Analysis)

  • 홍유식;이현숙;이상석
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.127-135
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    • 2023
  • 요즘, 우울증 및 스트레스로 자살하는 환자가 급증하고 있다. 뿐만 아니라, 스트레스 및 우울증이 오래 지속되면, 심장병 및 뇌 질환, 고혈압 등을 유발할 수 있는 위험한 요소로 질환이다. 그러나, 아무리 현대 의학이 발전하였지만, 우울증 및 심장병 환자에게는 특별한 약이나 치료제가 없는 매우 난감한 상황이다. 그러므로, 세계 여러 나라에서, 심전도 및 산소포화도, 뇌파 분석 기능을 이용해서 우울증 위험환자 및 자살 위험환자를 조기에 판단하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 분석하기 위해서, 심장병 가설데이터를 수립해서, 심장병 위험환자를 판단하는 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 특히, 심장병 발생 예측을 을 10% 이상 향상하게 시키기 위해서, 퍼지 추론을 사용하는 모의실험을 수행하였다.

FUZZY 추론 시스템 기반 미세먼지 판단 (Fine particulate Judgment based on Fuzzy Inference System)

  • 홍유식
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.127-133
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    • 2020
  • WHO 산하 국제 암 연구소 에서는 미세먼지를 1급 발암물질로 지정했다. 미세먼지는 대기 중에 떠다니며 눈에 보이지 않을 정도로 작은 먼지를 말한다. 미세먼지는 주로 석탄이나 석유 같은 화석연료의 연소과정에서 배출되며, 페질환, 페렴, 심장질환을 유발 할 수 있는 위험 인자 이다. 환경부에서는, 최근 미세먼지 측정소 10곳의 산출자료를 분석한 결과, 약 60% 정도가 기존 대기측정농도가 더 높게 나오는 오류가 있다고 발표하였다. 미세먼지를 정확하게 예측하기 위해서는, 풍향, 측정위치를 반드시 보정해야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 퍼지 규칙을 이용해서 이러한 문제점을 해결하였다. 뿐만 아니라, 길거리 보행자가 실제로 느끼는 미세먼지 체감지수를 산출하기 위해서, 본 논문에서는 날씨조건, 온도조건, 습도조건, 바람조건을 고려한 미세먼지 체감지수 산출 컴퓨터 모의실험을 수행 하였다.

무응답이 있는 설문조사연구의 접근법 : 한국노인약물역학코호트 자료의 평가 (An Approach to Survey Data with Nonresponse: Evaluation of KEPEC Data with BMI)

  • 백지은;강위창;이영조;박병주
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제35권2호
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    • pp.136-140
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    • 2002
  • Objectives : A common problem with analyzing survey data involves incomplete data with either a nonresponse or missing data. The mail questionnaire survey conducted for collecting lifestyle variables on the members of the Korean Elderly Phamacoepidemiologic Cohort(KEPEC) in 1996 contains some nonresponse or missing data. The proper statistical method was applied to evaluate the missing pattern of a specific KEPEC data, which had no missing data in the independent variable and missing data in the response variable, BMI. Methods : The number of study subjects was 8,689 elderly people. Initially, the BMI and significant variables that influenced the BMI were categorized. After fitting the log-linear model, the probabilities of the people on each category were estimated. The EM algorithm was implemented using a log-linear model to determine the missing mechanism causing the nonresponse. Results : Age, smoking status, and a preference of spicy hot food were chosen as variables that influenced the BMI. As a result of fitting the nonignorable and ignorable nonresponse log-linear model considering these variables, the difference in the deviance in these two models was 0.0034(df=1). Conclusion : There is a lot of risk if an inference regarding the variables and large samples is made without considering the pattern of missing data. On the basis of these results, the missing data occurring in the BMI is the ignorable nonresponse. Therefore, when analyzing the BMI in KEPEC data, the inference can be made about the data without considering the missing data.

차분 프라이버시를 만족하는 안전한 GAN 기반 재현 데이터 생성 기술 연구 (A Study on Synthetic Data Generation Based Safe Differentially Private GAN)

  • 강준영;정수용;홍도원;서창호
    • 정보보호학회논문지
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    • 제30권5호
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    • pp.945-956
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    • 2020
  • 많은 응용프로그램들로부터 양질의 서비스를 제공받기 위해서 데이터 공개는 필수적이다. 하지만 원본 데이터를 그대로 공개할 경우 개인의 민감한 정보(정치적 성향, 질병 등)가 드러날 위험이 있기 때문에 원본 데이터가 아닌 재현 데이터를 생성하여 공개함으로써 프라이버시를 보존하는 많은 연구들이 제안되어왔다. 그러나 단순히 재현 데이터를 생성하여 공개하는 것은 여러 공격들(연결공격, 추론공격 등)에 의해 여전히 프라이버시 유출 위험이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 민감한 정보의 유출을 방지하기 위해, 재현 데이터 생성 모델로 주목받고 있는 GAN에 최신 프라이버시 보호 기술인 차분 프라이버시를 적용하여 프라이버시가 보존되는 재현 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 생성 모델은 레이블이 있는 데이터의 효율적인 학습을 위해 CGAN을 사용하였고, 데이터의 유용성 측면을 고려하여 기존 차분 프라이버시보다 프라이버시가 완화된 Rényi 차분 프라이버시를 적용하였다. 그리고 생성된 데이터의 유용성에 대한 검증을 다양한 분류기를 통해 실시하고 비교분석하였다.

Research on aging-related degradation of control rod drive system based on dynamic object-oriented Bayesian network and hidden Markov model

  • Kang Zhu;Xinwen Zhao;Liming Zhang;Hang Yu
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제54권11호
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    • pp.4111-4124
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    • 2022
  • The control rod drive system is critical to the reactor's reliable operation. The performance of its control system and mechanical system will gradually deteriorate because of operational and environmental stresses, thus increasing the reactor's operational risk. Currently there are few researches on the aging-related degradation of the entire control rod drive system. Because it is difficult to quantify the effect of various environmental stresses and establish an accurate physical model when multiple mechanisms superimposed in the degradation process. Therefore, this paper investigates the aging-related degradation of a control rod drive system by integrating Dynamic Object-Oriented Bayesian Network and Hidden Markov Model. Uncertainties in the degradation of the control system and mechanical system are addressed by using fuzzy theory and the Hidden Markov Model respectively. A system which consists of eight control rod drive mechanisms divided into two groups is used to demonstrate the method. The aging-related degradation of the control rod drive system is analyzed by the Bayesian inference algorithm based on the accelerated life test data, and the impact of different operating schemes on the system performance is also investigated. Meanwhile, the components or units that have major impact on the system's performance are identified at different operational phases. Finally, several essential safety measures are suggested to mitigate the risk caused by the system degradation.