• 제목/요약/키워드: Bayesian Design

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2단계 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 문맥 관리 (Context Management of Conversational Agent using Two-Stage Bayesian Network)

  • 홍진혁;조성배
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제10권1호
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    • pp.89-98
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    • 2004
  • 대화형 에이전트는 언어를 이용하여 사용자에게 적절한 정보를 제공하고 대화의 문맥을 유지하는 시스템이다. 대화형 에이전트를 더욱 현실적으로 만들기 위해서는 사용자 질의에 대한 분석과 모델링 과정이 필수적이며, 베이지안 네트워크가 이를 위한 대표적인 방법 중 하나이다. 보통 대상영역을 위한 네트워크는 매우 복잡하고 이해하기가 어렵기 때문에 네트워크를 구성하는 변수들을 분리함으로써 대화형 에이전트를 보다 쉽게 설계할 수 있다. 본 논문에서는 대화형 에이전트의 질의 분석모듈을 2단계 베이지안 네트워크로 구성하여, 설계를 보다 용이하게 하였고 문형을 고려한 세부적인 질의분석을 가능하도록 하였다. 웹 페이지를 소개하는 에이전트에 적용하여 제안한 대화형 에이전트 구조의 유용성을 보였다.

Bayesian Estimation in Bioequivalence Study

  • Lee, Seung-Chun
    • 응용통계연구
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    • 제24권6호
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    • pp.1095-1102
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    • 2011
  • The classical two-period, two-sequence crossover design is no longer sufficient to assess various demands in a bioequivalence study. For instance, to estimate the within-subject and between-subject variances of test and reference formulations separately, it is necessary to use a replicate design in which each subject receives at least the reference formulation in two periods. Several designs were studied to satisfy the demands. It is provided a unified Bayesian approach applicable to those study designs. The benefit of the method in the bioequivalence study is discussed.

크리깅 기반 차원감소법을 이용한 베이지안 신뢰도 해석 (Bayesian Reliability Analysis Using Kriging Dimension Reduction Method (KDRM))

  • 안다운;최주호;원준호
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2008년도 정기 학술대회
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    • pp.602-607
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    • 2008
  • A technique for reliability-based design optimization(RBDO) is developed based on the Bayesian approach, which can deal with the epistemic uncertainty arising due to the limited number of data. Until recently, the conventional RBDO was implemented mostly by assuming the uncertainty as aleatory which means the statistical properties are completely known. In practice, however, this is not the case due to the insufficient data for estimating the statistical information, which makes the existing RBDO methods less useful. In this study, a Bayesian reliability is introduced to take account of the epistemic uncertainty, which is defined as the lower confidence bound of the probability distribution of the original reliability. In this case, the Bayesian reliability requires double loop of the conventional reliability analyses, which can be computationally expensive. Kriging based dimension reduction method(KDRM), which is a new efficient tool for the reliability analysis, is employed to this end. The proposed method is illustrated using a couple of numerical examples.

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강우빈도해석에서 Bayesian 기법을 이용한 Gumbel 확률분포 매개변수의 불확실성 평가 (Assessment of uncertainty associated with parameter of gumbel probability density function in rainfall frequency analysis)

  • 문장원;문영일;권현한
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제49권5호
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    • pp.411-422
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    • 2016
  • 우리나라는 수공구조물 설계할 때 강우빈도해석과 강우-유출 모형으로 홍수량을 산정하여 사용하고 있다. 그러나 강우자료의 확률분포 및 자료기간 등에 따른 매개변수 추정에 많은 불확실성이 존재하나 이를 고려한 해석은 이루어지지 않고 있다. 이러한 점에서 Gumbel 분포형과 확률가중 모멘트법을 기준으로 확률강우량의 신뢰구간을 평가함과 동시에 매개변수의 불확실성을 평가하는데 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Bayesian방법을 도입하여 서울지역의 확률강우량의 불확실성을 정량적으로 평가하였다. 두 가지 방법의 비교결과 확률가중모멘트법의 신뢰구간이 Bayesian 방법의 불확실성 구간보다 전반적으로 크게 나타났다. 신뢰구간의 경우 정규분포를 따르기 때문에 좌우대칭의 형태를 갖는 반면에 Bayesian 방법의 불확실성은 Gumbel 분포로부터 유도되어, 보다 현실적인 불확실성 평가가 가능하였다. 자료의 구간 및 기간에 따른 확률강우량의 불확실성을 평가한 결과 자료에 증가에 따른 불확실성 감소를 확인할 수 있었으며, Bayesian 방법이 자료 증가에 따른 불확실성 범위 감소가 보다 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

Reliability analysis of nuclear safety-class DCS based on T-S fuzzy fault tree and Bayesian network

  • Xu Zhang;Zhiguang Deng;Yifan Jian;Qichang Huang;Hao Peng;Quan Ma
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제55권5호
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    • pp.1901-1910
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    • 2023
  • The safety-class (1E) digital control system (DCS) of nuclear power plant characterized structural multiple redundancies, therefore, it is important to quantitatively evaluate the reliability of DCS in different degree of backup loss. In this paper, a reliability evaluation model based on T-S fuzzy fault tree (FT) is proposed for 1E DCS of nuclear power plant, in which the connection relationship between components is described by T-S fuzzy gates. Specifically, an output rejection control system is chosen as an example, based on the T-S fuzzy FT model, the key indicators such as probabilistic importance are calculated, and for a further discussion, the T-S fuzzy FT model is transformed into Bayesian Network(BN) equivalently, and the fault diagnosis based on probabilistic analysis is accomplished. Combined with the analysis of actual objects, the effectiveness of proposed method is proved.

Design of Time-varying Stochastic Process with Dynamic Bayesian Networks

  • Cho, Hyun-Cheol;Fadali, M.Sami;Lee, Kwon-Soon
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제2권4호
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    • pp.543-548
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    • 2007
  • We present a dynamic Bayesian network (DBN) model of a generalized class of nonstationary birth-death processes. The model includes birth and death rate parameters that are randomly selected from a known discrete set of values. We present an on-line algorithm to obtain optimal estimates of the parameters. We provide a simulation of real-time characterization of load traffic estimation using our DBN approach.

선형 캘리브레이션에서 베이지안 실험계획과 기존의 최적실험계획과의 효과비교 (Performance of a Bayesian Design Compared to Some Optimal Designs for Linear Calibration)

  • 김성철
    • 응용통계연구
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    • 제10권1호
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    • pp.69-84
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    • 1997
  • 선형 캘리브레이션 실험계획 문제에 대하여, 베이지안 의사결정론을 이용하여 평균제곱오차손실을 최소화한 Kim(1988, 1993)의 실험계획과 관련 문헌의 결과인 몇 가지 최적계획을 비교한다. 비교대상 실험계획으로서 고전적 추정량의 점근분산을 최소화하는 Buonaccorsi(1986)의 최적계획, 회귀분석 모형에서 $ M(x) = \sum x_i x_i '$의 함수를 최대화 또는 최소화하는 D-optimal 또는 A-optimal 계획, Hunter and Lamboy(1981)가 베이지안 추정량의 특성을 설명하기 위하여 그 논문에서 예로 들었던 실험계획을 고려한다. 서로 다른 기준에 의한 최적계획을 비교하기 위해서 우선 기대사후분산을 계산하여 비교하고 몇가지 사전분포에 대하여 몬테칼로 시뮬레이션을 통한 평균분산과 HPD 구간의 크기를 비교한다.

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나이브 베이지안과 데이터 마이닝을 이용한 FHIDS(Fuzzy Logic based Hybrid Intrusion Detection System) 설계 (A Design of FHIDS(Fuzzy logic based Hybrid Intrusion Detection System) using Naive Bayesian and Data Mining)

  • 이병관;정은희
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.158-163
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    • 2012
  • 본 논문에서 나이브 베이지안 알고리즘, 데이터 마이닝, Fuzzy logic을 이용하여 이상 공격과 오용 공격을 탐지하는 하이브리드 침입탐지시스템인 FHIDS(Fuzzy logic based Hybrid Intrusion Detection System)을 설계하였다. 본 논문에서 설계한 FHIDS의 NB-AAD(Naive Bayesian based Anomaly Attack Detection)기법은 나이브 베이지안 알고리즘을 이용해 이상 공격을 탐지하고, DM-MAD(Data Mining based Misuse Attack Detection)기법은 데이터 마이닝 알고리즘을 이용하여 패킷들의 연관 규칙을 분석하여 새로운 규칙기반 패턴을 생성하거나 변형된 규칙 기반 패턴을 추출함으로써, 새로운 공격이나 변형된 공격을 탐지한다. 그리고 FLD(Fuzzy Logic based Decision)은 NB-AAD과 DM-MAD의 결과를 이용하여 정상인지 공격인지를 판별한다. 즉, FHIDS는 이상과 오용공격을 탐지 가능하며 False Positive 비율을 감소시키고, 변형 공격 탐지율을 개선한 하이브리드 공격탐지시스템이다.

데이터마이닝의 베이지안 망 기법을 이용한 교통수단선택 모형의 설계 및 구축 (Design and Implementation of Travel Mode Choice Model Using the Bayesian Networks of Data Mining)

  • 김현기;김강수;이상민
    • 대한교통학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.77-86
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    • 2004
  • 데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 효율적으로 탐색하여 이를 모형화함으로써, 유용한 정보로 추출 변환하는 일련의 과정이다. 특히 베이지안 망 (Bayesian Network)은 신경망, 유전자알고리즘 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)를 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 기존에 적용된 바가 없는 데이터마이닝의 베이지안 망을 이용하여 수도권 교통수단선택 모형을 구축한다. 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 사회 경제적 특성과 교통체계 특성을 반영하여 베이지안 망을 이용한 교통수단선택 모형을 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 성과 연령의 구성비가 변하였을 때, 교통수단선택의 변화율(확률)을 예측한다. 이 연구를 통해 현실에서는 내재하나 설명변수간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수들과 교통수단선택간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 교통수단선택 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 교통수단에 대한 정보의 부족으로 인한 교통수단선택 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 다양한 교통정책에 따른 교통수단선택의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 방법론을 개발한다.

Optimal Bayesian design for discrimination of acceleration models in the exponential distribution

  • Park, Choon-Il
    • 대한수학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.709-715
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    • 1994
  • The aim of of the study is a powerful test for the discrimination and therefore an optimal desin for that purpose. This problem is studied by Chernoff ([5]) and used in Chernoff ([6]) for accelerated life tests using the exponential distribution for life times. The approach used here is similar to that suggested by Lauter ([10]) and used in Chaloner ([3]) and Chaloner and Larntz ([4]) where it is motivated using Bayesian arguments. The approach taken in this paper the loss function $L(\cdot)$ evaluating a test procedure and a design d.

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