\documentclass[11pt]{article}
\usepackage{syshan}
\pagestyle{headings}
\newtheorem{theorem}{Theorem}
\newtheorem{example}{보기}
\begin{document}
\setcounter{page}{361}
\title{\LaTeX\ 사용 예}
\author{심 송 용 \thanks{한림대학교.}}
\maketitle
\thispagestyle{empty}
\begin{abstract}
이 예는 간단한 확률 이론을 요약하였다. 가법법칙과 승법법칙을
정리하고 보기를 사용하여 그 응용에 대해 알아보자. 
\ref{ss:add} 절에서는 가법정리 \ref{ss:bayes} 절에서는 Bayes 정리를 
소개한다.
\end{abstract}
{\em Keywords}: Template; Test; Article style.
\vfill
\tableofcontents
\newpage
\section{가법 \label{ss:add}}
이 절에서는 확률의 두 사상의 합 사상의 확률에 대해 알아보자.
\begin{theorem}
표본공간 $\cal S$의 부분 집합 $A$와 $B$에 대해 $A$와 $B$의 합사상의
확률은 다음과 같이 계산된다.
\begin{equation} \label{eq:add}
\Pr[A \cup B] = \Pr[A] + \Pr[B] - \Pr[A\cap B]
\end{equation}
식~(\ref{eq:add})에서 $A\cap B = \emptyset$이면
$\Pr[A \cup B] = \Pr[A] + \Pr[B]$이다. 이는 확률의 정의에 부합한다. 
(Feller \cite{f1} 참조)
\end{theorem}
\section{조건부 확률과 Bayes 정리 \label{ss:bayes}}
사상 $B$가 일어났다는 조건하에서 사상 $A$의 확률은
$$ \Pr[A|B] = \frac{\Pr[A\cap B]}{\Pr[B]} $$
로 정의한다.
\begin{example}
실제 수를 이용한 예를 만들자.
\end{example}
Bayes 정리는 $A_1, A_2, \ldots, A_n$이 표본공간의 분할일 때
\begin{eqnarray}
\Pr[A_k|B] &=& \frac{\Pr[A_k\cap B]}{\Pr[B]} \\
&= & \frac{\Pr[B|A_k]\Pr[A_k]}{\displaystyle\sum_{j=1}^n\Pr[B|A_j]\Pr[A_j] }
\end{eqnarray}
로 주어진다.
\begin{thebibliography}{99}
\addcontentsline{toc}{section}{참고문헌}
\bibitem{f1} Feller, W. (1966) {\it An Introduction to Probability Theory
and Its Applications}, vol {\bf 2}, Wiley, New York, NY.
\end{thebibliography}
\end{document}
