지하 매질의 물성 정보는 지층 구조의 정확한 영상화를 위해 필요하며, 예측된 매질 물성 자체도 지하 매질 특성에 대한 중요한 정보를 제공해줄 수 있기 때문에 다양한 종류의 지층 물성 도출 알고리듬들이 개발되고 적용되어왔다. 그 중 마르코프 연쇄 몬테 카를로를 이용한 확률론적인 접근 방법은 기존의 결정론적인 접근 방법과는 달리 지역 최소값 문제를 완화시킬 수 있으며 역산 결과의 불확실성을 정량화할 수 있다는 부분에서 장점을 가진다. 따라서 마르코프 연쇄 몬테 카를로를 이용한 지층 물성 역산 알고리듬이 다양한 지구 물리 자료의 역산에 적용되어 왔으나 그 사례는 결정론적 접근 방법에 비해 매우 적다. 본 논문에서는 여러 형태의 마르코프 연쇄 몬테 카를로 역산 알고리듬 중 가역 도약을 적용한 가역 도약 마르코프 연쇄 몬테 카를로 역산을 탄성파 자료 역산에 적용한 다양한 사례들을 소개하고 각각의 특성을 설명한다. 또한 가역 도역 마르코프 연쇄 몬테 카를로 역산의 장단점에 대해 분석하고 향후 해당 알고리듬의 연구 방향 및 국내의 활용성에 대해 논의한다.
본 논문에서는 마르코프 연쇄로 모형을 이용하여 한국프로야구의 경기결과를 예측하고 분석하였다. 타자의 타격결과와 주자상태를 나타내는 확률과정을 구체적으로 정의하여 경기진행 상황을 동적으로 반영한 프로야구 경기를 마르코프 연쇄를 구성하여 실제 데이터를 바탕으로 주자 상태를 고려한 진루행렬과 각 선수별 타격 확률을 구하여 경기당 득점 분포와 타석에 서는 타자 수의 분포를 구하였다.
비모수 베이스 통계학, 확률적 표집에 기반한 추론 등이 기계학습의 주요 패러다임으로 등장하면서 디리슐레(Dirichlet) 분포는 최근 다양한 그래프 모형 곳곳에 등장하고 있다. 디리슐레 분포는 일변수 감마 분포를 벡터 분포로 확장한 형태의 하나이다. 본 논문에서는 감마 분포를 갖는 임의의 자연수 X를 K개의 자연수의 합으로 임의 분할 할 때 각 부분의 크기 비율을 디리슐레 분포에서 표집하는 방법을 제안한다. 일반적으로 디리슐레 분포는 연속적인 (K-1)-단체(simplex) 위에 정의 되지만 자연수로 분할하는 표본은 자연수라는 조건 때문에 단체 내부의 이산 그리드 점에만 정의된다. 본 논문에서는 단체 위의 그리드 상의 이웃 점들의 확률 분포로부터 마르코프연쇄 몬테 칼로(MCMC) 제안 분포를 정의하고 일련의 표본들의 마르코프 연쇄를 구현하는 알고리듬을 제안한다. 본 방법은 마르코프 모델, HMM 및 준-HMM 등에서 각 상태별 시간 지속 분포를 표현하는데 활용 가능하다. 나아가 최근 제안된 전역-지역(global-local) 상태지속 분포를 동시에 모형화하는 감마-디리슐레 HMM에도 응용가능하다.
한국 남동해안 5개 연안 관측점(주문진, 죽변, 장기갑, 울기, 부산)의 28년간 (1957∼1984) 월별 수온 자료를 근거로 하여, 매달의 이상수온(water temperature anomalies)이 1개월 전의 이상수온에 의존하는 성질, 즉 마르코프(Markov) 연쇄 성질에 대하여 구명하였다. 각 관측점 이상수온 변동의 표준편차를 기준으로 하여, 월별 이상수온을 저온, 정상 및 고온의 상태로 구분한 후, 연속된 두 달간의 이상수 온 상태의 천이 횟수 및 확률을 계산하였다. 정상상태의 이상수온이 그 다음 달에 도 정상상태로 유지될 확률은 0.8정도이다. 저온 또는 고온 상태의 이상수온이 다음 달에도 같은 상태에 남아 있을 확률과 정상상태로 될 확률은 거의 같다. 이상수온 이 고온(저온) 상태에 있다가 다음 달에 저온(고온)상태로 바뀔 확률은 거의 0에 가 깝다. 이와 같은 이상수온 변동의 마르코프 연쇄에 대한 통계적 테스트 결과에 의 하면, 이상수온 변동은 시간적으로 정상적(stationary)이며, 공간적으로 균질적(homo geneous)이다. 이상수온 변동에 대한 다단계(multi-steps)마르코프 연쇄분석에 의하 면, 연안역 이상수온이 마르코프 연쇄성을 보유하는 '기억'은 약 3개월 정도 유지된 다.
본 연구에서는 다중 상태 변수의 인수 HMM을 일반화하여 연속 은닉 변수와 이산 은닉 변수가 결합된 순차 상태 추정 모형을 제안하고 이에 기반한 보행 동작 모형을 설계한다. 유한 상태의 이산변수는 마르코프 연쇄 구조로 보행의 동역학적 특성을 표현하고 각 이산 상태에 대해 연속 변수를 독립변수로 한 가우스 과정을 정의한다. 마르코프 상태 천이는 여러 가우스 과정 사이의 스위칭을 제어하며 각 가우스 과정은 동일한 자세의 회전 또는 다양한 시각을 표현한다. 온라인 필터링 추론을 위해 입자 필터 방식의 추론 알고리듬도 제시한다. 이 알고리듬은 입력 벡터 열이 주어졌을 때 이들 병렬적 가우스 과정을 동적으로 갈아타는 스위칭 궤적을 디코딩 해준다. 실험 결과 비선형적 보행자 비디오 영상을 보행방향과 보행 상태의 열로 분리하며 매우 직관적인 해석을 할 수 있음을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.411-423
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2009
본 논문은 삼각 분할표 자료의 예측문제에 있어 Verrall (1990)의 발생연도효과와 경과년도효과만 있는 베이지안 선형모형을 절대연도효과가 있는 모형으로 확장한 모형을 제시하고 이에 대한 추정 방법으로 마르코프 연쇄 몬테칼로 방법을 제안한다. 제안된 모형과 추정 방법은 세 가지 실제 예를 통하여 기존의 방법들에 비해서 일반적으로 작은 상대 예측오차를 제공함을 보였다.
본 논문은 시간 연속성을 갖는 비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)를 이용하여 잡음에 열화된 음성 신호의 음질을 개선하는 문제를 다룬다. 음성과 잡음 신호는 포아송 분포로 모델되며, NMF의 기본 벡터와 이득 벡터는 감마 분포로 모델된다. 이득 벡터의 시간 연속성은 음질 개선에 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 시간의 연속성은 이득 벡터를 감마-마르코프 연쇄(Gamma-Markov chain, GMC) 사전 분포로 모델함으로써 이루어진다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 잡음 신호의 시간 연속성을 효과적으로 모델하는 것을 보여준다.
본 연구에서는 동북아시아 NOAA AVHRR 위성관측 16년간(1990-2005) 해양표면 수온영상을 이용하여 에러 값 제거와 결측 자료 보완을 위하여 마르코프 계수를 결정하였고, 이 값에서 현재 수온평년 값을 더하여 구름 없는 해양표면수온 생성 기법을 제시하였다. 마르코프 연쇄 모델의 결과에 의하면, 마르코프 계수는 해류가 강한 쿠로시오 해역 등이 해류가 약한 동해 북서부의 대부분 해역과 동중국해보다 그 계수가 상대적으로 낮게 나타났다. 평균 수온의 변동은 봄과 가을이 겨울과 여름에 비하여 분산이 크게 나타났고, 계절별 일간 수온 차이도 수온의 계절적 변동이 큰 봄과 가을이 여름과 겨울에 비하여 큰 지역적인 차이를 보였다. 그 지역적인 분포는 봄과 가을의 경우 전 해역의 대륙 인접부에서 대부분 크게 나타났고, 동해 극전선 남부해역과 쿠로시오해역에서는 난류에 의한 열수송으로 일간 수온의 차이가 작았다.
사람들이 휴대용 위치정보 수집 장비나 혹은 스마트폰을 사용하면서 사람의 이동 정보인 위치정보들을 모으는 일이 가능해 졌다. 이러한 위치정보들을 가지고 본 논문에서는 사람의 이동 모델을 나타내고자 하였다. 이동 정보들은 머물러 있는(Stay)상태와 이동하는(Moving) 상태로 나눌 수 있는데 이러한 상태 중 머물러 있는 상태가 군집화가 되어 연쇄 모델속의 하나의 상태(State)로 나타나 질 수 있다. 물론 이동 정보들을 통해 연쇄모델 속 각 상태간의 전이 확률 또한 계산 할 수 있다. 이러한 일련의 과정을 본 논문에서는 기대치 최대화 기반 군집화 과정을 통해 연속시간 연쇄 모델의 형태로 인간의 이동성을 표현하였다. 또한 이러한 모델에서 대표 군집(macro)과 그 부속 군집(micro)을 표현할 수 있었고 이러한 모습은 대표적인 큰 군집 속의 작은 군집의 형태로 나타나게 된다.
본 연구의 목적은 주요 이동요인별 인구이동 및 인구분포의 시공간적 특징을 분석하고 장래 지역별 인구분포의 변화를 예측하고 전망하는 것이다. 이를 위해 직업, 가족, 주택, 교육 등 주요 이동요인별 거주지 변화로 나타나는 지역별 인구이동의 추이를 파악하고, 장래 지역별 인구 유출입에 의한 인구분포의 변화를 추정하는 예측 시뮬레이션을 진행한다. 분석결과, 거주지를 변경함에 있어 대도시지역과 시 단위 중심의 지리적 이동이 나타나고 있으며 대도시와 시 단위 내에서도 지역별 인구 유출입에 영향을 미치는 주요 이동요인별 구성 비율은 각기 상이하게 나타난다. 또한 이동요인별 시군구별 추이확률과 상태확률을 토대로 6단계-정상 마르코프 연쇄 프로세스를 진행한 결과, 각 이동요인에 따라 장래 시군구별 인구분포의 변화 정도도 차이가 나타날 것으로 추정된다. 본 연구에서 제시하는 방법론과 분석결과는 특히 인구감소로 지방소멸이 우려되는 지역에서 인구의 유입요인은 강화하고 유출요인은 개선하는 지역 맞춤형 인구 및 각종 정책을 계획하고 마련하는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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