• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.852-861
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• 2000

Software reliability growth models are used in testing stages of software development to model the error content and time intervals betwewn software failures. In this paper, using priors for the number of fault with the negative binomial distribution nd the error rate with gamma distribution, Bayesian inference and model selection method for Jelinski-Moranda and Goel-Okumoto and Schick-Wolverton models in software reliability. For model selection, we explored the sum of the relative error, Braun statistic and median variation. In Bayesian computation process, we could avoid the multiple integration by the use of Gibbs sampling, which is a kind of Markov Chain Monte Carolo method to compute the posterior distribution. Using simulated data, Bayesian inference and model selection is studied.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.403-414
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• 2005

현재까지 개발된 스팸 메일 필터는 주로 베이지안 학습을 이용한 문서분류에 바탕을 두고 있지만, 정확률 향상의 한계라는 문제점과 더불어 일반 메일을 스팸 메일로 오분류하는 치명적인 오류를 극복하지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 카이제곱 통계량을 바탕으로 베이지안 필터의 false positive 에러를 해결하고. 더불어 정확률과 재현율 향상을 동시에기할 수 있는 스팸 메일 필터링 방법을 기술한다. 또한 본 논문에서 사용된 방법은 사용자의 배경 지식을 기계학습 단계에서 파라미터로 반영하여 시스템의 유연성을 높이고 나아가 개인화된 시스템으로 확장시킬 수 있다는 장점도 있다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.63-68
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 프레임워크 기반의 얼굴인증 시스템에 대하여 제안한다. 제안 시스템은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 얼굴영역 검출과 얼굴 특징 추출을 수행하고, 결합베이시안 학습 모델을 이용하여 얼굴인증을 수행한다. 제안 얼굴인증 알고리즘에 대한 성능 평가는 다양한 얼굴 사진들로 구성된 데이터베이스를 이용하여 수행하였으며, 한 명에 대한 얼굴 영상은 2장으로 구성하였다. 또한 얼굴인증 실험은 딥 뉴럴 네트워크를 통한 2048차원의 특징과 그 유사성을 측정하기 위해 결합베이시안 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴인증에 실패한 동일오율을 계산함으로써 성능평가를 수행하였다. 실험 결과, 딥러닝 특징과 결합베이시안 알고리즘을 사용한 제안 방법은 1.2%의 동일오율을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.243-248
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• 2015

인식 모델을 구성할 때 정의되지 않은 모델, 인식 모델 구성 후에 추가되어진 모델, 모델이 부족하여 하나의 모델 클러스터링으로 모델링하여 생성된 인식 모델들은 인식률 저하의 원인이 된다. 이러한 원인을 개선하기 위하여 Bayesian 기법의 모수 추정을 이용한 결정트리 상태 공유 모델링 방법을 제안하였다. 제안 방법은 Bayesian 기법의 파라미터 추정을 통하여 탐색된 결과로부터 결정트리 기반 상태 공유 모델링의 최대 확률 기법에 따라 인식모델을 결정한다. 본 논문에서 제안하여 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험 결과에서 제안한 군집화 방식을 비교하여 1.29%의 음성인식 오류감소율을 보였으며, 기존 군집화 방식에 비해 개선된 성능을 보였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제30권2호
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• pp.77-92
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• 2014

본 연구는 2000~2013년까지의 월별 시계열 자료를 이용하여 실물 금융변수와 해운경기간의 동태적 상관관계를 분석한다. 특히, 2008년 글로벌위기 이후 운임지수의 지속적인 하락국면에서 실물 금융변수가 얼마만큼의 영향을 미쳤는가를 중심으로 분석하였다. 모형의 적합성과 예측력 비교를 위해 기존의 일반적인 VAR 모형과 베이지안 VAR를 비교하였으며, VAR 모형 설정에 있어 외생성을 보다 객관적으로 도출하기 위해 DAG(Directed Acyclic Graph)를 활용하여 충격반응분석을 실시하고 각각의 모형에 대한 예측력을 비교하였다. 분석결과 BDI에 대한 금융 실물 부문의 영향에 대하여 베이지안 VAR 모형의 충격반응분석 결과는 일반적인 VAR 모형보다 명확하게 드러났으며, 두 모형 간의 예측력을 검정한 결과 베이지안 VAR 모형의 예측력이 매우 우월한 것으로 나타났다.

• Animal Bioscience
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• 제34권7호
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• pp.1100-1104
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• 2021

Objective: The objective of present study was to estimate heritability of non-return rate (NRR) and success of first insemination (SFI) by using the Bayesian approach with Gibbs sampling. Methods: Heifer Traits were denoted as NRR-h and SFI-h, and cow traits as NRR-c and SFI-c. The variance covariance components were estimated using threshold model under Bayesian procedures THRGIBBS1F90. Results: The SFI was more relevant to evaluating success of insemination because a high percentage of animals that demonstrated no return did not successfully conceive in NRR. Estimated heritability of NRR and SFI in heifers were 0.032 and 0.039 and the corresponding estimates for cows were 0.020 and 0.027. The model showed low values of Geweke (p-value ranging between 0.012 and 0.018) and a low Monte Carlo chain error, indicating that the amount of a posteriori for the heritability estimate was valid for binary traits. Genetic correlation between the same traits among heifers and cows by using the two-trait threshold model were low, 0.485 and 0.591 for NRR and SFI, respectively. High genetic correlations were observed between NRR-h and SFI-h (0.922) and between NRR-c and SFI-c (0.954). Conclusion: SFI showed slightly higher heritability than NRR but the two traits are genetically correlated. Based on this result, both two could be used for early indicator for evaluate the capacity of cows to conceive.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.681-687
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• 2001

다수의 인식기를 결합하여 베이지안 결정 이론 하에서 클래스 분별력을 높이려면, 훈련 데이터 샘플로부터 얻은 클래스 변수와 결정 변수들로 구성된 조건부 엔트로피에 의해서 한정되는 베이스 에러율의 상위 경계를 최소화해야 한다. Wang과 Wong은 베이스 에러율의 상위 경계를 최소화하기 위하여 클래스 변수와 다수의 특징 패턴 변수들로 구성된 고차 확률 분포를 트리 의존관계로 근사하는 1차 근사 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 이러한 베이스 에러율의 상위 경계 최소화에 기반한 기존의 1차 트리 의존관계 근사 방법을 확장하여 고차 의존관계까지 고려할 수 있는 확장된 곱 고차 근사 방법을 제안한다. 제안된 근사 방법을 CENPARMI의 무제약 필기 숫자를 인식하는 다수의 숫자 인식기 결합 방법에 적용하여 인식 실험을 하였으며, 이 방법에 의해서 보다 높은 인식율을 얻게 되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권4호
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• pp.649-664
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• 2011

Cooperative spectrum sensing (CSS) with decision fusion is considered as a key technology for tackling the challenges caused by fading/shadowing effects and noise uncertainty in spectrum sensing in cognitive radio. However, most existing solutions assume an error-free decision transmission, which is obviously not the case in realistic scenarios. This paper extends the general decision-fusion-based CSS scheme by considering the fading/shadowing effects and noise corruption in the common control channels. With this more practical model, the fusion centre first estimates the local decisions using a binary minimum error probability detector, and then combines them to get the final result. Theoretical analysis and simulation of this CSS scheme are performed over typical channels, which suggest some performance deterioration compared with the pure case that assumes an error-free decision transmission. Furthermore, the fusion strategy optimization in the proposed cooperation model is also investigated using the Bayesian criteria. The numerical results show that the total error rate of noisy CSS is higher than that of the pure case, and the optimal values of fusion parameter in the counting rule under both cases decrease as the local detection threshold increases.

• 한국음향학회지
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• 제23권5호
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• pp.410-419
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• 2004

본 논문에서는 베이시안에 기반한 신뢰도 융합 기법을 제안한다. 음성인식에서 신뢰도는 인식 결과에 대한 신뢰의 정도를 말하며, 인식 결과가 맞는 지의 여부를 판단할 수 있다. 개별 신뢰도 기법의 신뢰도 값을 융합하여 최종 판단을 내리는 집중형 융합 방식과 개별 신뢰도 기법의 판단 결과들을 융합하는 분산형 융합의 두 가지 방식에 대해 최적의 베이시안 융합규칙이 제시되었다. 고립단어 인식에서의 미등록어 거절 실험 결과 집중형 베이시안 신뢰도 융합 기법은 개별 신뢰도 기법에 비해 13% 이상의 상대적인 에러 감소 효과를 보였으나, 분산형 베이시안 융합은 성능의 향상을 보이지 못했다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.713-716
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• 2005

In this paper, in order to identify and recognize attack patterns, we propose a Bayesian classification using frequent patterns. In theory, Bayesian classifiers guarantee the minimum error rate compared to all other classifiers. However, in practice this is not always the case owing to inaccuracies in the unrealistic assumption{ class conditional independence) made for its use. Our method addresses the problem of attribute dependence by discovering frequent patterns. It generates frequent patterns using an efficient FP-growth approach. Since the volume of patterns produced can be large, we propose a pruning technique for selection only interesting patterns. Also, this method estimates the probability of a new case using different product approximations, where each product approximation assumes different independence of the attributes. Our experiments show that the proposed classifier achieves higher accuracy and is more efficient than other classifiers.