• 응용통계연구
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• 제5권1호
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• pp.9-17
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• 1992

본 논문은 표본조사론의 주된 연구 대상인 유한 모집단에서의 모수 추정 문제중에서 비추정 문제를 베이지안 방법으로 다루었다. 크기 N의 유한 모집단을 초모집단에서 뽑은 크기 N의 확률 표본으로 간주하고, 초 모집단 모수들의 사전분포를 비정보적인 것으로 가정하여 비(ratio)의 정확한(exact) 사후분포를 유도하였으며, 이를 바탕으로 비의 정확한 신뢰구간을 구해 특별한 조건 아래에서 제안된 Fieller의 방법등 기존의 방법들과 비교하여 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.755-762
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• 2013

본 논문은 NHPP 소프트웨어 신뢰성모형에서 모수추정과 고장시간에 대한 예측을 다루고자 한다. 소프트웨어 신뢰성모형 Goel-Okumoto모형에서 평균값 함수에 대한 최우추정과 경험적 사전분포를 가정한 공액사전분포에서 베이지안 추정을 다루었다. 실제 자료에서 두 가지 추정법에 의한 모수 추정값을 제공하였으며, 모형의 적합성을 판정하고, 고장수에 대한 예측값을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.1049-1068
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• 2014

자기회귀 모형(autoregressive model)은 일변량(univaraite) 시계열자료의 분석에서 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 그러나 이 방법은 자료에 일정한 추세가 있다고 가정하기 때문에 자료에 분절(structural break)이 존재할 때 적절하지 않을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 국면전환(regime-switching) 모형인 임계자기회귀 모형(threshold autoregressive model)이 제안되었는데 최근 지연 모수(delay parameter)을 포함한 이 국면전환(two regime-switching) 모형으로 확장되어 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이 국면전환 임계자기회귀 모형을 베이지안(Bayesian) 관점에서 살펴본다. 베이지안 분석을 위해 모수적 임계자기 회귀 모형 뿐만 아니라 디리슐레 과정(Dirichlet Process) 사전분포를 이용하는 비모수적 임계자기 회귀 모형을 고려하도록 한다. 두 가지 베이지안 임계자기 회귀 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo) 방법을 통해 사후추론을 실시한다. 모형 간의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 통한 자료 분석을 고려하고, 더 나아가 한국과 미국의 국내 총생산(Gross Domestic Product)에 대한 실증적 자료 분석을 실시한다.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.735-744
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• 2009

이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다, 특히 시계열자료의 수가 많은 경우, 상대적으로 빠른 베인지안 추론이 가능하다. 또한 장기억 모수공간이 (0,0.5) 이기 때문에 모수공간을 적절하게 그룹화한다면 장기억 모수를 선택하는 것이 모수를 추정하는 것에 비해 큰 차이가 없다. 이 논문에서는 나일강 수위자료 실증분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인해본다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권5호
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• pp.805-812
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• 2003

본 논문에서는 비동질 포아송 과정(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보(Prior information)를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대수형 포아송 실행시간 모형(Logarithmic Poisson model), Crow 모형 그리고 Rayleigh 모형에 대하여 베이지안 모수 추정방법을 적용하였다. 효율적 모형을 위하여 이들 모형에 관한 모형선택을 편차자승합(SSE)의 합을 이용하여 시행하였고 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로(MCMC) 기법중에 하나인 깁스샘플링(Gibbs sampling)과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정한 수치 결과론 나열하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제5권2호
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• pp.29-44
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• 1994

본 연구는 누적위험률함수에 대한 베이지안 추정량을 이용하여 생존함수의 추정량을 제안하고, counting process 이론과 martingale 이론을 이용하여 대표본하에서 제안된 추정량의 일양적 일치성과 점근적 정규성을 밝힌다. 또한 모의실험을 통하여 추정량들의 효율성을 편의와 평균제곱오차의 측면에서 비교하고자 한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1998년도 공동추계학술대회 경제위기 극복을 위한 정보기술의 효율적 활용
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• pp.807-813
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• 1998

이 논문에서는 로그정규분포에 대한 베이지안 모형선택방법을 제안한다. 일반적으로 , 모수에 대한 사전정보가 비정보적(noninformative)인 경우, 베이즈 요인(Bayes factor)은 결정할 수 없는 상수를 포함하는 것이 일반적이다. 이 경우, 베이즈 요인을 계산하기 위해 최근 활발히 연구중인 고유 베이즈 요인(Intrinsic Bayes factor)방법을 이용한다. 실제의 자료를 통해 로그정규분포의 적합도 검정에 대한 부분적 베이즈 요인을 계산한다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.627-641
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• 2016

본 논문에서는 겉보기 무관 회귀모형을 고려하고 디리크레 프로세스 혼합모형을 오차항의 분포로 하는 비모수 베이지안 방법을 제안한다. 제안된 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 디리크레 프로세스 혼합모형의 붕괴깁스표집 방법을 통해 마코프 체인 몬테 칼로 알고리듬을 구성하고 사후추론을 실시한다. 모형의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 실시하고, 더 나아가 한국지역의 강수량 예측에 대한 실제 자료에 적용해 본다.

• 응용통계연구
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• 제15권1호
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• pp.139-151
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• 2002

본 논문에서는 베이지안 기법을 이용한 비선형회귀모형의 선택법을 제안하였다. 베이즈요인에 기초한 이 방법은 주로 대표본의 경우에 이용되는 고전적 모형선택법에 비해 사전정보를 이용하는 측면과 비내포모형 및 소표본의 경우에 대해서도 효과적으로 사용될 수 있다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 정보적 사전분포를 고려하였으며, 베이즈요인의 추정 방법으로 Laplace - Metropolis 추정 법을 제안하였다. 또한 MCMC 과정을 통해 추정된 모수의 수렴진단에 대해서도 고려하였다. 실제자료에 대한 최적의 모형선택 및 진단과정을 구체적으로 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.873-882
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• 2010

본 논문에서는 비재생혼합보증이 종료된 이후의 교체정책에 대한 베이지안 접근을 고려한다. 이때, 비재생혼합보증은 비재생무료교체보증과 비재생비례교체보증의 혼합된 형태가 된다. 최적의 교체주기를 결정하기 위하여 기대비용과 기대비가동시간에 근거한 기준이 사용되는데, 이를 위해서 단위시간당 기대비용과 단위시간당 기대비가동시간이 각각 구해진다. 시스템의 고장시간이 불확실한 모수를 갖는 와이블분포를 할 때, 베이지안 접근에 근거하여 최적의 교체정책이 제안된다. 이때, 최적의 교체주기를 결정하기 위해서 Jiang과 Ji (2002)에 의해서 제안된 총밸류함수가 사용된다. 끝으로, 본 논문에서 제안된 베이지안 교체정책을 설명하기 위해서 수치적 예를 살펴본다.