• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제25권3호
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• pp.313-336
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• 1996

In this paper we consider weak convergence of some rescaled transi-tion probabilities of a real-valued, k-th order (k $\geq$ 1) stationary Markov chain. Under the assumption that the joint distribution of K + 1 consecutive variables belongs to the domain of attraction of a multivariate extreme value distribution, the paper gives a sufficient condition for the weak convergence and characterizes the limiting distribution via the multivariate extreme value distribution.

• 대한산업공학회지
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• 제11권2호
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• pp.1-9
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• 1985

In this study, two stage transfer line with limited repair capability is modeled to formulate optimal dynamic repair priority policy. The method of Markov Chains is used to analyze the analytical model of this line. An efficient algorithm is developed, utilizing the block tridiagonal structure of the transition probability matrix, to obtain the steady state probabilities and system performance measures, such as the steady state production rate of the line and the average in-process inventory in the interstage buffer.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제18권1E호
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• pp.3-6
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• 1999

In digital mobile communication system, the transmission errors affect the quality of output speech seriously. There are many error concealment techniques using a posteriori probability which provides information about any transmitted parameter. They need knowledge about channel transition probability as well as the 1st order Markov transition probability of codec parameters for estimation of transmitted parameters. However, in applications of mobile communication systems, the channel transition probability varies depending on nonstationary channel characteristics. The mismatch of designed channel transition probability of the estimator to actual channel transition probability degrades the performance of the estimator. In this paper, we proposed a new parameter estimator which adapts to the channel characteristics using short time average of maximum a posteriori probabilities(MAPs). The proposed scheme, when applied to the LSP parameter estimation, performed better than the conventional estimator which do not adapt to the channel characteristics.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.739-743
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• 2008

본 연구에서는 사용자가 입력한 멜로디에 따른 반주 음악을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 시작되는 코드는 사용자의 멜로디에 의해서 생성이 되며, 그 다음 코드들은 코드들간의 전이확률이 정의되어있는 마르코프 체인(markov chain)의 확률 테이블을 이용하여 연속적으로 생성된다. 확률 테이블은 기존 음악의 샘플 데이터를 강화학습(reinforcement learning)을 이용하여 학습된다. 또한 실시간으로 재생되는 반주 코드는 매 상태 마다 주어지는 보상 값을 통해 더 나은 행동을 취할 수 있도록 학습해 나간다. 멜로디와 각 코드들간의 유사성은 피치 클래스 히스토그램을 이용하여 계산된다. 본 기술을 사용하여 주어진 사용자 입력에 조화로운 반주 코드의 자동 생성이 가능하다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제11권1호
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• pp.111-129
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• 1985

Markov chains with large transition probability matrices occur in many applications such as manpowr models. Under certain conditions the state space of a stationary discrete parameter finite Markov chain may be partitioned into subsets, each of which may be treated as a single state of a smaller chain that retains the Markov property. Such a chain is said to be 'lumpable' and the resulting lumped chain is a special case of more general functions of Markov chains. There are several reasons why one might wish to lump. First, there may be analytical benefits, including relative simplicity of the reduced model and development of a new model which inherits known or assumed strong properties of the original model (the Markov property). Second, there may be statistical benefits, such as increased robustness of the smaller chain as well as improved estimates of transition probabilities. Finally, the identification of lumps may provide new insights about the process under investigation.

• 대한산업공학회지
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• 제38권3호
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• pp.208-219
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• 2012

As the number of end-of-life vehicles (ELVs) has kept increasing, the management of ELV has also become one of the academic research focuses and European Union recently adopted the directive on ELVs. For the stakeholders has become a principle agent of dealing with all about ELVs, it is relevant investment decision to set up and to decide high-cost ELVs entity locations and to forecast future ELVs' amount in advance. In this paper, transition probability matrixes between months are made by using Markov Chain and the number of ELVs is predicted with them. This study will perform a great role as a fundamental material in Korea where just started having interests about recycling resources and studies related to the topic. Moreover, the forecasting method developed for this research can be adopted for other enhancements in different but comparable situations.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.147-157
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• 2017

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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권1호
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• pp.29-42
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• 2018

We combine the integer-valued GARCH(1, 1) model with a generalized regime-switching model to propose a dynamic count time series model. Our model adopts Markov-chains with time-varying dependent transition probabilities to model dynamic count time series called the generalized regime-switching integer-valued GARCH(1, 1) (GRS-INGARCH(1, 1)) models. We derive a recursive formula of the conditional probability of the regime in the Markov-chain given the past information, in terms of transition probabilities of the Markov-chain and the Poisson parameters of the INGARCH(1, 1) process. In addition, we also study the forecasting of the Poisson parameter as well as the cumulative impulse response function of the model, which is a measure for the persistence of volatility. A Monte-Carlo simulation is conducted to see the performances of volatility forecasting and behaviors of cumulative impulse response coefficients as well as conditional maximum likelihood estimation; consequently, a real data application is given.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.833-839
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• 2016

본 논문에서는 효율적인 접합 영상 검출을 위한 마르코프 천이 및 동시발생 확률에 대한 선택적 특징 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 이산 코사인 변환 영역에서 블록간 계수의 차이를 이용하여 특징들을 구성하고, 특징들의 각 위치에서 원 영상과 접합영상의 특징 분포의 상이성을 확인하기 위해 Kullback-Leibler 수렴값을 구한다. 이를 바탕으로, 마르코프 확률 특징과 동시발생 확률 특징 가운데 해당 위치에서 가장 큰 차이값을 갖는 특징을 선택하여 최종 특징으로 선택하고, SVM 분류기를 이용하여 학습 및 테스트한 후 그 유효성을 판별한다. 실험 결과를 바탕으로 제안하는 방법이 기존의 방법보다 제한된 특징수로 높은 영상접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.583-595
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• 2002

본 연구에서는 월 Palmer 가뭄심도지수(PDSI)를 산정하여 목표지역을 중심으로 가뭄 관리 및 감시를 수행하고자 하였으며, 이에 이용한 자료는 1906년부터 1999년까지 94개년의 목포기상대 자료를 이용하였다. 월 Palmer 지수를 7개의 추계학적 등급으로 분류하고 마코프연쇄(markov chain)를 이용해 월전이확률을 산정함으로써 동적인 확률변화를 살펴보고자 하였으며, 가뭄의 정상상태확률 또한 산정하였다. 본 연구를 통하여 전체 7등급 중 가장 자주 발생하는 등급은 4등급으로 약 49.6%의 발생횟수론 기록하였으며 가장 극심한 7등급의 가뭄에서는 경험적 확률보다 추계학적 분석 확률이 다소 커지는 경향을 나타내었다. 또한, 월 정상상태확률은 장래 대상지역의 가뭄의 크기 변화 양상을 예측하는데 이용될 수 있을 것으로 판단되었다.