In this study, we develope a revised model as well as application of decision problem under ambiguity based on the subjectively weighted linear utility medel. Bayes'rule is used when there are ambiguous probabilities on a decision problem and test information is available. A procedure for assessing the ambiguity aversion function is also presented. Decision problem of chemical corporation is used for an illustration of the application of the subjectively weighted linear utility model using Bayesian approach. We present the optimal decisiond using newly developed model. We also perform the sensitivity analysis to assure ourselves about the conclusion we obtianed on degree of ambiguity aversion due to characterize parameter of subjectively weighted linear utility model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권2호
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pp.617-631
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2000
This paper is concerned with suggesting a Bayesian method for variable selection in generalized logit model. It is based on Laplace-Metropolis algorithm intended to propose a simple method for estimating the marginal likelihood of the model. The algorithm then leads to a criterion for the selection of variables. The criterion is to find a subset of variables that maximizes the marginal likelihood of the model and it is seen to be a Bayes rule in a sense that it minimizes the risk of the variable selection under 0-1 loss function. Based upon two examples, the suggested method is illustrated and compared with existing frequentist methods.
Since one property(i.e. coarseness, orientation, regularity, granularity etc.) of ultrasound liver images was not sufficiently enough to classify the characteristics of livers, we used the multi-feature vectors from ultrasound images to diagnose the liver disease. The proposed classifier, which uses the multi-feature vectors and Bayes decision rule, performed well for the classification of normal, fat and cirrhosis liver. In our simulation, we used the Battacharyya distance and Hotelling Trace Criterion to select the best multi-feature vectors for the classifier and obtained less classification errors than other methods using single feature vector.
인터넷의 발전은 온라인상의 무한한 정보 이용을 가능케 하였다. 인터넷 상의 무한한 정보에는 유익한 정보도 있지만 그렇지 못한 유해한 정보도 있다. 대표적인 유해 정보인 음란물 사이트는 청소년들에게 쉽게 노출되어 심신건강에 악영향을 끼친다. 최근에는 이러한 음란물 사이트를 차단하기 위한 알고리즘 개발이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 음란물 사이트 차단을 위해 연구되고 있는 대표적인 알고리즘들의 성능 비료를 통하여 각 알고리즘의 취약점을 보완할 수 있는 새로운 방법론을 제시한다.
음악인식에 주로 사용되는 세 가지 알고리즘의 성능을 비교하였다. 다양한 분류알고리즘을 소개하고 그 중 베이지안법, 최근접이웃법과 k-최근접이웃법을 이용하여 악기를 분류하였다. 악기 샘플파일에서 영교차율, 평균, 분산, 평균피크레벨의 4가지 특성값을 추출하여 분류시스템의 데이터로 사용하였다. 사용된 악기 샘플은 바이올린, 바로크 바이올린, 바로크 첼로이다. 실험결과 최근접이웃 알고리즘이 악기 분류에 있어서 가장 좋은 성능을 보여 주었다. 최근접이웃 알고리즘은 단순하면서도 빠른 계산결과를 보여 악기 분류에 적절한 알고리즘으로 판단되었다.
In this paper, we classify between the chromosome and blood cell, and find the location of chromosome. First, the gray level images be the binary images using the threshold method. Then, the spot noises are removed by the morphological filtering. Features are obtained using the updated Run length(RL) coding and are classified using the Bayes decision rule. The performances of classification are 83.3% in chromosome and 93.3% in blood cell. Because each sub-images ($256{\times}256$) is obtained from the full image($512{\times}512$), we realize the location of chromosome if we get the corrected chromosome classifications.
Since one texture property(i.e coarseness, orientation, regularity, granularity) for ultrasound liver ages was not sufficient enough to classify the characteristics of livers, we used multi texture vectors tracted from ultrasound liver images and a statistical classifier. Multi texture vectors are selected among the feature vectors of the normal liver, fat liver and cirrhosis images which have a good separability in those ultrasound liver images. The statistical classifier uses multi texture vectors as input vectors and classifies ultrasound liver images for each multi texture vector by the Bayes decision rule. Then the decision of the liver disease is made by choosing the maximum value from the averages of a posteriori probability for each multi texture vector In our simulation, we obtained higtler correct ratio than that of other methods using single feature vector, for the test set the correct ratio is 94% in the normal liver, 84% in the fat liver and 86% in the cirrhosis liver.
Ramesh B. Koti;Mahabaleshwar S. Kakkasageri;Rajani S. Pujar
ETRI Journal
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제45권6호
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pp.1065-1078
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2023
In vehicular networks, diverse safety information can be shared among vehicles through internet connections. In vehicle-to-internet communications, vehicles on the road are wirelessly connected to different cloud networks, thereby accelerating safety information exchange. Onboard sensors acquire traffic-related information, and reliable intermediate nodes and network services, such as navigational facilities, allow to transmit safety information to distant target vehicles and stations. Using vehicle-to-network communications, we minimize delays and achieve high accuracy through consistent connectivity links. Our proposed approach uses intermediate nodes with two-hop separation to forward information. Target vehicle detection and routing of safety information are performed using machine learning algorithms. Compared with existing vehicle-to-internet solutions, our approach provides substantial improvements by reducing latency, packet drop, and overhead.
현재 국내 유도무기 사격시험의 경우, 유도무기 사격 수량 대비 명중 수량으로 계산된 명중률만을 이용하여 국내 유도무기의 성능을 판단하고 있다. 명중률만으로는 생산된 유도무기 전체의 특성을 표현하지 못하므로 유도무기 사격시험결과에 따라 계산된 명중률을 활용하여 생산된 모든 유도무기의 성능을 판단하기에는 한계가 있다. 다시 말하면, 전력화되어 운용 중인 유도무기 또는 생산중인 유도무기의 명중률을 일정 수준 보장하기 위해서는 유도무기 사격시험 결과에 따라 계산된 단순 명중률보다 신뢰성이 높은 신뢰수준을 산정하는 것이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 생산 수량이 적고, 고가이며, 유도무기 사격 시험을 수행하기 전에 유도무기 명중 여부 및 성능을 확인할 수 없는 유도무기 사업 특성을 고려하고, 유도무기 사업 특성에 적합한 초기하분포와 베이지안 규칙을 활용하여 최소 사격 수량으로 유도무기 신뢰수준을 산정하는 방법을 소개한다. 또한, 국내 유도무기 사격시험 결과 및 국내외 문헌을 활용하여 국내 유도무기 사격 시험 결과 판정 시 유도무기 성능을 확인할 수 있는 적정 신뢰수준을 제안한다.
한국의 주민참여예산제도는 자치단체별로 자율적으로 운영되도록 하고 있어서, 본 연구는 이들을 몇 개의 유사한 유형들로 구분하여서 각각의 특징들을 살펴보고자 한다. 본 연구는 다양한 머신 러닝 기법들을 활용하여 2022년도 기초 시(市)를 중심으로 운영유형을 분류하였다. 그 결과, 여러 머신 러닝 기법(Neural Network, Rule Induction(CN2), KNN, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, SVM, Naïve Bayes) 중에서 SVM 기법이 성능이 가장 좋은 것으로 확인되었다. SVM 기법이 밝혀낸 운영유형은 모두 3개인데, 하나는 위원회 활동은 적게 하지만, 참여예산은 많이 확보하는 클러스터(C1)이고, 다른 하나는 주민참여예산제에 매우 소극적인 도시들의 클러스터(C3)이다. 마지막 클러스터(C2)는 참여예산에 전반적으로 적극적인데, 대다수 지역이 여기에 해당한다. 결론적으로 한국의 대다수 자치단체는 주민참여예산제를 긍정적으로 운영하고 있으며, 오직 소수의 자치단체만 소극적이다. 후속 연구로 지난 10여 년간의 시계열 자료를 분석한다면, 우리는 주민참여예산에 관한 지방자치단체 유형 분류의 신뢰도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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