• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.224-230
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• 2016

최근 인터넷 멀티미디어 서비스의 폭발적인 증가에 따라 급증하는 데이터 트래픽을 효율적으로 전송하기 위한 콘텐츠 중심 네트워크에 대한 연구가 국내외적으로 활발하다. 콘텐츠 중심 네트워크는 기존의 호스트 중심의 전송방식에서 벗어나 콘텐츠를 중심으로 데이터 트래픽을 전송하는 네트워킹 방법이다. 본 논문에서는 기존의 시뮬레이션과 달리 수리적인 접근 방법을 이용하여 두 개 라우터로 구성된 콘텐츠 중심 네트워크의 캐싱 성능을 분석한다. 통신 네트워크의 확률적 상황을 고려하여 라우터가 두 개인 콘텐츠 중심 네트워크의 캐싱시스템을 이차원의 연속시간 마코프체인으로 모형화한다. 전이율행렬의 구조를 분석하여 캐싱 성능치의 수치해를 유도하고 다양한 수치 예제를 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4180-4196
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• 2017

In this paper, we analyze average capacity of an amplify-and-forward (AF) cooperative communication system model in multi-relay multiuser networks. In contrast to conventional cooperative networks, relays in the considered network have no embedded energy supply. They need to rely on the energy harvested from the signals broadcasted by the source for their cooperative information transmission. Based on this structure, a two-step selection scheme is proposed considering both channel state information (CSI) and battery status of relays. Assuming each relay has infinite or finite energy storage for accumulating the energy, we use the infinite or finite Markov chain to capture the evolution of relay batteries and certain simplified assumptions to reduce computational complexity of the Markov chain analysis. The approximate closed-form expressions for the average capacity of the proposed scheme are derived. All theoretical results are validated by numerical simulations. The impacts of the system parameters, such as relay or user number, energy harvesting threshold and battery size, on the capacity performance are extensively investigated. Results show that although the performance of our scheme is inferior to the optimal joint selection scheme, it is still a practical scheme because its complexity is much lower than that of the optimal scheme.

• 한국습지학회지
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• 제5권2호
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• pp.1-13
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• 2003

In Korea, most of the rainfalls have been concentrated in the flood season and the flood study has received more attention than low flow analysis. One of the reasons that the analysis of low flows has less attention is the lacks of the required data like daily rainfall and so we have used the stochastic processes such as pulse noise, exponential distribution, and state model of Markov chain for the rainfall simulation in short term such as daily. Especially this study will pay attention to the state model of Markov chain. The previous study had performed the simulation study by the state model without considerations of the flood and non-flood periods and without consideration of the frequency of rainfall for the period of a state. Therefore this study considers afore mentioned two cases and compares the results with the known state model. As the results, the RMSEs of the suggested and known models represent the similar results. However, the PRE(relative percentage error) shows the suggested model is better results.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제81권1호
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• pp.103-115
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• 2022

The prediction error variances for frequencies are usually considered as unknown in the Bayesian system identification process. However, the error variances for mode shapes are taken as known to reduce the dimension of an identification problem. The present study attempts to explore the effectiveness of Bayesian approach of model parameters updating using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) technique considering the prediction error variances for both the frequencies and mode shapes. To remove the ergodicity of Markov Chain, the posterior distribution is obtained by Gaussian Random walk over the proposal distribution. The prior distributions of prediction error variances of modal evidences are implemented through inverse gamma distribution to assess the effectiveness of estimation of posterior values of model parameters. The issue of incomplete data that makes the problem ill-conditioned and the associated singularity problem is prudently dealt in by adopting a regularization technique. The proposed approach is demonstrated numerically by considering an eight-storey frame model with both complete and incomplete modal data sets. Further, to study the effectiveness of the proposed approach, a comparative study with regard to accuracy and computational efficacy of the proposed approach is made with the Sequential Monte Carlo approach of model parameter updating.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.266-266
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• 2019

해마다 증가하고 있는 해양사고는 기관고장, 충돌, 좌초, 화재 등 다양하게 발생하고 있다. 이러한 해양사고는 대형 인명사고의 위험이 있어 사전에 사고를 예방 하는 게 무엇보다 중요하다. 이를 위해서는 해양사고 발생을 사전에 예측하고 이에 대응할 수 있는 예측 체계가 요구된다. 본 연구에서는 과거에 발생한 데이터를 근거로 미래를 예측할 수 있는 마코프 체인 프로세스(Markov Chain Process)를 적용하여 해양사고 발생을 사전에 예측하기 위한 모델링을 제안한다. 제시된 모델링을 적용하여 미래 발생 가능한 해양사고 발생 확률을 산출하고 실제 발생한 빈도와 비교하였다. 또한 많이 사용되는 다른 예측 분석 방법과 비교하여 예측의 정확성을 측정하였다. 이를 통해 해양사고 발생에 관한 예측 체계를 마련하는데 하나의 확률 모형을 제안하였으며, 나아가 다양한 해양사고의 문제를 예측하는데 기여할 것으로 기대된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권6호
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• pp.513-520
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• 2014

We study numerical methods to obtain the stationary probabilities of continuous-time Markov chains whose embedded chains are periodic. The power method is applied to the balance equations of the periodic embedded Markov chains. The power method can have the convergence speed of exponential rate that is ambiguous in its application to original continuous-time Markov chains since the embedded chains are discrete-time processes. An illustrative example is presented to investigate the numerical iteration of this paper. A numerical study shows that a rapid and stable solution for stationary probabilities can be achieved regardless of periodicity and initial conditions.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.574-580
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• 2013

표적 추적을 위해 탐색 빔의 스캔간 획득 정보 상관 관계를 이용하는 TWS(Track While Scan) 방식과 달리, 위상 배열 레이더에서는 탐색 빔과 별도로 추적 빔을 할당하여 표적을 추적하는 adaptive tracking 방식을 사용할 수 있으며, 이로 인해 추적 형성 거리를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 정기적인 탐색 빔 사이에 별도의 추적 빔들을 균등 시간 간격으로 할당한 adaptive tracking 방식을 제시하였다. 그리고 제안한 adaptive tracking 방식의 markov chain과 추적 형성 거리를 기존의 TWS 방식과 함께 나타내었다. 모의실험 결과, 동일한 추적 확인 조건하에서 제안한 adaptive tracking 방식이 TWS 방식에 비해 27.6 % 정도의 증가된 추적 형성 거리를 나타낼 수 있음을 보여주었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1430-1439
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• 2019

FMI를 기반으로 하는 co-simulation의 마스터 알고리즘(MA)에서 시뮬레이션 결과의 정확도를 높이는 방법으로 zero crossing 포인트를 찾기 위한 Bisectional algorithm을 사용할 수 있다. 그러나 이 알고리즘은 많은 Rollback을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 MA는 Bisection algorithm을 통해 zero crossing 포인트를 검출하면서도 반복되는 구간 그래프를 분석하여 그 값을 Markov chain을 적용하여 다음 구간을 예측하여 이를 step size에 적용한다. 시뮬레이션에서 실제 Rollback이 발생했을 때 그래프 형태별로 변화되는 step size를 배열로 저장하고, 이룰 다음 예측 구간에 적용함으로서 Rollback을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 최대 20% 이상의 시뮬레이션 시간이 감소되는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2012

일강수량은 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로 이용된다. 일반적으로 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되어지며, 장기간의 일강수량 자료를 필요로 한다. 하지만 장기간의 일강수량 자료의 획득의 어려움으로 단기간의 일강수량자료를 이용하여 모의한 장기간 강수자료를 이용하게 된다. 이처럼 수자원계획의 수립에 있어서 일강수량 모의기법의 성능은 수자원계획의 신뢰성 및 결과에 큰 영향을 준다. 일강수량 모의기법은 국내외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있으며, 수자원계획 및 수공구조물 설계 외에도 매우 다양한 목적으로 활용되어 지고 있다. 일강수량을 모의기법 중 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이지만, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의는 극치강수량을 재현하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 일강수량 모의 기법의 목적인 수자원계획 및 수공구조물 설계 등의 입력자료로 활용되어지기 위해서는 모의 결과가 유역내 지점별 공간 상관성을 재현함으로써 모형의 우수성과 자료결과의 신뢰성을 확보할 수 있어야 하겠다. 이러한 점에서 본 연구에서는 내삽에서 우수한 재현능력을 갖는 핵 밀도함수와 극치강수량 재현에 유리한 GPD분포의 특징을 함께 고려할 수 있는 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 공간상관성 재현 알고리즘을 결합한 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 18개 강수지점에 대해서 기존 Gamma분포를 사용한 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 모형을 평가해 보고자 한다. Gamma 분포기반 Markov Chain 모형의 경우 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 적용한 다지점 불연속 Kernel-Pareto 분포 모형은 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하며, 100년빈도 강수량 모의결과 기존 모의모형의 문제점을 보완할 수 있는 개선된 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 유역내의 공간상관성을 재현하며, 평균 및 중간값 등 낮은 차수의 모멘트 등 일강수량 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1998년도 학술발표회 논문집
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• pp.133-139
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• 1998