• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
• /
• pp.169-174
• /
• 2002

본 연구는 k개 지수분포 모수들의 기하평균에 대한 베이지안추정 방법을 제시하였다. 이를 위해 Tibshirani가 제안한 직교변환법으로 비정보적 사전확률분포를 도출하여 모수들의 결합사후확률분포를 유도해 내었으며, 이 분포 하에서 가중 몬테칼로 방법을 사용하여 기하평균을 추정하는 절차를 제안하였다. 모의실험과 실제자료의 예를 통해 제안된 베이지안 추정의 유효성 및 효용성을 보였으며, 본 연구에서 제안한 사전확률분포가 전통적인 포함확률을 기준으로 볼 때, Jeffrey의 사전확률분포 보다 더 유효한 추정을 함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
• /
• pp.238-243
• /
• 2006

베이지안 네트워크는 주어진 변수들 사이의 확률적 의존성을 분석하는 데에 널리 사용되어지고 있는 모델이다. 이러한 베이지안 네트워크의 활용에 있어서 베이지안 네트워크의 확실성을 분석하는 방법의 필요성이 대두되어지고 있다. 특히 규모가 큰 베이지안 네트워크 모델을 특정하는 상황에서 주어질 수 있는 학습 데이터의 수가 제한되는 경우나, 주된 관심사가 베이지안 네트워크의 일부 부분에 한정되는 경우에 베이지안 네트워크의 확실성에 대한 분석은 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는, 베이지안 네트워크에 존재할 수 있는 불확실성을 언급한 후, 베이지안 네트워크 내의 변수들이 갖는 확률분포의 분산을 이용해 베이지안 네트워크의 불확실성을 정의하는 방법을 제안한다. 간단한 베이지안 네트워크의 예시 모델을 이용하여 제안된 베이지안 네트워크의 불확실성 분석 방법이 유용할 수 있음을 보인다.

• 응용통계연구
• /
• 제14권2호
• /
• pp.379-391
• /
• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
• /
• pp.15-17
• /
• 2000

진화 연산의 확률적 모델인 베이지안 진화 알고리즘이 개체군의 크기를 1로 제한하고 고정된 차원의 탐색 공간을 갖는 경우, 목표 확률분포에 수렴함이 이전 연구[2]를 통해 증명되었다. 본 논문에서는 개체군의 크기가 2 이상인 경우의 베이지안 진화 알고리즘을 개체군 자체를 하나의 상태로 보는 단일 체인의 베이지안 입자 필터(particle filter)로 변환하여, 입자 필터의 수렴 특성을 이용하여 목표 확률분포에 수렴함을 증명한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
• /
• pp.65-67
• /
• 2007

기존 선박사고 자료를 이용하여 향후 발생 가능한 선박사고의 확률을 계산하기 위한 이론과 프로그램 및 실험결과를 나타낸다. 기본적으로 베이지안 기법을 적용하여 다양한 사고의 원인과 결과 사이에 발생하는 인과관계를 통계적 기법으로 다양한 사고들이 발생할 수 있는 사고 확률을 계산하였다. 계산을 위하여 프로그램을 개발하고, 이 프로그램을 이용하여 제안한 방법의 유용성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
• /
• pp.634-636
• /
• 2005

지능형 로봇 기술이 발전하면서 영상에서 장면을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있으며, 최근에는 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있는 확률적 접근 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 확률적 모델링이 가능한 베이지안 네트워크(BN)를 이용해서 장면 인식 추론 모듈을 설계하고, 실제 환경에서 얻어진 증거 및 베이지안 추론 결과를 결합하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 영상 정보는 시간에 대해 연속성을 가지고 있기 때문에, 증거 정보와 베이지안 추론 결과들을 적절히 결합하면 더 좋은 결과를 예상할 수 있으며, 본 논문에서는 확신 요소(Certainty Factor: CF) 분석에 의한 결합 방법을 사용하였다. 성능 평가 실험을 위해서 SET (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 물체 인식 처리를 수행하고, 여기서 얻어진 데이터를 베이지안 추론의 증거로 사용하였으며, 전문가의 CF 값 정의에 의한 베이지안 네트워크 설계 방법을 이용하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제27권6호
• /
• pp.1029-1038
• /
• 2014

본 연구에서는 베이지안 실험계획법에 대하여 논의하고 간단한 모의실험을 통하여 최적화된 베이지안 실험계획법이 어떠한 특징을 가지고 있는지 설명하였다. 실험을 설계하는 경우 연구자는 관심있는 주제가 모수추정인지 아니면 예측인지를 결정하고 사전확률과 우도함수를 기반으로 이에 맞는 사후확률을 찾아 효용함수와 결합하여 최적의 실험설계를 찾는 것이 베이지안 실험계획법의 기본 원리이다. 만일 사전적 정보가 존재하지 않는다면 무정보적 부적합 사전확률을 이용하여 실험을 설계할 수 있으며, 이는 비 베이지안적 접근방법과 일치하게 된다. 만일 모수나 예측값에 대한 사전적 정보가 존재하는 경우에는 베이지안 실험계획법이 유일한 해결 방법이다. 하지만 모형의 복잡도가 증가하게 되면, 최적해를 찾는 과정이 매우 복잡해져서 극복해야 하는 많은 문제점들이 존재하므로 향후 많은 연구가 필요한 분야이다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제41권8호
• /
• pp.619-624
• /
• 2013

확률론적 수명예측은 파라미터들의 불확실성에 대하여 확률론적인 요소를 적용한다. 따라서 기존의 결정론적 수명해석 기법에 확률론적 기법을 적용하기 위해서는 파손확률을 이용한 위험도 평가가 필요하다. 본 연구에서는 항공기 구조물의 확률론적 위험도평가를 수행하기 위하여 파손확률 추정 모델링 기법을 연구하였다. 이를 위해 파라미터들의 확률론적 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 베이지안 기법을 이용하여 파손확률을 모델링하고 실험 데이터를 이용하여 검증하였다. 연구결과 베이지안 기반의 파손확률 추정 모델링은 정량적인 파손확률을 계산하고 확률론적 위험도평가를 효과적으로 수행할 수 있음을 입증하였다.

• 지구물리
• /
• 제3권3호
• /
• pp.161-174
• /
• 2000

베이지안 역산(Bayesian inversion)은 불충분한 자료를 가지고 지하구조를 추정해야 하는 지구물리자료의 해석에 있어서 안정적이고 신뢰를 줄 수 있는 방법 중의 하나이다. 관측 자료가 측정 과정부터 불확실성을 함유하고 있으며, 역산에 이용되는 이론 자료 또한 모델의 매개변수화에 따른 각종 불확실성을 포함하고 있다. 따라서 지구물리 자료의 역산은 확률적으로 접근하는 것이 가장 바람직하며 베이지안 역산은 이에 대한 처리뿐만 아니라, 추정에 대한 신뢰도와 불확실성에 대한 이론적 근거를 제공한다. 그러나 대부분의 베이지안 역산이 고차원의 적분을 필요로 하므로 몬테 카를로 방법과 같은 대규모의 계산이 요구되는 방법에 의해 사후 확률분포가 구해지는 경우가 많다. 이는 특히 지구물리 자료와 같이 고도의 비선형 자료에 대하여 매우 적합한 접근 방법이기는 하지만, 점차 현장화, 고속화되어가는 자료의 해석 경향에 맞추어 간략하게 사후 확률분포를 근사한 수 있는 기법의 연구 또한 필요하다. 따라서 이 연구에서는 관측자료와 사전 확률분포가 정규분포에 의해 근사 될 수 있는 지구물리자료에 대한 베이지안 역산에 대해 논의 하고자 한다. 사전 확률분포의 작성을 위해 지구통계학적 기법이 이용되었으며, 관측자료의 통계적 불화실성을 추정하기 위해 교차 검사(cross-validation) 방법을 이용하여 공분산(covariance)을 유도하고 그것에 의한 우도 함수(likelihood function)를 작성하였다. 베이지안 해석을 위해 두 확률분포를 곱하여 근사적인 사후 확률분포를 얻을 수 있었으며, 이에 대해 최적화(optimization) 기법을 이용하여 최대 사후 확률(Maximum a Posterior)을 따르는 지하 구조를 얻을 수 있었다. 또한 사후 확률 분포의 공분산 항을 이용하여 지하 비저항 구조를 시뮬레이션 하여 불확실성분석을 수행하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.95-98
• /
• 2009

본 연구는 주관 감성에 따른 생리 데이터의 패턴을 분류하고, 임의의 생리 데이터의 패턴을 확인하여 각성-이완, 쾌-불쾌의 감성을 추론하기 위해 베이지안 이론(Bayesian learning)을 기반으로 한 추론 모델을 제안하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안하는 모델은 학습데이터를 분류하여 사전확률을 도출하는 학습 단계와 사후확률로 임의의 생리 데이터의 패턴을 분류하여 감성을 추론하는 추론 단계로 이루어진다. 자율 신경계 생리변수(PPG, GSR, SKT) 각각의 패턴 분류를 위해 1~7로 정규화를 시킨 후 선형 관계를 구하여 분류된 패턴의 사전확률을 구하였다. 다음으로 임의의 사전 확률 분포에 대한 사후 확률 분포의 계산을 위해 베이지안 이론을 적용하였다. 본 연구를 통해 주관적 평가를 실시하지 않고 다중 생리변수 인식을 통해 감성을 추론 할 수 있는 모델을 제안하였다.