• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.975-989
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• 2014

Lasso (Tibshirani, 1996) and Elastic Net (Zou and Hastie, 2005) have been widely used in various fields for simultaneous variable selection and coefficient estimation. Bayesian methods using a conditional Laplace and a double Pareto prior specification have been discussed in the form of hierarchical specification. Full conditional posterior distributions with each priors have been derived. We compare the performance of Bayesian lassos with Laplace prior and the performance with double Pareto prior using simulations. We also apply the proposed Bayesian hierarchical models to real data sets to predict the collapse of governments in Asia.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.89-90
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• 2008

AWGN(Addictive white gaussian noise)에 의해 영상은 자주 훼손되곤 한다. 최근 이를 복원하기위해 웨이블릿(Wavelet) 영역에서의 베이시안(Bayesian) 추정법이 연구되고 있다. 웨이블릿 변환된 영상 신호의 밀도 함수(pdf)는 표족한 첨두와 긴 꼬리(long-tail)를 갖는 경망이 있다. 이러한 사전 밀도 함수(a priori probability density function)를 상황에 적합하게 추정한다면 좋은 성능의 복원 결과를 얻을 수 있다. 빈번이 제안되는 릴도 함수로 가우시안(Gaussian) 분포 참수와 라플라스(Laplace) 분포 함수가 있다. 이들 각각의 모델은 훌륭히 변환 계수들을 모델링하며 나름대로의 장점을 나타낸다. 본 연구에서는 가우시안 분포와 라플라스(Laplace) 분포의 혼합 분포 모델을 밀도 함수로 제안하여, 이 들의 장점을 종합하였다. 이를 MAP(Maximum a Posteriori) 추정 방법에 적용하여 잡음을 제거 하였다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 시각적인 면(Visual aspect), 수치적인 면(PSNR), 그리고 연산량(Complexity) 측면에서 망상된 결과를 얻었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.2
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• pp.203-213
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• 2020

The self-controlled case series (SCCS) study measures the relative risk of exposure to exposure period by setting the non-exposure period of the patient as the control period without a separate control group. This method minimizes the bias that occurs when selecting a control group and is often used to measure the risk of adverse events after taking a drug. This study used SCCS to examine the increased risk of side effects when two or more drugs are used in combination. A conditional Poisson model is assumed and analyzed for drug interaction between the narcotic analgesic, tramadol and multi-frequency combination drugs. Bayesian inference is used to solve the overfitting problem of MLE and the normal or Laplace prior distributions are used to measure the sensitivity of the prior distribution.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.796-800
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• 2009

토목구조물 및 사면의 붕괴는 집중호우가 내리는 경우 많이 발생하고 있으며, 특히 사면에서는 붕괴까지의 변형이 급속히 진행되어 이를 사전에 예방하기는 매우 어려운 현실이다. 침투 및 배수과정에서의 사면 붕괴는 강우침투로 인한 지반의 물리적 특성변화가 직접적으로 사면의 안전계수 변화에 영향을 주는 것으로 판단되며, 이때 발생하는 물리적 특성변화로는 침투시 사면 내 지반의 단위 중량은 증가하여 전단응력의 증가 및 전단강도 감소현상이 발생하며, 이와 반대로 사면 내 배수로 인하여 전단응력의 감소 및 전단강도의 증가현상이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 강우침투로 발생하는 지반의 포화도 변화를 지반 내 투수계수의 함수로 설명하여 강우로 인한 지반의 침투 및 배수과정을 규명하고자 한다. 일반적으로 지반 내 지하수의 침투과정은 라플라스 공식을 적용한다. 그러나 라플라스 공식은 정상 상태(Steady State)일 경우에만 사용할 수 있고, 강우 등으로 인한 지하수의 수두 변화가 발생한 비정상 상태(Unsteady State)의 경우에는 부적합하므로 사면과 옹벽 등의 토질구조물에서는 안전성 변화를 계산할 수 없다. 이를 위해 사면 내 지반의 침투 및 배수과정을 투수계수의 함수로 나타내어, 강우의 침투과정을 Fourier Series, 변수분리법 및 섭동함수를 사용하여 식으로 유도함으로서 강우에 의한 지반의 침투 및 배수과정에 따른 사면 내 지하수의 분포를 예측한다. 침투과정 해석을 위하여 지표에서 포화대까지의 깊이 10m의 모델사면 및 지표부터 포화대까지의 포화도는 직선으로 비례한다는 가정을 적용한다. 먼저 푸리에 급수를 이용, 시간에 따른 온도를 열전달에 관하여 편미분하여 발생하는 열확산계수를 투수계수로 변환함에 따라 지하수의 시간과 수직방향거리에 대한 지반의 포화도를 산정한다. 변수분리법은 산정된 포화도에 지반의 초기조건과 경계조건를 고려하기 위해 적용하며, 변수분리법에 의해 산정된 지하수 분포를 섭동함수법으로 과도 및 정상상태로 분류한다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, Fourier Series와 변수분리법, 섭동함수를 이용하여 강우에 의한 지반의 포화도 변화를 수식적으로 나타낼 수 있으며 둘째, 지반에서의 강우침투과정을 식으로 표현함으로서, 깊이별 시간에 따른 포화도의 영역이 상부로부터 하부로 전이되는 과정을 알 수 있다. 셋째, 푸리에 급수를 이용한 지반의 침투계산으로 강우로 인한 지반의 포화영역 및 불포화영역을 명확히 구분할 수 있으며, 각 깊이별 포화도를 계산하여 각 구간에서 불포화구간의 전단강도에 대한 보다 정확한 계산이 가능하리라 판단된다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.3
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• pp.389-398
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• 2002

Software reliability growth models are used in testing stages of software development to model the error content and time intervals between software failures. This paper presents a stochastic model for the software failure phenomenon based on a nonhomogeneous Poisson process(NHPP) and performs Bayesian inference using prior information. The failure process is analyzed to develop a suitable mean value function for the NHPP ; expressions are given for several performance measure. Actual software failure data are compared with several model on the constant reflecting the quality of testing. The performance measures and parametric inferences of the suggested models using Rayleigh distribution and Laplace distribution are discussed. The results of the suggested models are applied to real software failure data and compared with Goel model. Tools of parameter point inference and 95% credible intereval was used method of Gibbs sampling. In this paper, model selection using the sum of the squared errors was employed. The numerical example by NTDS data was illustrated.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.9 no.2
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• pp.133-140
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• 2016

Software reliability in the software development process is an important issue. Software process improvement helps in finishing with reliable software product. Infinite failure NHPP software reliability models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, we were proposed the reliability model with the exponential and inverse exponential distribution, which made out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on mean square error (MSE) and coefficient of determination($R^2$), for the sake of efficient model, were employed. Analysis of failure, using real data set for the sake of proposing the exponential and inverse exponential distribution, was employed. This analysis of failure data compared with the exponential and inverse exponential distribution property. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In this study, the inverse exponential distribution model is also efficient in terms of reliability because it (the coefficient of determination is 80% or more) in the field of the conventional model can be used as an alternative could be confirmed. From this paper, the software developers have to consider life distribution by prior knowledge of the software to identify failure modes which can be able to help.