• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.603-613
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• 2008

셀 수 있는 이산 자료 중에서 일반적인 모형에 비하여 영의 빈도가 과도하게 많이 관측되는 자료가 있다. 이러한 경우에 포아송 또는 음이항회귀모형과 같은 일반적인 회귀모형에 의한 분석은 적절하지 못하다. 본 논문에서는 영과잉 포아송회귀모형과 영과잉 음이항회귀모형에 대하여 베이지안 분석을 하였다. 또한, 마코브 연쇄 몬테카롤로 방법으로 계산한 베이즈 요인을 이용하여 모형선택을 하였다. 실제 교통사고 자료를 분석하여 이론적인 결과들을 뒷받침하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제21권5호
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• pp.601-609
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• 2018

The estimated probabilistic model of wind data based on the conventional approach may have high discrepancy compared with the true distribution because of the uncertainty caused by the instrument error and limited monitoring data. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method has been developed in the companion paper and is conducted to formulate the joint probability density function (PDF) of wind speed and direction using the wind monitoring data of the investigated bridge. The established bivariate model of wind speed and direction only represents the features of available wind monitoring data. To characterize the stochastic properties of the wind parameters with the subsequent wind monitoring data, in this study, Bayesian inference approach considering the uncertainty is proposed to update the wind parameters in the bivariate probabilistic model. The slice sampling algorithm of Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to establish the multi-dimensional and complex posterior distribution which is analytically intractable. The numerical simulation examples for univariate and bivariate models are carried out to verify the effectiveness of the proposed method. In addition, the proposed Bayesian inference approach is used to update and optimize the parameters in the bivariate model using the wind monitoring data from the investigated bridge. The results indicate that the proposed Bayesian inference approach is feasible and can be employed to predict the bivariate distribution of wind speed and direction with limited monitoring data.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4436-4452
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• 2015

The IEEE 802.15.6 standard is introduced to satisfy all the requirements for monitoring systems operating in, on, or around the human body. In this paper, analytical models are developed for evaluating the performance of the IEEE 802.15.6 CSMA/CA-based medium access control protocol for wireless body area networks (WBAN) under unsaturation condition. We employ a three-dimensional Markov chain to model the backoff procedure, and an M/G/1/K queuing system to describe the packet queues in the buffer. The throughput and delay performances of WBAN operating in the beacon mode are analyzed in heterogeneous network comprised of different user priorities. Simulation results are included to demonstrate the accuracy of the proposed analytical model.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.244-248
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• 2007

본 논문에서는 유비쿼터스 멀티미디어 컨텐츠의 구현을 위해서 자기 네트워킹과 대체 구조를 제안한다. 유비쿼터스 멀티미디어의 여러 가지 특성 중에서 컨텐츠의 측면에서는 컨텐츠의 사실성과 실시간성이 매우 중요하다. 컨텐츠의 실시간성을 위해서 본 논문에서는 자기 네트워킹과 대체 구조를 구현하고 해석한다. 컨텐츠의 네트웍 기능을 이용하여 서버에 접속하고 스스로 업데이트 할 수 있도록 한다. 이에 따라서 전체적인 데이터 전송량을 줄일 수 있으며 마코프 체인 모델을 이용하여 제안된 구조의 처리율을 해석하여 효용성을 보인다. 또한 제안된 구조의 단말기에서의 구현과 이를 통한 어플리케이션에 대해서 정리한다.

• 융합보안논문지
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• 제14권5호
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• pp.37-47
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• 2014

악성코드 중 가장 많은 비율을 차지한 것은 트로이 목마이며, 트로이 목마의 경우 그 자체로 피해를 주는 형태가 주종을 이루었지만, 최근에는 백도어 방식으로 사용자 정보를 몰래 빼오는 형태가 많아지고 있으며, 트로이 목마의 특성을 갖고 있는 웜이나 바이러스가 증가하고 있는 추세이다. 웜의 확산 특징을 분석하기 위한 모델링 기법들이 제시되었지만 거시적인 분석만 가능하였고 특정 바이러스, 악성코드에 대해 예측하기는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 과거의 Trojan 데이터를 활용하여 미래의 Trojan 악성코드의 발생을 예측 할 수 있는 ESP모델을 제시하였다. 이 모델을 적용하여 얻어진 예측 값을 마코프 체인과 비교한 결과 제안한 모델이 기존 발생한 실제 빈도수와 유사한 값을 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권9A호
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• pp.2305-2312
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• 1998

본 논문에서는 Virtual Cellular Network(VCN)을 사용하는 무선 통신망에서 음성 패킷의 지연 특성을 분석하였다. 주기적으로 발생하는 음성 패킷이 슬롯-알로하 프로토콜로 전송될 때의 전송 특성을 Markov Chain으로 모델링하여 정상 상태(steady state)에서의 지연 확률 분포를 구하였고, 무선 채널의 평균 수신확률(prbability of capture), 재전송 방식 등이 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 무선 단말기의 수신 확률의 변화에 따른 음성 패킷의 전송 지연 누적 확률 함수를 구하였다. 재전송 방식의 평균 backoff 시간이 성능에 미치는 영향을 알아보기 위해 음성 패킷 발생 주기(N 슬롯시간)당 평균 재전송 횟수, NPr을 파라미터로 정의하였으며 여러가지의 프레임 크기 N에 대하여 1% outage delay를 비교하였다. 성능 실험 결과 NPr의 최적의 범위는 4~7임을 알 수 있었다. 따라서 프레임 크기 N이 주어졌을 때의 재전송 시도 확률 Pr을 구할 수 있다. 또한 전송큐의 크기가 유한함으로써 발생하는 blocking 확률과 전송큐의 적절한 크기를 구하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1B호
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• pp.15-20
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• 2012

본 논문에서는 밀리미터파 대역을 사용하는 개인영역 무선통신 네트워크 표준의 하나인 IEEE 802.15.3c에서 지향성 CSMA/CA의 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 saturation 환경에서 No-ACK 모드를 고려하여 마코프 체인으로 모델링하여 분석하였다. 마코프 체인 모델에서는 공간을 재활용하는 지향성 안테나의 특성과 IEEE 802.15.3c의 특성이 고려되었다. 분석실험을 통하여 경쟁윈도우 크기의 최적값을 얻었다. 제안한 성능향상 지향성 CSMA/CA 알고리즘이 기존의 지향성 CSMA/CA에 비해 훨씬 좋은 성능을 보여주는 결과를 얻었으며 이는 시뮬레이션으로 검증되었다. 얻은 결과는 밀리미터파 대역 개인영역 무선통신 네트워크의 성능을 향상시키는 모수의 선택과 MAC 프로토콜의 개발에 지침을 제공할 것으로 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.37-46
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• 2005

다양하고 많은 양의 정보가 존재하는 웹 환경에서 웹 사이트를 방문하는 사용자의 접근패턴도 매우 다양하며, 웹 환경의 변화에 따라서 이러한 접근패턴은 계속 변화한다. 이러한 이유로, 웹 사이트 개발자가 사전에 사용자의 욕구에 완벽하게 부합하는 완벽한 사이트를 개발하기란 사실상 불가능하다. 이에 대한 해결방안으로, 웹 사이트에 대한 사용자 접근 패턴을 학습해서 웹 사이트의 구조나 외형을 자동적으로 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트 (Adaptive Web site)가 제시되었다. 본, 논문에서는 DTMC(Discrete-Time Markov Chain)에 의거한 확률적 모델을 이용하여 적응형 웹 사이트 구축에 필요한 사용자 접근패턴을 학습하고 이를 적용하기 위한 효과적인 방법론을 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.857-865
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• 2013

집중 호우로 인한 피해가 증가하면서 다양한 기법들을 이용하여 강우량 예측에 대한 관심이 높아졌다. 최근에는 극단분포를 활용하여 강우량을 예측하려는 시도가 늘고 있다. 본 연구에서는 일반화 극단 분포를 활용하여 실제 서울시의 1973년부터 2010년까지 7월달의 사후예측분포를 생성하고, 수치적인 계산을 위해서 MCMC (Markov chain Monte Carlo)알고리즘을 활용하였다. 이 연구를 통해서 사후예측분포의 점추정값들을 비교하였고 2011년 7월달의 자료와 비교해 봤을 때 집중 호우의 확률이 증가한 것을 알 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.73-81
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• 2013

본 논문에서는 PHY 계층에서의 간섭 전력을 수학적으로 모델링하고, 이를 MAC 계층의 DTMC(Discrete Time Markov Chain) 모델과 결합한 주파수 공동사용 분석 방법을 제안하였다. 그리고 제안한 방법을 국내 RFID/USN 대역에서 수동형 RFID와 USN 간의 주파수 공동사용을 위한 이격 거리 분석에 적용하였다. 국내 RFID/USN에서 채널 20 미만일 경우에는 4 W의 고출력 RFID가 사용하므로 USN과 주파수를 공동사용하기 어려우나, 채널 20 이상은 출력 200 mW로 최소 보호 영역 반경 300 m가 확보되면 RFID 리더 간섭에 따른 USN의 성능 감소가 1% 미만으로 공동사용이 가능함을 확인하였다.