• 한국수자원학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.3-13
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• 1999

본 연구에서는 공간 분포의 해석을 위하여 일반적으로 사용되어 오던 Thiessen 또는 Kriging 법들을 대체할 수 있는 새로운 모형인 SANN(Spatial-Analysis Neural-Network)을 소개한다. 이 모델은 신경망 기법을 이용한 비매개 변수법의 일종으로 미측정 기점의 평균값 뿐만 아니라 분산, 왜도 등의 고차 통계치를 제공하여 준다. 또한 어떤 기점에서의 공간변수의 값이 그 심각도에 따른 미리 지정된 여러 분류들 중 각각의 분류에 속할 확률값과 전체 공간을 각 분류에 따라 가장 최적하게 분류경제(class boundary)를 선정하여줄 수 있는 Bayesian 계급분류기(Classifier)를 제공하는 의사결정(decision-making) 역할도 수행할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 SANN모형의 외삽기(interpolator)를 사용하여 관측 기점의 연평균 강우량을 대상 유역 전체의 공간적으로 분포시키고 또한 각 지점의 예측 오류를 산정하며, Bayesian 분류기를 사용하여 대상유역을 가장 적절하게 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하는 방법을 제시하여 본다. 본 연구에서는 39개 강우 계측 지점을 이용하여 우리나라의 연평균 강우의 공간 해석에 응용하여 본다. 결과적으로 연평균 강우량의 공간 분포, 표준편차, 그리고 확률도를 얻었다. 더불어 우리나라 전역을 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하여 보았다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.84-91
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• 2006

본 논문에서는 수학적 모폴로지 연산과 가우시안 혼합 모형에 기초한 새로운 칼라 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 우리는 혼합 모형에서 구성 성분의 수를 결정하고, 각 구성 성분의 중심값을 계산하는데 모폴로지의 연산과 라벨링 연산을 이용한다. 그리고 칼라 특징 벡터의 확률 모형으로 가우시안 혼합 모형을 사용하고, 이들의 모수 값들을 추정하는데 결정적 어닐링 EM알고리즘을 사용한다. 최종적으로 혼합 모형으로부터 계산된 사후 확률을 이용하여 칼라 영상을 분할한다. 실험 결과를 통하여 모폴로지 연산이 혼합모형의 수를 자동으로 결정하고 각 성분의 모드를 계산하는데 아주 효율적인 방법임을 보였고, 또한 결정적 어닐링 EM 알고리즘에 의하여 추정된 가우시안 혼합 모형을 사용하여 계산된 사후 확률에 의한 영상 분할 방법이 기존의 분할 알고리즘보다 정확한 분할 방법임을 보였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.251-259
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• 2004

콘크리트의 크리프와 건조수축에 의한 시간에 따른 프리스트레스 장기예측의 정확성은 프리스트레스트 큰크리트 교량과 같은 사회 기반 시설의 유지 관리 및 보수 결정 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 프리스트레스트 콘크리트 교량의 프리스트레스 장기예측의 불확실성 감소, 즉 예측의 정확성 향상을 위하여 현장 계측치를 이용하여 베이시안(Bayesian)통계기법을 도입하는 예측기법을 제안하였다. 베이시안 해석시 사전 확률분포는 콘크리트의 크리프와 건조수축의 확률 특성을 고려하여 나타내며, 우도 함수(likelihood function)는 현장에서의 계측치를 사용하여 나타내었다. 시간에 따른 구조적 거동 시스템으로부터의 지속적인 계측 기록은 베이시안 지식 기반에서의 확률분포를 업데이팅 하기 위하여 사용되며, 사후 확률분포는 사전확률분포와 우도 함수를 조합하여 획득한다. 실제로 가설되고 있는 프리스트레스트 콘크리트 박스 거더 교량으로부터 계측된 프리스트레스 힘의 수치 예제해석을 통하여 제안 기법의 적용성을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권5호
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• pp.527-531
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• 2008

스캐너를 이용해 스캔한 데이타는 오차를 포함하고 있으며, 이러한 오차는 통계적인 성질을 갖는 경우가 많다. 이러한 이유에서 통계적인 방법은 오차 처리를 위해 매우 효과적인 방법이며, 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 통계적인 방법 중 대표적인 방법인 점 추정 방법은 데이타의 여러 성질을 나타내지 못하고 단지 확률이 최대가 되는 부분의 성질만을 나타내는 한계가 있으며, 이러한 한계로 인하여 오버피팅 문제가 발생하게 된다. 이러한 한계를 극복하고 오버피팅 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 변분 베이지안 방법을 이용한다. 점집합의 오차를 제거하기 위해 지역적 근사곡면을 사용하고, 높이함수를 이용해서 근사곡면을 나타낸다. 변분 베이지안 방법을 사용하여 오차가 제거된 근사곡면을 구하고, 주어진 점들을 근사곡면으로 매핑하여 오차를 제거한다. 제시된 방법은 계량적 실험과 실제 스캔된 자료를 이용한 실험을 통하여 검증된다.

• 응용통계연구
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• 제22권3호
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• pp.443-461
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• 2009

신용전이행렬을 추정함에 있어서 국내의 등급전이자료의 축적이 부족한 점을 극복하기 위하여 외국의 신용평가기관(무디스)의 전이행렬자료와 국내의 신용등급 부여자료를 이용하여 경험적 베이지안 추정방법에 의한 전이행렬을 도출하고, 이 전이행렬을 다른 전이행렬과 비교해보기 위하여 전이행렬의 동적인 요소를 평균전이확률의 개념으로 표시할 수 있는 특성척도를 개발하여 신용전이행렬의 시계열 특성과 통계적 특성을 비교한다. 시계열자료의 척도는 베이지안 추정행렬이 안정적임을 보여주는 반면 국내 행렬은 시간적으로 변화의 폭이 크고 무디스나 베이지안 행렬보다 상대적으로 인접전이의 비율이 높게 나타났다. 붓스트랩 검정을 통하여 세 가지 추정방법이 통계적으로 유의한 차이가 있음을 보이고 베이지안 행렬이 무디스 자료보다는 국내자료에 더 많은 영향을 받았음을 유추할 수 있다. 신용등급 전이에 따른 포트폴리오의 가치변화를 고려하는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 신용 VaR를 구하여 비교하였다. 국내 전이행렬의 경우에 평균은 가장 크고 신용위험도 가장 큰 값을 보였다. 시뮬레이션에서도 베이지안 추정에 의한 결과가 국내자료에 의한 결과와 더 가깝다는 것을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1591-1601
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• 2004

유전자를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 집단화시켜서 유전자 집단의 기능을 분석하는데 이용되고 있다. 유전자들은 다양한 functional family에 속할 수 있기 때문에 각 유전자의 클러스터를 하나로 결정짓는 기존의 클러스터링 방법보다 퍼지 클러스터링 방법이 유전자 클러스터링에 더 적합하다. 본 논문에서는 피지 클러스터 결과를 효과적으로 검증할 수 있는 베이지안 검증 방법을 제안한다. 베이지안 검증 방법은 확률기반의 방법으로 주어진 데이타에 대해 가장 큰 사후확률을 가진 클러스터 분할을 선택한다. 먼저 본 논문에서 제안하는 베이지안 검증 방법과 기존의 대표적인 4가지 퍼지 클러스터 검증 방법들을 4가지 데이타에 대해 퍼지 c-means알고리즘을 대상으로 비교 평가한다. 그리고 발아효모 세포주기 발현 데이타를 클러스터링한 후, 제안하는 방법으로 그 결과를 검증하여 분석한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.203-211
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• 2023

층상 반무한체에서의 확률론적 완전파형역산을 위한 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 모사 기법을 정식화한다. Thin-layer method를 사용하여 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 지표면에서 추정된 동적 응답과 관측 데이터와의 차이 및 모델 변수의 사전 정보와의 차이를 최소화하도록 목적함수와 모델 변수의 사후 확률밀도함수를 정의한다. 목적함수의 기울기에 기반하여 MCMC 표본을 제안하기 위한 분포함수와 이를 수락 또는 거절할지 결정하는 수락함수를 결정한다. 기본 진동모드 뿐만이 아니라 고차 진동모드가 우세한 경우를 포함하여 다양한 층상 반무한체의 전단파 속도 추정에 제안된 MCMC 모사 기법을 적용하고 그 정확성을 검증한다. 제안된 확률론적 완전파형역산을 위한 MCMC 모사 기법은 층상 반무한체의 전단파 속도와 같은 재료 특성의 확률적 특성을 추정하는 데 적합함을 확인할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권5호
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• pp.505-516
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• 2012

본 연구에서는 국내외에서 범용되고 있는 단일강우사상 모형인 미육군공병단의 HEC-1 모형을 이용하여 대청댐 유역의 실측 강우-유출 사상을 중심으로 강우-유출 모의를 수행하였으며, 매개변수 검정에는 실제 대청댐의 시간당 유입량을 기준으로 검정을 실시하였다. HEC-1 모형에는 매개변수를 자동으로 최적화시키는 프로그램이 내장되어 있으나 본 연구의 대상유역과 같이 다수의 소유역이 있는 경우, 매개변수 추정시 매개변수 중 일부는 수렴되지 못하고 발산하는 문제가 있었으며, 첨두유량의 추정능력 역시 저하되는 문제를 보였다. 따라서 이러한 HEC-1 모형의 매개변수의 불확실성을 고려하기 위한 방안으로 Bayesian 모형을 HEC-1모형에 연동시켜 활용하였으며, 기존 HEC-1 강우-유출 모형에 적용할 수 있는 매개변수 최적화 및 불확실성 정량화를 위해 HEC-1 강우-유출 모형 매개변수는 SCS 1개, Clark 단위도 2개를 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수간 조건부확률로 모의발생을 한 후, Bayesian 모형으로부터 각 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 추정하여 사후분포의 추정이 매개변수의 불확실성 정량화를 수행하였다. 본 연구를 통해 제안된 BHEC-1 모형을 대상으로 대청댐 유역에 실측 강우-유출사상에 대해서 모형의 적합성을 평가한 결과, 7개 유역의 21개의 매개변수가 해의 발산 없이 안정된 매개변수 추정이 가능하였다. 한편, Bayesian 모형을 근간으로 하기 때문에 최종결과로서 매개변수들의 사후분포(posterior)의 추정이 가능하여 향후 홍수빈도곡선 유도, 댐 위험도분석과 기후변화 문제와 같은 다양한 수문학적 문제의 연구에 적용 가능할 것으로 전망된다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권12호
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• pp.119-125
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• 1999

This paper gives an overview of the various approaches to designing statistical pattern recognition scheme based on Bayes discrimination rule and the artificial neural networks for rotating machine condition classification. Concerning to Bayes discrimination rule, this paper contains the linear discrimination rule applied to classification into several multivariate normal distributions with common covariance matrices, the quadratic discrimination rule under different covariance matrices. Also we discribes k-nearest neighbor method to directly estimate a posterior probability of each class. Five features are extracted in time domain vibration signals. Employing these five features, statistical pattern classifier and neural networks have been established to detect defects on rotating machine. Four different cases of rotation machine were observed. The effects of k number and neural networks structures on monitoring performance have also been investigated. For the comparison of diagnosis performance of these two method, their recognition success rates are calculated form the test data. The result of experiment which classifies the rotating machine conditions using each method presents that the neural networks shows the highest recognition rate.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.217-224
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• 2017

본 논문에서는 항공기 식별을 위해 서로 보완적인 특성을 갖는 HRRP 구분기와 JEM 구분기를 융합하여 식별하는 방법을 제안한다. 다양한 상황에서 단일 구분기보다 향상된 식별성능을 얻기 위하여 식별결과에 대한 구분기의 신뢰도를 가중치로 융합하는 방법을 제안한다. 신뢰도는 구분기의 식별성능으로부터 추정된 사후확률로 정의되며 식별결과에 대한 확신도 및 관측각도에 따라 변하는 특성을 가진다. 시뮬레이션 데이터를 사용한 식별실험을 통해 제안한 융합 방법이 단일 구분기를 효과적으로 융합하여 향상된 식별성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.