• 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.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.167-170
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• 2003

We develop semiparametric methods for matched case-control studies using regression splines. Three methods are developed: an approximate crossvalidation scheme to estimate the smoothing parameter inherent in regression splines, as well as Monte Carlo Expectation Maximization (MCEM) and Bayesian methods to fit the regression spline model. We compare the approximate cross-validation approach, MCEM and Bayesian approaches using simulation, showing that they appear approximately equally efficient, with the approximate cross-validation method being computationally the most convenient. An example from equine epidemiology that motivated the work is used to demonstrate our approaches.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.645-652
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• 2016

입력 랜덤 변수(input random variable)의 통계 모델링은 기계시스템의 신뢰성 해석(reliability analysis), 신뢰성 기반 설계(reliability-based design optimization), 해석모델의 통계적 검정(validation) 및 보정(calibration)을 위해 반드시 필요하다. 대표적인 통계모델링 기법에는 Akaike Information Criterion (AIC), AIC correction (AICc), Bayesian Information Criterion, Maximum Likelihood Estimation (MLE), Bayesian 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 기본적으로 주어진 데이터로부터 후보 모델의 우도함수값을 이용하여 후보 모델 중 가장 적합한 모델을 선택하는 방법이며, 방법에 따라 데이터 수 혹은 파라미터의 수를 고려하여 모델을 선정한다. 하지만 실제 현장에서 데이터의 통계모델링을 하는 엔지니어는 각 방법의 장단점에 대한 이해가 부족하여 어떤 방법이 정확한 방법인지 몰라 통계모델링 수행 시 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 통계모델링 방법들을 비교하고 각 방법의 장단점 분석을 통해 가장 적합한 모델링 기법을 제안하고자 한다. 각 방법의 검증을 위해 다양한 모분포를 가정하고 다양한 사이즈의 샘플을 임의로 생성하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 공학 데이터를 사용하여 통계모델링 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.2039-2044
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• 2006

생물정보는 사람의 능력을 넘어 섰으며 데이터 마이닝과 같은 인공지능기법이 필수적으로 요구된다. 한번에 수천 개의 유전자 발현 정보를 획득할 수 있는 DNA마이크로어레이 기술은 대량의 생물정보를 가진 대표적인 신기술로 질병의 진단 및 예측에 있어 새로운 분석방법들과 연계하여 많은 연구가 진행 중이다. 이러한 새로운 기술들을 이용하여 유전자의 메 커니즘을 규명하는 것은 질병의 치료 및 신약의 개발에 많은 도움을 줄 것으로 기대 된다. 본 논문에서는 마이크로어레이 실험에서 다양한 원인에 의해 발생하는 잡음(noise)을 줄이 거나 제거하는 과정인 표준화과정을 거쳐 표준화 방법들의 성능 비교를 위해 특징 추출방법 인 베이지안(Bayesian) 방법을 이용하여 마이크로어레이 데이터의 분류 정확도를 비교 평가하여 Lowess 표준화 후 95.89%로 분류성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권5호
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• pp.631-638
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• 2013

The probabilistic fatigue life analysis is one of the common methods to account the uncertainty of parameters on the structural failure. Frequently, the Bayesian approach has been demonstrated as a proper method to show the uncertainty of parameters. In this work, the application of probabilistic fatigue life prediction method for the aircraft structure was studied. This effort was conducted by using the PoF(Probability of Failure) based on Bayesian approach. Furthermore, numerical example was carried out to confirm the validation of the suggested approach. In conclusion, it was shown that the Bayesian approach can calculate the probabilistic fatigue lives and the quantitative value of PoF effectively for the aircraft structural component. Moreover the calculated probabilistic fatigue lives can be utilized to determine the optimized inspection period of aircraft structures.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권6호
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• pp.735-751
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• 2020

Identification of structure parameters is crucial in Structural Health Monitoring (SHM) context for activities such as model validation, damage assessment and signal processing of structure response. In this paper, guided waves generated by piezoelectric transducers are used for in-situ and non-destructive structural parameter estimation based on Bayesian approach. As Bayesian approach needs iterative process, which is computationally expensive, this paper proposes a method in which an analytical model is selected and developed in order to decrease computational time and complexity of modeling. An experimental set-up is implemented to estimate three target elastic and geometrical parameters: Young's modulus, Poisson ratio and thickness of aluminum and steel plates. Experimental and simulated data are combined in a Bayesian framework for parameter identification. A significant accuracy is achieved regarding estimation of target parameters with maximum error of 8, 11 and 17 percent respectively. Moreover, the limitation of analytical model concerning boundary reflections is addressed and managed experimentally. Pulse excitation is selected as it can excite the structure in a wide frequency range contrary to conventional tone burst excitation. The results show that the proposed non-destructive method can be used in service for estimation of material and geometrical properties of structure in industrial applications.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1129-1134
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• 2016

본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 티코노프 정규화에 대한 통합된 베이즈 해석을 소개하고 영상 복원 문제에 적용한다. 티코노프 정규화 모수와 베이즈 하이퍼 모수들의 관계를 정립하고 최대 사후 확률과 근거 프레임워크를 사용한 정규화 모수를 구하는 공식을 제시한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제49권6호
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• pp.1358-1367
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• 2017

The data integration with modeled predictions (DIMP) model is a promising inverse radiation transport method for solving the special nuclear material (SNM) holdup problem. Unlike previous methods, DIMP is a completely passive nondestructive assay technique that requires no initial assumptions regarding the source distribution or active measurement time. DIMP predicts the most probable source location and distribution through Bayesian inference and quasi-Newtonian optimization of predicted detector responses (using the adjoint transport solution) with measured responses. DIMP performs well with forward hemispherical collimation and unshielded measurements, but several considerations are required when using narrow-view collimated detectors. DIMP converged well to the correct source distribution as the number of synthetic responses increased. DIMP also performed well for the first experimental validation exercise after applying a collimation factor, and sufficiently reducing the source search volume's extent to prevent the optimizer from getting stuck in local minima. DIMP's simple point detector response function (DRF) is being improved to address coplanar false positive/negative responses, and an angular DRF is being considered for integration with the next version of DIMP to account for highly collimated responses. Overall, DIMP shows promise for solving the SNM holdup inverse problem, especially once an improved optimization algorithm is implemented.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권1호
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• pp.1-25
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• 2022

A modified Bagdonavičius-Nikulin chi-square goodness-of-fit is defined and studied. The lymphoma data is analyzed using the modified goodness-of-fit test statistic. Different non-Bayesian estimation methods under complete samples schemes are considered, discussed and compared such as the maximum likelihood least square estimation method, the Cramer-von Mises estimation method, the weighted least square estimation method, the left tail-Anderson Darling estimation method and the right tail Anderson Darling estimation method. Numerical simulation studies are performed for comparing these estimation methods. The potentiality of the new model is illustrated using three real data sets and compared with many other well-known generalizations.

• 대한조선학회논문집
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• 제58권6호
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• pp.424-430
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• 2021

Fire localization is a key mission that must be preceded for an autonomous fire suppression system. Although studies using a variety of sensors for the localization are actively being conducted, the fire localization is still unfinished due to the high cost and low performance. This paper presents the modeling and simulation of the fire localization estimation using Bayesian estimation to determine the probabilistic location of the fire. To minimize the risk of fire accidents as well as the time and cost of preparing and executing live fire tests, a 40m × 40m-virtual space is created, where two ultraviolet sensors are simulated to rotate horizontally to collect ultraviolet signals. In addition, Bayesian estimation is executed to compute the probability of the fire location by considering both sensor errors and uncertainty under fire environments. For the validation of the proposed method, sixteen fires were simulated in different locations and evaluated by calculating the difference in distance between simulated and estimated fire locations. As a result, the proposed method demonstrates reliable outputs, showing that the error distribution tendency widens as the radial distance between the sensor and the fire increases.