• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권2호
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• pp.533-540
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• 2000

The problem of information related to I poission experiments, each having a distinct failure rate $\theta$i I=1,2,…,I, is considered. Instead of using a standard exchangeable prior for $\theta$=($\theta$1,$\theta$2,…,$\theta$I), we consider a partition of the experiments and take the $\theta$i's belonging to the same partition subgroup to be exchangeable and the $\theta$i's belonging to distinct subgroups to be independent. And we perform Gibbs sampling approach for Bayesian inference on $\theta$ conditional on a partition. Numerical study using real data is provided.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권3호
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• pp.491-501
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• 2006

We consider a multiple change point model with autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH). The model assumes that all or the part of the parameters in the ARCH equation change over time. The occurrence of the change points is modelled as the discrete time Markov process with unknown transition probabilities. The model is estimated by Markov chain Monte Carlo methods based on the approach of Chib (1998). Simulation is performed using a variant of perfect sampling algorithm to achieve the accuracy and efficiency. We apply the proposed model to the simulated data for verifying the usefulness of the model.

• Wind and Structures
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• 제9권3호
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• pp.193-215
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• 2006

This paper presents an analysis of wind velocity measurements obtained from four ultrasonic anemometers arranged in a vertical formation. The anemometers were located in a rural environment with a view to providing detailed information on the flow statistics of the lower part of the atmospheric boundary layer, particularly for the extreme wind events that are important in loading calculations. The data is analysed using both conventional analysis and conditional sampling. The latter is combined with wavelet analysis in order to provide a detailed analysis of the energy/frequency relationship of the extreme events. The work presented in this paper suggests that on average the extreme events occur as a result of the superposition of two independent mechanisms - large scale events that scale on the atmospheric boundary layer thickness and small scale events a few tens of metres in size.

• Wind and Structures
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• 제4권2호
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• pp.131-146
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• 2001

A full-scale synchronized data acquisition system was set up on the roof of the experimental building at the Texas Tech University Wind Engineering Research Field Laboratory to simultaneously collect approaching wind data, conical vortex images, and roof corner suction pressure data. One-second conditional sampling technique has been applied in the data analysis, which makes it possible to separately evaluate the influencing effects of the horizontal wind angle of attack, ${\theta}$, and the vertical wind angle of attack, ${\varphi}$. Results show a clear cause-and-effect relationship between the incident wind, conical vortices, and the induced roof-corner high-suction pressures. The horizontal wind angle of attack, ${\theta}$, is shown to be the most significant factor in influencing the overall vortex structure and the suction pressures beneath. It is further revealed that the vertical wind angle of attack, ${\varphi}$, plays a critical role in generating the instantaneous peak suction pressures near the roof corner.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권1호
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• pp.19-30
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• 2003

Spatiotemporal statistical models are used for analyzing space-time data in many fields, such as environmental sciences, meteorology, geology, epidemiology, forestry, hydrology, fishery, and so on. It is well known that classical spatiotemporal process modeling requires the estimation of space-time variogram or covariance functions. In practice, the estimation of such variogram or covariance functions are computationally difficult and highly sensitive to data structures. We investigate a Bayesian hierarchical model which allows the specification of a more realistic series of conditional distributions instead of computationally difficult and less realistic joint covariance functions. The spatiotemporal model investigated in this study allows both spatial component and autoregressive temporal component. These two features overcome the inability of pure time series models to adequately predict changes in trends in individual sites.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.263-275
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• 2014

본 연구에서는 비동차 마코프 체인에서 개체들의 전이 행태를 분석하기 위한 계층적 베이지안 방법론을 사용하여 혼합 효과 모델을 소개 하였다. 모델의 모수들에 대한 사후분포가 분석적으로 구해질 수 없는 형태를 가지기 때문에 깁스(Gibbs) 샘플링 시뮬레이션 방법을 사용하여 조건부 사후확률로부터 샘플이 추출되었고, 실제 자료분석을 예를 사용하였다.

• 응용통계연구
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• 제9권1호
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• pp.153-164
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• 1996

분포함수의 모수가 순서제약조건을 갖는 경우에 깁스샘플러(Gibbs sampler)를 이용한 모수 추정에 관해 논의하였다. 순서화 모수를 갖는 지수분포족 및 이항분포모형을 고려하고 완전조건부 분포를 유도하였으며 순서제약 조건을 만족하는 표본추출을 위해 일 대 일 대응 추출 알고리즘을 적용하였다. 동위회귀 최우추정량 및 동위베이지안 추정량과 그 결과를 비교하였다.

• 한국안전학회지
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• 제10권2호
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• pp.39-45
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• 1995

Three-dimensional flow measurements were conducted between the rotors of the CRP To understand mean flow phenomena of the CRP's, the results of the three-dimensional measurements were shown. Interaction noise of the CRP, which increases the overall ,level of sound pressure In the new propulsion system, is documented by using the double conditional sampling technique. The rear rotor will increase the axial flow between the rotors of a CRP depending upon the relative locations between the forward and the rear rotor blades. The decay and spreading of the forward wakes and the upstream propagation of the rear blade disturbances are shown along with the interaction of the flow disturbances by the two rotors of blades.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권12호
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• pp.1052-1061
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• 2006

본 논문에서는 베이지안 네트워크를 기반으로 생성하고 평가한 가상예제를 활용하여 범주 속성 데이타에 대한 분류 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 가상예제를 활용하는 종래의 연구들은 주로 수치 속성 데이타를 대상으로 하였고, 대상 도메인에 특화된 지식을 활용하여 특정 학습 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서는 도메인에 특화된 지식을 활용하는 대신 주어진 훈련 집합을 기반으로 만든 베이지안 네트워크로부터 범주 속성 가상예제를 생성하고, 그 예제가 네트워크의 조건부 우도를 증가시키는데 기여할 경우 유용한 것으로 선별한다. 이러한 생성 및 선별과정을 반복하여 적절한 크기의 가상예제 집합을 수집하여 사용한다. 범주 속성 데이타를 대상으로 한 실험 결과, 여러 가지 학습 모델의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.325-334
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• 2015

한국의 고령화는 매우 빠른 속도로 진행되고 있고, 노인자살은 노인의 주요 사망원인이며 노인은 다른 연력층보다 자살의 고위험군으로 알려져있다. 고령화 시대에서 노인의 자살은 사회적인 문제로 대두되고 있으며 이를 예방하기 위해 노인자살에 대한 위험요인을 파악하고, 지역적 차이를 확인하는 것이 중요하다. 특히 노인의 자살문제에서는 지역사회와의 통합결여 등이 큰 원인으로 고려되기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 공간적 상관관계를 고려하여 추정된 표준화사망률을 이용하여 질병지도를 작성하고자 하였다. 공간적 상관관계를 고려하기 위해서 simultaneous CAR model을 사용하였다. 2006년부터 2010년까지 통계청 사망자료를 이용하여 국내 시군구별 노인자살자수에 대해 두 모형을 적합시켜본 결과, 공간적 상관관계를 고려하지 않은 모형보다 공간적 상관관계를 고려한 모형이 더 좋은 모형임을 보였다. 또한 효율적인 베이지안 추론을 위해 격자망 방법 등을 고려하였다.