제4주제: 방송환경변화와 위성방송

정윤식 한국방송학회 1994 한국방송학회 세미나 및 보고서 Vol.- No.-

특징정보를 고려한 HPDAF를 이용한 적외선 영상 표적 탐지 및 추적기법 연구

정윤식,송택렬,Jung, Yun-Sik,Song, Taek-Lyul 한국군사과학기술학회 2008 한국군사과학기술학회지 Vol.11 No.4

In this paper, a dynamical filter called the Highest Probability Data Association Filter(HPDAF) improved by adding target feature information is proposed for robust target detection and tracking in clutter. IIR contains 2-dimensional kinematic coordinate, intensity, and feature information. In data association of the HPDAF for track initiation, feature information is utilized in addition to coordinate and intensity information. The performance of the proposed HPDA algorithm is tested and compared with the conventional HPDAF algorithm for track initiation by a series of Monte Carlo simulation runs for a 3-dimensional missile-target engagement. scenario.

스마트 장치간의 스마트폰 Push 알림 공유 애플리케이션 개발

정윤식,천마로,한용구,이성원 한국정보과학회 2014 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2014 No.6

지수 생존 모형에서의 베이지안 모형 선택

정윤식,김미숙 한국통계학회 2002 응용통계연구 Vol.15 No.1

본 논문에서는 지수생존 모형의 형태들로써 단순 지수모형, 변환 점 지수모형과 유한 혼합 지수모형 등 세 가지 모형을 소개한다. 이러한 모형들 중에서, 최적의 모형을 찾기 위하여 Gelfand와 Ghosh(1998)의 방법을 이용한 모형 선택 방법을 제안한다. 이때, 계산상의 어려움을 피하기 위하여 자료 확장 기법(Tanner와 Wong, 1987)과 깁스 샘플러(Gelfand와 Smith, 1990)를 사용하였다. 제안된 베이지안 방법을 설명하기 위하여 모의 실험 자료와Stangl의 항 우울제 자료에 적용한다. 모형 선택 방법은 사전 분포와 모형 선택 기준의 가중치에 민감하지 않다는 것을 제한된 우리의 실험으로 알 수 있었다. We introduce three types of exponential survival models, such as simple model, change-point model and finite mixture model in this paper. Among these models, in order to choose the best model, the model choice method is proposed using Gelfand and Ghosh(1998)'s idea. Then to avoid the computational difficulties, data augmentation method (Tanner and Wong, 1987) and Gibbs sampler (Gelfand and Smith, 1990) are employed. Our methodology is applied to both simulated data and Stangl (1991)'s On-impramint Hydrochloride data.

준모수적 계층적 선택모형에 대한 베이지안 방법

정윤식,장정훈 한국통계학회 2001 응용통계연구 Vol.14 No.1

메타분석(Meta-analysis)은 서로 독립적으로 연구되어진 결과들을 전체적인 하나의 결과로 도출하기 위해 사용되어지는 통계적 방법이다. 이러한 통계적 방법을 설명할 모형으로는 선택모형(selection model)을 포함한 계층적 모형(hierarchical model)을 사용하며, 이러한 모형들은 베이지안 메타분석에 유용한 것으로 알려져 있다. 그러나, 메타분석의 자료들은 일반적으로 출판편의(publication bias)를 갖고 있으므로 이를 극복하고자 가중함수(weight function)를 이용하여 분포함수를 새롭게 정의하여 사용한다. 최근에 Silliman(1997)은 계층적 모형(hierarchical model)에 가중함수를 첨부한 계층적 선택모형(hierarchical selection model)을 정의하고 모수적 베이지안 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 미관측된 연구효과에 디리슈레 과정 사전분포(Dirichlet process prior)를 적용한 준모수적 계층적 선택모형(semiparametric hierarchical selection models)을 소개한다. 여기서 제시된 준모수적 계층적 선택모형을 베이지안 방법으로 추정하기 위하여 마코프 연쇄 몬테칼로(Markov chain Monte Carlo)방법을 이용한다. 제시된 방법을 적용하기 위하여 실제 자료(Johnson, 1993)인 충치를 예방하기 위한 두 가지의 예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구를 이용하여 메타분석을 한다. Meta-analysis refers to quantitative methods for combining results from independent studies in order to draw overall conclusions. Hierarchical models including selection models are introduced and shown to be useful in such Bayesian meta-analysis. Semiparametric hierarchical models are proposed using the Dirichlet process prior. These rich class of models combine the information of independent studies, allowing investigation of variability both between and within studies, and weight function. Here we investigate sensitivity of results to unobserved studies by considering a hierachical selection model with including unknown weight function and use Markov chain Monte Carlo methods to develop inference for the parameters of interest. Using Bayesian method, this model is used on a meta-analysis of twelve studies comparing the effectiveness of two different types of flouride, in preventing cavities. Clinical informative prior is assumed. Summaries and plots of model parameters are analyzed to address questions of interest.

왜도 타원형 분포를 이용한 준모수적 계층적 선택 모형

정윤식,장정훈 한국통계학회 2003 응용통계연구 Vol.16 No.1

Lately there has been much theoretical and applied interest in linear models with non-normal heavy tailed error distributions. Starting Zellner(1976)'s study, many authors have explored the consequences of non-normality and heavy-tailed error distributions. We consider hierarchical models including selection models under a skewed heavy-tailed e..o. distribution proposed originally by Chen, Dey and Shao(1999) and Branco and Dey(2001) with Dirichlet process prior(Ferguson, 1973) in order to use a meta-analysis. A general calss of skewed elliptical distribution is reviewed and developed. Also, we consider the detail computational scheme under skew normal and skew t distribution using MCMC method. Finally, we introduce one example from Johnson(1993)'s real data and apply our proposed methodology. 본 논문에서는 Chen, Dey와 Shao(1999), Branco와 Dey(2001)가 제안한 왜도가 있는 두터운 꼬리를 가지는 오차 분포와 디리슈레 과정 사전분포를 이용한 베이지안 메타분석 (meta-analysis)을 하고자 한다. 베이지안 메타분석을 위하여 가중함수를 고려한 계층적 선택 모형을 이용한다. 이때의 오차항은 왜도가 있는 비정규 분포로 가정한다. 이를 위하여 우선 왜도 타원형 분포의 일반적인 족을 소개한다 이 분포족중 왜도 정규분포와 왜도 t 분포를 오차항 분포로 이용한 베이지안 계층적 선택 모형을 고려하며, 이 때 발생하는 복잡한 베이지안 계산은 MCMC 방법으로 해결한다. 마지막으로, 실제 자료(Johnson, 1993)인 두 가지의 충치예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구 자료를 이용하여 본 연구에서 제시된 베이지안 방법을 이용하여 메타분석을 한다.

Bayesian Inference of Three-parameter Exponentiated Weibull Distribution Based on Progressive Type-II Censoring

정윤식,정명진 한국자료분석학회 2013 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.15 No.2

Three-parameter exponentiated weibull distribution introduced by Mudholkar, Srivastava (1993) is a more realistic model for an analysis of life time test than the model with monotone failure rates. We consider the Bayesian inference of the lifetime models. These problems arise when the machine tool should be replaced or industrial process should be changed in tile field of engineering and the provision of warranty limits for the future performance of a specified number of systems. Based on progressive type-II censored sampling which is an important method of obtaining failure data in lifetime study, Bayesian estimations from the three-parameter exponentiated weibull distributions are studied, using the proper general prior density. A numerical simulate using Monte Carlo method is provided.

Bayesian Estimation for the Half Logistic Distribution Based on Type II Censored Samples

정윤식,정명진,조영석 한국자료분석학회 2011 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.13 No.1

In this paper, we consider the maximum likelihood estimations (MLEs) and Bayes estimations of the scale parameter sigma in a half logistic distribution based on type-II censored samples. However, since the MLEs and Bayes estimations do not exist in the explicit form, we consider the MLEs using Newton-Raphson (N-R) algorithm and Bayes estimations using Monte Carlo method with Metropolis-Hasting (M-H) algorithm. And we compare the proposed estimators in the sense of the mean squared errors (MSEs) and approximate relative efficiency (ARE) for various censored samples. We can know that Bayes estimation with prior parameter a_0 = 2, b_0 = 2 is more efficient than the MLE and Bayes estimation with prior parameter a_0 = 1, b_0 = 1.

변량모형 자료에서의 베이지안 이상점검출

정윤식,이상진 한국통계학회 2000 응용통계연구 Vol.13 No.1

이 논문에서는 평균-이동모형(mean-shift model)을 이상점을 위한 대립모형으로 사용하여 변량모형(random effect model)에서의 이상점 검출을 위한 베이즈인자(Bayes factor)를 제시한다. 그러나 가능한 사전 정보가 없어서 무정보사전분포(noninformative prior distribution)가 사용되어야만 할 때, 대부분의 무정보사전분포는 부적절분포(improper distribution)이기 때문에 베이즌 인자에는 사전분포로부터 나온 미지의 상수가 포함되어 잇다. 이 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 Berger와 Pericchi (1996)가 제시한 내재베이즈인자(the intrinsic Bayes factor;IBF)를 사용한다. 또한 이 베이즈인자를 계산상 어려움을 해결하기 위해 Verdinellidh Wasserman(1995)의 일반화 세비디지키 밀도비를 이용하여 수정하고 이것을 이용하여 이상점을 검출하는 방법을 제시한다. 마지막으로 인위적으로 이상점을 포함하고 있는 데이터를 만들고 제시된 방법으로 가상실험을 하고 또한 실제 데이터에서 제시한 방법으로 이상점을 찾아보았다.

방송ㆍ통신의 융합과 위성방송 운영

정윤식 한국언론학회 1999 한국언론학회 심포지움 및 세미나 Vol.1999 No.-