A Note on Bayesian Reliability Estimation for the Lognormal Model

손중권,김영훈,Sohn, Joong-Kweon,Kim, Yeung-Hoon Korean Data and Information Science Society 1990 한국데이터정보과학회지 Vol.1 No.-

The problem of estimating the reliability using the Bayesian approach and the prior information about tile reliability of a lognormal distribution is considered. Some Bayes estimators are proposed and studied under the squared error loss and tile Harris loss. Also Monte Carlo simulations are carried out to examine the performances of the proposed estimators and results are provided in the tables.

Nonparametric Estimation of Mean Residual Life Function under Random Censorship

손중권(Joong Kweon Sohn),이상복(Sang Bock Lee),박병구(Byung Gu Park),윤용화(Yong Hwa Yoon) 한국데이터정보과학회 1992 한국데이터정보과학회지 Vol.3 No.2

In the survival analysis the problem of estimating mean residual life function(MRLF) under random censoring is very important. In this paper we propose and study a nonparametric estimator of MRLF, which is a functional form based on the estimator of the survival function due to Susarla and Van Ryzin(1980). The proposed estimator is shown to be better than some other estimators in terms of mean square errors for the exponential and Weibull cases via Monte Carlo simulation studies.

Empirical Bayes-P* Selection Procedures for K Normal Poulations

손중권(Joong Kweon Sohn),정혜정(Hye Jeong Jeong) 한국데이터정보과학회 1992 한국데이터정보과학회지 Vol.3 No.2

Some empirical Bayes - P* procedures for selecting the best population among k(≥2) normal populations with unknown means and common known or unknown variance are proposed by using some empirical Bayes estimates of the hyperparameters for the unknown means and variance suggested by Morris(1983). The efficiencies between Bayes-P* selection and empirical Bayes-P* selection are also compared via Monte Carlo simulationas the values of P* and sample size change.

데이터 마이닝의 범죄수사 적용 가능성

김준우,손중권,이상한,Kim, Joon-Woo,Sohn, Joong-Kweon,Lee, Sang-Han 대한수사과학회 2006 대한수사과학회지 Vol.1 No.2

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다. Data mining is an information extraction activity to discover hidden facts contained in databases. Using a combination of machine learning, statistical analysis, modeling techniques and database technology, data mining finds patterns and subtle relationships in data and infers rules that allow the prediction of future results. Typical applications include market segmentation, customer profiling, fraud detection, evaluation of retail promotions, and credit risk analysis. Law enforcement agencies deal with mass data to investigate the crime and its amount is increasing due to the development of processing the data by using computer. Now new challenge to discover knowledge in that data is confronted to us. It can be applied in criminal investigation to find offenders by analysis of complex and relational data structures and free texts using their criminal records or statement texts. This study was aimed to evaluate possibile application of data mining and its limitation in practical criminal investigation. Clustering of the criminal cases will be possible in habitual crimes such as fraud and burglary when using data mining to identify the crime pattern. Neural network modelling, one of tools in data mining, can be applied to differentiating suspect's photograph or handwriting with that of convict or criminal profiling. A case study of in practical insurance fraud showed that data mining was useful in organized crimes such as gang, terrorism and money laundering. But the products of data mining in criminal investigation should be cautious for evaluating because data mining just offer a clue instead of conclusion. The legal regulation is needed to control the abuse of law enforcement agencies and to protect personal privacy or human rights.

통계학과 발전방향에 대한 고찰 : 교직과정을 중심으로

정성석,손중권,이상복,Chung Sung Suck,Sohn Joong-Kweon,Lee Sang Bock 한국통계학회 2005 응용통계연구 Vol.18 No.1

현재 통계학과의 수가 급격히 감소하고 있으며 우수한 학생들의 유치가 매우 어려워지는 상황에서 본 연구에서는 통계학과의 발전방향에 대해 다양한 관점에서 연구해 보았다. 특히 외환부족 사태 이후 교직에 대한 선호도가 높아지고 또 7차 교육과정에서 통계 교육이 강화되는 시점에서 통계학에 대한 교직과정을 확대하는 방안 또한 알아보았다. 어느 하나 쉬운 것이 없지만 모두의 다양한 노력이 전제되어야만 더 나은 미래를 만들어 갈 수 있을 것이다. Present situation for statistics departments is in crisis in the view point of decreasing numbers of departments and difficulty in receiving good quality highschool graduate students. In this paper; we study the various ways of developing statistics department. Especially after the foreign exchange crisis in 1997, the preference for the teaching jobs in highschool is increasing drastically, the installment of teacher-training course is regraded as one of several crucial ways to get good highschool graduates and to complete with other majors at the same time.

일반화 파레토 모형에서의 베이지안 예측

판허,손중권,Huh, Pan,Sohn, Joong Kweon 한국통계학회 2014 응용통계연구 Vol.27 No.6

기후 온난화의 한 현상으로 받아들여지는 집중호우로 인한 관심이 늘어난 만큼 강우량에 대한 예측 모형이 필요하다. 이러 환경 문제를 다룰 때, 모형을 설정하는 방법 중에 하나로 일반화 파레토 모형을 활용하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 서울특별시에 대한 1973년부터 2011년까지 매 7월 일별강우량 자료를 가지고 일반화 파레토 모형을 사용하여 강우량의 임계값(70mm) 이상의 분포가 어떻게 되는지 연구한다. 모수의 사전분포는 감마분포랑 역감마분포를 정의하고, 또는 제프리의 정보가 없는 사전분포를 두고, 깁스 표본방법을 통해 베이지안 사후예측분포를 구하고 얻어진 결과를 비교해 본다. Rainfall weather patterns have changed due to global warming and sudden heavy rainfalls have become more frequent. Economic loss due to heavy rainfall has increased. We study the generalized Pareto distribution for modelling rainfall in Seoul based on data from 1973 to 2008. We use several priors including Jeffrey's noninformative prior and Gibbs sampling method to derive Bayesian posterior predictive distributions. The probability of heavy rainfall has increased over the last ten years based on estimated posterior predictive distribution.

수학 I 검정교과서 확률통계 영역에 대한 연구

이상복,손중권,정성석,Lee Sang Bock,Sohn Joong-Kweon,Chung Sung Suck 한국통계학회 2005 응용통계연구 Vol.18 No.1

본 연구에서는 중등학교 통계교육을 위하여, 제7차 수학과 교육과정 중 고등학교에서 사용하는 검정교과서 수학 1과 국정교과서 확률과 통계의 확률통계 영역을 중심으로 용어와 개념 및 표현을 비교, 연구하였다. 검정과 국정교과서의 표본표준편차의 정의가 일치되지 않았으며, 표분평균의 분산과 중심극한정리에 대한 개념설명이 교과서마다 상이하였다. 또한, 확률변수 개념 설명이 불분명 한 교과서도 발견되었다. 본 연구에서는 오류의 수정과 더불어 표본분산으로 불편추정량을 사용할 것을 제안하였다. In Korea, mathematics education has been taken according to the 7th national mathematics curriculum renovated by the Ministry of Education and Human Resources Development announcement in 1997. The education of probability and Statistics has been carried out as a part of this curriculum. We analyze and compare mathematics 1 textbooks for 11-12 grade students. Descriptions of random variable, sample variance and sample standard deviation, distribution of sample mean, and etc. which are on some textbooks, are misleaded in school education. We suggest the unbiased estimator of sample variance in accordance with textbooks and central limit theorem of sample mean under normal population.

Bayes-P Procedures for Selecting a Subset Which Contains all Populations Better Than a Control in a Multivariate Normal Population

Sohn, Joong-Kweon,Ahn, Young-Seon 慶北大學校 1989 論文集 Vol.47 No.-

본 논문에서는 다변량 정규분포에서 대조보다 더 나은 모든 모집단을 포함하는 부분집합을 선택하기 위한 Bayes-P^* 절차들에 대해 제안하고, 몇가지 성질에 관해 연구하였다. 그리고 분산-공분산 행렬과 사전분포가 달라짐에 따라 절차의 유효성과 기대되는 부분집합의 크기를 몬데카를로 시뮤레이션 방법으로 비교하였다.

Bayesian approach of prediction problems under the censored exponential models

Sohn, Joong-Kweon,Ko, Joung-Hwan 경북대학교 1992 논문집 Vol.24 No.-

본 논문의 목적은 신뢰수명모형에서 하나의 미래 관찰치 또는 미래 n' 개의 관찰지 중 p 번째 순서통계량의 예측문제를 베이스 접근방법을 통해 연구하였다. 제2절에서는 임의중단된 모형에서 신뢰수명모형인 지수분포에 사전정보 분포인 비정보사전분포, 감마사전분포를 이용해서 하나의 미래 관찰지에 대한 예측분포와 예측구간에 대하여 연구하였다. 제3절에서는 제2절에서 이용한 분포와 사전분포를 이용해서 미래 n' 개의 관찰치 중 p 번째 순서통계량에 대하여 연구하였다.

A Bayes Approach for Estimating the Probablity of a Correct Selection

Sohn, Joong Kweon,Kim, Yeung-Hoon 慶北大學校 1987 論文集 Vol.44 No.-

무차별 영역 선택 절차론에서 선택이 이루어진 후 올바른 선택확률(Probability of a Correct Selection, P(CS))을 알 수가 없다. 그러므로 P(CS)에 대한 추론을 하여야 한다. 본 논문에서는 얻어진 자료에만 의존하는 베이스(Bayes)방법에 의한 P(CS)의 추정에 관하여 생각하였다.