• Korean Journal of Logic
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• v.2
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• pp.63-89
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• 1998

확률에 관한 수학적 탐구가 시작된 18세기이래 다양한 확률에 관안 이론들이 등장하기 시작했다. 이렇게 다양한 확률 이론 중에서 가장 뒤늦게 제안되어 발전되어 온 주관주의 확률 이론을 소개하고 그 이론에 대한 평가를 시도하는 것이 이 논문의 목적이다. 주관주의 확률 이론은 램지에 의해서 제안되고 드 피네티와 새비지 등에 의해서 발전되어 왔는데, 그 이론의 핵심은 확률을 주관적인 믿음의 정도(degree of belief)로 파악하는 것이다. 이 이론은 다른 여러 가지 이론과 비교하여 많은 장점을 가짐에도 불구하고 몇 가지 문제점을 갖는다. 그 중에서도 기장 큰 문제점은 어떤 사건에 대한 객관적인 확률을 부정하는 것이다. 따라서 주관주의 이론에 대한 적절한 평가는 바로 이러한 문제점에 대해서 어떠한 대답이 주어질 수 있는가에 달려 있다고 할 수 있을 것이다. 드 피네티의 교환 기능한 확률(exchangeable probability)이리는 개념과 그와 관련된 표상정리(representation theorem)는 부분적으로 이러한 문제에 답하는 것처럼 보인다. 그러므로 필자는 이 논문에서 이러한 주관주의 확률 이론의 내용을 살펴보고 그에 대한 평가를 함으로써 주관주의 확률 이론이 갖는 의의를 논할 것이다.

• Korean Journal of Logic
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• v.13 no.1
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• pp.53-81
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• 2010

This essay attempts to suggest a third way to interpret probabilities based on diagnoses of weaknesses and strengths of the objective and the subjective interpretations. While the objective interpretations capture important intuitions in employing probability, it can provide the definitions of probability only in a circular way. Although the subjective interpretations seem to avoid this problem, it also fails to understand how one can extract certain information from the ignorance of a given system. It will be suggested that these problems can be bypassed if we consider probabilities as theoretical structure, which provide significant generalizations about the world.

• Korean Journal of Logic
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• v.17 no.3
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• pp.461-484
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• 2014

This essay suggests a constructive interpretation of probabilities by diagnosing problems of the objective and the epistemic interpretations of probability. According to this interpretation, attributions of the mathematical structure of probability to a given system can be understood as positing constructive theoretical hypotheses showing the relationship among empirical data. The constructive interpretation is applied to comprehend probability claims in the explanation of temporal asymmetrical behaviour of our universe. A new approach interpreting probabilities as constructive theoretical terms enables us to circumvent shortcomings of both objective and subjective interpretation of probability, and appreciate why these interpretations nevertheless appear to be convincing in our case.

• Korean Journal of Logic
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• v.9 no.2
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• pp.31-57
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• 2006

직설법적 조건문의 이론이 해결해야 할 문제 중 하나는 각자 옳을 것 같지만 모두 참일 수 없는 직설법적 조건문에 관한 세 원리들이 있다는 것이다. 먼저 직설법적 조건문을 진리 함수적으로 분석하는 것은 '주관적 확률'을 고려할 때 이 문제를 해결할 수 없다고 논증할 것이다. 필자는 여기서 직설법적 조건문에 관한 성향적 분석을 제시하고 이 이론이 세 원리들의 문제를 해결한다고 주장한다. 그리고 잘 알려져 있는 직설법적 조건문의 수용 조건 혹은 주장가능성 조건을 제시하는 아담스 논제는 조건부 확률이 두 절대적 확률의 비로 정의된 다면 옳지 않을 것이라고 주장한다. 조건부 확률을 성향적으로 정의할 경우에만 아담스 논제는 옳을 수 있다. 마지막으로 아담스 논제의 주장가능성 조건을 진리 조건으로 제시하는 이론도 논박될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2249-2253
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• 2008

본 연구에서는 지점빈도분석과 지역빈도분석을 이용하여 확률홍수량을 산정 하였다. 지점빈도 분석은 Annual Maximum Series(AMS) 및 Partial Duration Series(PDS)를 이용하여 자료를 추출하고 각 자료에 적합한 확률분포를 이용하여 확률홍수량을 산정하였다. 그러나 AMS를 이용한 확률홍수량의 산정은 표본의 개수가 부족하면 이에 따른 변동성(variability)이 커지게 되는 단점이 존재하며, PDS를 사용하면 임계값(threshold)에 따른 주관적 영향이 결과에 반영되는 단점이 존재하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 PDS를 사용하는 경우의 단점을 해결하기 위해 연 1.7회의 발생횟수를 갖는 자료를 추출하고 몬테카를로 모의시험을 통하여 주관적 영향을 제거하였다. 또한 두 가지 방법에 의해 산정된 확률홍수량의 비교검토를 위해 지역빈도분석을 수행하였다. 유역의 면적과 일평균강우량으로부터 확률홍수량을 산정할 수 있는 것으로 알려진 Bayesian-Generalized Least Square(B-GLS) 방법을 이용하여 확률홍수량을 산정하였다. 최종적으로 안양천 유역의 13개 소유역에 대한 세 가지 방법에 의해 산정된 확률홍수량을 비교 검토한 결과, 특정한 방법이 항상 우수하다는 결론은 얻을 수 없었으나 각 유역별로 AMS가 가장 크고 B-GLS가 가장 작은 확률홍수량을 갖는 경향을 나타내었다.

• Korean Journal of Logic
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• v.4
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• pp.89-107
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• 2000

이 논문의 목적은 확률에 대한 빈도 해석(특히 라이헨바하와 새먼에 의해 체계화된 형태)을 비판적으로 고찰하는 데에 있다. 보다 구체적으로, 확률 빈도 해석에 대해 기존에 제기된 반론들을 보다 강화하고 새로운 추가적 반론들을 제기함으로써, 확률 빈도 해석이 종래에 생각되어 왔던 것보다 훨씬 더 심각한 상태에 있음을 보이려 한다. 특히, 빈도 해석이 흔히 여겨지는 바와 달리, 확률 값을 부여하기 위해 여러 국면들에 있어서의 주관적이고 임의적인 선택들에 의존해야 한다는 것이 이 논문에서의 반론들을 통해 드러날 것이다.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.47 no.2
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• pp.165-174
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• 2003

The purposes of this study were to investigate the correlation between the cognitive level and the probabilistic thinking level and to analyze the effects of the probability activities in Thinking Science (TS) program on the development of probabilistic thinking. The 219 7th grade students were sampled in the middle school and were divided into an experimental group and a control group. The probability activities in TS program were implemented to the experimental group, while only normal curriculum was conducted in the control group. The results of this study showed that most of 7th grade students were in the concrete operational stage and used both subjective and quantitative strategy simultaneously in probability problem solving. It was also found that the higher the cognitive level of the students, the higher the probabilistic thinking level of them. The sample space and the probability of an event in the constructs of probability were first developed as compared to the probability comparisons and the conditional probability. The probability activities encouraged the students to use quantitative strategy in probability problem solving and to recognize probability of an event. Especially, the effectiveness was relatively higher for the students in the mid concrete operational stage than those in any other stage.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.201-206
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• 1999

본 연구에서는 행오버 (hang-over)를 이용한 새로운 soft decision 음성 향상기 법을 제안한다. 제시된 음성향상기법에서는 global 음성부재확률의 개념을 소개하고 이를 기존의 채널별 음성부재확률과 결합하여 통계적으로 신뢰할 수 있는 음성부재에 대한 확률값을 도출해낸다. 특히 음성의 꼬리 부분에서의 음성부재확률결정의 성능을 향상시키기 위해 행오버의 개념을 도입한다. Hidden Markov model (HMM)에 근거한 행오버를 이용하여 음성부재확률을 수정하는 부분을 소개하고 최종적으로 수정된 음성부재확률을 이용하여 새로운 잡음전력의 갱신 및 이득수정을 통해 향상된 음성을 만들어 낸다. 개발된 음성 향상기법은 주관적인 음질평가에서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 나타내었으며, 특히 행오버를 이용한 음성부재확률의 수정에 관련한 성능을 검증하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.3 no.2
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• pp.91-105
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• 1990

Several practical prior distributions are derived using the maximum entropy principle. Also, an interactive method for estimating a prior distribution which uses the minimum cross-entropy principle is proposed when there are many prior informations. The consistency of the prior distributions obtained by the entropy principles is discussed.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.95-98
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• 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.