• 제목/요약/키워드: Markov process model

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추계적 모형을 이용한 모니터링 과정의 성능 분석 (Performance analysis of monitoring process using the stochastic model)

  • 김제숭;홍정식;이창훈
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 1990년도 춘계공동학술대회논문집; 한국과학기술원; 28 Apr. 1990
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    • pp.326-334
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    • 1990
  • A monitoring process of a communication network with two links is analyzed. The Markov process is introduced to compute busy and idle portions of monitoring processor and monitored rate of each link. Inter-idle times and inter-monitoring ties of monitoring processor between two links are respectively computed. A recursive formula is introduced to make the computational procedure rigorous.

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균열 암반 매질에서의 핵종의 붕괴사슬 이동을 위한 연속시간 마코프 프로세스 모델 (Continuous Time Markov Process Model for Nuclide Decay Chain Transport in the Fractured Rock Medium)

  • 이연명;강철형;한필수;박헌휘;이건재
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제25권4호
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    • pp.539-547
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    • 1993
  • 이전에 제시한 모델 1-3을 다시 확장하여 균열 암반에서의 일차원적 핵종이동에 관한 추계적인 모델을 제시하였다. 이 모델은 처분장 근처의 암반내의 균열을 통한 무한 길이를 갖는 핵종의 붕괴 사슬에 의한 이동을 연속시간 마코프 프로세스를 이용하여 모사한다. 이전의 결정론적 해석해에 의한 모델들이 균일한 다공성매질과 같은 단순성을 요구하고 핵종의 붕괴사슬의 수를 제한하며 균열암반매질내에서의 이동의 경우에는 균열에서 암반으로의 확산등이 고려되지 않거나 그 해의 형태가 복잡하다. 또다른 결정론적인 해를 제시하는 수치모델의 경우에도 해를 얻기 위한 과정이 상당히 복잡하고 정확한 해를 제공하지는 못한다. 이에 반해 이 모델은 매질에서의 핵종의 농도에 관한 기대값과 그 분산으로서 비교적 용이하게 해를 제시한다. 모델을 검증하고 그 효율성가 정착성을 예시하기 위하여 암반으로의 확산이 무시된 단순화된 매질에 대하여 3개의 붕괴 사슬을 갖는 가상의 핵종에 대하여 이동거리와 시간에 대한 농도에 대하여 정확한 해석해와의 비교가 행하여 졌다. 매질을 나눈 구획의 수에 종속 하는 수치분산을 보정하여 계산된 결과에서 이 모델이 해석해와 잘 일치하는 것을 알 수 있었다.

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도로자산관리를 위한 포장종합평가지수의 속성과 변화과정의 모델링 (Internal Property and Stochastic Deterioration Modeling of Total Pavement Condition Index for Transportation Asset Management)

  • 한대석;도명식;김부일
    • 한국도로학회논문집
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    • 제19권5호
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    • pp.1-11
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    • 2017
  • PURPOSES : This study is aimed at development of a stochastic pavement deterioration forecasting model using National Highway Pavement Condition Index (NHPCI) to support infrastructure asset management. Using this model, the deterioration process regarding life expectancy, deterioration speed change, and reliability were estimated. METHODS : Eight years of Long-Term Pavement Performance (LTPP) data fused with traffic loads (Equivalent Single Axle Loads; ESAL) and structural capacity (Structural Number of Pavement; SNP) were used for the deterioration modeling. As an ideal stochastic model for asset management, Bayesian Markov multi-state exponential hazard model was introduced. RESULTS:The interval of NHPCI was empirically distributed from 8 to 2, and the estimation functions of individual condition indices (crack, rutting, and IRI) in conjunction with the NHPCI index were suggested. The derived deterioration curve shows that life expectancies for the preventive maintenance level was 8.34 years. The general life expectancy was 12.77 years and located in the statistical interval of 11.10-15.58 years at a 95.5% reliability level. CONCLUSIONS : This study originates and contributes to suggesting a simple way to develop a pavement deterioration model using the total condition index that considers road user satisfaction. A definition for level of service system and the corresponding life expectancies are useful for building long-term maintenance plan, especially in Life Cycle Cost Analysis (LCCA) work.

은닉마르코브 모델의 부합확률연산의 정수화 알고리즘 개발 (I) (Development of an Integer Algorithm for Computation of the Matching Probability in the Hidden Markov Model (I))

  • 김진헌;김민기;박귀태
    • 전자공학회논문지B
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    • 제31B권8호
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    • pp.11-19
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    • 1994
  • The matching probability P(ο/$\lambda$), of the signal sequence(ο) observed for a finite time interval with a HMM (Hidden Markov Model $\lambda$) indicates the probability that signal comes from the given model. By utilizing the fact that the probability represents matching score of the observed signal with the model we can recognize an unknown signal pattern by comparing the magnitudes of the matching probabilities with respect to the known models. Because the algorithm however uses floating point variables during the computing process hardware implementation of the algorithm requires floating point units. This paper proposes an integer algorithm which uses positive integer numbers rather than float point ones to compute the matching probability so that we can economically realize the algorithm into hardware. The algorithm makes the model parameters integer numbers by multiplying positive constants and prevents from divergence of data through the normalization of variables at each step. The final equation of matching probability is composed of constant terms and a variable term which contains logarithm operations. A scheme to make the log conversion table smaller is also presented. To analyze the qualitive characteristics of the proposed algorithm we attatch simulation result performed on two groups of 10 hypothetic models respectively and inspect the statistical properties with repect to the model order the magnitude of scaling constants and the effect of the observation length.

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STRICT STATIONARITY AND FUNCTIONAL CENTRAL LIMIT THEOREM FOR ARCH/GRACH MODELS

  • Lee, Oe-Sook;Kim, Ji-Hyun
    • 대한수학회보
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    • 제38권3호
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    • pp.495-504
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    • 2001
  • In this paper we consider the (generalized) autoregressive model with conditional heteroscedasticity (ARCH/GARCH models). We willing give conditions under which strict stationarity, ergodicity and the functional central limit theorem hold for the corresponding models.

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웨이블릿 영역에서 훈련 없는 은닉 마코프 트리 모델을 이용한 영상 보간 (Image Interpolation Using Hidden Markov Tree Model Without Training in Wavelet Domain)

  • 우동헌;엄일규;김유신
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권4호
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    • pp.31-37
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    • 2004
  • 웨이블릿 변환은 영상을 분석하고 처리하는데 유용한 도구로써 영상 압축, 영상 잡음 제거 등의 분야에서 우수한 성능을 보여주었다. 웨이블릿 계수들은 은닉 마코프 트리(Hidden Markov Tree: HMT) 모델에 의해 효과적으로 모델링 될 수 있다. 그러나 영상 보간에서 은닉 마코프 트리 모델을 적용하기 위해서는 훈련 과정이 필요하며 훈련 과정에서 획득된 파라미터들이 입력 영상과 잘 맞지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상 보간을 위해 은닉 마코프 트리의 구조를 사용하되, 그 파라미터들은 훈련 과정 없이 부대역간의 통계적 특성을 이용하여 직접 추정한다. 제안 방법에서 웨이블릿 계수는 가우스 혼합 모델(Gauss Mixture Model: GMM)로 모델링 된다. 가우스 혼합 모델의 상태 천이 확률은 부대역간의 웨이블릿 계수의 통계적 천이 특성을 이용하여 결정하며, 각 상태의 분산은 웨이블릿 계수의 지수적 감소(exponential decay) 특성에 의해, 추정된다. 모의실험에서 제안 방법은 전통적인 bicubic 방법이나 훈련 과정을 필요로 하는 은닉 마코프 모델을 사용한 방법보다 여러 테스트 영상들에 대해서 개선된 성능을 보여주었다.

은닉 마르코프 모델을 이용한 버스 정보 시스템의 도착 시간 예측 (Arrival Time Estimation for Bus Information System Using Hidden Markov Model)

  • 박철영;김홍근;신창선;조용윤;박장우
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제6권4호
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    • pp.189-196
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    • 2017
  • 버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.

The Mixing Properties of Subdiagonal Bilinear Models

  • Jeon, H.;Lee, O.
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제17권5호
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    • pp.639-645
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    • 2010
  • We consider a subdiagonal bilinear model and give sufficient conditions for the associated Markov chain defined by Pham (1985) to be uniformly ergodic and then obtain the $\beta$-mixing property for the given process. To derive the desired properties, we employ the results of generalized random coefficient autoregressive models generated by a matrix-valued polynomial function and vector-valued polynomial function.

A Performance Analysis Model of PC-based Software Router Supporting IPv6-IPv4 Translation for Residential Gateway

  • Seo, Ssang-Hee;Kong, In-Yeup
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제1권1호
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    • pp.62-69
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    • 2005
  • This paper presents a queuing analysis model of a PC-based software router supporting IPv6-IPv4 translation for residential gateway. The proposed models are M/G/1/K or MMPP-2/G/1/K by arrival process of the software PC router. M/G/1/K is a model of normal traffic and MMPP-2/G/1/K is a model of burst traffic. In M/G/1/K, the arriving process is assumed to be a Poisson process, which is independent and identically distributed. In MMPP-2/G/1/K, the arriving process is assumed to be two-state Markov Modulated Poisson Process (MMPP) which is changed from one state to another state with intensity. The service time distribution is general distribution and the service discipline of the server is processor sharing. Also, the total number of packets that can be processed at one time is limited to K. We obtain performance metrics of PC-based software router for residential gateway such as system sojourn time blocking probability and throughput based on the proposed model. Compared to other models, our model is simpler and it is easier to estimate model parameters. Validation results show that the model estimates the performance of the target system.

Nonparametric Bayesian methods: a gentle introduction and overview

  • MacEachern, Steven N.
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제23권6호
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    • pp.445-466
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    • 2016
  • Nonparametric Bayesian methods have seen rapid and sustained growth over the past 25 years. We present a gentle introduction to the methods, motivating the methods through the twin perspectives of consistency and false consistency. We then step through the various constructions of the Dirichlet process, outline a number of the basic properties of this process and move on to the mixture of Dirichlet processes model, including a quick discussion of the computational methods used to fit the model. We touch on the main philosophies for nonparametric Bayesian data analysis and then reanalyze a famous data set. The reanalysis illustrates the concept of admissibility through a novel perturbation of the problem and data, showing the benefit of shrinkage estimation and the much greater benefit of nonparametric Bayesian modelling. We conclude with a too-brief survey of fancier nonparametric Bayesian methods.