• 응용통계연구
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• 제25권2호
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• pp.363-376
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• 2012

순서적 다항 반응변수의 경우 종종 과도하게 많은 수의 관측치가 0 범주에서 발생하는 영 과잉 특성을 지닌다. 이러한 영 과잉 자료에서 0범주를 발생시키는 요인이 여러 개 존재할 때 일반적인 순서적 프로빗 모형은 자료를 설명함에 있어서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 영 과잉 특성을 반영한 이 단계 영 과잉 순서적 프로빗 모형의 베이지안 분석기법을 제시하고 이를 2008년도 통계청에서 조사한 한국인의 음주소비 자료에 적용시킨다. 첫 번째 단계에서는 음주소비가 하나도 없다고 답한 0 범주에 속하는 비음주자들을 신념 또는 영구적 건강상의 문제 등으로 상황에 관계없이 음주를 하지 않는 절대적 비음주자(genuine non-drinker, non-participant)와 현재 소비가 없지만 상황에 따라 음주자가 될 가능성이 있는 잠재적 음주자(zero consumption potential drinker)로 구분하는 프로빗 모형을 적용시켜 분석한다. 두 번째 단계에서는 잠재적 음주자와 1 이상의 범주에 속하는 실제적 음주자를 합하여 음주자 집단으로 보고 이에 대하여 순서적 프로빗 모형을 적용하여 분석한다. 분석결과, 비음주자 중 약 30%가 절대적 비음주자로 음주자료가 일반적 순서적 자료에 비하여 뚜렷한 영 과잉 특성을 가짐을 알 수 있었다. 각 변수의 한계효과를 분석함으로써 같은 설명변수가 절대적 비음주자와 잠재적 음주자에 미치는 영향이 서로 반대로 나타날 수 있음을 발견하였고, 따라서 한국인의 음주자료에 대하여 제안된 영 과잉 순서적 프로빗 모형이 유용함을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권6호
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• pp.1269-1276
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• 2004

본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 또, 랄리 분포를 이용한 랄리 모형을 적용하여 모수 추정방법을 연구하였다. 본 연구에서는 기존의 최우추정법과 잠재변수를 도입하여 깁스 샘플링(Gibbs sampling)을 이용한 베이지안 모수추정 방법을 비교하고 그 특징을 분석하고자 한다. 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 잔차제곱합(Sum of the squared errors ; SSE)과 Braun 통계량을 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 그리고 수치적인 예로서 실제 자료를 이용한 수치 견과를 나열하였다. 이 접근방법을 기초로 하여 수명분포가 중첩(Superposition) 및 혼합(Mixture)인 경우에 대한 접근방법이 연구되었으면 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제19권1호통권21호
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• pp.321-323
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• 2005

본 연구에서는 2004년 11월에 시행된 '2005학년도 대학수학능력시험 수리영역 가형' 의 문항을 분석하였다. 즉, 2-모수 문항 반응 모형에 근거한 베이지안(Bayesian) 1.0을 이용하여 문항의 난이도 및 변별도를 측정하였으며 고전검사이론 프로그램임 테스트안(Testan) 1.0을 이용하여 문항의 신뢰도 및 오답지 매력도를 구하였다. 이 결과는, 학생들이 어느 단원을 어려워하고 어떤 내용을 이해하지 못 하는지 그 원인을 찾을 수 있으므로, 교수-학습의 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 품질경영학회지
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• 제25권4호
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• pp.71-78
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• 1997

In this paper, we consider a hierarchical Bayes estimation of the parameter, the reliability and failure rate functions based on type-II censored samples from a Burr type-？ failure time model. The Gibbs sampler a, pp.oach brings considerable conceptual and computational simplicity to the calculation of the posterior marginals and reliability. A numerical study is provided.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제1권2호
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• pp.183-192
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• 2001

Jelinski-Moranda model and modified Jelinski-Moranda model in software reliability are studied and we consider maximum likelihood estimator and Bayes estimates of the number of faults and the fault-detection rate per fault. A gibbs sampling approach is employed to compute the Bayes estimates, future survival function is examined. Model selection based on prequential likelihood of the conditional predictive ordinates. A numerical example with simulated data set is given.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.57-68
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• 2017

대량의 데이터에 있어 전반적인 특성 및 구조를 파악하는데 유용하기 때문에 다양한 분야에서 군집분석을 사용하고 있다. Dempster 등 (1977)에서 정의된 expectation-maximization(EM) 알고리즘은 가장 보편적으로 사용되는 군집분석 방법이다. 선형모형의 유한혼합물(finite mixture of linear model) 기법 또한 군집분석 방법 중 많이 사용되는 방법이며 베이지안 군집방법은 Bernardo와 Giron (1988)이 군집에 대한 가중치 확률만 모를 경우 처음 적용하였다. 우리는 이 연구에서 일반적인 선형모형의 유한혼합물이 아닌 군집특정(cluster-specific) 변량효과를 모형에 포함하여 베이지안 분석방법인 깁스표집법(Gibbs sampling)을 사용한다. 제안한 모형의 특성 및 표집법에 대하여 설명하였고 모의실험 및 실제 데이터 분석을 통하여 모형의 유용성을 파악하였다. Hurn 등 (2003)의 CO2 데이터에 모형을 적용하여 변량효과가 없는 모형, 개체특정(subject-specific) 변량효과 모형과 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.197-206
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• 2011

신호처리 관련 응용문제에서는 신호에서 실시간으로 발생하는 비정상적인 사건들을 탐지하는 것이 매우 중요하다. 이전에 알려져 있는 비정상 사건 탐지방법들은 신호에 대한 명확한 통계적인 모형을 가정하고, 비정상적인 신호들은 통계적인 모형의 가정 하에서 비정상적인 사건들로 해석한다. 탐지방법으로 최대우도와 베이즈 추정 이론이 많이 사용되고 있다. 그러나 앞에서 언급한 방법으로는 로버스트 하고 다루기 쉬운 모형을 추정한다는 것은 쉽지가 않다. 좀 더 로버스트한 모형을 추정할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 로버스트 하다고 알려져 있는 서포트 벡터 기계를 이용하여 온라인으로 비정상적인 신호를 탐지하는 방법을 제안한다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제36권2호
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• pp.1-64
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• 2014

본고는 소규모 개방경제를 상정한 동태확률모형을 통해 2000년 이후의 한국 거시경제의 변동요인들과 금융위기 기간의 통화정책과 재정정책의 변화요인을 추정하였다. 실증분석을 위해 동태확률모형은 경제성장률을 결정하는 두 가지 다른 추세요인과 다양한 구조충격요인 그리고 다양한 형태의 마찰을 포함시킴으로써, 거시변수들이 어떠한 요인에 의해 변화했는지를 정량적으로 분석하였다. 실증분석 결과, 금융위기 기간 동안 통화정책은 주로 테일러 준칙을 따른 것으로 나타난 반면, 재정정책의 반응은 재정준칙보다는 상대적으로 큰 폭의 재정충격요인에 의해서 설명된 것으로 추정되었다.

• 대한교통학회지
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• 제24권2호
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• pp.139-145
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• 2006

본 논문에서는 보행-차량 충돌사고 시 보행자 사망 여부를 확률적으로 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 베이지안 신경망을 적용하여 보행자 사망확률모형을 개발하고, 로지스틱 회귀분석 기법 기반의 모형과 예측력을 비교하였다. 본 연구를 위하여 개별 교통사고 자료를 수집하였으며, 교통사고 재현을 통해 사고 당시의 충돌속도를 추정하여 보행자 연령, 차종과 함께 모형의 독립변수로 사용하였다. 보다 정확하고 신뢰성 있는 모형개발을 위해 반복적 샘플링기법을 적용하여, 다양한 학습자료 및 테스트 자료를 구성하고 모형의 성능을 평가하였다 본 연구를 통해 개발된 모형은 보행자 보호를 위한 첨단차량기술 개발, 제한속도의 설정 등 다양한 정책 및 관련기술의 개발을 지원하는 유용한 도구로 사용될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1119-1131
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• 2016

Neyman-Scott 구형펄스모형 (Neyman-Scott rectangular pulses model; NSRPM)은 강우의 발생, 강우세포의 강우강도 그리고 지속시간으로 표현되는 점과정에 기초한 강우생성 모형으로, 기존의 구형펄스모형 (rectangular pulse model)과 비교해서 강우사상의 군집특성을 잘 반영하기 때문에 여러 연구에서 많이 사용되는 모형이다. 하지만 NSRPM의 매개변수를 추정하는데 있어서 모멘트를 이용한 여러가지 최적화 기법들은 그 계산이 복잡하고 또한 목적함수의 구성에 따라 추정값의 변동도 크게 나타난다. 이를 보완하기 위해서, 최근 누적강수량에 대한 근사적인 우도함수 (approximated likelihood function)와 이를 통해 NSRPM의 매개변수를 추정하는 방법이 소개되었다. 본 논문에선 이 근사적 우도함수를 바탕으로 계층적 베이지안 모형을 이용하여 NSRPM에 공간구조를 표현하고 이를 통해 강우생성 모형의 공간적 특성을 알아보고자 한다.