• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.905-926
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• 1998

We propose a modified mid P-value method to reduce the conservativeness for the inference of conditional associations in three-way contingency tables. This improves the ordinary mfd P-value method. For $2{\times} 2${\times} K$ tables, we propose confidence intervals for an assumed common odds ratio based on inverting two separate one-sided tests using the modified mid P-value. Also, an alternative and usually even better ways of constructing intervals, based on Inverting a two-sided test, are presented. The actual probability of coverage of a 100($1-\alpha$)% confidence interval is centered about the nominal level, but the modified mid P-value approach gives actual coverage probability even closer to the nominal level than the ordinary mid P-value approach.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.119-133
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• 1999

마코브체인 몬테칼로 방법을 소프트웨어 신뢰모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고찰하였다. 특히 레코드값을 통계량을 갖고서 혼합과정과 중첩과정에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하여 베이지안 계산과 모형 선택을 제시하고 모의실험자료를 이용하여 수치적 인 계산을 시행하고 그 결과를 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.29-36
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• 1999

분할표 분석에서 승산비 (odds ratio)에 대한 추론은 중요하다. 이에 대한 정확한 추론은 비중심초기하(noncentral hypergeometric) 분포의 누적확률등의 계산이 요구되어 표본의 크기가 클 경우 많은 양의 계산과 계산시간이 요구되므로 StatXact 등의 프로그램을 이용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 정확한 추론에 대한 대안적 방법으로 안부점 근사(saddlepoint approximation)의 결과를 이용한 점근적 추론법을 제시하였다. 이 방법은 비교적 소표본의 경우에도 정확한 추론의 결과와 일치하며, 기존의 정규근사를 이용한 방법에 비해 매우 뛰어난 정확도를 유지함을 예제를 통해 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권6호
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• pp.557-573
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• 2015

In this paper we develop a Bayesian inference for a multiplicative double seasonal autoregressive (DSAR) model by implementing a fast, easy and accurate Gibbs sampling algorithm. We apply the Gibbs sampling to approximate empirically the marginal posterior distributions after showing that the conditional posterior distribution of the model parameters and the variance are multivariate normal and inverse gamma, respectively. The proposed Bayesian methodology is illustrated using simulated examples and real-world time series data.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.493-496
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• 2000

In this paper, an adaptive neuro-fuzzy controller using the conditional fuzzy c-means(CFCM) methods is proposed. Usually, the number of fuzzy rules exponentially increases by applying the grid partitioning of the input space, in conventional adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS) approaches. In order to solve this problem, CFCM method is adopted to render the clusters which represent the given input and output data. Finally, we applied the proposed method to the water path temperature control system and obtained a better performance than previous works.

• 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.

• 논리연구
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• 제15권3호
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• pp.347-375
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• 2012

필자는 2008년 논문에서 직설법적 조건문에 대한 추론주의적 분석을 제안했다. 이에 대해 김세화 교수는 최근 논문에서 세 가지 비판을 제기하였다. 첫째, 필자는 개념구성적 추론만을 실질적으로 타당한 추론으로 본다는 점에서 셀라스와 브랜덤의 견해를 잘못 이해하고 있다. 둘째, 셀라스와 브랜덤은 반사실적 조건문을 포함한 온갖 종류의 조건문 일반의 공통점에 대해 이야기하고 있는데 반해 필자는 이를 직설법적 조건문에 한정하여 이해하는 잘못을 범하고 있다. 셋째, 필자의 분석은 셀라스-브랜덤 추론주의와 양립하지 않거나 지나치게 일반적인 수준의 이야기에 불과하다. 이 논문에서 필자는 김세화 교수의 비판들이 셀라스와 브랜덤의 견해에 대한 불충분한 이해에서 비롯된 잘못된 비판들임을 주장한다. 첫째, 개념구성적 추론들만을 실질적으로 타당한 추론들로 간주하는 것은 셀라스의 견해이다. 둘째, 셀라스와 브랜덤은 직설법적 조건문에 관해 구체적인 이론을 제시하지 않았다. 그들이 주장하는 것은 조건언의 표현적 역할이다. 필자가 셀라스와 브랜덤으로부터 받아들이는 것은 이와 같은 조건언의 표현적 역할이고, 이것의 함축을 직설법적 조건문의 분석과 관련하여 주장하는 것은 필자 자신의 제안이다. 셋째, 조건문들 사이의 기능상의 차이는 추론주의와 직접적인 관련이 없다. 또한 '-이면 ${\cdots}$이다'라는 조건언의 의미와 역할에 관해서 필자가 제시한 이상의 설명이 요구되지 않는다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.276-286
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• 2008

본 논문에서는 컴퓨터 대수 시스템을 기반으로 하는 웹 저작 환경과 베이지언 추론망을 적용한 학습자 진단 환경이 포함된 이공계 수학용 적응적 이러닝 시스템 개발에 대하여 소개하였다. 본 시스템을 활용하면 교수자는 컴퓨터 대수 시스템을 수식처리 엔진으로 하며 웹을 인터페이스로 하는 이공계 수학용 웹 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있다. 구체적으로 선형대수, 미분방정식 및 이산수학의 영역에서 콘텐츠 개발의 예를 소개하였다. 또한 학습자의 지식 영역별 수준을 조건부 확률을 이용한 통계적 추론에 의해 진단하여 그 결과에 따라 피드백을 생성하는 적응적 이러닝 웹 콘텐츠를 만들 수 있다. 본 시스템을 사용하여 개발한 이공계 수학용 웹 콘텐츠를 평가하기 위하여 그 결과물을 대학 강의에 적용하였고, 설문지 조사를 통하여 콘텐츠 사용에 대한 학습자의 반응을 평가하였다.

• 논리연구
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• 제13권2호
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• pp.61-82
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• 2010

X가 참(거짓)이라는 사실이 알려지지 않았다는 무지전제로부터 X는 거짓(참)이라는 지식결론을 추론하는 논증을 일반적으로 무지로부터의 논증이라고 하는데, 코피 등을 비롯한 많은 논리학자들은 이를 오류 논증의 하나라고 설명하고 있다. 그들의 주장에 따르면, 무지로부터의 논증처럼 보이지만 오류논증이 아니고 설득력 있는 받아들일 만한 논증은 사실은 무지로부터의 논증이 아니고, 조건적 지식전제가 암암리에 포함된 논증이다. 이 논문은 그러한 주장에 반대해서 모든 무지로부터의 논증은 암암리에 조건적 지식전제가 포함된 것으로 해석될 수 있고, 또 모든 무지로부터의 논증이 다 오류는 아니라는 점을 논증한다. 무지로부터의 논증 형식을 지닌 논증 중에서 오류논증과 그렇지 않은 논증의 기준을 제시하고, 특히 실천논증의 경우, 사회적 맥락이 오류논증과 설득력 있는 논증을 가르는 중요한 기준임을 논증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.539-544
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• 2004

본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반 한 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이지안(Bayesian) 추론 규칙을 적용하는 추적구조를 갖고 있기 때문에 다른 어떤 종류의 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다. 논문에서는 실험 결과를 통해, 외곽(contour) 추적 입자 필터가 복잡한 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 증명한다.