• 정보과학회 논문지
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• 제44권10호
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• pp.1026-1033
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• 2017

본 논문은 계층적 디리슐레 과정(HDP)과 은닉 마르코프 모형(HMM)이 결합된 베이스 통계학적 방법과 HMM의 상태 지속 정보를 이용한 건강 상태 예측 방법을 제안한다. HDP-HMM은 베이스 방법의 HMM 확장 모형으로서 건강의 동적 특성을 고려하여 불확실하고 가늠하기조차도 어려운 건강 상태의 수를 추정할 수 있게 해준다. 모의 데이터와 실제 건건 검진 데이터를 이용한 시험을 통하여 흥미 있는 행동 특성을 볼 수 있었으며 최대 5년까지로 제한한 미래 예측도 충분한 가능함을 확인하였다. 미래는 불확실하며 예측 문제는 본질적으로 어렵다. 그러나 본 연구의 실험 결과로 동적인 문맥 하에서 다중 후보 가설을 제시함으로서 실용 가능한 건강상태의 장기 예측이 가능하다는 것을 읽을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.477-479
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• 2011

본 논문에서는 1차원 은닉 마코프 모델을 2차원으로 확장하기 위하여 노드들의 마코프 특성이 인과적인 관계를 갖는 마코프 메쉬 모델을 이용하여 완전한 2차원 HMM의 구조를 갖는 모델을 제안한다. 마코프메쉬 모델은 이웃시스템을 통하여 이전의 시점을 정의하고, 인과적인 관계를 통하여 전이확률의 계산을 가능하게 한다. 또한 영상의 최적의 분할을 위하여 계층적 디리슐레 과정을 사전분포로 두어 고정된 상태의 수가 아닌 무한의 상태 수를 갖는 2차원 HMM을 제안한다. HDP로 정의된 사전분포와 관측된 표본 자료의 정보를 갖는 우도함수를 결합한 사후분포의 베이스 추정은 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 계산된다.