• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권2호
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• pp.163-178
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• 2023

GARCH-X(1, 1) model specifies that conditional variance follows an AR(1) process and includes a past exogenous variable. This study proposes a new class from that model by allowing a more general (non-linear) variance function to follow an AR(1) process. The functions applied to the variance equation include exponential, Tukey's ladder, and Yeo-Johnson transformations. In the framework of normal and student-t distributions for return errors, the empirical analysis focuses on two stock indices data in developed countries (FTSE100 and SP500) over the daily period from January 2000 to December 2020. This study uses 10-minute realized volatility as the exogenous component. The parameters of considered models are estimated using the adaptive random walk metropolis method in the Monte Carlo Markov chain algorithm and implemented in the Matlab program. The 95% highest posterior density intervals show that the three transformations are significant for the GARCHX(1, 1) model. In general, based on the Akaike information criterion, the GARCH-X(1, 1) model that has return errors with student-t distribution and variance transformed by Tukey's ladder function provides the best data fit. In forecasting value-at-risk with the 95% confidence level, the Christoffersen's independence test suggest that non-linear models is the most suitable for modeling return data, especially model with the Tukey's ladder transformation.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제17권2호
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• pp.241-255
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• 2015

본 연구는 35명의 예비교사와 현직교사를 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션의 난수 생성 아이디어에 관한 이해를 분석하여 학교현장에 교육적 함의를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구의 분석 결과, 실험 대상의 70%가 확률 문제 해결을 위해 제시된 세 가지 유형의 난수 생성 아이디어에서 적절한 아이디어를 선택하지 못했고, 자신의 선택을 설명하는 과정에서 오류를 나타냈다. 오류 유형으로는 첫째, 연속확률분포에서 한 점 또는 경계가 선택될 확률은 확률밀도함수에 대입한 값과 같다. 둘째, 교사B의 아이디어는 조건부확률로 문제를 변형하여 표본공간을 확장한 것임에도 처음 제시된 표본공간으로만 문제를 해석하려는 오류를 나타냈다. 셋째, 두 확률변수 X, Y가 독립일 때에만 $P(X=x,\;Y=y)=p(X=x){\times}P(Y=y{\mid}X=x)$이 성립한다는 오류를 나타냈다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1031-1040
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• 2004

심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 진단 결과의 부 정확성으로 인해 심전계에서는 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 심전도 데이터의 수집에서부터 전 처리 과정 그리고 데이터마이닝을 이용한 심장 질환 패턴 분류 기법을 제안한다. 이 패턴 분류기법은 빈발 패턴 베이지안이며 기존의 나이브 베이지안과 빈발 패턴 마이닝의 통합이다. 빈발 패턴 베이지안은 훈련단계에서 탐사된 빈발 패턴들을 사용하여 Product Approximation 구성하므로써 클래스 조건 독립 가정을 가진 나이브 베이지안의 단점을 해결한다.

• 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.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2A호
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• pp.293-300
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• 2006

일반적으로 부식된 부재의 두께를 측정하는 데는 많은 불확실성이 존재하며, 부식의 진행정도에 따라 부재의 부식 두께는 측정 위치마다 다르므로, 기존의 신뢰성 해석 방법을 사용하여 모든 불확실성을 고려한 정량적인 안전도를 평가하는 것은 실질적으로 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 불확실 신뢰도 기법을 적용한 안전도 분석 절차를 제안하였으며, 효율성과 적용성을 검토하기 위하여 국내 공용중인 사장교에 적용하였다. 심하게 부식된 부재의 잔존 두께의 불확실성은 부식이 진행되는 정도에 따라 증가하므로 부재의 부식 두께를 불확실 정도로 표현되는 불확실 구간으로 표현하였으며, 기존의 신뢰성 기법과 불확실 신뢰도 기법의 비교를 수행하였다. 이러한 불확실 신뢰도 기법은 주관적이거나 조건부 독립에 대한 통계적 판단을 이용하여, 부식된 구조물의 안전도 평가나 위험도 평가를 하는 경우에 유용하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권8호
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• pp.855-863
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• 2000

K개의 인식기로부터 관찰된 K개 결정을 결합하는 결합 방법론 중의 하나인 BKS (Behavior-Knowledge Space) 방법은 아무런 가정 없이 이들 결정을 결합하지만, 관찰된 K개 결정을 저장하고 관리하려면 이론적으로 기하학적인 저장 공간을 만들어야 한다. 즉, K개의 인식기 결정을 결합하기 위하여 (K+1)차 확률 분포를 필요로 하는데, 작은 K라 할지라도 그 확률 분포를 저장하거나 평가하는 것이 어렵다는 것은 이미 잘 알려져 있다. 그러한 문제점을 극복하기 위해서는 고차 확률 분포를 몇 개의 구성 분포로 나누고, 이들 구성 분포의 곱(product)으로 고차 확률 분포를 근사시켜야 한다. 그러한 이전 방법 중의 하나는 그 확률 분포에 조건부 독립 가정을 적용하는 것이고, 다른 방법으로는 [1]에서와 같이 그 확률 분포를 단지 트리 의존관계 또는 2차 구성 분포의 곱으로 근사하는 것이다. 본 논문에서는, 구성 분포의 곱으로 근사하는 방법에서, 2차 이상의 고차 구성 분포까지 고려하여 (K+1)차 확률 분포를 d차 ($1{\le}d{\le}K$) 의존관계에 의한 최적의 곱으로 근사하고, 베이지안 방법과 그 곱을 기반으로 다수 인식기의 결정을 결합하는 의존관계 기반의 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 표준 CENPARMI 데이타베이스로 실험되어 평가되었다.

• 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.