• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1-10
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• 2011

내장형 시스템의요구사항이 복잡해짐에 따라 내장형 소프트웨어의 신뢰도를분석하기 위한 도구가 요구되고있다. 소프트웨어의 신뢰도를 분석하는 방법으로는 확률적 모델링을 이용하는데, 다수의 디바이스를 제어하는 내장형 소프트웨어에 적용하기 위해서는 내장형 소프트웨어에 특성화 시킬 필요가 있다. 또한, 기존의 신뢰도 분석 도구는 각 상태간의 전이 확률을 다른 방법으로 측정해야 하고, 한 번 작성한 모델에 대해 재사용을 고려하고 있지 않는다. 본 논문은 내장형 소프트웨어의 신뢰도를 분석하기 위해 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델과 단위 테스팅 도구를 이용한 신뢰도 분석 도구를 제안한다. 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델은 신뢰도 분석 방법으로 많이 사용되고 있는 마르코프 체인 모델을 내장형 소프트웨어에 특성화 시킨 모델이다. 그리고 단위 테스팅 도구는 내장형 소프트웨어의 개발환경에 적합한 호스트/타겟 구조를 가지고 있다. 제안하는 도구는 신뢰도 분석을 위해 단위간 전이 확률을 단위 테스트 결과로부터 자동으로 측정하여 기존의 도구보다 용이하게 신뢰도를 분석할 수 있다. 그리고 소프트웨어 모델을 XML 기반의 문서로 표현하여 단위 테스팅 도구가 업데이트 시킨 테스트 결과를 바로 적용할수 있고, 웹 기반의 인터페이스와 SVN 저장소를 이용하여 다수의 개발자가 쉽게 접근할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 예제를 이용하여 신뢰도의 분석을 보이고 신뢰도 측정에 유용함을 보인다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권1호
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• pp.27-35
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• 2017

이 연구는 우리나라를 대상으로 일 강우자료를 생성하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 우선 전국 23개 기상관서의 과거 30년간의 일 강우자료를 수집하여 기상생성방법으로 많이 이용되는 조건부 확률을 이용한 Markov 연쇄와 감마 분포 함수를 결합하는 방법을 적용하여 본 결과 관측자료와 유사한 일 강우자료를 생성하였고, 23개 지점별로 강우특성을 나타내는 4종의 모수를 계산할 수 있었다. 또한 새로운 방법을 이용하여 지점의 강우특성을 나타내는 모수는 월 강우량으로부터 추정할 수 있었고, 이를 적용하여 1981~2010년, 2011~2015년 두 기간을 대상으로 일 강우자료를 생성하여 기존의 관측자료와 비교한 결과 매우 유사한 분포를 나타내는 것을 알 수 있었다. 따라서 월 강우량 자료를 이용하여 강우특성모수를 산출하고 이로부터 일 강우자료를 생성하는 조건부 확률과 감마 분포 함수를 결합한 방법은 농업의 기후변화 영향과 수자원의 연구에 실용적으로 이용될 것으로 기대된다.

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권6호
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• pp.521-528
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• 2014

A stochastic Gompertz diffusion model for tumor growth is a topic of active interest as cancer is a leading cause of death in Korea. The direct maximum likelihood estimation of stochastic differential equations would be possible based on the continuous path likelihood on condition that a continuous sample path of the process is recorded over the interval. This likelihood is useful in providing a basis for the so-called continuous record or infill likelihood function and infill asymptotic. In practice, we do not have fully continuous data except a few special cases. As a result, the exact ML method is not applicable. In this paper we proposed a method of parameter estimation of stochastic Gompertz differential equation via Markov chain Monte Carlo methods that is applicable for several data structures. We compared a Markov transition data structure with a data structure that have an initial point.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.81-87
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• 2004

This paper deals with a new approach to tolerance optimization problems. Optimal tolerance allotment problems can be formulated as stochastic optimization problems. Most schemes to solve the stochastic optimization problems have been found to exhibit difficulties in multivariate integration of the probability density function. As a typical example of stochastic optimization the optimal tolerance allotment problem has the same difficulties. In this stochastic model, manufacturing system is represented by Gauss-Markov stochastic process and the manufacturing unit availability is characterized for realistic optimization modeling. The new algorithm performed robustly for a large deviation approximation. A significant reduction in computation time was observed compared to the results obtained in previous studies.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.263-275
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• 2014

본 연구에서는 비동차 마코프 체인에서 개체들의 전이 행태를 분석하기 위한 계층적 베이지안 방법론을 사용하여 혼합 효과 모델을 소개 하였다. 모델의 모수들에 대한 사후분포가 분석적으로 구해질 수 없는 형태를 가지기 때문에 깁스(Gibbs) 샘플링 시뮬레이션 방법을 사용하여 조건부 사후확률로부터 샘플이 추출되었고, 실제 자료분석을 예를 사용하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제15권1호
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• pp.89-103
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• 1989

In this paper the approximate average outgoing quality and properties of a class of continuous sampling plans in a short production run are investigated when the quality of successive units follows a two-state time-homogeneous Markov chain. The results of previous studies can be obtained as special cases. It is observed that the long-run average outgoing quality limit values under the statistical control differ significantly as compared to the case of short production runs in a Markov-dependent production process.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권5호
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• pp.1036-1057
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• 2013

Wireless body area network (WBAN) is a promising candidate for future health monitoring system. Nevertheless, the path to mature solutions is still facing a lot of challenges that need to be overcome. Energy efficient scheduling is one of these challenges given the scarcity of available energy of biosensors and the lack of portability. Therefore, researchers from academia, industry and health sectors are working together to realize practical solutions for these challenges. The main difficulty in WBAN is the uncertainty in the state of the monitored system. Intelligent learning approaches such as a Markov Decision Process (MDP) were proposed to tackle this issue. A Markov Decision Process (MDP) is a form of Markov Chain in which the transition matrix depends on the action taken by the decision maker (agent) at each time step. The agent receives a reward, which depends on the action and the state. The goal is to find a function, called a policy, which specifies which action to take in each state, so as to maximize some utility functions (e.g., the mean or expected discounted sum) of the sequence of rewards. A partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) is a generalization of Markov decision processes that allows for the incomplete information regarding the state of the system. In this case, the state is not visible to the agent. This has many applications in operations research and artificial intelligence. Due to incomplete knowledge of the system, this uncertainty makes formulating and solving POMDP models mathematically complex and computationally expensive. Limited progress has been made in terms of applying POMPD to real applications. In this paper, we surveyed the existing methods and algorithms for solving POMDP in the general domain and in particular in Wireless body area network (WBAN). In addition, the papers discussed recent real implementation of POMDP on practical problems of WBAN. We believe that this work will provide valuable insights for the newcomers who would like to pursue related research in the domain of WBAN.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.805-814
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• 1994

본 논문에서는 실패상태와 성공상태를 포함시키는 보조 Markov 천이행렬을 이용하여 패킷무선망의 성능을 구할 수 있는 새로운 분석방식을 제시하고 패킷오류 발생이 송신 PRU의 수 X와 수신 PRU의 수 R로 이루어지는 망상태(X, R)의 변화에 미치는 영향을 고려한다. 패킷무선망은 연속시간 Markov 체인 모델 그리고 무선채널은 경판정 Viterbi복호기와 비트변환확산부호계열을 이용한 DS/BPSK CDMA에 대하여 검토한다. 슬롯되지 않은 분산된 다중도약 패킷무선망에서 무선채널의 채널심볼오류가 패킷오류 발생에 미치는 진행과정은 Poisson 분포 그리고 오류발생시간을 지수분포로 가정한다. 신호대 잡음비와 심볼당 확산부호계열의 칩수와 같은 무선채널의 매개변수와 PRU의 수와 허용된 트래픽율과 같은 망의 매개변수를 갖는 함수로 망처리량을 구함으로써 Markov 패킷무선망과 부호화된 DS/BPSK 무선채널을 결합하여 종합적으로 분석할 수 있음을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.27-33
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• 2010

본 논문은 실내 위치 인식을 위하여 ZigBee 이동 장치의 위치를 측정하였으며 Bayesian Markov 위치 추론 기법을 적용하였다. 정확도 분석을 위해 기존의 지도 기반의 위치 인식 기법과 비교하였는데 이 기법은 이미 지정된 위치에서의 RSSI 데이터를 데이터베이스화하여 참조하도록 하는 반면 Bayesian Markov 추론 방법은 시간, 방향, 거리의 변화에 영향을 받았다. 이 두가지 방법에 따른 측정은 지그비 모듈을 사용하여 RSSI를 측정한 결과를 토대로 이루어졌으며 그 결과 실내에서의 RSSI와 거리와의 관계로 접근하는 것이 바람직하며 Bayesian Markov에 의한 분석결과 기존의 지도 기반 위치 인식 기법에 비하여 높은 정확도를 보여주었다. 결과적으로 기존의 지도 기반 위치 인식 기법은 사전에 환경 요인에 대한 설정을 해주어야 하고, 보다 낮은 정확도를 가지고 있으므로 환경 변화가 잦은 실내에서는 부적합하다고 생각된다.