• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.177-191
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• 1998

Hamilton(1989)은 시계열 변수가 2가지 이상의 국면을 가지고 있을 때, 현재 어떤 국면이 진행되고 있고 향후 진행될 국면이 무엇일까에 대해 추론이 가능한 시계열모형을 소개하였다. Hamilton모형은 시계열이 2개의 독립적인 관찰불가능한 변수의 합으로 구성되어 있고, 이중 한 변수는 2국면 마르코프 확률과정(2-State Markov Stochastic Process)을 따른다고 가정한다. Hamilton모형은 계수의 추정이 단순하면서도 비 대칭성과 조건부 이분산 등과 같은 복잡한 동학(Dynamics)을 용인한다는 장점이 있다(Lam, 1990). 본 연구에서는 마르코프 국면전환모형에 대해 설명한후, 사례분석으로 KOSPI와 금리의 추이에 따라 국면을 정의하여 각 국면의 특징과 타국면과의 연관성 등을 분석하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제17권4호
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• pp.331-337
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• 2011

본 연구에서는 동북아시아 NOAA AVHRR 위성관측 16년간(1990-2005) 해양표면 수온영상을 이용하여 에러 값 제거와 결측 자료 보완을 위하여 마르코프 계수를 결정하였고, 이 값에서 현재 수온평년 값을 더하여 구름 없는 해양표면수온 생성 기법을 제시하였다. 마르코프 연쇄 모델의 결과에 의하면, 마르코프 계수는 해류가 강한 쿠로시오 해역 등이 해류가 약한 동해 북서부의 대부분 해역과 동중국해보다 그 계수가 상대적으로 낮게 나타났다. 평균 수온의 변동은 봄과 가을이 겨울과 여름에 비하여 분산이 크게 나타났고, 계절별 일간 수온 차이도 수온의 계절적 변동이 큰 봄과 가을이 여름과 겨울에 비하여 큰 지역적인 차이를 보였다. 그 지역적인 분포는 봄과 가을의 경우 전 해역의 대륙 인접부에서 대부분 크게 나타났고, 동해 극전선 남부해역과 쿠로시오해역에서는 난류에 의한 열수송으로 일간 수온의 차이가 작았다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.1-1
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• 2001

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.521-524
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• 2013

본 논문에서는 개선된 고차상관 특징계수 통해서 얻어진 특징 정보를 제스처 심볼로 구성하여 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.325-334
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• 2001

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.

• 대한지리학회지
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• 제52권1호
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• pp.123-141
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• 2017

본 연구는 대구시를 사례로 셀룰라 오토마타-마르코프(Cellular Automata: CA-Markov) 모형을 활용하여 개발제한구역 유지 및 해제 시나리오별 2020년의 녹지를 예측하고, 토지피복 변화탐지기법 및 공간메트릭스를 이용하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 먼저, 마르코프 체인(Markov chain) 모형을 이용하여 1998년과 2009년의 환경부 토지피복도에 기초한 토지피복변화의 전이확률을 도출하였다. 마르코프 전이확률을 보다 현실에 가깝게 보정하기 위하여 대구시 녹지의 공간적 변화에 영향을 주는 제약요인을 선정하여 다기준 평가(Multi-Criteria Evaluation: MCE)를 통해 적합성 지도(suitability map)를 제작하였다. 최종적으로 마르코프 전이확률과 적합성 지도를 셀룰라 오토마타 모형과 결합한 CA-Markov 모형을 적용하여 개발제한구역의 해제 유무에 따른 두 가지 시나리오에 기반을 두고 2020년의 토지피복을 예측하였다. 모형의 타당성은 2009년의 예측된 토지피복도와 2009년의 실제 토지피복도를 비교하여 산출된 Kappa 계수로 검증하였다. 예측된 토지피복 가운데 녹지만을 대상으로 녹지피복변화를 탐지하고 이동창 샘플링을 적용한 공간메트릭스를 산출하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 분석결과에 따르면, 현재의 도시화 추세가 지속되고 개발제한구역이 유지되는 경우, 달성군, 달서구의 성서, 동구의 안심, 북구의 칠곡 등과 같은 교외 지역에서 2020년에 녹지의 파편화(fragmentation) 현상이 뚜렷하게 나타나는 것을 알 수 있었다. 개발제한구역이 해제되는 경우, 개발제한구역 경계 주변부에서 녹지의 파편화가 나타나는 것을 알 수 있었다. 따라서 미래 대구시의 지속가능한 녹지관리를 위해서는 이러한 공간적 변화 양상을 충분히 고려하여 체계적인 모니터링을 실시할 필요가 있다.

• 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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.21-26
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• 2002

본 논문은 분노, 행복, 평정, 슬픔, 놀람 등과 같은 인간의 감정상태를 인식하는 새로운 접근에 대해 설명한다. 이러한 시도는 이산길이를 포함하는 연속 은닉 마르코프 모델(HMM)을 사용함으로써 이루어진다. 이를 위해, 우선 입력음성신호로부터 감정의 특징 파라메타를 정의한다. 본 연구에서는 피치 신호, 에너지, 그리고 각각의 미분계수 등의 운율 파라메타를 사용하고, HMM으로 훈련과정을 거친다. 또한, 화자적응을 위해서 최대 사후확률(MAP) 추정에 기초한 감정 모델이 이용된다. 실험 결과로서, 음성에서의 감정 인식률은 적응 샘플수의 증가에 따라 점차적으로 증가함을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.560-563
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• 2004

본 논문은 분노, 행복, 평정, 슬픔, 놀람 둥과 같은 인간의 감정상태를 인식하는 새로운 접근에 대해 설명한다. 이러한 시도는 이산길이를 포함하는 연속 은닉 마르코프 모델(HMM)을 사용함으로써 이루어진다. 이를 위해, 우선 입력음성신호로부터 감정의 특징 파라메타를 정의 한다. 본 연구에서는 피치 신호, 에너지, 그리고 각각의 미분계수 등의 운율 파라메타를 사용하고, HMM으로 훈련과정을 거친다. 또한, 화자적응을 위해서 최대 사후확률(MAP) 추정에 기초한 감정 모델이 이용된다. 실험 결과, 음성에서의 감정 인식률은 적응 샘플수의 증가에 따라 점차적으로 증가함을 보여준다.

• 대한기계학회논문집
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• 제19권8호
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• pp.1915-1926
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• 1995

The Fatigue characteristics of 8-harness satin woven CFRP composites with a circular hole are experimentally investigated under constant amplitude tension-tension loading. It is found in this study that the fatigue damage accumulation behavior is very random and history-independent, and the fatigue cumulative damage is linearly related with the mean number of cycles to a specified damage state. From these results, it is known that the fatigue characteristics of CFRP composites satisfy the basic assumptions of Markov chain theory and the parameter of Markov chain model can be determined only by mean and variance of fatigue lives. The predicted distribution of the fatigue cumulative damage using Markov chain model shows a good agreement with the test results. For the fatigue life distribution, Markov chain model makes similar accuracy to 2-parameter Weibull distribution function.