• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.73-78
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• 2002

In this paper we develop a method for constructing a Bayesian HPD (highest probability density) interval of a ratio of two multivariate normal generalized variances. The method gives a way of comparing two multivariate populations in terms of their dispersion or spread, because the generalized variance is a scalar measure of the overall multivariate scatter. Fully parametric frequentist approaches for the interval is intractable and thus a Bayesian HPD(highest probability densith) interval is pursued using a variant of weighted Monte Carlo (WMC) sampling based approach introduced by Chen and Shao(1999). Necessary theory involved in the method and computation is provided.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.205-208
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• 2005

We have fuzzy hypotheses testing from Bayesian statistics with ideas from fuzzy sets theory to generalize Bayesian methods both for samples of fuzzy data and for prior distributions with non-precise parameters. Appling the principle of agreement index, the posterior odds ratio in the favor of hypotheses $H_0$ is equal to product of the fuzzy odds ratio and the fuzzy likelihood ratio. If the Posterior odds ratio exceeds the grade judgement, we accept the hypothesis $H_0$ for the degree.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권5호
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• pp.507-518
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• 2017

Volatility plays a crucial role in theory and applications of asset pricing, optimal portfolio allocation, and risk management. This paper proposes a combined model of autoregressive moving average (ARFIMA), generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GRACH), and skewed-t error distribution to accommodate important features of volatility data; long memory, heteroscedasticity, and asymmetric error distribution. A fully Bayesian approach is proposed to estimate the parameters of the model simultaneously, which yields parameter estimates satisfying necessary constraints in the model. The approach can be easily implemented using a free and user-friendly software JAGS to generate Markov chain Monte Carlo samples from the joint posterior distribution of the parameters. The method is illustrated by using a daily volatility index from Chicago Board Options Exchange (CBOE). JAGS codes for model specification is provided in the Appendix.

• 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.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제46권1호
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• pp.11-26
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• 2014

The analyses carried out within the Seismic Probabilistic Risk Assessments (SPRAs) of Nuclear Power Plants (NPPs) are affected by significant aleatory and epistemic uncertainties. These uncertainties have to be represented and quantified coherently with the data, information and knowledge available, to provide reasonable assurance that related decisions can be taken robustly and with confidence. The amount of data, information and knowledge available for seismic risk assessment is typically limited, so that the analysis must strongly rely on expert judgments. In this paper, a Dempster-Shafer Theory (DST) framework for handling uncertainties in NPP SPRAs is proposed and applied to an example case study. The main contributions of this paper are two: (i) applying the complete DST framework to SPRA models, showing how to build the Dempster-Shafer structures of the uncertainty parameters based on industry generic data, and (ii) embedding Bayesian updating based on plant specific data into the framework. The results of the application to a case study show that the approach is feasible and effective in (i) describing and jointly propagating aleatory and epistemic uncertainties in SPRA models and (ii) providing 'conservative' bounds on the safety quantities of interest (i.e. Core Damage Frequency, CDF) that reflect the (limited) state of knowledge of the experts about the system of interest.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권7호
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• pp.161-170
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• 2010

기초구조물의 저항계수 산정 및 하중저항계수설계법의 개발을 위해서는 충분한 양의 데이터베이스 구축을 바탕으로 정확한 신뢰성 분석이 수행되어야 한다. 기존 국내외 말뚝기초의 신뢰성 분석 연구에서는 말뚝의 측정지지력 확인이 가능한 재하시험 자료만을 이용하여 저항편향계수의 분포특성을 산정하였다. 따라서, 파괴에 이르지 않은 말뚝재하시험 자료는 신뢰성 분석에서 제외되었다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 타입강관말뚝 저항편향계수의 사전 분포특성에 측정지지력을 확인할 수 없는 재하시험 결과를 추가하여 현장 특성을 반영한 저항편향계수의 사후분포특성을 산정하였다. 그리고 저항편향계수의 사후분포특성을 이용하여 말뚝의 신뢰성 평가를 수행하고 신뢰도수준을 갱신하였다. 국내 전역에서 수행된 양질의 정재하시험 자료를 수집, 분석하여 57개의 자료에 대한 측정지지력을 확인하였고, 이들 자료에 대해서 구조물기초설계기준에서 제안하고 있는 Meyerhof 공식을 이용하여 설계지지력을 산정하였다. 이를 통해 저항편향계수의 사전분포 특성을 정량화 하였으며, 베이지안 기법을 적용하여 다양한 현장재하시험 결과에 따라 저항편향계수의 사후분포를 산정하였다. 갱신된 저항편향계수 통계특성을 적용하여 일차신뢰도법을 이용하여 강도 높은 신뢰성 해석을 수행하고 시험결과에 따른 신뢰도 수준을 평가하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 통해 양질의 측정지지력 데이터가 부족한 경우 베이지안 기법을 이용하여 신뢰성 분석이 가능함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권1호
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• pp.53-58
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• 2012

게임 이론적 시각으로 p-persistence 슬롯화된 ALOHA를 비협력 게임으로 구성하고, 이 게임에서 Nash equilibrium을 구해 찾아 패킷 전달을 시도할 확률 값을 마련한다. Nash equilibrium의 수학적 표현에는 반드시 활성 변방국의 수가 포함되지만, 많은 실제 응용에서 이러한 수를 거의 알 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 패킷의 전달을 시도할 지 결정하기에 앞서 활성 변방국의 수를 예측하는 Bayes 풍의 방식을 제안한다. 제안하는 Bayes 풍의 방식은 변방국이 스스로 자연스럽게 구할 수 있는 최소 정보만을 필요로 하지만 상당량의 정보에 의존하는 방식에 비해 경쟁력 있는 예측 성능을 보여 준다.

• 논리연구
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• 제8권1호
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• pp.47-67
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• 2005

베이즈망은 탐구 공간을 구성하는 변수들 사이에 성립하는 확률적 관계를 이용하여 그 변수들 사이에 성립된다고 가정되는 인과 관계를 추론하는데 이용된다. 베이즈망에 관한 철학적 논쟁의 대상은 특정한 변수들의 확률적 독립성을 가정하는 인과적 마코프 조건이다. 베이즈망 이론에 대한 강력한 비판자인 카트라이트는 인과적 마코프 조건이 비결정적 세계에서는 성립될 수 없기 때문에 인과적 추리에 대한 타당한 원리가 될 수 없다고 주장한다. 이글의 목적은 인과적 마코프 조건이 인과적 추리에 대한 타당한 원리가 될 수 없다는 카트라이트의 비판이 타당한가를 검토하는 것이다. 나는 인과적 사건들의 연쇄를 허용하는 연속모델은 카트라이트의 비판을 벗어날 수 있다고 주장한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권3B호
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• pp.248-253
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• 2011

선박의 충돌회피 알고리즘은 인적 요인에 의한 해난사고를 방지하고, 보다 효과적이고 안전한 운항을 위해 개발되어 왔다. 본 논문에서는 충돌사고의 위험성을 줄이고, 안전운항을 지원하기 위하여, 베이지안 추정 이론을 이용하여 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 고안한다. 기존의 선박 충돌 회피를 시스템보다 안전한 충돌 회피를 위해서 베이지안 추정 이론을 이용하여 충돌 위험도를 계산하고 일정 시간 이후에 타선들의 위치 및 속도정보와 자선의 위치 및 속도정보를 이용하여 충돌 위험도를 예측함으로써 보다 안전하고 효율적인 충돌 위험도를 결정한다. 본 논문에서 타선박의 항해정보는 AIS 정보를 가정하였고, 기존의 DCPA와 TCPA를 이용한 퍼지 추론 방법보다 효율적으로 충돌 위험도를 추정할 수 있다.

• Genomics & Informatics
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• 제20권1호
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• pp.8.1-8.14
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• 2022

Despite the success of recent genome-wide association studies investigating longitudinal traits, a large fraction of overall heritability remains unexplained. This suggests that some of the missing heritability may be accounted for by gene-gene and gene-time/environment interactions. In this paper, we develop a Bayesian variable selection method for longitudinal genetic data based on mixed models. The method jointly models the main effects and interactions of all candidate genetic variants and non-genetic factors and has higher statistical power than previous approaches. To account for the within-subject dependence structure, we propose a grid-based approach that models only one fixed-dimensional covariance matrix, which is thus applicable to data where subjects have different numbers of time points. We provide the theoretical basis of our Bayesian method and then illustrate its performance using data from the 1000 Genome Project with various simulation settings. Several simulation studies show that our multivariate method increases the statistical power compared to the corresponding univariate method and can detect gene-time/ environment interactions well. We further evaluate our method with different numbers of individuals, variants, and causal variants, as well as different trait-heritability, and conclude that our method performs reasonably well with various simulation settings.