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김상현
2023 / International Journal of Korean History
Pan, Lei; Xu, Dongxing; Zhang, Jingmei; Yin, Chang; Wu, Zifeng; Guo, Yingjun
2021 / Journal of Power Electronics
Kim YS
2022 / The Korean journal of gastroenterology = Taehan Sohwagi Hakhoe chi
김호준; 야야파라 HPS; 조원희; 남형식; 임선영
2021 / 생명과학회지
Jin K.,Son K.,Heo G.
2021 / Nuclear Engineering and Technology
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본 논문은 원자력 발전소의 비대칭적인 조건을 고려한 공통 원인 고장 모델링을 위해 커플라 기반 모델을 제안합니다. 제안하는 모델은 대칭성 가정을 배제하고, 주변 분포 및 커플라 분포의 파라미터에 대한 베이지안 추론과 MCMC 알고리즘을 통해 공통 원인 기본 사건의 확률을 추정합니다. 시뮬레이션 데이터 기반의 예시를 통해 비대칭 조건에서도 적절한 공통 원인 고장 추정 성능을 확인했습니다.
Frailty models in survival analysis
Dependence modeling with copulas
Dynamic regression models for survival data
Lifetime data : models in reliability and survival analysis
Joint modeling of longitudinal and time-to-event data
Stochastic modeling and mathematical statistics : a text for statisticians and quantitative scientists
Principles of copula theory
Bayesian smoothing and regression for longitudinal, spatial and event history data
Analysis of repeated measures data
Computer-aided power systems analysis
Probability models in operations research
A first course in bayesian statistical methods
Applied reliability
Bayesian psychometric modeling
Copulae in mathematical and quantitative finance : proceedings of the workshop held in Cracow, 10-11 July 2012
A first course in machine learning
Bayesian statistical methods
Bayesian disease mapping : hierarchical modeling in spatial epidemiology
Multiple comparisons using R
The statistical analysis of multivariate failure time data : a marginal modeling approach
Reliability Engineering and System Safety
Soga S.,Higo E.,Miura H.Reliability Engineering and System Safety
Sakurahara T.,Schumock G.,Reihani S.,Kee E.,Mohaghegh Z.Reliability Engineering and System Safety
Kim D.,Park J.,Lim H.Process Safety and Environmental Protection
Guo C.,Khan F.,Imtiaz S.Reliability Engineering and System Safety
Mi J.,Beer M.,Li Y.F.,Broggi M.,Cheng Y.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability
Zhang, M.; Zhang, Z.; Chen, S.; Mosleh, A.Journal of Nuclear Science and Technology
Xiaoyu Zheng; Akira Yamaguchi; Takashi Takata품질경영학회지
임태진Risks
Wifvat K.,Kumerow J.,Shemyakin A.IEEE Transactions on Reliability
Shao Q.,Yang S.,Bian C.,Gou X.IEEE Transactions on Power Systems, Power Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Power Syst.
Guo, J.; Liu, F.; Wang, J.; Cao, M.; Mei, S.Nuclear Engineering and Technology
Zhang B.,Chen S.,Lin Z.,Wang S.,Wang Z.,Ge D.,Guo D.,Lin J.,Wang F.,Wang J.Statistics in Medicine
Su C.L.,Lakhal-Chaieb L.Annals of Operations Research
Li Y.F.,Huang H.Z.,Mi J.,Peng W.,Han X.Journal of Failure Analysis and Prevention
Chebila, Mourad; Innal, FaresQUALITY AND RELIABILITY ENGINEERING INTERNATIONAL
Li, Yan-Feng; Liu, Yang; Huang, Tudi; Huang, Hong-Zhong; Mi, JinhuaProceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability
Sijuan Chen; Zhijian Zhang; Min Zhang; Ali MoslehAnnals of Operations Research
Yang Y.J.,Xiong Y.L.,Zhang X.Y.,Wang G.H.,Zou B.Water Resources Management
Latif S.,Simonovic S.P.Computers in Industry
Qiu S.,Ming X.전선 / 학사
이 과목은 측도 이론과 확률의 기본 개념과 이론을 익히기 위한 과목으로, 다음과 같은 주제를 공부한다. 측도 공간, 측도 가능함수, 적분, 곱공간, Lp공간, 분포, 평균, 조건부 평균, 모멘트 발생 함수, 특성함수, 랜덤 변수 수열, 중심극한 정리, 브라운 운동, 확률과정, filtration, stopping times, 브라운 운동의 존재성, 기본성질, 연속성과 불정칙성, 변동성 및 마코프 성질과 반사 원칙을 다룬다.전선 / 학사
원자로 설계기준사고에 대한 개념 및 원자로 사고해석의 기초이론을 학습하고 Lumped Parameter Model, 규제요건 및 해석응용, PSA 등을 강의하며, 사고해석 방법론에 대하여 설명한다. 주 강의내용은 Steady State Heat Transport와 Single Lumped Parameter Model 및 Doubly Lumped Parameter 모델을 다룬다.전선 / 대학원
구조방정식모형은 관찰변수와 잠재변수를 포괄하여 변수간 구조적 관계를 모형화하고 이를 경험적으로 확인하고자 교육연구에서 자주 사용되는 모형이다. 이 교과목에서는 구조방정식모형을 이해하는 데 필요한 통계적 기초를 포함하여 구조방정식모형의 기본적 개념 및 이론적 기초를 다루며, 이를 토대로 하여 측정모형과 구조모형에서 시작하여 다시점 자료에 적용할 수 있는 잠재성장모형이나 여러 집단간에 동일한 구조적 관계가 존재하는지 살펴보는 데 활용될 수 있는 다집단 구조방정식모형까지, 교육연구에서 가장 자주 사용되는 기본적 모형들을 소개하고자 한다.전선 / 학사
여러 가지 통계 모형에서 나타나는 함수에 대하여 비모수적 추정 방법을 배우며, 이론적인 측면보다는 주로 방법론 및 그 응용에 초점을 맞춘다. 비모수 방법으로서 커널 추정법, 국소 다항 적합법, 웨이블릿 추정법, 스플라인 추정법 등을 다룬다. 밀도함수, 회귀함수, 생존함수, 분위수함수 등의 추정 방법을 배우며, 분류 및 판별분석, 일반화 선형모형, 중도절단회귀 모형, 비례위험 모형 등에 응용하는 방법을 간략하게 소개한다.전선 / 대학원
비모수모형의 추정에 관한 기본적인 방법과 이론을 소개한다. 특히, 커널을 이용한 확률밀도함수의 추정 문제를 다루고, 회귀함수의 추정 문제에서는 나다라야-왓슨 커널평활방법과 함께 국소다항근사와 준가능도에 기반한 방법론을 소개한다. 또한, 스플라인함수를 이용한 방법론도 다루며 가법모형과 부분선형회귀모형과 같은 비모수구조모형의 추정법도 소개한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전선 / 대학원
한 개체로부터 다른 실험조건하에서나 여러 다른 관측시간에 반복적으로 얻어진 자료를 분석하기위한 통계기법을 다룬다. 연속형의 반복측정자료를 분석하기 위해 다변량정규분포의 가정을 필요로 하는 고전적인 다변량모형을 소개하고 최근에 널리 사용되고 있는 혼합모형을 다룬다. 이산형의 반복측정자료 분석을 위해서는 가중최소제곱법에 근거한 모형과 랜덤화 모형을 다루고 일반화선형모형을 확장한 일반화추정방정식(GEE)모형을 다룬다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
인공지능의 발전 및 데이터의 축적으로 최근 재료공학분야에서 기계학습이 활발히 적용되고 있고 새로운 재료설계방법으로 떠오르고 있다. 본 강좌에서는 학생들에게 기계학습 및 통계추론에 대한 기초 이론 및 파이썬을 이용한 라이브러리 활용 방법을 강의한다. 이를 바탕으로 학생이 실제 재료 데이터에 기계학습을 적용하고 해석하는 방법을 익히도록 한다.전선 / 학사
확률론적 안전성 평가(PSA)는 원자력발전소와 같은 대규모 공학설비의 안전성을 정량적으로 평가하기 위한 효과적인 공학기법이다. 이 강의에서는 신뢰도 공학의 기본 개념을 익히고, 고장수목 및 사건수목 해석을 위한 확률 및 통계이론을 학습한다. 또한 고장수목해석 소프트웨어를 이용하여 간단한 원자력발전소 모형에 대한 1단계 PSA를 실습한다.전필 / 대학원
자료를 모형화하는 통계적 방법으로 선형모형의 중요성을 다루는 것이 이 과목의 목적이다. 이론적인 측면도 공부하지만 주로 모형선택, 추정, 모형검증과 같은 방법론을 강조한다. 다루는 모형은 단순회귀, 다중회귀, 일차분산분석, 이차 분산분석 등을 다룬다. 추론을 위해 최소제곱방법을 주로 사용하지만 이와 관련하여 우도에 기초한 방법도 다루게 된다. 선형모형을 통한 자료의 모형을 위해 R을 이용한다.전선 / 학사
기본적인 표본설계와 추정이론을 기초로 하여 보다 다양하고 실용적인 설계와 추정이론을 다룬다. 주요 교과내용은 랜덤추출법, 층화추출법, 군집추출법, 층화다단추출법, 회귀추정 중복추출법, 비표본오차에 대한 고찰 등이다. 각 추출방법에서 모수의 추정과 표본의 크기 추정, 표본의 최적배분, 상대효율 등을 다룬다. 실습을 통하여 통계조사과정과 실측방법의 문제에 접근한다. 조별 사례연구로써 실제 현장에서 표본설계 및 조사실습을 실시한다.전선 / 대학원
경제를 계량적으로 파악하는 것은 현대 경제학에 있어서 아주 중요한 의미를 갖는다. 이 과목은 대학원에서 계량경제학을 전공하는 학생들이 계량경제학의 중요한 토픽들을 심화하여 이해할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
중도절단 생존시간 자료를 분석하는 고급 통계적 기법들을 다룬다. 생존함수의 추정을 위한 일반적인 방법인 KaplanㅡMeier 추정량의 정의 및 여러 성질들을 다룬다. 좌 절단 자료의 분석을 위하여 필수적인 셈 과정에 대한 이론을 배우고, 이를 이용한 위험함수의 추정방법을 설명한다. 생존시간 자료의 회귀모형을 위하여 비례위험모형에 대하여 다루고, 회귀계수의 점근적 일치성 및 근사분포를 유도한다.전선 / 대학원
현실에서 발생하는 최적화 문제는 많은 경우, 효율적인 알고리즘을 갖지 않는 NP-hard 문제이다. 본 강의에서는 우선 이러한 문제를 식별하는데, 기본이 되는 최적화 계산론, 다항 변환 등을 도입한다. 그리고 NP-hard 문제의 좋은 해를 효율적으로 구하는 다양한 접근법을 다룬다.전선 / 대학원
본 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 한다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
학부과정의 통계과목과 대학원의 고급아동가족학연구법1에서 배운 내용을 기초로 하여 보다 정교하고 고급화된 연구설계와 통계법을 학습한다. 이 과목의 주 목표는 아동학 및 가족학 영역의 최신 연구들에서 이용되고 있는 고급 통계기법들을 이해하고, 주어진 연구문제와 연구자료를 이용하여 다양한 방법으로 연구설계를 해보며 통계 기법을 적용해 보는 것이다. 특히 범주형 자료분석, 구조방정식, 위계선형모델, 패널자료 분석법들이 주로 다루어진다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 학사
빅 데이터 분석을 위해 익혀야 할 기본적인 확률/통계 개념을 강의한다. 확률의 정의, 조건부 확률, 확률변수와 표본분포, 통계적 추론, 분포에 관한 추론, 이산자료의 분석, 상관분석과 회귀분석, 분산분석 등의 개념을 다룬다.