• 논리연구
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• 제8권1호
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• pp.47-67
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• 2005

베이즈망은 탐구 공간을 구성하는 변수들 사이에 성립하는 확률적 관계를 이용하여 그 변수들 사이에 성립된다고 가정되는 인과 관계를 추론하는데 이용된다. 베이즈망에 관한 철학적 논쟁의 대상은 특정한 변수들의 확률적 독립성을 가정하는 인과적 마코프 조건이다. 베이즈망 이론에 대한 강력한 비판자인 카트라이트는 인과적 마코프 조건이 비결정적 세계에서는 성립될 수 없기 때문에 인과적 추리에 대한 타당한 원리가 될 수 없다고 주장한다. 이글의 목적은 인과적 마코프 조건이 인과적 추리에 대한 타당한 원리가 될 수 없다는 카트라이트의 비판이 타당한가를 검토하는 것이다. 나는 인과적 사건들의 연쇄를 허용하는 연속모델은 카트라이트의 비판을 벗어날 수 있다고 주장한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.119-121
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• 2013

최초의 컴퓨터 바이러스인 브레인 바이러스가 만들어진 이후로, 현재까지 컴퓨터 바이러스로 인한 피해는 늘어나고 있다. 이에 따라 컴퓨터 바이러스를 막기 위한 여러 가지 노력이 현재도 진행 중에 있다. 컴퓨터 바이러스로 인한 피해 방지와 예방을 위한 대책을 수립하기 위해서는 컴퓨터 바이러스의 발생 빈도수를 예측 하는 것이 필요하다. 본 논문은 다양한 예측 연구에 활용되고 있는 마코프 체인을 적용하였다. 본 논문은 마코프 체인을 적용하여 컴퓨터 바이러스 빈도수를 예측하는 모델링을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.711-716
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• 2003

본 논문은 연속밀도 은닉마코프모델에서 각 상태별 혼합성분 개수를 결정하는 방법을 제안한다. 지금까지의 대부분의 연구가 연속밀도 은닉마코프모델에서 화자의 스펙트럼 특성에 상관없이 각 상태별 동일한 혼합성분 개수를 적용하였다. 이런 접근방법은 많은 계산량을 요구할 뿐만 아니라, 각 상태의 특성을 무시하고 있기 때문에 각 상태별 음성신호의 정확한 모델링을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서 제안한 연속밀도 은닉마코프모델의 파라미터 추정은 각 상태별 혼합성분에 대한 발생 확률값에 따라서 결정하였다. 또한 혼합성분의 개수를 줄이는 과정에서 신호의 상관성을 줄이고 시스템의 전체적인 안정성을 얻기 위해서 주성분 분석을 이용하였다. 제안한 방법은 기존의 은닉마코프모델에 비해서 평균 10% 작은 혼합성분 개수를 이용했을 때를 기준으로 실험하였다. 실험결과에서 혼합성분 결정만을 적용했을 때 거의 비슷한 성능을 얻을 수 있었다. 그리고 주성분 분석을 이용했을 때, 특정벡터가 16 차일 때 평균 0.35%의 성능감소가 일어났지만, 25 차에서는 평균 0.65%의 성능개선을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.31-37
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• 2004

웨이블릿 변환은 영상을 분석하고 처리하는데 유용한 도구로써 영상 압축, 영상 잡음 제거 등의 분야에서 우수한 성능을 보여주었다. 웨이블릿 계수들은 은닉 마코프 트리(Hidden Markov Tree： HMT) 모델에 의해 효과적으로 모델링 될 수 있다. 그러나 영상 보간에서 은닉 마코프 트리 모델을 적용하기 위해서는 훈련 과정이 필요하며 훈련 과정에서 획득된 파라미터들이 입력 영상과 잘 맞지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상 보간을 위해 은닉 마코프 트리의 구조를 사용하되, 그 파라미터들은 훈련 과정 없이 부대역간의 통계적 특성을 이용하여 직접 추정한다. 제안 방법에서 웨이블릿 계수는 가우스 혼합 모델(Gauss Mixture Model: GMM)로 모델링 된다. 가우스 혼합 모델의 상태 천이 확률은 부대역간의 웨이블릿 계수의 통계적 천이 특성을 이용하여 결정하며, 각 상태의 분산은 웨이블릿 계수의 지수적 감소(exponential decay) 특성에 의해, 추정된다. 모의실험에서 제안 방법은 전통적인 bicubic 방법이나 훈련 과정을 필요로 하는 은닉 마코프 모델을 사용한 방법보다 여러 테스트 영상들에 대해서 개선된 성능을 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.47-59
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• 2020

본 논문에서는 마코프 이항 회귀 모형의 시차가 알려져 있거나 그렇지 않은 경우일 때, t-링크 함수를 갖는 종단적 마코프 이항 회귀 모형을 제시한다. 일반적으로, 이항 회귀 모형에서는 로직 모형이나 프로빗 모형이 주로 사용된다. t-링크 함수는 t 분포가 자유도가 커질수록 정규분포로 근사하기 때문에 프로빗 모형을 대신 더 많은 유연성을 위해 사용될 수 있다. 게다가 마코프 회귀모형은 종단 자료에 대해 사용될 수 있다. 우리는 마코프 회귀 모형의 시차를 결정하기 위해 베이지안 방법을 제시하고자 한다. 특히, 각 모델의 차수에 대해 알고 있는 경우에는 DIC를 기준으로 모델 비교를 실시하였다. 모델의 차수에 대해 모르는 경우에는 가능한 모델들의 사후 확률을 이용하였다. 복잡한 베이지안 계산을 해결하기 위하여 Albert와 Chib (1993), Kuo와 Mallick (1998)과 Erkanli 등 (2001)의 방법을 이용하여 모델을 재설정하였다. 제안하는 방법은 시뮬레이션 데이터와 Somer 등 (1984)에 의해 조사된 인도네시아 어린이 종단 데이터에 적용했다. 마코프 이항 회귀모형의 순서에 대해서 아는 경우와 모르는 경우를 각각 가정하여 최적의 모델을 알아보기 위해 MCMC 방법을 사용하였다. 또한, 매트로폴리스 해스팅 알고리즘의 수렴성을 점검하기 위해 Gelman과 Rubin의 진단을 이용했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.723-730
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• 2013

본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.227-232
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• 2018

이미지 편집 툴의 발전으로 일반 사용자도 원본 이미지를 조작하여 실제와 다른 영상 정보를 전달하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 사회적 변화에 따라 이미지의 신뢰도는 매우 낮아지게 되었고 이미지의 조작여부를 검출하는 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 마코프 특징을 이용하여 이미지 조작 여부를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 전체 입력 이미지에서 마코프 특징을 추출하고, 그 중 위조 여부 검출에 사용되지 않는 불필요한 특징을 제거한다. 따라서 제안하는 기술은 위조 검출에 사용되는 마코프 특징의 수를 감소시켜 전체 검출 속도를 향상시키는 효과가 있다. 실험을 통해 제안하는 방법은 상대적으로 낮은 복잡도로 우수한 위조 검출 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.44-51
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• 2008

시계열 데이터에서 패턴을 찾고 검색하는 문제는 여러 분야에서 오랫동안 관심을 가지고 연구되어 왔다. 본 논문은 시간의 흐름에 따라 값의 변화를 나타내는 시계열 형태의 주식 데이터에 적용할 수 있는 새로운 패턴 매칭 방법을 제안한다. 우선, 의미를 기반으로 패턴을 정의하고 정의된 패턴에 일치하는 데이터들을 추출하여 학습모델을 작성한다. 그리고 새로운 질의 시퀀스가 어떤 종류의 패턴과 일치하는가는 각 학습 모델과의 유사도를 측정하여 결정하게 된다. 학습 모델은 시계열을 잘 설명하는 것으로 알려진 은닉 마코프 모델을 사용하여 작성하였다. 실험 결과 은닉 마코프 모델의 특성을 사용하여 생성된 각 학습 모델은 주어진 의미를 잘 나타내는 패턴을 생성하였으며, 새로운 시퀀스가 주어졌을 때 일치하는 패턴에 따라서 시퀀스가 가진 의미를 파악할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제21권6호
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• pp.959-967
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• 2008

본 연구의 목적은 숨은마코프모형을 사용하여 음성구간의 끝점을 검출하는 문제에서 소음의 환경에서도 강건하며 계산의 부하가 적은 이산형 특징벡터를 제안하고 이의 성질을 실증적으로 밝히는 것이다. 제시된 특징벡터는 일차원의 소리 신호의 에너지의 변화율을 나타내는 경사도이며 숨은마코프모형과 관련된 계산에서의 부하를 감소하기 위하여 세 개의 값으로 이산화하였다. 여러 소음 수준의 끝점 검출의 실험에서, 제시된 특징벡터가 잡음 환경에서도 강건함을 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권6호
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• pp.925-936
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• 2009

자료의 독립성 가청 하에서 EM 알고리즘에 의한 경측치 대체 (imputation of missing values) 기법은 잘 알려져 있다. 그러나 공간자료를 다루는 응용문제에서는 독립성 가정이 확장된 마코프 랜덤 필드 (Markov random field; MRF) 하에서 다루어져야 할 것이다. 이에 본 논문에서는 마코프 랜덤 필드 모형 궁에서 다변량 자료 중에 다중의 결측치의 대체를 위한 EM 알고리즘을 제공한다. 이 기법은 몇 가지 현실척 가정하에서 결국 혼합모형에 의한 대체 기법 임을 보인다. 그리고 제공된 기법으로 3-변량으로 구성된 색조영상(color image)의 결측화소값 대체문제에 적용하여 그 유용성과 문제점을 밝히며, 문제정의 개선방안에 대해 논의한다.