동측치가 많은 FRAILTY 모형의 분석

김용대,박진경,Kim Yongdai,Park Jin-Kyung 한국통계학회 2005 응용통계연구 Vol.18 No.1

Most of the previously proposed methods for the frailty model do not work well when there are many tied observations. This is partly because the empirical likelihood used is not suitable for tied observations. In this paper, we propose a new method for the frailty model with many ties. The proposed method obtains the posterior distribution of the parameters using the binomial form empirical likelihood and Bayesian bootstrap. The proposed method yields stable results and is computationally fast. To compare the proposed method with the maximum marginal likelihood approach, we do simulations. 프레일티모형에 대한 기존의 추론방법은 동측치가 많은 경우에 그 성능이 떨어진다. 그 이유는 사용된 경험적 우도함수가 동측치가 많은 자료에는 적합하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 동측치가 많은 프레일티 모형에서의 새로운 추론방법을 제안한다. 이항형태의 경험적우도함수를 바탕으로 베이지안 부스트랩을 사용하여 모수의 사후분포를 구한다. 제안된 방법의 장점은 기존에 제안된 주변최대우도추정량에 비하여 계산이 수월하고 안정적인 결과를 제공하는데 있다. 이를 실증적으로 비교하기 위하여 제안된 방법을 주변최대우도추정량과 가상실험을 통하여 비교한다.

기술의 진보와 혁신, 그리고 사회변화: 특허빅데이터를 이용한 정량적 분석

김용대,정상조,장원철,이종수,Kim, Yongdai,Jong, Sang Jo,Jang, Woncheol,Lee, Jongsu 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.6

We introduce various methods to investigate the relations between innovation of technology and social changes by analyzing more than 4 millions of patents registered at United States Patent and Trademark Office(USPTO) from year 1985 to 2015. First, we review the history of patent law and its relation with the quantitative changes of registered patents. Second, we investigate the differences of technical innovations of several countries by use of cluster analysis based on the numbers of registered patents at several technical sectors. Third, we introduce the PageRank algorithm to define important nodes in network type data and apply the PageRank algorithm to find important technical sectors based on citation information between registered patents. Finally, we explain how to use the canonical correlation analysis to study relationship between technical innovation and social changes. 본 논문에서는 특허빅데이터를 분석하여 기술적 혁신과 사회변화의 관계를 규명하는 다양한 방법에 대하여 소개를 한다. 특히, 미국특허청에 1985년부터 2015년까지 등록된 4백만개 이상의 특허자료를 분석하였다. 먼저, 특허법의 변천사를 살펴보고 특허법의 발전이 특허활동에 미차는 영향에 대해서 살펴보았다. 두 번째로는, 국가별 기술군별 등록특허수를 바탕으로 군집분석을 이용하여 기술혁신 패턴이 비슷한 국가들로 군집을 만들고 각 군집의 기술혁신 특징들을 살펴보았다. 세번째로는 특허간의 인용정보를 바탕으로 특허간의 네트워크를 구축하고 page-rank 알고리즘을 이용하여 주요특허를 탐지하는 방법을 설명하였다. 마지막으로, 정준상관분석을 이용하여 기술혁신과 사회변화와의 관계를 규명하였다.

베타과정과 베이지안 생존분석

김용대,최민우,Kim, Yongdai,Chae, Minwoo 한국통계학회 2014 응용통계연구 Vol.27 No.6

Hjort (1990)가 제안한 베타과정은 베이지안 생존분석 또는 사건사 분석에서 널리 쓰이는 사전분포이다. 본 논문은 베타과정에 대한 최신 이론과 이를 기반으로 하는 베이지안 생존자료분석 방법을 주로 다룬다. 구체적으로는 베타과정의 생성법, 사후 분포, 대표본 이론, 베이지안 계산법, 혼합베타과정 등을 소개하기로 한다. This article is concerned with one of the most important prior distributions for Bayesian analysis of survival and event history data, called Beta processes, proposed in Hjort (1990). We review the current state of the art of beta processes and their application to survival analysis. Relevant methodological and practical areas of research that we touch on relate to constructions, posterior distributions, large-sample properties, Bayesian computations, and mixtures of Beta processes.

빅데이터와 통계학

김용대,조광현,Kim, Yongdai,Cho, Kwang Hyun 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.5

빅데이터 시대를 맞이하여 통계학과 통계학자의 역할에 대하여 살펴본다. 빅데이터에 대한 정의 및 응용분야를 살펴보고, 빅데이터 자료의 통계학적 특징들 및 이와 관련한 통계학적 의의에 대해서 설명한다. 빅데이터 자료 분석에 유용하게 사용되는 통계적 방법론들에 대해서 살펴보고, 국외와 국내의 빅데이터 관련 프로젝트를 소개한다. We investigate the roles of statistics and statisticians in the big data era. Definition and application areas of big data are reviewed and statistical characteristics of big data and their meanings are discussed. Various statistical methodologies applicable to big data analysis are illustrated, and two real big data projects are explained.

인공지능산업 육성을 위한 개인정보보호 규제 발전 방향

김용대(Yongdai Kim),장원철(Woncheol Jang) 서울대학교 공익산업법센터 2016 경제규제와 법 Vol.9 No.2

알파고 쇼크로 대변되는 인공지능의 약진은 인류의 미래를 걱정할 정도로 빠르게 우리의 생활에 스며들고 있으며 산업 전반에 지대한 영향을 미치고 있다. 인공지능 기술의 중심에는 빅데이터가 있으며, 자연스럽게 빅데이터의 이용에 따른 개인정보보호가 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 발전과 개인정보보호라는 두 가지 상충되는 가치를 효율적으로 증진시킬 수 있는 방법에 대해서 살펴본다. 인공지능 및 빅데이터의 현황 및 개인정보보호 관련 법률체계를 살펴보고 발전적 방향에 대해서 제언을 한다. Advances in Artificial Intelligence (AI), which are reflected in the so-called AlphaGo Shock, are quickly becoming a part of people’s lives, and are significantly impacting the overall industrial sector, so that there are concerns over the future of humankind. Big data is at the center of AI technologies that are garnering increasing attention. According to the use of big data, personal information protection is naturally becoming an important issue since the development of AI and privacy are two conflicting values. In this paper, we are going to look at ways to enhance their values efficiently. This study understands the current situation of AI, big data, and the relevant legal framework of personal privacy and suggests the developmental direction of both AI development and personal information protection.

특허 인용 네트워크 분석

이민정,김용대,장원철,Lee, Minjung,Kim, Yongdai,Jang, Woncheol 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.4

과학 기술의 발전은 사회를 급격하게 변화시켜 왔다. 특허 자료 분석은 현대 과학 기술의 흐름을 이해하고 미래 유망기술을 예측할 수 있게 한다. 본 연구에서는 기술의 동향을 파악하고자 1985년과 2012년 사이에 미국 특허청에 등록된 특허를 중심으로 특허 인용 네트워크를 분석한다. 주요 기술군을 파악하기 위해 PageRank 알고리즘 외에 다양한 중심성 지표를 이용하고, 통계적 네트워크 모형을 통해 유사한 기술들의 군집을 찾아내고자 한다. The development of technology has changed the world drastically. Patent data analysis helps to understand modern technology trends and predict prospective future technology. In this paper, we analyze the patent citation network using the USPTO data between 1985 and 2012 to identify technology trends. We use network centrality measures that include a PageRank algorithm to find core technologies and identify groups of technology with similar properties with statistical network models.

거대 인용 자료를 이용한 문서 추천 방법

채민우,강민수,김용대,Chae, Minwoo,Kang, Minsoo,Kim, Yongdai 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.5

본 연구에서는 논문이나 특허 등의 문서들의 인용 정보를 활용하여 연관성이 높고 중요한 특허를 추천하는 방법을 제안한다. 문서 간의 연관성 지표인 공통피인용횟수와 중요도 지표인 HITS를 적절한 형태로 결합한 뉴먼 커널로부터 두 정보의 반영 정도를 조율하는 것이 핵심이다. 제안하는 방법은 미래의 인용에 대한 예측 오차를 최소화하는 것으로 이를 통해 뉴먼 커널의 조율모수 ${\gamma}$를 적절하게 선택할 수 있다. 또한, 거대 인용 자료를 분석하기 위해 필요한 계산 기술에 대해서 자세히 논의한다. 마지막으로, 미국 등록 특허 400만 건에 대한 실증적 자료 분석을 시행한다. In this research, we propose a document recommendation method which can find documents that are relatively important to a specific document based on citation information. The key idea is parameter tuning in the Neumann kernal which is an intermediate between a measure of importance (HITS) and of relatedness (co-citation). Our method properly selects the tuning parameter ${\gamma}$ in the Neumann kernal minimizing the prediction error in future citation. We also discuss some comutational issues needed for analysing large citation data. Finally, results of analyzing patents data from the US Patent Office are given.

수자원 전망의 시나리오별 불확실성 분해

이지수(Jisu Lee),온일상(Ilsang Ohn),김용대(Yongdai Kim) 한국데이터정보과학회 2018 한국데이터정보과학회지 Vol.29 No.6

기후변화로 인한 수자원 전망은 배출 시나리오, 전지구적 순환모형, 상세화 기법, 수문 모형 등 여러 전망 단계를 거쳐 이루어지며, 각 단계는 수자원 전망의 총 불확실성의 원천이 된다. 근래에 들어 수자원 전망의 총 불확실성을 개별 전망 단계로, 이를 다시 전망 단계에 속하는 여러 시나리오의 불확실성으로 분해하는 방법의 필요성이 제기되고 있다. 그러나 그 필요성에 비하여 관련 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 수자원 전망의 총 불확실성을 시나리오의 불확실성으로 분해나는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개별 시나리오의 불확실성이 총 불확실성에 기여하는 상대적 비중을 제시함으로써 시나리오 간의 불확실성 비교를 가능하게 한다. 제안한 방법을 이용하여 실제 수자원 전망 자료를 분석한 결과를 제시한다. Water resource projections considering climate change are based on combinations of scenarios in multiple stages including the emission scenarios, global circulation models, downscaling techniques, and hydrological models. Each scenario is a source of total uncertainty of the water resource projections. Decomposing total uncertainty into components from individual scenarios has recently emerged as an important issue due to their usefulness. But there is no comprehensive research. In this study, we propose a method to decompose the total uncertainty into the individual uncertainty of scenarios. The proposed method makes it possible to compare the uncertainties of the scenarios by providing the relative contribution of each scenario to the total uncertainty. The results of analyzing the real data by the proposed method are presented.

구조해석의 One-Model One-Solver 기법 연구

안창남(Changnam Ahn),강병식(Byungsik Kang),김용대(Yongdai Kim),서민규(Mingyu Seo),장동연(Dongyeon Jang) 대한기계학회 2012 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2012 No.5-2