Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.246-248
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1998
본 논문에서는 대화형 시스템을 시험하기 위한 시험 사례를 마코프 연쇄의 통계적 확률 과정으로 생성하는 방안을 제시한다. 객체지향 방법론의 통합안인 UML에서는 클래스도(Class Diagram)가 표현할 수 없었던 시스템의 동적인 관점을 상태 전이도(State Transition Diagram)는 구체적으로 표현할 수 있다. 시스템의 사용법을 상태 전이도로 표현하고, 상태간의 전이 확률(Transition Probability)을 계산하여 사용법 연쇄(Usage Chain)를 구성한다. 사용법 연쇄는 다음 상태가 과거의 상태에 영향을 받지 않고 현시점의 상태에만 의존하는 이산 시간형 확률과정인 마코프 연쇄(Markov Chain)가 된다. 본 논문에서는 사용법 연쇄를 분석하여 상태 전이도의 상태와 원호가 어떤 범위에서 시험될 것인지 결정되었을 때, 사용법 연쇄의 전이 확률이 높은 순서별로 연결하여 시험 사례를 생성하는 방안을 제시하고, 예제를 설명한다.
The purposes of this study are to perform the management and monitoring of droughts for Mokpo area via the monthly Palmer index(PDSI), the data is obtained from the Mokpo meteorological station, and the used data are in the period of 1906 to 1999. Monthly Palmer index is classified into 7 stochastic classes and its dynamic change of monthly transition probability estimated by Markov chain is investigated. We also estimate the steady state probability of the classified PDSI. The 4th class shows the highest frequency of 49.6% out of 7 classes and the 7th class which is the most extreme drought show that a stochastic transition probability is more or less larger than an empirical one. Also, we found that the monthly steady state probability could be used for the forecasting of changing pattern of drought magnitude for the study area.
현 기상의 시점에서 강수 확률 예측을 위해 가장 적절한 모형은 공간적 종속성과 시간적 종속성을 고려한 모형이 선택되어져야 한다. 보통 마크프 연쇄 모형과 예보인자를 이용하는 회귀 모형이 모두 고려된 모형을 사용한다. 본 논문에서는 강수 형태를 세 개의 상태로 나눈 경우, 즉 맑은 경우, 흐린 경우, 비온 경우로 나누어 마코프 로지스틱 회귀모형을 세우고 강수확률을 예측 할 수 있도록 하였다. 또한 서울 지역의 강수 자료를 이용하여 기존의 마코프 회귀모형과 마코프 로지스틱 회귀모형을 서로 비교하여 실제적 적용 문제를 다루었다.
2011년 IEEE 국제 정보 이론(ISIT) 심포지엄 (Symposium) 이 7월 31일부터 8월 5일까지 러시아 상트페테르부르크(St. Petersburg)에서 열렸다. 본 심포지엄에는 총 1,562편의 논문이 수락되어, 논문 수락율이 약 60%로 높지만, 최고 수준의 심포지엄으로, 1,500여명의 학자들이 참여했으며, 학문적으로 정보 이론의 핵심인 체비쇼프 다항식, 마코프 확률 연쇄, 콜모고로프 엔트로피, 페렐만의 푸앵카레 추측 증명 등, 학문의 원천 아이디어 발상에 대해 고찰하고, 최근 뜨거운 감자로 떠오른 극 부호(Po1ar code)를 간단히 소개했다. 또한, 우리 전통 문화 유산인 제주 정낭을 채널 부호의 관점에서 해석, 이에 따른 채널 용량을 구했고, 제주 정낭이 오늘날 중계망(Relay network)의 모태임을 증명했다.
In this study we proposed a simple method for generating multi-site daily rainfall based on the 1-order Markov chain and considering the spatial correlation. The occurrence of rainfall is simulated by a simple 1st-order Markov chain and its intensity to be chosen randomly from the observed data. The spatial correlation between sites could be conserved as the rainfall intensity at each site is to be chosen consistently with the target site in time through generation. It is found that the generated daily rainfall data reproduce genera] characteristics of the observed data such as average, standard deviation, average number of wet and dry days, but the clustering level in time is somewhat loosened. Thus, the lag-I correlation coefficient of the generated data gave smaller value than the observed, also the average lengths of wet run and dry run and the wet-to-wet and dry-to-dry probabilities were a bit less than the observed. This drawback seems to be overcome somewhat by choosing a proper site representing overall basin characteristics or by use of more detailed states of rainfall occurrence.
Water in the atmosphere is circulated by reciprocal action of various factors in the climate system. Otherwise, any climate phenomenon could not occur of itself. Thus, we have tried to understand the climate change by analysis of the factors. In this study, the fuzzy theory which is useful to express inaccurate and approximate nature in the real world is used for forecasting precipitation influenced by the factors. Forecasting models used in this study are neuro-fuzzy system and a Markov chain and those are applied to precipitation forecasting of illinois. Various atmosphere circulation factors(like soil moisture and temperature) influencing the climate change are considered to forecast precipitation. As a forecasting result, it can be found that the considerations of the factors are helpful to increase the forecastibility of the models and the neuro-fuzzy system gives us relatively more accurate forecasts.
Bayesian networks have been used in studying and simulating causal inferences by using the probability function distributed over the variables consisting of inquiry space. The focus of the debates concerning Bayesian networks is the causal Markov condition that constrains the probabilistic independence between all the variables which are not in the causal relations. Cartwright, a strong critic about the Bayesian network theory, argues that the causal Markov condition cannot hold in indeterministic systems, so it cannot be a valid principle for causal inferences. The purpose of the paper is to explore whether her argument on the causal Markov condition is valid. Mainly, I shall argue that it is possible for upholders of the causal Markov condition to respond properly the criticism of Cartwright through the continuous causal model that permits the infinite sequence of causal events.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.16
no.2
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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.
Recent increase of green house gases may increase the frequency of meteorological extremes. In this study, using the index and meteorological data generated by the Markov chain model under the condition of GCM predictions, the possible width of variability of flood and drought occurrences were predicted. As results, we could find that the frequency of both floods and droughts would be increased to make the water resources planning and management more difficult. Thus, it is recommended to include the effect of climate change on water resources in the related policy making.
이 논문에서는 국내 우편통계의 현황에 대하여 간략히 언급하고 있으며 접수 우편물량에 대한 기술통계와 배달 우편물량에 대한 추정을 다루고 있다. 성장곡선모형을 이용하여 접수 우편물량에 대한 예측을 논의하였고 성장곡선모형 중에서 삼차곡선이 매우 잘 적합시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 체신청별 배달 우편물량을 체신청별 접수 우편물량과 마코프 연쇄에서 나타나는 전이행렬을 이용하여 추정하였으며 이는 표본이 비추정의 기본 개념과 일맥 상통함을 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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