• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2253-2258
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• 2008

산화물 반도체 감지막이 동작온도에 따라 감응특성을 가지는 마이크로 흐름센서를 설계하기 위해서 통계적 수법에 기초한 Markov 체인 MCM을 이용하여 기초방정식을 정식화하고 마이크로 소자의 열 전달특성을 해석하였다. 계산 결과를 통하여 기존 유한차분법이 가지는 계산 정밀도와 차이가 없음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 Markov 체인 MCM을 활용하면 다양한 마이크로 소자의 열전달 특성과 같은 물리적 특성을 해석하고 설계하는데 유용할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권3호
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• pp.811-818
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• 2008

This paper is the generalization of the modified two-level skip-lot sampling plan(MTSkSP2) to n-level. The general formulas of the operating characteristic(OC) function, average sample number(ASN) and average outgoing quality(AOQ) for the plan are derived using Markov chain properties.

• 한국경영과학회지
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• 제16권2호
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• pp.159-163
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• 1991

For a continuous-time absorvation Markov chain, we apply and simplify the general method of finding the transition rates given the transition probabilities obtained from discrete observation of the continuous system. An example is given.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권1호
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• pp.211-224
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• 2000

The Bayes estimation of the proportion in successive occasions sampling with randomized response model is discussed by means of Acceptance Rejection sampling. Bayesian estimation of transition probabilities in two successive occasions is suggested via Markov Chain Monte Carlo algorithm and its applicability is represented in a numerical example.

• 대한수학회지
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• 제41권2호
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• pp.309-318
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• 2004

We consider a nonlinear AR-ARCH type process subject to Markov-switching and give sufficient conditions for geometric ergodicity of the process. Existence of moments is also obtained.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제10권5호
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• pp.52-60
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• 2005

본 연구에서는 기존 연쇄 말콥체인(Coupled Markov Chain, CMC) 확률식의 연산 경직성을 개선하기 위하여 일반화 된 2차원 연쇄 말콥체인(Generalized Coupled Markov Chain, GCMC) 확률식이 개발되었다. 또한 개발된 확률식에 근거하여 평면상에서 무작위적으로 분포하는 참조정보를 효율적으로 활용하는 연산 알고리듬이 개발되었다. 개발된 모델은 대안적 지구통계 기법으로의 새로운 기능성을 제시한다. 본 연구를 통해 새롭게 개발된 GCMC 확률식은 기존 CMC 확률식에 비해 보다 유연한 참조 정보 활용 가능성을 가지며 특수한 경우로 기존 CMC 확률식이 유도되었다. 또한 순차적 연산의 인위적 오류 발생 기능성 및 실제 야외 데이터의 낮은 빈도를 고려하여 무작위로 추출된 위치에서 각 범위를 이용한 연산 알고리듬이 제안되었다. 개발된 모델은 가상의 2차원 토양도에 적용되었으며 기존 지구통계 기법인 SIS에 비하여 손색이 없는 새로운 지구통계 기법으로 토양 및 지질을 포함한 다양한 예측에 이용 될 수 있는 가능성을 보였다. 낮은 빈도로 샘플링 된 지시자에 대해서는 기존 지구통계 기법과 마찬가지로 저평가되는 현상을 보였으며 이를 보완하기 위하여 다양한 소스의 데이터 융합 등을 바탕으로 한 계속적인 연구가 요구된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4B호
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• pp.383-392
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• 2008

수공구조물을 설계하거나 수자원계획을 수립할 때 제한된 수문자료로 인해 수문모형의 매개변수를 추정하는데 어려움이 따르며 추정된 결과에 신뢰성을 부여하기 위해서 필수적으로 불확실성 분석이 필요하다 하겠다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 국내외에서 주로 이용되고 있는 NWS-PC 강우-유출 모형을 대상으로 보다 진보된 매개변수 추정과 불확실성 분석이 가능한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법과 결합하여 국내 소양강댐 유역 일유입량 모의에 적용하였다. 실측 일유입량 자료를 대상으로 모형의 검정과정을 수행하였으며 NWS-PC 모형의 총 13개의 매개변수에 대한 사후분포를 추정하여 유출수문곡선의 불확실성 구간을 추정하였다. 검정 및 검증 모두에서 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법이 모형의 적합성 측면에서 기존 방법론과 비교해보면 다소 우수하거나 비슷한 결과를 나타내었다. 실제로 유역에 발생하는 유출은 다양한 요인에 따라 변화될 수 있으며 이러한 점에서 Bayesian 방법은 강우-유출 관계에서 발생하는 이러한 불확실성을 매개변수의 불확실성으로 인지함으로서 우리가 예상치 못한 유출 사상에 대한 형태를 고려할 수 있는 장점이 있다. 따라서 댐 설계와 같은 대규모 수공 구조물 설계 시에 이러한 불확실성이 접목된 강우-유출 분석이 이루어진다면 보다 합리적인 방법으로 홍수 위험도 분석이 가능하며 더욱이 댐 규모 결정에 있어서 신뢰성 있는 의사 결정 수단을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4568-4584
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• 2016

Steganography based on text generation has become a hot research topic in recent years. However, current text-generation methods which generate texts of normal style have either semantic or syntactic flaws. Note that texts of special genre, such as poem, have much simpler language model, less grammar rules, and lower demand for naturalness. Motivated by this observation, in this paper, we propose a text steganography that utilizes Markov chain model to generate Ci-poetry, a classic Chinese poem style. Since all Ci poems have fixed tone patterns, the generation process is to select proper words based on a chosen tone pattern. Markov chain model can obtain a state transfer matrix which simulates the language model of Ci-poetry by learning from a given corpus. To begin with an initial word, we can hide secret message when we use the state transfer matrix to choose a next word, and iterating until the end of the whole Ci poem. Extensive experiments are conducted and both machine and human evaluation results show that our method can generate Ci-poetry with higher naturalness than former researches and achieve competitive embedding rate.

• 융합보안논문지
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• 제14권4호
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• pp.19-26
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• 2014

모바일 악성코드는 웜에 의한 전파가 대표적이며, 웜의 확산 특징을 분석하기 위한 모델링 기법들이 제시되었지만 거시적인 분석만 가능하였고 특정 바이러스, 악성코드에 대해 예측하기는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 과거의 악성코드 데이터를 활용하여 미래의 악성코드의 발생을 예측 할 수 있는 마코프 체인을 기반으로 한 예측 방법을 제시하였다. 마코프 체인 예측 모델링에 적용할 악성코드 평균값은 전체 평균값, 최근 1년 평균값, 최근 평균값(6개월)의 세 가지 범위로 분류하여 적용하였고, 적용하여 얻어진 예측 값을 비교하여 최근 평균 값(6개월)을 적용하는 것이 악성코드 예측 확률을 높일 수 있음을 확인하였다.