• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.267-280
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• 2013

최근 한국 사회에서 경제적, 정치적, 사회적 이슈가 되고 있는 대학 등록금의 경제적 부담에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 위하여 통계청에서 실시한 '2010년도 사회조사'에서 수집된 자료를 기반으로 지역을 계층으로 하는 베이지안 계층모형을 이용한 분석을 수행하였다. 등록금의 70% 이상을 부모님이 지원하는가에 대한 이항 반응변수에 대하여 계층적 프로빗 모형을 설정한 후 설명변수들에 대한 요인분석을 실시하여 설명변수를 압축하고 마코브체인 몬테칼로 기법을 적용하여 모수를 추정하였다. 자료의 분석 결과, 많은 지역에서 소득과 정신적 스트레스 요인이 부모님의 등록금에 대한 경제적 지원과 유의한 관련이 있음을 보여주었다. 소득이 높은 부모일수록 자녀의 대학 등록금을 지원하며 부모로부터 경제적 지원을 받는 학생일수록 정신적 스트레스를 덜 받는 것으로 나타나 부모의 소득이 자녀의 정신건강에 유의한 영향을 미침을 보여 주었다. 반면에, 성별, 생활건강, 학교 만족도는 대부분의 지역에서 부모님의 등록금 지원과 유의한 관련이 없었다. 스트레스 또는 소득과 부모님의 지원에 대한 지역별 차이를 보면, 강원도 지역 학생들이 부모님의 지원이 낮을 경우 가장 정신적 스트레스를 많이 받는 것으로 나타났으며 소득이 많을수록 부모님의 지원 가능성이 높아지는 경향은 지방 행정도에 비하여 대도시에서 더 뚜렷하게 나타남을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.909-922
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• 2014

부등제한 조건 (>,<,=)과 관련된 베이지안 추론에서 다음의 세 가지 주제에 대하여 기존의 연구와 최근의 연구동향 그리고 추후 연구주제에 대하여 살펴보았다 : ⅰ) 모수에 대한 여러 부등제한 조건들의 비교, ⅱ) 모수에 부등제한 조건을 부여하는 것이 타당하다고 할 때 모수의 동등성에 관한 동시 다중 검정, ⅲ) 순서적 범주형 변수에 대한 분할표에서 스코어 모수에 순서적 부등제한 조건을 가정 할 때 스코어 모수의 동등성에 대한 다중 검정.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.660-667
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• 2007

본 논문은 확률특성을 갖는 네트워크 기반 제어시스템(NCS; Networked Control Systems)을 위하여 동적 베이시안 네트워크(DBN; Dynamic Bayesian Networks)와 신경회로망 기법을 이용한 지능제어기법을 제안한다. 신경회로망은 시변 시간지연을 갖는 비선형 시스템의 실시간 오차를 보상하기 위한 제어기의 최적화에 적용된다. 모듈화 신경회로망이 구성되며 이것은 제어기의 파라미터를 출력한다 가장 간단한 DBN 구조인 마코브 체인(MC; Markov Chain)이 구성되며 NCS의 랜덤 관측값을 모델링에 적용되며 예측 제어기의 구성에 또한 사용된다. 제안한 제어기법은 위성시스템의 자세제어에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.51.3-52
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• 2020

We present the status of the development of a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) parameter estimation (PE) pipeline for compact binary coalescences (CBCs) with the Japanese KAGRA gravitational-wave (GW) detector. The pipeline is included in the KAGRA Algorithm Library (KAGALI). Basic functionalities are benchmarked from the LIGO Algorithm Library (LALSuite) but the KAGRA MCMC PE pipeline will provide a simpler, memory-efficient pipeline to estimate physical parameters from gravitational waves emitted from compact binaries consisting of black holes or neutron stars. Applying inspiral-merge-ringdown and inspiral waveforms, we performed simulations of various black hole binaries, we performed the code sanity check and performance test. In this talk, we present the situation of GW observation with the Covid-19 pandemic. In addition to preliminary PE results with the KAGALI MCMC PE pipeline, we discuss how we can optimize a CBC PE pipeline toward the next observation run.

• 응용통계연구
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• 제15권1호
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• pp.73-84
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• 2002

계수에 대한 부등 제한조건이 있는 선형 회귀모형은 경제모형에서 가장 흔하게 다루어지는 것 중의 하나이다. 이는 특정 설명변수에 대한 계수의 부호를 음양 중 하나로 제한하거나 계수들에 대하여 순서적 관계를 주기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 부등 제한이 있는 선형회귀 모형에서 유의한 설명변수의 선택을 해결하는 베이지안 기법을 고려한다. 베이지안 변수선택은 가능한 모든 모형의 사후확률 계산이 요구되는데 본 논문에서는 이러한 사후확률들을 동시에 계산하는 방법을 제시한다. 구체적으로 가장 일반적인 모형의 모수에 대한 사후표본을 깁스 표본기법을 적용시켜 얻은 후 이를 이용하여 모든 가능한 모형의 사후확률을 계산하고 실제적인 자료에 본 논문에서 제안된 방법을 적용시켜 본다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.377-387
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• 1998

컴퓨터의 발전에 따른 마코브체인 몬테카를로방법을 소프트웨어 신뢰확률모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산문제와 이론적인 정당성을 고려, 마코프연쇄와 메트로폴리스방법의 관계를 고찰하였으며, 특히 Mus-Okumoto와 Erlang(2)의 중첩모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하며 베이지안 계산과 예측 우도기준에 의 한 모형선택을 제안하고 Cox-Lewis에 의해 계시된 Thing method를 이용한 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과가 제시되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.174-174
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• 2018

현재 우리나라에서는 지속적으로 홍수 및 가뭄에 대한 예방사업을 진행하고 있음에도 불구하고 해마다 피해가 발생하고 있으며, 이에 따라 효율적인 이수 치수 계획이 절실히 필요한 실정이다. 하지만 우리나라의 경우, 강우의 발생 특성이 과거와는 다른 양상을 보이고 있다. 따라서 강우빈도해석 시 강우특성이 변화하지 않는다는 정상성(stationary)을 가정하는 기존의 방법론은 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 강우특성이 어떻게 변화하였는지 평가하는 방법론에 대하여 고찰하고자 한다. 우선, 대상 강우관측소의 과거 일강수량 자료를 수집하고 연도별 강우발생 천이확률(Markov Chain)과 강우량 확률분포(Gamma)의 매개변수를 산정한다. 그리고 일강우시계열의 경향성 분석(Mann-Kendall test) 결과와 함께 비교 검토하여 어떠한 방법론이 강우특성 변화를 더욱 잘 추정하는지에 대하여 평가한다. 본 연구를 통하여 우리나라 강우특성의 변화를 더욱 정확하게 추정할 수 있는 기틀을 마련할 수 있을 것이며, 향후 비정상성 기반의 기후변화 모의를 수행하기 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1-8
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• 2009

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구하였다. 따라서 최적 소프트웨어 방출 정책은 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 정책을 수용해야 한다. 본 논문에서는 로그포아송 실행시간모형에 대하여 베이지안 모수 추정법(마코브체인 몬테칼로(MCMC) 기법 중에 하나인 깁스 샘플링과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사기법)이 사용되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 적용하여 최우수추정법과 베이지안 모수 추정과의 관계를 빅교하고 또한 최적 방출시기를 추정하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제28권3호
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• pp.229-239
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• 2015

국내 수출입 물동량의 증가와 해운산업의 발달에 따라 항만시설물의 사용빈도 또한 증가 추세에 있으나, SOC의 해운항만부문의 투입 정부예산은 감축되어 왔다. 증가하는 사용빈도에 반하여 줄고 있는 예산으로 인해 항만시설물의 체계적이고 효율적인 유지관리 및 운영이 필요하다. 효율적인 유지관리 시스템 구축을 위해서 항만시설물이 위치한 지역, 구조물의 형태 및 취급화종, 시공 및 유지관리 수준과 같은 특성을 고려한 열화모델 개발이 필요하다. 항만시설물의 열화모델 개발은 시설물의 열화요인 분석과 열화데이터 수집 및 열화 모델 개발의 과정으로 수행하였다. 열화 모델 개발기법은 변수 특성에 따른 시간 의존적 상태변화를 반영할 수 있는 결정론적 방법인 다중 회귀분석과 변동성이 큰 자료들의 상태이력을 반영할 수 있는 확률론적 방법인 마코브 체인 이론을 이용하였다. 각 방법을 통해 잔교식 구조물과 블록식 구조물의 Project level의 상태 열화모델을 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.917-929
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• 2017

한국노동패널조사에서 제공하는 2015년 한국 생산가능인구의 월평균 소득분포를 보면 0 관측치의 비율이 과도하게 높은 형태를 보여 기존의 소득분포에 주로 사용되는 토빗모형으로는 설명에 한계가 있다. 본 연구에서는 영과잉 특성을 반영하여 영과잉 토빗모형을 사용하여 한국인의 소득 자료를 분석한다. 영과잉 토빗모형은 2단계 모형으로 1단계에서는 소득이 0인 그룹을 두 그룹으로 나누는데, 첫 번째 그룹은 노동시장 참여의지가 없어 시장에 참여하지 않으므로 0이 관측되는 그룹(genuine zero)이고 두 번째 그룹은 노동시장 참여의지는 있으나 낮은 임금으로 인하여 절단되어 0이 관측되는 그룹(random zero)으로 가정하였다. 두 번째 random zero 그룹은 0 이상의 연속 자료와 결합하여 토빗모형을 적용한다. 1단계와 2단계 모형에 관심 있는 설명변수를 가진 회귀모형을 적용하여 노동시장 참여여부와 임금 수준에 영향을 미치는 요인을 알아본다. 마코브 체인 몬테칼로 기법을 사용하여 모수를 추정하고 기존의 토빗모형과 비교한 결과 영과잉 토빗모형이 0의 빈도추정과 모형 적합도 면에서 우수한 결과를 보였다. 분석결과 나이가 많을수록, 남자가 여자보다, 학력이 낮을수록, 노동시장에 참여할 가능성이 매우 유의하게 높으며, 사회경제적 지위가 높을수록 그리고 유보임금이 낮을수록 노동시장에 참여하지 않을 확률이 높은 것으로 나타났다. 임금수준을 보면, 남자가 여자보다, 학력이 높을수록, 기혼이 미혼 보다 매우 유의하게 더 높은 임금을 받는 것으로 나타났다.