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.
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.
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.
대기행렬 모형은 통신시스템이나 통신망 구현에 가장 적합한 수리모형으로 알려져 있고, 이에 대한 연구가 상당히 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 재해가 발생될 수 있는 BMAP/SM/1 대기시스템으로, 재해가 발생했을 경우 시스템 복구가 즉시 이루어지지 않고 임의 시간 후 복구 되는 시스템을 고려대상으로 하고 있다. 시스템의 정보입력흐름은 상호종속 또는 그룹 입력이 허용되는 배치마코프 도착과정으로 가정하였고, 또한 서비스분포는 세미 마코프 프로세스를 따른다고 가정하였다. 아울러 시스템에 재해가 발생하면 모든 고객은 즉시 시스템을 떠나게 되고, 재해복구는 임의 시간 후에 이루어진다. 임베디드 마코프체인의 안전상태 확률분포가 유도를 위한 정상 알고리즘 개발이 이루어졌다.
본 연구에서는 현재 개발중인 이동통신 교환기 CMS-MX의 성능 분석에 적용될 수 있는 큐잉 네트워크 모형을 제시하고 부과되는 트래픽에 따른 여러가지 지연시간의 분포를 구하는 분석적인 방법을 제시한다. 전체적인 분석은 메시지들이 교환기내의 여러 프로세서 사이를 이동하는 과정을 세마이 마코프 과정으로 단순화시키고, 이 세마이 마코프 체인에서 특정 상태로 전이되는 시간의 분포를 구하는 방식으로 이루어진다. 이 때 각 프로세서에서의 체류시간 분포는 GPH/GPH/1 큐로 근사화하여 구해진다. 본 연구에서 제시되는 방법은 이동통신 교환기를 포함한 일반적인 교환기의 성능 분석 및 일반적인 상황에서의 통신망의 성능분석에 이용될수 있다.
본 논문에서는 평균장 방법(mean-field methods)을 기반으로 사후 분포(posterior distribution)를 근사하는 방법인 변분 베이즈 방법(variational Bayes methods)에 대해 소개한다. 특히, 모수들을 실수공간으로 변환 후의 결합 사후분포를 가우시안 분포(Gaussian distribution)들의 곱(product)으로 근사하는 방법인 자동 미분 변분 추론(automatic differentiation variational inference)방법에 대해 자세히 소개하고, 환자에게 약물을 투여한 후 시간에 따라 약물의 흐름을 파악하는 연구인 약물동태학 모형(pharmacokinetic models)에 적용한다. 소개된 변분 베이즈 방법을 이용하여 자료분석을 실시하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo)방법을 기초로한 자료분석의 결과와 비교한다. 알고리즘의 구현은 Stan을 이용한다.
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.
평균 수명과 연금 선택률 증가에 따른 군인연금 적자가 늘어나고 있으며 이에 대한 중요한 원인은 군인연금 수령자의 지속적인 증가로 추정되고 있다. 군인연금 재정의 건전성 측면에서 중·장기적인 군인연금 수령자의 규모를 확인하는 연구가 부족한 현실에서 본 연구는 마코프 체인 모형을 이용하여 군인집단의 안정상태를 확인하여 재직 인원대비 연금수령 비율인 부양률 측면에서 향후 군인연금 제도가 나아가야 할 방향을 제시하고 검증을 통해 적용 방법의 타당성을 확인한다. 본 연구를 통해서 초기 45,270 명 수준의 군 재직 인원은 일정 시간이 지나면 43,141 명으로 수렴하여 안정상태에 도달하는 것을 확인하였으며 이를 통해 군인연금 수령자의 중·장기적 규모를 추정하여 부양률 측면에서 국가 재정지원의 방향성을 확인할 수 있을 것으로 기대된다. 군인연금 수령자 대상인 20년 이상의 군인은 다른 민간직업과 비교하여 이직 또는 퇴직하는 비율이 상대적으로 낮은 상태로 상태 정의가 수월하고 상태에 대한 전이확률을 단순하게 적용할 수 있다. 따라서 군인집단을 하나의 시스템으로 보고 그 활동기간 중 진급, 현 계급 유지, 퇴직 등의 상태 전이확률을 확인하여 마코프 체인 모형에 적용함으로써 안정적 상태의 군인집단 상태를 도출하여 장기적 관점에서 군인연금의 지속가능성을 확인할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 제로팽창 음이항(ZINB) 회귀모형에서 회귀계수에 대한 추론방법으로 마코프체인몬테카를로(MC MC) 기법을 이용한 베이지안 추론방법을 제안하였다. 본 연구에서 고려한 ZINB 회귀모형은 반응변수의 평균뿐만 아니라 제로팽창확률에 대한 회귀모형을 고려한 것으로서 Jang, et al.(2010)의 연구를 확장한 것이다. 아울러 실제사례에 본 연구에서 제안한 베이지안 추론방법을 적용하고 과대산포를 허용하지 않는 제로팽창 포아송(ZIP) 회귀모형과 적합결과를 DIC를 이용하여 비교하였다. 실제 사례분석 결과 ZINB 회귀모형의 DIC가 ZIP모형보다 작게 나타나 ZINB 회귀모형이 ZIP 회귀모형보다 잘 적합되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 반응변수가 두 가지의 값을 갖는 회귀분석에 적용할 수 있는 사영추적회귀를 고려하였다. 회귀모형에 필요한 설명변수들의 선형결합이 하나이고 연결함수의 형태를 사전에 알지 못한다는 가정하에서 모의담금질 기법을 이용하여 모형에 필요한 선형결합을 찾는 알고리즘을 제시하였다. 이진 반응변수의 경우에는 평활모수의 값에 따라 잔차이탈도함수의 반응표면이 단봉의 형태를 갖지 않는 경우가 있어 비동질적 마코프체인을 이용한 모의담금질 기법을 적용하면 효율적으로 선형결합을 탐색할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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