Earticle

이 연구에서는 소골 유적 29호 및 29-1호 주거지 내부에 사용 시기를 달리하여 존재하는 3개의 화덕자리에 대한 광자극발광(OSL) 연대측정을 수행하였다. 연대측정에 앞서 석영 시료의 자연 OSL 신호 관찰 및 절대영년도 평가를 수행한 결과, OSL 신호는 광이온화 단면적이 커 열과 빛에 매우 민감한 fast 성분만으로 이루어졌으며 청동기인들의 일반적인 난방 및 취사 온도인 300℃ 이하에서도 완벽히 절대영년 됨을 알 수 있었다. 각 시료의 고고선량은 단일시료재현법을 적용한 재현성 평가와 플래토우 평가로부터 산출되었고, 이를 연간선량율로 나누어 OSL 연대를 결정하였다. 이후 산출된 OSL 연대의 정밀도를 높이기 위하여 발굴조사를 통해 파악된 화덕자리의 사용 시기와 각 화덕자리의 OSL 연대를 베이지안 통계에 적용한 결과, 개별 화덕자리의 사용 및 폐기 시점에 대한 높은 정밀도를 갖는 OSL 연대가 최종적으로 확정되었다.

OSL dating for three hearths having the sequence of use and discard in No. 29 and 29-1 dwelling sites at Sogol cultural site was carried out. Resulting from the deconvolution of natural CW-OSL decay curve and thermal zeroing test, it was turned out that OSL signal was entirely composed of the heat- and light-sensitive fast component with high photoionization cross-section and all quartz OSL signals were thermally bleached under 300℃ which is the minimum temperature related to heating and cooking in Bronze age. After dose recovery test and plateau test, paleodose of each hearth sample was evaluated by using SAR method, and OSL age was determined from the ratio of paleodose to annual dose rate. For the purpose of the precision improvement of OSL age, Bayesian statistics was applied to each hearth’s age and the archaeological sequence information. Finally, it could be concluded to the accurate use period of each hearth from the resultant OSL ages.

This study assessed urban flood risk using a Bayesian probability statistical method and GIS incorporating a climate change scenario. Risk is assessed based on a combination of hazard probability and its consequences, the degree of impact. Flood probability was calculated on the basis of a Bayesian model and future flood occurrence likelihoods were estimated using climate change scenario data. The flood impacts include human and property damage. Focusing on Seocho-gu, Seoul, the findings are as follows. Current flood probability is high in areas near rivers, as well as low lying and impervious areas, such as Seocho-dong and Banpo-dong. Flood risk areas are predicted to increase by a multiple of 1.3 from 2030 to 2050. Risk assessment results generally show that human risk is relatively high in high-rise residential zones, whereas property risk is high in commercial zones. The magnitude of property damage risk for 2050 increased by 6.6% compared to 2030. The proposed flood risk assessment method provides detailed spatial results that will contribute to decision making for disaster mitigation.

Recently, a social psychology journal, Basic and applied social psychology, announced that it banned the use of Null Hypothesis Significance Testing Procedure (NHSTP) completely, which has been quite controversial. The policy reflects the refreshing appreciation of shortcomings of the NHSTP among psychologists, in the same vein as criticisms raised in the past. This paper addresses both drawbacks of NHSTP and the potential of Bayesian statistics as a replacement. In addition, some issues regarding the possibility of replacement are discussed.

통계학은 불확실성(uncertainty)에 대한 연구이다. 베이지안 통계 방법은 불확실성 아래서 통계 추론과 의사 결정 모두를 위한 완전한(complete) 패러다임을 제공한다. 베이지안 방법론은 합리적인 초기 정보와 결합하는 것을 가능하게 만들고, 전통적인 통계적 방법론에 의하여 직면하는 많은 어려움들을 풀 수 있는 coherent 방법론을 제공하면서 엄격한 수학적 기본에 근거하고 있다. 베이지안 패러다임은 일반적인 용어로써 확률이란 단어의 사용을 가장 잘 어울리게 하는 불확실성의 조건부 측도(conditional measure of uncertainty)로써 확률의 해석에 근거한다. 관심있는 것에 대한 통계적 추론은 증거의 관점에서 그 값에 대한 불확실성의 변형으로써 묘사되며, 베이즈 정리(Bayes' theorem)는 이러한 변형이 어떻게 만들어지는 가를 자세히 설명할 수 있다. 베이지안 방법들은 전통적인 통계적 방법론에 접근할 없는 복잡하고, 다양한 구조적 문제들에 응용할 수 있다.

The concept of pivot has been widely used in various classical inferences. In this paper, it is proved by use of pivotal quantities that the Bayesian inferences can be arrived at the same results of classical inferences for the location-scale parameters models under the assumption of non-informative prior distributions. Some theorems are proposed in which the posterior distribution and the sampling distribution of a pivotal quantity coincide. The theorems are applied illustratively to some statistical models.

The inverse Weibull distribution(IWD) is a complementary Weibull distribution and plays an important role in many application areas. In this paper, we develop a Bayesian estimator in the context of record statistics values from the exponentiated inverse Weibull distribution(EIWD). We obtained Bayesian estimators through the squared error loss function (quadratic loss) and LINEX loss function. This is done with respect to the conjugate priors for shape and scale parameters. The results may be of interest especially when only record values are stored.

The points of failure of a decomposition process are defined to be the union of the points of failure from two component point processes for software reliability systems. Because sampling from the likelihood function of the decomposition model is difficulty, Gibbs Sampler can be applied in a straightforward manner. A Markov Chain Monte Carlo method with data augmentation is developed to compute the features of the posterior distribution. For model determination, we explored the prequential conditional predictive ordinate criterion that selects the best model with the largest posterior likelihood among models using all possible subsets of the component intensity functions. A numerical example with a simulated data set is given. AMS Mathematics Subject Classification : 62F15

머신 러닝, ( 인공 지능 등의 기술로 대변되는 디지털 전환 digital transformation) 시대에 역시 HR 빠른 속도로 새로운 기술을 도입하고 있다 특히 조직 내의 다양한데이 . 터와 이를 처리할 수 있는 기술을 활용한 HR 애널리틱스에 관심이 높아지고 있다 최근 여러 . HR 애널리틱스의 연구가 진행되고 있는데 질적 연구에 비해서 양적 연구는 절대적인 숫자가 적다고 할 수 있다 많은 . 머신 러닝 방법과인공 지능 방법은 베이지안 통계를 기반으로 하는데 기, 존의 사회과학 연구와 빈도주의 통계에 더 익숙한 HR 애널리틱스 연구자 및 실무자들 사이에서는 베이지안 통계의 이해와 활용에 익숙하지 않기도하다. , 베이지안 네트워크 베 naive , 이즈 토픽 모델링 등 예측적 목적의 비즈니스 애널리틱스(business analytics)에서 다양한방법을 활용함에도 불구하고 분야에서는 HR 베이지안 통계의 자세한 소개 및 그 활용이 거의 이뤄진 바 없다 본 연구에서는 . 폭넓은 HR 애널리틱스의 활용을 위해서베이지안 통계의 소개와 베이지안 통계 방법론을 활용한데이터 분석의 사례를 분석하였다 더. , 불어조직 임원의 데이터를 분석하여 어떠한역량이 퇴임할 확률과 관계가 높은지를 설명하였다 이는 . HR 애널리틱스에서 큰 관심이 있는 성공/실패하는 리더의 특성 연구와 맥을 같이하며 국내에서는 , 거의진행된 바 없으므로 학문적 실무적 기여점이 높다고 할 수 있다.

In the era of digital transformation, which is represented by technologies such as machine learning and artificial intelligence, HR is also rapidly adopting new technologies. In particular, there have been increased interests in HR analytics which utilizes the technologies to process various data collected in organizations. Among recent studies related to HR analytics, the number of quantitative research is less than the number of qualitative research. Many methods in machine learning and artificial intelligence are based on Bayesian statistics, but researchers and practitioners in HR Analytics, who are more experienced in social science and frequentist statistics, have relatively less experiences in the Bayesian methods. Despite the use of various methods in predictive business analytics such as Bayesian network, naive Bayes and topic modeling, Bayesian statistics has not been thoroughly introduced and has been rarely used in the HR fields. In this study, we provide an introduction to Bayesian statistics and examples of Bayesian data analysis for the wide use of Bayesian methods in HR analytics. In addition, we analyzed data of executives in an organization and explained which capability is highly associated with the probability of retirement. This is in line with HR analytics studies that characterizes successful and unsuccessful leaders, which is of great interest, and this research has contributions to both academia and practice as there has been little progress in Korea

본 연구는 특수교육연구에 있어서 베이지안 통계 분석법의 적용가능성을 이론적으로 탐색한 것이다. 베이지안 통계 분석법은 빈도함수론에 기반한 전통적인 통계기법의 대안으로 중요하게 다루어지고 있는데, 전통적인 통계기법의 논리적 기반이 되는 객관적 확률 이론에 기초한 것이 아니라 주관적 확률 이론에 그 논리적 기초를 형성하고 있다. 베이지안 추론의 기본구조는 일반적으로 모수의 사전분포 결정, 데이터 확률모형과 사전분포를 이용한 사후분포의 계산, 사후분포를 이용한 모수의 추론의 과정으로 이루어지고 있으며, 사후분포는 사전분포와 우도의 곱에 비례한다고 본다. 이런 베이지안 추론은 해석의 용이성, 우도원리의 적용, 지속적인 학습데이터 생성, 소표본 활용가능성 등의 측면에 장점을 가지고 있다. 특히 베이지안 통계분석법은 특수교육연구에서 흔히 접하게 되는 영과잉 자료, 중도절단자료, 소표본 자료 연구에 있어 방법론적 우월성을 가지고 있고, 빈도함수론과 함께 보다 효과적인 다변량 통계분석법으로 활용할 수 있으며, 장애적격성 판정에 활용할 수 있는 양성예측도 추론에 용이하다.

The purpose of this study was to verify the applicability of bayesian statistics in the research of special education. Recently, bayesian methods had been most widely used for the analysis of complicated statistical models because rapid development of stochastic integration methodology. Bayesian statistics, which be based on the subjective probability theory, allowed us to analyze how the newly obtained data revise the decision makers previous belief and could be considered a statistical methods for analyzing, especially, censored data and zero-inflated data. Though bayesian method had a few disadvantage, it could be used to in actual research of special education.

최근 계산 기술의 진보로 인하여, 베이지안 통계는 급속도로 확산되어 가고 있다. 그러나, 정보화 시대에 들어서면서 베이지안 통계를 비롯한 통계학은 새로운 문제들에 직면하게 되었다. 이 논문에서는 베이지안 통계의 역사를 간단히 살펴보고, 베이지안 통계의 현재의 영향력에 대해서 알아본다. 그리고 통계학의 미래와 통계학계가 직면한 도전과제들에 대하여 생각해 볼 것이다.

The recent computational revolution of Bayesian statistics has expanded use of the Bayesian statistics significantly; however, Bayesian statistics face a new set of challenges in the era of information technology. We survey the history of Bayesian statistics briefly and its expansion in the modern times. We then take a prospective future view of statistics and list challenges that the statistics community faces.

그동안 국내 CBM 연구에서는 기울기를 산출하기 위한 통계방법으로 빈도주의 통계를 주로 사용하였다. 하지만 빈도주의 통계는 인문 및 사회과학분야에서 오랜 세월 동안 비판을 받아 온 통계 이론이기도 하다. 본 논문에서는 빈도주의 통계의 대안으로 베이지안 통계를 CBM 기울기를 분석하기 위한 통계방법으로 제안하였다. 베이지안 통계의 유용성을 설명하기 위해서 본 연구에서는 실제 CBM 자료를 사용하여 베이지안 통계와 빈도주의 통계의 결과를 비교하였다. 본 연구결과에 따르면, CBM 기울기 연구에서 베이지안 통계를 사용하여 연구자의 연구가설을 직접 검증할 수 있는 장점, 수집된 자료에 과적합화되는 문제점을 예방할 수 있는 장점, 기울기 모수값의 불확실성을 사후 분포로 표현할 수 있는 장점 등을 확인하였다.

Frequentist statistics on Korean CBM research has been used as a main statistical method to calculate the CBM slope. However, frequentist statistics is also a statistical theory that has been criticized for many years in the humanities and social sciences. In this paper, we propose Bayesian statistics as an alternative to frequentist statistics to analyze CBM slopes. To examine the usefulness of Bayesian statistics, we compare the results of Bayesian and frequentist statistics using real reading CBM data. According to the results from this study, the advantages of using Bayesian statistics in CBM slope studies include the ability to directly verify the researcher's research hypothesis, the ability to prevent the problem of overfitting the collected data, and the ability to express the uncertainty of the slope parameter value as a posterior distribution.

엔진 당량비의 제어오차가 요구범위를 불만족할 확률을 분석하였다. 당량비의 제어오차는 무작위 불확실요소와 인식론적 불확실요소로부터 동시에 영향을 받는다. 무작위 불확실요소는 일반적으로 확률 분포가 주어지므로 민감도 기반의 신뢰성 해석기법을 이용해 쉽게 해석이 가능하다. 확률분포를 알기 어려운 인식론적 불확실요소를 다루기 위해서는 새로운 접근법이 필요하다. 무작위 불확실요소에 대한 신뢰성 해석결과를 베이지안 추론에 이용함으로서 엔진 당량비의 제어오차가 요구범위를 불만족할 확률에 대한 확률분포를 구할 수 있었다. 이러한 접근은 무작위 불확실요소와 인식론적 불확실 요소가 동시에 존재하는 공학시스템 해석에 유용하게 사용될 수 있다.

This paper analyzes the probability of failure for the equivalence ratio error. The control error of the equivalence ratio is affected by the aleatory and epistemic uncertainties. In general, reliability analysis techniques are easily incorporated to handle the aleatory uncertainty. However, the epistemic uncertainty requires a new approach, as it does not provide an uncertainty distribution. The Bayesian inference incorporates the reliability analysis results to handle both uncertainties. The result gives a distribution of failure probability, whose equivalence ratio does not meet the requirement. This technique can be useful in the analysis of most engineering systems, where the aleatory and epistemic uncertainties exist simultaneously.

In order that complex system, such as train, is important to secure availability on service, reliability and maintainability on cost and safety, the efficient management method on those measures is necessary. According to the necessity, maintenance system which anticipate life-time of a train from failure data has been developed domestically. However, the method has limitation on aspect of preventive maintenance. For preventive maintenance, real-time analysis and prediction of train data are required, but train data is too much to handle in real time due to complexity of modern train system, so large amount of resources and considerable efforts are required to analyze. In order to overcome such difficulties, efficient method on handling the real time data is required. In this paper, Bayesian statistics is introduced to handle the huge amount of real time data efficiently. Bayesian statistics is utilized to generate a pattern of status information of a train. The pattern, then, is used to find out anomalous cases as failure symptom. In addition, the anomalous cases are transferred to FRACAS, FRACAS is possible to make maintenance instruction for those cases as means of effective preventive maintenance.

특수교육연구에서 수행하는 중재전략의 연구에서는 중재전략의 실제적 유의성(practical significance)을 검증하는 것이 중요하다. 하지만 그동안의 특수교육 연구에서는 주로 빈도주의 통계를 사용하였기에 연구결과를 통계적 유의성에 초점을 맞춘 제한점이 있었다. 이러한 이유로 본 연구에서는 실제적 유의성을 검증할 수 있는 방법으로 베이지안 통계를 제안하였다. 베이지안 통계는 확률을 기반으로 자료를 분석하는 특성이 있기에 통계적 유의성에서 벗어나 연구자는 자신의 연구에 적합한 실제적 유의성을 설정할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 베이지안 통계를 분석하는 과정과 장점을 설명하기 위하여 실제 중재전략의 효과를 평가하는 예시 자료를 사용하였다. 베이지안 통계를 사용하여 분석한 예시결과에 따르면, 실제적 유의성을 고려하여 중재전략의 효과성을 검증할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 중재전략의 효과성을 확률로 표현할 수 있는 장점이 있었으며, 다양한 유형의 연구가설을 검증할 수 있는 장점이 있었다. 끝으로 향후 연구주제에 대한 제언을 제공하였다.

It is important to examine the extent which special education interventions are effective in terms of practical significance. However, because, until now, domain statistical practice in the area of special education is frequentist statistics, there are some limitations of investigating practical significance. In this paper, bayesian statistics was considered as an alternative approach for investigating practical significance. Bayesian statistics is a method of statistics inference in which proability is the most important concept. Therefore, it allows us to focus on the importance of practical significance in special education research. This paper provided the basic concepts of the bayesian statistics and then use a practical example on how to evaluate the effectiveness of special education intervention using bayesian statistics. Results of this study support the evidence that bayesian statistics could be one of alternative approaches for evaluating the effects of interventions in the area of special education. Finally, considerations for future research are discussed.

대형 웹사이트에서 아이디어를 대조군과 비교 실험하기 위한 방법으로 A/B테스트가 주목받고 있다. 일반적인 A/B테스트는 테스트할 모든 버전에 사용자들을 동일하게 할당하여 진행한다. 그러나 테스트 도중의 결과가 매우 안 좋은 버전이라 하더라도, 여전히 다른 버전과 균등하게 사용자들을 할당받는다. 이는 실험기간이 길어질수록 기회비용이 커지는 것을 의미한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제기된 것이 Multi-Armed Bandit 문제다. A/B테스트의 기회비용 문제와 관련되어 있는, Multi-Armed Bandit의 탐색과 활용의 딜레마를 풀기 위한 대표적인 알고리즘으로 UCB 알고리즘이 있다. 하지만 시행횟수가 제한되고 많은 버전을 테스트해야 하는 상황에서 UCB 알고리즘은 비효율적인 시행이 발생하여 만족스럽지 못한 결과를 낼 가능성이 높다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Multi-Armed Bandit 알고리즘 중 하나인 Softmax 알고리즘에서 베이지안 확률론을 이용하여 우수한 버전을 선출한 뒤, UCB 알고리즘으로 전환하는 Softmax/UCB 알고리즘을 제시한다.

A / B testing is getting attention as a way to compare ideas on large web sites. A common A / B test is performed by equally assigning users to all versions to be tested. However, even if the results of some versions are very bad, the same number of users will be allocated during testing. To solve this problem, the Multi-Armed Bandit issue was raised. The UCB algorithm is a representative algorithm for solving the dilemma of exploration and utilization of MAB, which is related to the opportunity cost problem of A / B test. However, in a situation where the number of trials is limited and many versions have to be tested, the UCB algorithm is likely to produce unsatisfactory results due to inefficient trial. To solve this problem, in this thesis, I propose a Softmax/UCB algorithm that selects a superior version using the Bayesian statistics in the Softmax algorithm step and then switches to the UCB algorithm step.

Background : The current medical statistics used in clinical research are the results of Fisher's significance test and the Neyman-Pearson hypothesis test, which were combined by psychologists. Also, in the philosophical background, it is related to Popper's falsificationism based hypothesis-deductive method and reduction to absurdity. Objectives : This study was designed to find complementary and alternative methods of null hypothesis and alternative hypothesis used for the clinical research methodology of Korean medicine otolaryngology. Methods : The body of this paper was divided into seven part. These are historical background, hypothesis test, hypothesis test method used in the design of clinical study, falsificationism and reduction to absurdity, problem and alternative method of the Neyman-Pearson hypothesis test, diagnosis example of sinusitis differentiation syndromes by Bayesian statistics. Through this process, we found out problems of frequentist statistics and suggested alternative methods. Result & Conclusion : As a solution to the problems of the null hypothesis and the alternative hypothesis, there are effects size, confidence interval, Bayesian statistics and Lakatos methodology of scientific research programmes.