• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.69-73
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• 2002

본 발표에서는 베이지안이 생각하는 확률의 개념을 상호교환성(exchangeability)의 가정아래 어떻게 확장되어 해석되는지를 소개하고, 빈도학자들의 접근방법과 비교함으로서 베이지안에서 생각하는 확률이 어떠한 특징을 가지고 있는지를 설명하고자 하였다. 또한 Efron에 의하여 지적된 베이지안의 네 가지 문제점에 대하여 논의하고 특별히 과학적 객관성(scientific objectivism)의 한계점과 이러한 한계점을 베이지안에서 어떻게 해결하고 있는지에 대하여 논의하였다. 일반적으로 과학적 객관성에 대한 한계점은 빈도학자들의 방법론에서도 존재하게 된다. 즉, 연구자가 가설을 설정하고 이에 맞는 실험설계를 하고 유의수준을 설정하고 p값을 이용하여 의사결정을 내리는 모든 단계에서 연구자의 주관성이 들어갈 수밖에 없게 된다는 것이다. 베이지안 방법론에서는 이러한 비객관적인 체계를 인정하고 파악하여 사전확률(prior)에 포함시킴으로서 이를 객관적인 자료인 가능도함수(likelihood function)와 혼합하여 추론이나 의사결정을 진행하게 된다. 마지막으로 베이지안 학자들의 최근 객관적인 사전확률에 대한 다양한 형태의 연구를 소개하는 것으로 발표를 마무리하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.245-259
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• 2001

AHP는 원래 단일 의사결정자의 분석도구로 개발된 다속성 의사결정기법이지만 복잡한 시스템에 대해서는 여러 전문가가 참여하는 집단의사결정에 많이 쓰인다. AHP를 집단의사결정에 이용하기 위해서는 첫째, 전문가들의 의견을 종합하는 방법론의 문제와 둘째, 신속하고 정확한 의견수립의 도구문제가 해결되어야한다. 이 논문에서는 전문가들이 제시한 비교행렬들로부터 하나의 중요도(combined priority)를 구하는 베이지안 방법을 정리하고, 이를 바탕으로 웹 기반에서 AHP의사결정에 대한 설문지를 작성하여 의견을 수립하고 분석할 수 있는 의사결정 시스템을 제시한다. 개발된 시스템의 구성 및 특성을 설명하고 가상의 의사결정 문제를 통하여 시스템의 기능과 사용방법 및 화면설계 등을 예시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.357-361
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• 2007

지능형 에이전트가 홈네트워크 환경 속에서 사용자에게 적절한 서비스를 제공하기 위해서는 에이전트가 속한 환경에 대한 모델이 필요하다. 온톨로지는 이러한 환경 모델을 표현하기 위한 유용한 도구로 복잡한 도메인의 조직적 구조 표현에 있어서 뛰어난 성능을 보여준다. 하지만 전통적 온톨로지는 크리스프 로직에 기반하기 때문에 현실세계의 불확실성을 표현하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 온톨로지의 이러한 한계점을 보완하고, 불확실한 환경 속에서 지능형 홈 에이전트가 적절한 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 베이지안 네트워크기반 온톨로지 추론 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 온톨로지의 클래스 객체를 베이지안 네트워크의 노드로 나타내고, 객체 속성(object property)을 아크로 표현함으로써, 확률적 추론이 가능한 온톨로지를 제공한다. 몇 가지 시나리오와 설계 복잡도 분석을 통해서 제안하는 방법의 유용성을 평가한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.9 no.1
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• pp.203-214
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• 1996

In this tutorial note, we resolve debates generated by Exchange Paradox. In particular, we show that Bayesian solution is superior to frequentist's. Then, in terms of decision analysis, we show that any rational decision is superior to no-action policy.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.12 no.1
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• pp.61-69
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• 2001

We present a probabilistic reasoning method for inferring knowledge about mathematical truth before an automated theorem prover completes a proof. We use a Bayesian analysis to update beleif in truth, given theorem-proving progress, and show how decision-theoretic methods can be used to determine the value of continuing to deliberate versus taking immediate action in time-critical situations.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.1029-1038
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• 2014

Bayesian experimental design is a useful concept in applied statistics for the design of efficient experiments especially if prior knowledge in the experiment is available. However, a theoretical or numerical approach is not simple to implement. We review the concept of a Bayesian experiment approach for linear and nonlinear statistical models. We investigate relationships between prior knowledge and optimal design to identify Bayesian experimental design process characteristics. A balanced design is important if we do not have prior knowledge; however, prior knowledge is important in design and expert opinions should reflect an efficient analysis. Care should be taken if we set a small sample size with a vague improper prior since both Bayesian design and non-Bayesian design provide incorrect solutions.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.6
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• pp.715-721
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• 2012

A threat evaluation is the technique which decides order of priority about tracks engaging with enemy by recognizing battlefield situation and making it efficient decision making. That is, in battle situation of multiple target it makes expeditious decision making and then aims at minimizing asset's damage and maximizing attack to targets. Threat value computation used in threat evaluation is calculated by sensor data which generated in battle space. Because Battle situation is unpredictable and there are various possibilities generating potential events, the damage or loss of data can make confuse decision making. Therefore, in this paper we suggest that substantial threat value calculation using learning bayesian network which makes it adapt to the varying battle situation to gain reliable results under given incomplete data and then verify this system's performance.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.21-26
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• 2003

퍼지-베이즈 의사 결정시에 사전 분포 함수와 멤버십 함수에 파라서 퍼지-베이즈 의사 결정이 얼마나 민감하게 반응하는지 알기 위하여 연구를 진행하였다. 두 가지 퍼지 조건과 행동에서 ${\theta}$ 의 사전 분포가 정규분포와 균등분포인 경우와 표본분포가 정규분포인 경우에 대하여 민감성을 조사했다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.288-293
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• 2008

의미적 지식기반인 온톨로지(ontology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 온톨로지란 어휘나 개념의 정의 또는 명세로서, 인간과 컴퓨터의 의사소통 또는 지식의 표현과 저장, 활용 및 재사용을 위해 이용된다. 그러나 온톨로지를 구축하는 대부분의 방법은 체계적이거나 자동적이지 못하다. 도메인 전문가에 의존하는 전통적인 온톨로지 구축 방법은 시간과 비용이 많이 소요된다. 온톨로지 구축 툴은 많이 있지만 아직 인간의 노력을 필요로 한다. 또한 변화하는 도메인 지식을 온톨로지에 신속하게 반영하는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 이러한 한계를 해결하기 위해, 도메인 전문가의 지식이나 경험을 최소화하면서 자동적으로 도메인 지식을 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은, 데이터 기반의 도메인 지식을 대상으로, 베이지안 망(Bayesian network)이 갖고 있는 데이터 분석에서의 장점과 온톨로지와의 관련성을 이용하여 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 평판(flat panel) TV 경기예측 사례를 통하여 온톨로지를 구축하는 과정을 알아보았다. 구축과정의 타당성을 확보하기 위하여 디스플레이 산업 전문가들과의 인터뷰를 통하여 온톨로지를 완성하고, 해당 온톨로지의 타당성 검증을 위하여 멤버체크를 한 결과 매우 높은 타당성을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지는, 실제로 산업경기 예측을 계획하고 구축하며 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.61-68
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• 2002

통계학은 불확실성(uncertainty)에 대한 연구이다. 베이지안 통계 방법은 불확실성 아래서 통계 추론과 의사 결정 모두를 위한 완전한(complete) 패러다임을 제공한다. 베이지안 방법론은 합리적인 초기 정보와 결합하는 것을 가능하게 만들고, 전통적인 통계적 방법론에 의하여 직면하는 많은 어려움들을 풀 수 있는 coherent 방법론을 제공하면서 엄격한 수학적 기본에 근거하고 있다. 베이지안 패러다임은 일반적인 용어로써 확률이란 단어의 사용을 가장 잘 어울리게 하는 불확실성의 조건부 측도(conditional measure of uncertainty)로써 확률의 해석에 근거한다. 관심있는 것에 대한 통계적 추론은 증거의 관점에서 그 값에 대한 불확실성의 변형으로써 묘사되며, 베이즈 정리(Bayes' theorem)는 이러한 변형이 어떻게 만들어지는 가를 자세히 설명할 수 있다. 베이지안 방법들은 전통적인 통계적 방법론에 접근할 없는 복잡하고, 다양한 구조적 문제들에 응용할 수 있다.