본 논문에서는 비동질 포아송 과정(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보(Prior information)를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대수형 포아송 실행시간 모형(Logarithmic Poisson model), Crow 모형 그리고 Rayleigh 모형에 대하여 베이지안 모수 추정방법을 적용하였다. 효율적 모형을 위하여 이들 모형에 관한 모형선택을 편차자승합(SSE)의 합을 이용하여 시행하였고 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로(MCMC) 기법중에 하나인 깁스샘플링(Gibbs sampling)과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정한 수치 결과론 나열하였다.
본 논문에서는 비동질 포아송 과정에 기초한 소프트웨어 오류 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 모형인 Goel이 제시한 모형과 신뢰성 분포로 많이 사용되는 와이블 분포의 특수형태인 레일리분포와 라플라스 분포를 이용한 모형을 제시하여 베이지안 추론을 시행하고 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 편차자승합을 이용하여 비교하였다. 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로 기법중에 하나인 깁스샘플링을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 실측자료인 NTDS 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정하였고 편차자승합을 이용한 모형비교의 결과를 나열하였다.
지역별 인구의 분포에 영향을 미치는 요인의 파악은 국가의 사회, 경제, 문화적 발전 위한 정부의 인구정책 수립에 매우 중요하다. 본 연구에서는 2019년 인구주택 총조사 자료를 기반으로 대한민국 국토를 서울, 대도시, 기타지역의 세 지역으로 나누어 각 지역에서 소지역의 인구 크기에 영향을 미치는 요인들을 살펴 보았다. 인구 자료의 특징은 매우 비대칭적이며 이분산성을 가지므로 조건부 평균에 초점을 맞추는 일반적인 회귀모형 대신 분포에 대한 가정이 필요하지 않은 분위회귀모형을 사용하여 인구의 크기에 따라 변화하는 각 요인의 세부적인 영향을 살펴보았다. 분석결과 서울, 대도시, 기타지역에 따라 그리고 같은 지역 내에서도 세부 지역의 인구크기에 따라 요인의 영향이 매우 달라짐을 확인하였다. 이 결과들은 인구관련 변수들이 지역 마다 매우 이질적인 성질을 가지고 있으며 따라서 획일적인 인구정책이 아닌 지역 특성에 맞는 맞춤형 인구정책을 수립해야 할 필요성을 시사한다.
본 논문은 모바일 애드 혹 네트워크에서 실시간 서비스를 지원하기 위한 새로운 매체 접속 기법 time-slot reservation coordination function(TRCF)과 이를 평가하기위한 수학적 모델을 제시한다. 모바일 애드 혹 네트워크에서 실시간 서비스 지원을 위한 연구는 대부분 DCF를 활용해 왔다. 그러나 이런 연구들은 지연에 민감한 실시간 트래픽을 지원할 수 없다. 우리의 프로토콜은 TRCF와 DCF 두 부분으로 구성되어진다. TRCF는 실시간 서비스를 위해 예약 기법이 적용된 TDMA 기반 모드(MODE)이고 DCF는 best effort 트래픽 지원을 위해 IEEE 802.11 표준의 기능이 그대로 유지된다. 그리고 실시간 서비스를 위해 64Kbps 음성 전화 서비스를 고려한다. 본 논문은 또한 제안된 MAC을 평가하기 위해 마코프 체인을 사용한 성능 분석 모델을 제시한다. TDMA의 특성을 고려하여 시간변화에 따른 마코브 체인의 상태와 천이 확률이 유도된다. 제안된 성능 평가 모델을 통해 음성 전화 서비스가 연결되어지기까지 소요되는 평균대기 시간, 처리량, 지연과 같은 성능 측정값을 도출한다.
지구 온난화로 인해 기후변화가 가속화되고 이에 따라 강풍에 대한 재해가 늘어날 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 시간에 따른 선형 경향성을 고려한 비정상성 빈도해석 모형을 구축하기 위한 방법으로 Bayesian 기법을 적용하였다. 그리고 제주공항 지점의 연 최대풍속자료를 이용하여 극치분포 매개변수들의 사후분포를 추정하고 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 재현기간 100년 빈도의 풍속을 추정한 결과를 보면, 경향성이 통계적으로 유의하며 이로 인해 비정상성 빈도해석에 의한 기본풍속이 정상성 빈도해석의 기본풍속보다 크게 추정되고 있다. 이처럼 기상자료의 정상성을 가정한 현재의 빈도해석 절차는 경향성이 존재하는 지역의 경우에 미래의 기본풍속을 과소 추정할 가능성이 크다고 판단된다.
본 논문에서는 Delay Tolerant Network(DTN)에서 Markov chain으로 노드의 속성 정보를 분석하여 노드의 이동경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서의 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동하게 된다. 이러한 네트워크에서는 스케줄을 예측할 수 없는 환경에서 노드의 신뢰성이 낮아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 노드의 속성 정보를 Markov chain을 적용하고 일정 구간에서 시간에 따른 노드의 이동 경로를 예측하는 CMCP(Context-awareness Markov-Chain Prediction)알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속력과 방향성을 근사한 후 Markov chain을 이용하여 제한된 주기와 버퍼의 범위에서 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 메시지 전송 지연 시간이 감소하고 전송률이 증가함 보여주고 있다.
본 논문은 소프트웨어 신뢰성장 모형에 대한 베이지안 모수추론과 모형선택 방법이 연구되었다. 소프트웨어 성장 모형은 내재되어 있는 오류와 고장 간격시간으로 모형화하면 소프트웨어 개발 단계에서 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 사후 분포의 정보를 얻기 위한 다중 적분문제에 있어서 일종의 마코브 체인 몬테칼로 방법인 깁스 샘플링을 사용하여 사후 분포의 계산이 이루어졌다. 확산 사전 분포를 가진 소프트웨어 신뢰성에 의존된 일반적 순서 통계량 모형에 대하여 베이지안 모수 추정이 이루어 졌고 효율적인 모형의 선택방법도 시행되었다. 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정과 추세 검정이 사용되었다. 본 논문에서 사용된 소프트웨어 고장 자료는 Minitab(version 14) 통계 페키지에 있는 와이블분포(형상모수가 2이고 척도모수가 5)에서 발생시킨 30개의 난수를 이용한 모의 실험자료를 이용하여 고장자료 분석을 시행하였다.
스마트폰을 비롯한 최신의 사용자 단말은 대체로 복수 개의 무선 인터페이스를 갖는다. 이러한 복수 개의 무선 인터페이스를 결합하여 동시에 사용함으로써 데이터 전송 속도를 향상시킬 수 있다. 하지만, 이 경우 각 인터페이스가 전력을 소모하므로 단말의 총 소비 전력은 매우 클 수 있다. 본 논문에서는 이중 무선 인터페이스를 결합하여 사용 시 단말의 버퍼 상태에 따라 무선 인터페이스를 적응적으로 활성화시키는 기법의 성능 모델을 마코브체인을 이용해 도출한다. 도출된 성능 모델은 패킷 발생률, 딜레이 성능 요구 조건, 결합으로 인한 성능 손실 등 다양한 동작 환경 및 설정에 대해 전송 딜레이 성능과 전력 소모를 예측할 수 있게 한다. 모델을 통해 적응적 활성화 기법이 일정 이하의 낮은 트래픽 발생 상황에서 기존 대비 절반 정도의 전력 소모를 하는 것을 보인다.
In this paper, we propose a portfolio selection model utilizing a Markov chain for investing in the foreign exchange market based on market forecasts and exchange rate movement predictions. The proposed model is utilized to compute optimum investment portfolio weights for investing in margin-based markets such as the FX margin market. We further present an objective investment algorithm for applying the proposed model in real-life investments. Empirical performance of the proposed model and investment algorithm is evaluated by conducting an experiment in the FX market consisting of the 7 most traded currency pairs, for a period of 9 years, from the beginning of 2005 to the end of 2013. We compare performance with 1) the Dollar Index, 2) a 1/N Portfolio that invests the equal amount in the N target assets, and 3) the Barclay BTOP FX Index. Performance is compared in terms of cumulated returns and Sharpe ratios. The results suggest that the proposed model outperforms all benchmarks during the period of our experiment, for both performance measures. Even when compared in terms of pre- and post-financial crisis, the proposed model outperformed all other benchmarks, showing that the model based on objective data and mathematical optimization achieves superior performance empirically.
본 논문은 국내 ATM망을 대상으로 실시간 VBR 트래픽을 측정하고 그의 특성을 분석하여 기존의 연구에서 ATM VBR 특성이 2-상태 MMPP 모델 기반의 On-Off 특성을 갖는다는 이론의 적합성을 검증한 것으로 분석 결과 국내 ATM 망의 VBR 트래픽 특성은 2-상태 MMPP 모델을 따르지 않으며 On 구간의 도착율 (λ$_1$)은 협약 대역폭 주기 중심에서 0.93~0.96의 확률로 도착하는 거의 결정적(Deterministic) 특성을 가지고, On 구간에서 Off 구간의 천이율 (T$_1$) 및 Off 구간에서 On구간의 천이율(T$_2$)은 마코브 체인의 특성을 따르지 않는 단순 랜덤 변수의 특성을 갖는 것으로 검증되었다. 따라서, 국내 ATM망의 VBR 특성은 MMPP 모델로 표현할 수 없으며 일반적인 On-Off 모델로 표현되어야 함을 확인하였다. 본 연구 결과는 실질적인 ATM망 서비스 회선 트래픽을 대상으로 측정, 분석, 검증한 것이므로 국내 ATM망에 적용하기 위한 모든 장치 및 네트워크 설계에 이 결과가 사용될 수 있으며 국내 ATM망에 적용된 트래픽 관리 기능을 사용하는 모든 ATM망의 트래픽 모델로 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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