• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.347-362
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• 1999

강수 형태 및 강수량을 동시에 고려하는 1차의 마코브 연쇄-의존 모델을 고차의 모델로 확장하였다. 남한의 53개 지역의 강수량 자료에 대해 계절별로 마코브 연쇄의 차수를 결정하였고, 고차의 마코브 연쇄-의존 모델을 적용하여 강수량의 분포특성을 살펴 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.968-971
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• 2019

본 논문에서는 정상과 봇넷 트래픽을 분류하기 위해 트래픽 데이터에서 페이로드 패턴을 추한다. 추출된 가변 길이의 패턴으로 마코브 체인 분류 모델을 학습한다. 마코브 체인 모델은 상태 변이 확률을 계산하며, 봇넷 트래픽에서 나타나는 규칙적인 패턴을 학습하기 적합하다. 모델 성능 개선을 위해서 페이로드 패턴의 최소 길이와 마코브 체인 모델의 최적 상태 수 파라미터를 찾는다. 다중 분류 실험 결과로 약 0.95의 정확도와 0.02의 오탐률을 보였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2009년도 제38회 동계학술대회 초록집
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• pp.407-407
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• 2010

본 논문에서는 확장된 히든마코브모델을 이용하여 플라즈마 식각공정에서 식각종료검출을 위한 방법을 연구하였다. 플라즈마 식각장비는 유도성 결합플라즈마 시스템을 사용하였으며, 종료점 검출을 위해 식각공정이 진행됨에 따른 플라즈마의 상태를 확인할 수 있는 광학 방사 분광기(Optical Emission Spectroscopy: OES)를 사용하였다. 식각이 진행되는 동안 여기되는 입자들은 특정한 재료에 해당하는 파장에서 빛을 방출한다. 플라즈마상태에서 여기되는 원자와 분자들에 의해서 방출되는 빛은 OES를 통해 식각되는 물질을 확인하기 위해서 특별한 파장의 빛을 선택하여 분석한다. 본 논문에서는 확장된 히든마코브모델을 이용해 산화물이 식각될 때 방출하는 고유한 파장의 빛을 분석하여 식각이 종료되는 시점을 찾는 연구를 하였다. 제안된 확장형 히든마코브 모델은 세미-마코브모델과 분절특징 히든마코브모델을 결합한 것으로, 확률적 통계기법을 통해 종료시점을 찾아내는 방법이다. OES를 통해 얻은 데이터는 식각 종료가 일어나기 전의 파장의 상태와 식각이 종료된 후의 파장의 상태로 구분되어지는데, 식각종료시점에서 파장의 상태가 변화하며 이를 감지하여 식각종료점을 검출한다. 분절특징 히든마코브모델을 이용하여 식각종료시점 전후의 파장의 상태를 모델링 하였으며, 일반적인 마코브 모델의 특정상태가 유지될 시간의 확률을 변형된 세미-마코브 모델을 이용하여 OES를 통해 얻은 데이터 내에서 식각 종료가 일어나기 전의 상태가 유지될 수 있는 확률을 모델링 하였다. 실험을 통해 얻어진 6개의 데이터중 4개를 학습을 위해 사용하여 모델링을 하였고 나머지 2개의 데이터를 검증을 위해 사용한 결과, 확장형 히든마코브모델의 식각종료시점검출에 있어 뛰어난 정확성과 우수성을 증명하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.61-69
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• 2008

이산사건 시뮬레이션에서의 미래사건 리스트 관리에 요구되는 우선순위 큐의 성능을 평가하기 위하여 사건의 삽입과 삭제패턴을 묘사한 성능 모델이 필요하다. 성능 모델을 이용하여 다양한 우선순위 큐 구조를 시간 복잡성 측면에서 비교 평가할 수 있다. 본 연구는 대상이 되는 시뮬레이션 모델이 반복적으로 운용되고, 실행 시간이 유한적인 경우에 보다 정확한 성능모델을 작성하는 방안을 제시한다. 제안된 성능모델은 다단계 마코브 프로세스 모델에 기반을 두어 확정적인 순서에 의한 삽입과 삭제를 하기 보다는 확률적인 패턴에 의해 연산 순서를 결정한다. 대한민국 육군의 전쟁 연습 모델인 창조 모델을 운영한 결과를 바탕으로 다단계 마코브 프로세스 모델을 작성한 사례연구를 포함하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.8-14
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• 2009

본 논문은 은닉 마코브 모델을 이용한 인터넷 정보 추출 방법을 제안하고, 인터넷상의 웹 사이트에서 상품가격을 효율적으로 추출하는 문제에 적용되었다. 제안된 방법에서 시스템으로 입력되는 데이터는 검색엔진의 인터페이스 URL 인데, 상품의 이름을 포함하며, 시스템의 출력은 추출된 각 상품의 상품명, 가격, 사진, 그리고 URL을 목록형태로 보여준다. 주어진 관찰 데이터를 이용해, 은닉 마코브 모델의 학습단계에서는 Maximum Likelihood 알고리듬과 Baum-Welch 알고리듬이 학습에 사용되었으며, 학습된 은닉 마코브 모델을 이용하여 시스템의 출력을 찾는 방법으로는 Viterbi 알고리듬이 사용되었다. 제안된 HMM기반의 정보 검출기는 실제상황에서 수집된 관찰데이터에 대해 실험이 수행되었는데, 기존의 PEWEB 알고리듬에 비해 검출도와 정확도에서 매우 향상된 결과를 보이고 있으며, 특히 정확도에서는 99%이상의 높은 결과를 보여주고 있다. 한편, 보다 충실한 학습을 위해 학습 데이터의 수를 800개 이상으로 증가시켰을 패 검출도 역시 약 93%로 향상된 성능을 보여주었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.491-494
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• 1996

주문이 매 시점마다 있는 것이 아니라 간헐적인, 즉 어느 시점에는 주문이 있고(ON) 다른시점에는 주문이 없는(OFF) 패턴에서 미래의 주문량에 대한 예측을 고려한다. 다음 시점의 예측량은 우선 주문이 있을 것인가에 대한 판단과 주문이 있다면 어느정도가 예상되는가 하는 문제의 두 가지 측면을 모두 고려해야 한다. 기존의 예측모델은 주문량 자체에 대한 고려가 일반적이며 주문시기에 대한 고려는 전무한 상태이기 때문에 이와 같은 주문패턴을 반영시키는데는 어려움이 따른다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 주문패턴을 마코브 체인으로 모델링하고, 이러한 형태의 상태전이확률(state transition probaility) 추정식이 각각 독립적인 오목함수 (concave function)로 구성되어 있음을 보인다. 또한 확률적으로 표현되는 미래의 주문상태들에 대한 패턴을 확정시키는 알고리듬과 주문량 추정에 있어서 과거의 주문패턴을 반영시키는 모델을 제시한다.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.87-93
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• 2011

본 연구는 Five-9's 가용도를 달성하기 위한 고가용도 시스템의 가용도 모델을 기술한다. 현대의 철도시스템은 지속적으로 서비스가 제공되어야 하는 고가용도 시스템으로 이러한 고가용도 서비스의 중요한 특성은 이동통신, 철도시스템, 정보운영 및 웹기반 사업 등 많은 현대의 사업에 필수적이며, 아키텍처 기반의 시스템 가용도 모델은 고가용도 목표의 만족여부를 평가하는 데 매우 유용하다. 마코브 모델 접근은 관련 시스템엔지니어가 시스템고장 및 고장복구 프로세스를 모델링할 때 직관적으로 적용가능하다. 본 연구는 UML2.0을 사용하여 개선된 가용도 모델을 제시하였다. 이러한 아키텍처기반의 시스템 가용도 모델은 철도시스템에 매우 의미있게 적용될 수 있다.

• 자동차안전학회지
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• 제11권2호
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• pp.29-34
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• 2019

This paper presents a new method for construction of a static obstacle map. A static obstacle is important since it is utilized to path planning and decision. Several established approaches generate static obstacle map by grid method and counting algorithm. However, these approaches are occasionally ineffective since the density of LiDAR layer is low. Our approach solved this problem by applying probability theory. First, we converted all LiDAR point to Gaussian distribution to considers an uncertainty of LiDAR point. This Gaussian distribution represents likelihood of obstacle. Second, we modeled dynamic transition of a static obstacle map by adopting the Hidden Markov Model. Due to the dynamic characteristics of the vehicle in relation to the conditions of the next stage only, a more accurate map of the obstacles can be obtained using the Hidden Markov Model. Experimental data obtained from test driving demonstrates that our approach is suitable for mapping static obstacles. In addition, this result shows that our algorithm has an advantage in estimating not only static obstacles but also dynamic characteristics of moving target such as driving vehicles.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.533-536
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• 2001

CRM에서 고객에 대한 10g등의 고객 정보를 통해 효율적인 서비스의 필요성이 강조되고 있다. 기존의 서비스는 대상 고객의 관심도와 성향 분석을 통한 것이라기 보다는 무조건적으로 제공되는 구체이고 체계적인 지식이 결여된 상태이므로 고개의 요구에 정확한 정보의 제공이 어려웠다. 그러므로, 본 논문에서는 고객이 원하는 정보를 정확하게 제공하기 위해 고객이 필요한 정보를 자동적으로 수집, 분류할 수 있는 마코브 모델을 통해서 통계와 분석을 수행하여 고객 정보의 분류와 획득에 의한 정보 서비스를 제공하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.173-181
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• 2008

최근 웜에 의한 사이버 위협이 증가함에 따라 웜의 확산 특성을 분석하기 위한 전파 모델이 연구되고 있다. 대표적인 예로 수학적 모델링 기법인 Epidemic(SI), KM(Kermack-MeKendrick), Two-Factor, AAWP(Analytical Active Worm Propagation)등의 모델 기법들이 제시되었다. 하지만, 기존 모델 방법들은 대부분 코드레드와 같은 네트워크를 대상으로 하는 랜덤 스캐닝 기법에 대해서만 모델링이 가능하다. 또한 거시적인 분석만 가능하고 특정 위협에 대해 예측하는데 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 과거의 위협 발생 데이터를 근거로 하여 Mass SQL Injection 같은 사이버위협에 적용 가능한 마코브 체인(markov chain) 기반 예측 방법을 제시한다. 이를 통하여 각 위협별 발생 확률 및 발생빈도를 예측할 수 있다.