• ETRI Journal
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• 제36권4호
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• pp.662-672
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• 2014

Human action recognition is used in areas such as surveillance, entertainment, and healthcare. This paper proposes a system to recognize both single and continuous human actions from monocular video sequences, based on 3D human modeling and cyclic hidden Markov models (CHMMs). First, for each frame in a monocular video sequence, the 3D coordinates of joints belonging to a human object, through actions of multiple cycles, are extracted using 3D human modeling techniques. The 3D coordinates are then converted into a set of geometrical relational features (GRFs) for dimensionality reduction and discrimination increase. For further dimensionality reduction, k-means clustering is applied to the GRFs to generate clustered feature vectors. These vectors are used to train CHMMs separately for different types of actions, based on the Baum-Welch re-estimation algorithm. For recognition of continuous actions that are concatenated from several distinct types of actions, a designed graphical model is used to systematically concatenate different separately trained CHMMs. The experimental results show the effective performance of our proposed system in both single and continuous action recognition problems.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제31권1호
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• pp.77-91
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• 2002

This paper considers a functional regression model with truncated errors in explanatory variables. We show that the ordinary least squares (OLS) estimators produce bias in regression parameter estimates under misspecified models with ignored errors in the explanatory variable measurements, and then propose methods for analyzing the functional model. Fully parametric frequentist approaches for analyzing the model are intractable and thus Bayesian methods are pursued using a Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling based approach. Necessary theories involved in modeling and computation are provided. Finally, a simulation study is given to illustrate and examine the proposed methods.

• 산업경영시스템학회지
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• 제28권3호
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• pp.36-41
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• 2005

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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권2호
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• pp.249-273
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• 1996

This paper reviews and develops several statistical models for extreme values, based on threshold methodology. Extreme values of a time series are modeled in terms of tails which are defined as truncated forms of original variables, and Markov property is imposed on the tails. Tails of the generalized extreme value distribution and a multivariate extreme value distributively, of the tails of the series. These models are then applied to real ozone data series collected in the Chicago area. A major concern is given to detecting any possible trend in the extreme values.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.119-121
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• 2013

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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2954-2972
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• 1998

광대역 종합정보 통신망에서 주문형 비디오 서비스 등의 멀티미디어 서비스가 본격적으로 도입됨에 따라 압축된 비디오의 전송이 전체 통신망 트래픽의 상당 부분을 차지할 것으로 기대된다. 가변 비트율로 부호화된 비디오가 통계적 이득과 일정한 비디오 품질을 제공할 수 있는 장점 때문에 많이 사용이 될 것이다. 비디오 트래픽을 전송하기 위해서는 음성 및 데이터 보다 많은 대역폭을 요구하기 때문에 ATM 통신망에서의 적절한 자원 할당 기법의 설계를 위하여 비디오 소스의 특성화와 트래픽 모델링은 아주 중요하다. 그리고 셀 손실, 지연 및 지터 등과 같은 성능 척도를 분석하기 위하여도 적절한 통계적 소스 모델이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG 비디오 소스에 대한 특성화와 트래픽 모델링에 대하여 분석 기술하였다. 모델들을 크게 두 가지 즉, 통계적 모델과 결정적 모델로 분류하였다. 통계적 모델에서는 AR(autoregnessive), Markov, Markov와 AR의 복합, TES, 그리고 자기유사 모델로 분류하였다. 결정적 모델에서는 $({\sigma},\;{\rho}$, 매개변수화된 모델, D-BND, Empirical Envelopes 모델로 분류하였다. 각 모델들에 대한 특성, 장점 및 단점을 분석하고, 각 모델의 복잡도에 대하여 비교 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.225-233
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• 2011

주식 가격이나 경제 지표, 사회적 현상의 추세나 변화 등은 통상 시간에 따라 변화하기 때문에 시계열 자료로 구분된다. 시계열 자료는 시간 축에 대해 변화하는 자료의 표현 가치뿐 아니라 그 변화 추세나 향후 방향성까지 제시할 수 있다는 점에서 이에 대한 방법론에 대해 많은 연구와 노력이 지속되어 왔다. 본 논문에서는 전통적으로 예측 모형을 구축하여 예측하는 방법을 취하되 그 모형이 복잡하고 정교한 모델을 활용하여 예측 정확도를 높이려는 시도와는 달리 자료 클러스터링 방법과 자료 구간 선정을 통해 예측정확도를 높이려 시도하였다. 기본 모델은 마코프 모델이다. 구간별 유사 구간을 추출하여 모델링하는 구간별 모델링 방법과 클러스터링을 통한 그룹별 모델링을 통해 모델의 예측정확도를 개선하려 시도하였다. 실험을 통해 클러스터링을 거친 그룹별 마코프 모델이 정확도를 개선 시켰으나 예측율은 현저히 떨어지는 결과를 낳았다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권6호
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• pp.1522-1545
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• 2012

Call admission control (CAC) plays an important role in mobile cellular network to guarantee the quality of service (QoS). In this paper, a dynamic hybrid CAC scheme with integrated cutoff priority and handoff queue for mobile cellular network is proposed and some performance metrics are derived. The unique characteristic of the proposed CAC scheme is that it can support any number of service types and that the cutoff thresholds for handoff calls are dynamically adjusted according to the number of service types and service priority index. Moreover, timeouts of handoff calls in queues are also considered in our scheme. By modeling the proposed CAC scheme with a one-dimensional Markov chain (1DMC), some performance metrics are derived, which include new call blocking probability ($P_{nb}$), forced termination probability (PF), average queue length, average waiting time in queue, offered traffic utilization, wireless channel utilization and system performance which is defined as the ratio of channel utilization to Grade of Service (GoS) cost function. In order to validate the correctness of the derived analytical performance metrics, simulation is performed. It is shown that simulation results match closely with the derived analytic results in terms of $P_{nb}$ and PF. And then, to show the advantage of 1DMC modeling for the performance analysis of our proposed CAC scheme, the computing complexity of multi-dimensional Markov chain (MDMC) modeling in performance analysis is analyzed in detail. It is indicated that state-space cardinality, which reflects the computing complexity of MDMC, increases exponentially with the number of service types and total channels in a cell. However, the state-space cardinality of our 1DMC model for performance analysis is unrelated to the number of service types and is determined by total number of channels and queue capacity of the highest priority service in a cell. At last, the performance comparison between our CAC scheme and Mahmoud ASH's scheme is carried out. The results show that our CAC scheme performs well to some extend.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.147-156
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• 2013

현대 사회의 각 분야는 산업화와 과학기술의 발전으로 빠르게 변화한다. 그러나 빠른 사회 변화의 부작용으로 다양한 문제가 발생하고 있는데, 그 중 범죄는 큰 문제이다. 본 논문은 범죄를 예측하기 위한 모델로 마코프 체인을 적용한 범죄 예측 모델링을 제안한다. 기존의 마코프 체인 모델링은 한 사건의 전체 상태만으로 미래 예측 확률을 구하였으나, 본 논문은 사건 발생 확률 예측을 높이기 위해 전체 상태 예측 확률과 최근 상태 예측 확률로 나누었다. 그리고 전체 상태 예측 확률과 최근 상태 예측 확률의 평균값을 적용하여 미래 예측 확률 모델링으로 구현했다. 데이터는 범죄 발생 건수를 적용하였다. 그 결과 전체 상태만을 대상으로 예측확률을 적용 하였을 때 보다, 전체 상태와 최근상태로 나누어 확률 값을 구한 후, 그 평균값을 예측 확률로 적용하였을 때, 범죄 발생 예측에 근접하다는 결론을 얻었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.34-42
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• 1998

임의로 변하는 미지의 입력을 갖는 표적의 추적을 위한 적용 상태 및 입력 추정기를 설계한다. 미지의 입력을 semi-Markov 프로세스로 모델링하고, 이를 Bayesian 추정이론에 접목함으로써 여러개의 Kalman 필터가 병렬로 구성된 효과적인 적용 상태 및 입력 추정기를 구한다. 컴퓨터 모사를 통하여, 제안된 적응추정기는 임의로 변하는 미지의 입력에도 불구하고 개선된 추적성능을 보임을 확인하였다.