• International Journal of Contents
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• 제5권4호
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• pp.88-93
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• 2009

It is important for communication networks to possess the capability to overcome failures and provide survivable services. We address modeling and analysis of performability affected by both performance and availability of system components for a token ring network under failure and repair conditions. Stochastic reward nets (SRN) is an extension of stochastic Petri nets and provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, hierarchical SRN modeling techniques are used to overcome state largeness problem. The upper level model is used to compute availability and the lower level model captures the performance. And Normalized Throughput Loss (NTL) is obtained for the composite ring network for each node failures occurrence as a performability measure. One of the key contributions of this paper constitutes the Petri nets modeling techniques instead of complicate numerical analysis of Markov chains and easy way of performability analysis for a token ring network under SRN reward concepts.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.267-268
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• 2007

A dynamic range compression algorithm using Markov random field (MRF) modeling to display high dynamic range (HDR) images on low dynamic range (LDR) devices is proposed in this work. The proposed algorithm separates foreground objects from the background using the edge information, and then compresses the color differences across the edges based on the MRF modeling. By minimizing a cost function using belief propagation, the proposed algorithm can provide an effective LDR image. Simulation results show that the proposed algorithm provides good results.

• 대한지리학회지
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• 제52권1호
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• pp.123-141
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• 2017

본 연구는 대구시를 사례로 셀룰라 오토마타-마르코프(Cellular Automata: CA-Markov) 모형을 활용하여 개발제한구역 유지 및 해제 시나리오별 2020년의 녹지를 예측하고, 토지피복 변화탐지기법 및 공간메트릭스를 이용하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 먼저, 마르코프 체인(Markov chain) 모형을 이용하여 1998년과 2009년의 환경부 토지피복도에 기초한 토지피복변화의 전이확률을 도출하였다. 마르코프 전이확률을 보다 현실에 가깝게 보정하기 위하여 대구시 녹지의 공간적 변화에 영향을 주는 제약요인을 선정하여 다기준 평가(Multi-Criteria Evaluation: MCE)를 통해 적합성 지도(suitability map)를 제작하였다. 최종적으로 마르코프 전이확률과 적합성 지도를 셀룰라 오토마타 모형과 결합한 CA-Markov 모형을 적용하여 개발제한구역의 해제 유무에 따른 두 가지 시나리오에 기반을 두고 2020년의 토지피복을 예측하였다. 모형의 타당성은 2009년의 예측된 토지피복도와 2009년의 실제 토지피복도를 비교하여 산출된 Kappa 계수로 검증하였다. 예측된 토지피복 가운데 녹지만을 대상으로 녹지피복변화를 탐지하고 이동창 샘플링을 적용한 공간메트릭스를 산출하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 분석결과에 따르면, 현재의 도시화 추세가 지속되고 개발제한구역이 유지되는 경우, 달성군, 달서구의 성서, 동구의 안심, 북구의 칠곡 등과 같은 교외 지역에서 2020년에 녹지의 파편화(fragmentation) 현상이 뚜렷하게 나타나는 것을 알 수 있었다. 개발제한구역이 해제되는 경우, 개발제한구역 경계 주변부에서 녹지의 파편화가 나타나는 것을 알 수 있었다. 따라서 미래 대구시의 지속가능한 녹지관리를 위해서는 이러한 공간적 변화 양상을 충분히 고려하여 체계적인 모니터링을 실시할 필요가 있다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.222-227
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• 1997

회귀에 기인하는 부정맥의 발생 기전 분석을 위해 심장 전도 계통의 변경된 Hidden Markov Model을 세우고 모의 실험을 하였다. 먼저, 심근의 탈분극 시간과 전도 속도, 탈분극의 자율성(autonomicity)을 매개 변수로 한 모의 실험을 통해 시간적인 심장 진도와 피에 따른 심전도 결과를 얻었다. 결과는 연속된 심전도 파형과 그 발생 시간이었다. 매개변수는 율동의 속도, 각 파형간의 간격, 이상 파형의 발생 빈도등을 결정한다. 정상 동율격 및 심실상성/심실성 정맥, 심방/심실 조기 박동등을 모의 실험할 수 있는 매개변수의 세트를 구하였다. 다음으로 Hidden Markov Model의 확률적 추정 방법을 응용하여 심전도 결과를 가지고 최적 확률의 심장 전도 경로를 추정하였다. 변경된 추정 방법을 이용하여, 모의 실험한 전도경로와 추정한 경로가 유사함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.19-28
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• 2009

시계열의 예측에 대한 문제는 오랫동안 많은 연구자들의 연구의 대상이었으며 예측을 위한 많은 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)과 우도(likelihood)를 사용한 유사도 검색을 통하여 향후 시계열 데이터의 운행 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 이전에 기록된 시계열 데이터에서 질의 시퀸스(sequence)와 유사한 부분을 검색하고 유사 부분의 서브 시퀸스를 사용하여 시계열을 예측하는 방법이다. 먼저 주어진 질의 시퀸스에 대한 은닉 마코프 모델을 작성한다. 그리고 시계열 데이터에서 순차적으로 일정 길이의 서브 시퀸스를 추출하고 추출된 서브 시퀸스와 작성된 은닉 마코프 모델과의 우도를 계산한다. 시계열 데이터로부터 추출된 서브 시퀸스 중에서 우도가 가장 높은 시퀸스를 유사 시퀸스로 결정하고 결정된 부분 이후의 값을 추출하여 질의 시퀸스 이후의 예측 값을 추정한다. 실험 결과 예측 값과 실제 값이 상당한 유사성을 나타내었다. 제안된 방법의 유효성은 코스피(KOSPI) 종합주가지수를 대상으로 실험하여 검증한다.

• Spatial Information Research
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• 제11권3호
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• pp.227-240
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• 2003

본 연구는 2D 기반의 동적 공간모형(dynamic spatial landscape models)을 통해 지표 변화 과정을 이해하고 예측할 수 있는 방법론을 제시하는데 그 초점을 두고 있다. 동적 공간모형 에 기반한 연구는 크게 지표의 공간 패턴에 대한 모형화와 변화 과정에 관한 모형화 및 모의로 구성되어 있는데 지표 변화와 관련된 규칙은 변화 원인과 그 과정에 따라 다르게 정의될 수 있다. 이때 지표 패턴의 이질성은 변화와 밀접한 관계를 가지고 있기 때문에 연구 지역의 GIS 맵으로부터 공간 패턴의 특성을 모형화 하여 이를 기반으로 변화에 관한 동적 공간 모형이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 모형기반 접근법이 설명되어 있고 자연 화재로 인한 지표 변화 과정에 적용되어 동적 공간 모형이 개발되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.369-377
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• 2010

HMM(Hidden Markov Model)을 사용하는 어휘 인식 시스템에서 인식 시 훈련 중에 나타나지 않는 모델들로 인해 인식률의 저하를 가져오며 인식 대상 어휘가 변경되거나 추가되면 데이터베이스의 수집과 훈련 과정을 수행하여 모델을 재생성해야 하고 그에 따른 시간과 추가 비용이 초래된다. 본 논문에서는 결정 트리 방법과 모델 공유 방법을 사용하여 효율적인 문맥 종속 프로세스 모델링 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성된 모델들로부터 모델 공유 방법을 이용하여 모델의 재생성 과정을 줄이고 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링을 제공한다. 또한, 모델의 수를 줄이고 훈련 중에 나타나지 않는 모델들에 대해 문맥 종속 유사 음소 모델을 제공하여 훈련 중에 나타나지 않는 모델의 문제점을 해결하고 훈련성을 확보하였다. 제안된 방법으로 6종류의 음성 데이터베이스를 이용하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 어휘 종속 인식 실험에서는 98.01%의 성능을 보였고, 어휘 독립 인식 실험에서 97.38%의 성능을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_1호
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• pp.575-581
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• 2012

일반적으로 VRS 데이터 생성 등을 위해 GPS 상시관측망으로부터 대류지연 및 전리층 지연량을 계산하여야 하며 이를 위해 다양한 모델링 기법과 추정 이론을 적용하게 된다. 본 연구에서는 대류 및 전리층 지연량의 계산을 위해 칼만필터를 기반으로 모델링을 수행하였으며 상태벡터의 특성을 고려하여 상태전이행렬 및 분산-공분산 값을 결정하였다. 수신기의 좌표 및 천정방향의 대류지연량과 이중차분전리층 지연량은 각각 random walk 및 first-order Gauss-Markov 프로세스로 모델링을 하였다. 모델링한 필터의 검증을 위해 구현된 칼만필터를 이용하여 상시관측소 데이터를 처리하였으며 그 결과 수신기의 좌표뿐만 아니라 천정방향의 대류지연량 및 이중차분전리층 지연량을 성공적으로 추출할 수 있었다. 따라서 향후 알고리즘을 통해 추출된 대기효과에 VRS 데이터 등의 생성에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.429-442
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• 2015

변동성(volatility)은 투자위험을 의미하며 자산의 가격결정이나 포트폴리오 관리 및 투자전략에서 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 변동성을 모형화하기 위한 조건부 이분산 모형으로서 전통적인 GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedastic) 모형 및 확장된 형태들이 널리 사용되어지고 있으나, 금융위기와 재정위기와 같은 구조적 변화를 변동성 예측에 반영할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위한 모형으로서 국면전환 GARCH(Markov regime switching GARCH) 모형을 소개하고, 한국의 일별 KOSPI 수익률에 적용하여 변동성 분석 및 예측을 실시하고, 기존의 GARCH 모형들과 비교하여 그 성능을 평가한다. 그 결과 표본 내(in-sample)의 변동성 적합도 측면에서 국면전환 GARCH 모형이 가장 우수한 성능을 보였으며, 표본 외(out-of-sample) 예측력 측면에서는 국면전환 GARCH 모형이 단기적 예측에서 좋지 않은 성능을 보였으나 장기적 예측에서 우수함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.95-103
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• 2012

현대 사회는 다양한 범죄들이 발생하고 있고, 범죄를 예방하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 범죄에 관련된 연구들은 범죄가 발생하는 공간과 지리정보를 분석하거나, 범죄자들의 범죄 유형을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 기존의 연구들은 지리적, 심리학적인 연구를 통해 범죄가 발생하는 지역과 동기들을 분석하여 범죄를 예방하기 위한 연구들이 대부분이다. 본 논문에서는 마코프 프로세서를 도입하여 범죄를 예측하기 위한 모델링을 제시한다. 여러 범죄 중 살인, 공무원 범죄, 폭력의 범죄 발생 건수를 사용하여 시간에 따른 범죄 발생 건수를 예측하였다. 본 논문에서 제시한 범죄 예측 모델링에서 사용될 범죄 발생 평균값에 범죄가 발생한 기간에 발생한 범죄 발생 건수의 전체 평균값, 1년 평균값, 최근 평균값으로 분류하여 어느 것이 예측 확률을 높일 수 있는 지 비교하였고, 최근 평균값을 적용하는 것이 범죄 발생 예측확률을 높일 수 있음을 확인하였다.