최초의 컴퓨터 바이러스인 브레인 바이러스가 만들어진 이후로, 현재까지 컴퓨터 바이러스로 인한 피해는 늘어나고 있다. 이에 따라 컴퓨터 바이러스를 막기 위한 여러 가지 노력이 현재도 진행 중에 있다. 컴퓨터 바이러스로 인한 피해 방지와 예방을 위한 대책을 수립하기 위해서는 컴퓨터 바이러스의 발생 빈도수를 예측 하는 것이 필요하다. 본 논문은 다양한 예측 연구에 활용되고 있는 마코프 체인을 적용하였다. 본 논문은 마코프 체인을 적용하여 컴퓨터 바이러스 빈도수를 예측하는 모델링을 제안한다.
패널 마코프 체인의 구조를 소개하고 우도함수를 도출하여 전이확률을 추정하였다. 패널 마코프 체인의 전이확률의 동질성 검정통계량으로 LR 통계량을 제안하고 그 극한분포를 제시하였다. 동질성 검정통계량의 극한분포를 패널의 수를 달리하여 모의실험하였으며 패널의 수가 50개 이상인 경우 동질성 검정통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였다. 정상적인 경우 검정통계량이 우수한 검정력을 가지는 것을 보였고, 확률보행과정과 같이 비정상적인 경우 검정통계량이 전이확률의 비동질성을 잘 반영하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 비동차 마코프 체인에서 개체들의 전이 행태를 분석하기 위한 계층적 베이지안 방법론을 사용하여 혼합 효과 모델을 소개 하였다. 모델의 모수들에 대한 사후분포가 분석적으로 구해질 수 없는 형태를 가지기 때문에 깁스(Gibbs) 샘플링 시뮬레이션 방법을 사용하여 조건부 사후확률로부터 샘플이 추출되었고, 실제 자료분석을 예를 사용하였다.
계량정보학 연구영역의 하나인 운영연구(Operation Research ; OR)중 미래예측이라는 목적을 가지고 있는 마코프모형(Markov Chains)의 통계기법을 활용한 두가지 실험사례를 살펴보고, 최근의 연구경향을 분석함으로써 도서관 시스템 운영과 설계에 마코프모형을 응용할 수 있는 네가지 방안을 제시하였다. 계량정보학의 한 분야로 적용되고 있는 마코프모형에 관한 국내연구가 활발하지 못한 상태이므로, 국내 계량정보학에서의 마코프모형 연구의 필요성과 활성화를 제안하였다.
페트리 네트(Petri Nets)는 이산 사건 시스템을 모델링할 수 있는 그래픽하고, 수학적인 도구이다. 본 연구는 유연제조 시스템을 확률적인 페트리 네트(Stochastic Petri Nets)중의 하나인 임베디드 마코프 체인(Embeded Markov Chain)에 도입하고, 임베디드 마코프 체인의 방법 중에 하나인 일반화된 확률적 페트리 네트(Generalized Stochastic Perti Nets)에 적용시켰다. 그리고 결과치의 정확성을 알아내기 위하여, 페트리 네트 시뮬레이션과 아레나를 사용하여 실행하였다.
항공서비스에 있어서 여러 중요한 요소가 있지만 그 가운데 가장 중요한 요소로 운항의 정시성을 들 수 있다. 본 논문에서는 마코프 체인을 이용하여 항공사 및 공항의 정시성을 평가하고 예측하고자 하였다. 실험용 데이터로 선택한 미국 항공운항 데이터를 기상 악화에 따른 도착지연시간을 기준으로 정시성이 우수한 항공사를 제안하는 기능을 테스트하였다. 본 논문에서는 과거의 항공운항 데이터를 활용하여 미래의 운항 지연을 예측할 수 있도록 마코프 체인을 기반으로 한 예측 방법을 제시하였다.
해마다 증가하고 있는 해양사고는 기관고장, 충돌, 좌초, 화재 등 다양하게 발생하고 있다. 이러한 해양사고는 대형 인명사고의 위험이 있어 사전에 사고를 예방 하는 게 무엇보다 중요하다. 이를 위해서는 해양사고 발생을 사전에 예측하고 이에 대응할 수 있는 예측 체계가 요구된다. 본 연구에서는 과거에 발생한 데이터를 근거로 미래를 예측할 수 있는 마코프 체인 프로세스(Markov Chain Process)를 적용하여 해양사고 발생을 사전에 예측하기 위한 모델링을 제안한다. 제시된 모델링을 적용하여 미래 발생 가능한 해양사고 발생 확률을 산출하고 실제 발생한 빈도와 비교하였다. 또한 많이 사용되는 다른 예측 분석 방법과 비교하여 예측의 정확성을 측정하였다. 이를 통해 해양사고 발생에 관한 예측 체계를 마련하는데 하나의 확률 모형을 제안하였으며, 나아가 다양한 해양사고의 문제를 예측하는데 기여할 것으로 기대된다.
모바일 악성코드는 웜에 의한 전파가 대표적이며, 웜의 확산 특징을 분석하기 위한 모델링 기법들이 제시되었지만 거시적인 분석만 가능하였고 특정 바이러스, 악성코드에 대해 예측하기는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 과거의 악성코드 데이터를 활용하여 미래의 악성코드의 발생을 예측 할 수 있는 마코프 체인을 기반으로 한 예측 방법을 제시하였다. 마코프 체인 예측 모델링에 적용할 악성코드 평균값은 전체 평균값, 최근 1년 평균값, 최근 평균값(6개월)의 세 가지 범위로 분류하여 적용하였고, 적용하여 얻어진 예측 값을 비교하여 최근 평균 값(6개월)을 적용하는 것이 악성코드 예측 확률을 높일 수 있음을 확인하였다.
해석적 형태의 정상확률을 얻기 어려운 마코프 과정에 대하여 행렬 연산 방법 또는 반복 계산 방법 등의 수치적 방법을 이용한 근사 해를 고려할 수 있다. 이 논문에서는 마코프 체인 또는 마코프 과정의 정상확률을 계산하는 수치적 반복 공식의 정확성을 규명하는 연구를 수행한다. 특별히 시스템 가용도를 위한 마코프 모형을 이용하여 수치적 방법의 수렴과 정확성을 검토한다. 수치적 계산에 의한 시스템 가용도와 복잡하지만 해석적 수식에 의한 시스템 가용도를 비교한다. 그리고 수치적 해의 수렴에 필요한 반복 회수를 조사한다. 이 연구를 통하여 수치적 반복 계산 방법의 정확성과 유용성을 확인할 수 있다.
최근 인터넷 멀티미디어 서비스의 폭발적인 증가에 따라 급증하는 데이터 트래픽을 효율적으로 전송하기 위한 콘텐츠 중심 네트워크에 대한 연구가 국내외적으로 활발하다. 콘텐츠 중심 네트워크는 기존의 호스트 중심의 전송방식에서 벗어나 콘텐츠를 중심으로 데이터 트래픽을 전송하는 네트워킹 방법이다. 본 논문에서는 기존의 시뮬레이션과 달리 수리적인 접근 방법을 이용하여 두 개 라우터로 구성된 콘텐츠 중심 네트워크의 캐싱 성능을 분석한다. 통신 네트워크의 확률적 상황을 고려하여 라우터가 두 개인 콘텐츠 중심 네트워크의 캐싱시스템을 이차원의 연속시간 마코프체인으로 모형화한다. 전이율행렬의 구조를 분석하여 캐싱 성능치의 수치해를 유도하고 다양한 수치 예제를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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