본 연구에서는 비동차 마코프 체인에서 개체들의 전이 행태를 분석하기 위한 계층적 베이지안 방법론을 사용하여 혼합 효과 모델을 소개 하였다. 모델의 모수들에 대한 사후분포가 분석적으로 구해질 수 없는 형태를 가지기 때문에 깁스(Gibbs) 샘플링 시뮬레이션 방법을 사용하여 조건부 사후확률로부터 샘플이 추출되었고, 실제 자료분석을 예를 사용하였다.
지문분류는 대규모 인증시스템에 사용되는 지문 데이터 베이스를 종류별로 인덱싱 하거나 인식 시스템에 다양하게 쓰이는 매우 중요한 방법이다. 지문은 일반적으로 융선의 전체모양 등 전역적인 특징을 기반으로 분류하며, 분류방법에는 규칙기반 접근, 구문론적 접근, 구조적 접근, 통계적 접근, 신경망 기반 접근 등이 있다. 본 논문에서는 지문의 구조적인 특징을 바탕으로 관찰되는 특징의 상태가 매순간 변화하는 확률론적 정보추출 방식인 마코프 모델을 적용한 지문분류 방법을 제안한다. 지문 이미지의 전처리 과정을 거친 후 각 클래스 분류를 위해 대표 융선을 찾아 방향정보를 추출하고 이를 이용하여 5가지 클래스로 분류될 수 있도록 설계하였다. 좋은품질(Good)과 나쁜품질(Poor)의 데이터를 포함한 훈련집합을 사용하여 각 클래스별로 학습된 마코프 모델은 임의의 지문이미지 분류시 높은 분류율을 보였다. 또한 기존의 구조적 접근방법에 비하여 다양한 품질의 지문이미지의 방향성 정보를 이용한 확률론적 방법이기 때문에 예외적인 지문이미지 분류시 잘 적용될 수 있다.
대기행렬 모형은 통신시스템이나 통신망 구현에 가장 적합한 수리모형으로 알려져 있고, 이에 대한 연구가 상당히 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 재해가 발생될 수 있는 BMAP/SM/1 대기시스템으로, 재해가 발생했을 경우 시스템 복구가 즉시 이루어지지 않고 임의 시간 후 복구 되는 시스템을 고려대상으로 하고 있다. 시스템의 정보입력흐름은 상호종속 또는 그룹 입력이 허용되는 배치마코프 도착과정으로 가정하였고, 또한 서비스분포는 세미 마코프 프로세스를 따른다고 가정하였다. 아울러 시스템에 재해가 발생하면 모든 고객은 즉시 시스템을 떠나게 되고, 재해복구는 임의 시간 후에 이루어진다. 임베디드 마코프체인의 안전상태 확률분포가 유도를 위한 정상 알고리즘 개발이 이루어졌다.
사이버 물리 시스템의 발달은 네트워크 기반 제어 시스템을 다양한 형태로 진화시키고 있다. 네트워크에서는 전송 지연과 전송 오류에 의해서 다양한 불규칙한 지연이 발생하고 지연에 강인한 제어기 설계가 요구되고 있다. 마코프 프로세서를 따르는 지연을 갖는 제어 시스템에서 제어기를 설계할 때에 많이 사용되는 모델중에 하나가 확장된 상태 벡터를 기반으로 한 마코프 점프 선형 시스템 모델이다. 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 리아푸노프 안전성 조건으로부터 유도되는 선형 행렬 부등식의 안정성 조건으로부터 저복잡도를 가지고 제어기를 유도하는 직관적 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모의 실험을 통해서 성능을 확인하였으나, 직관적 방법 구조상에서 제한 조건의 수가 자유 변수의 수보다 많은 이유 때문에 성능이 배우 제한적임을 확인하였고, 이를 개선하기 위한 향후 연구가 요청됨을 확인하였다.
이 논문에서는 서로 다른 서버배정방식을 가지는 멀티클래스 손실시스템을 연구한다. 마코프 성질을 유지하도록 상태를 정의하고 상태를 효율적으로 표현하는 방법을 살펴본다. 시스템 성능척도를 산출하기 위하여 마코프 성질에 기초한 극한확률 유도를 연구한다. 해석해 혹은 수치해를 구하여 배정방식이 시스템 성능에 미치는 영향을 비교한다.
항공서비스에 있어서 여러 중요한 요소가 있지만 그 가운데 가장 중요한 요소로 운항의 정시성을 들 수 있다. 본 논문에서는 마코프 체인을 이용하여 항공사 및 공항의 정시성을 평가하고 예측하고자 하였다. 실험용 데이터로 선택한 미국 항공운항 데이터를 기상 악화에 따른 도착지연시간을 기준으로 정시성이 우수한 항공사를 제안하는 기능을 테스트하였다. 본 논문에서는 과거의 항공운항 데이터를 활용하여 미래의 운항 지연을 예측할 수 있도록 마코프 체인을 기반으로 한 예측 방법을 제시하였다.
GPS장비의 보급으로 인한 위치정보 수집이 용이해짐에 따라서 보다 현실적인 인간의 이동패턴을 구할 수 있게 되었다. 그에 따라 GPS 장비나 스마트폰을 이용하여 일정기간의 위치정보를 수집하였다. 수집된 위치 데이터를 이용하여 자주 방문하는 장소를 기점으로 인간 이동패턴을 은닉 마코프 방법을 이용하여 도출하였다.. 결과적으로 은닉 마코프 모델의 Baum-Welch 알고리즘으로 생성된 모델은 장소간 이동에 대해서는 효과적으로 표현을 하였음을 확인하다.
최근 다양한 센서들이 일상생활에 활용되어, 일정한 환경에서 사람의 행동을 분류하고 인식하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 2개의 진동센서 값과 1개의 적외선 센서 값을 은닉 마코프 모델에 적용하여 침대 위에 있는 사람의 3가지 행동유형-눕기, 뒤척임, 일어나기-을 분류하고자 한다. 3개 센서 값의 특징들을 기초로 은닉 마코프 모델에 학습시키고, 특징집합과 학습 데이터량을 변화시키면서 사람의 행동유형에 대한 인식 실험을 수행하였다. 특징 개수 혼합에 따른 인식률의 차이는 거의 없는 것으로 나타났으나, 학습 데이터량을 증가시켜 가면서 수행한 실험에서는 인식률이 평균 78.127%로 향상되는 성과를 거두었다.
인터넷의 이용이 증가함에 따라 네트워크를 통한 다양한 공격 역시 증가 추세에 있다. 따라서 네트워크 이상징후를 사전에 탐지하고 상황에 따라 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위한 연구가 절실하다. 본 연구는 은닉마코프모델을 이용해 트래픽에서 이상징후를 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시계열 예측 기법을 이용해 트래픽에서 징후를 추출한다. 징후추출 과정의 결과를 은닉마코프모델을 활용한 징후판단과정을 통해 네트워크 이상징후인지를 판단하고 결정한다. 일련의 과정을 perl로 구현하고, 실제 공격이 포함된 트래픽을 사용하여 검증한다. 하지만 결과가 확연히 증명되지는 않는데, 이는 학습과정의 부족과 실제에 가까운 트래픽의 사용으로 인해 나타나는 현상으로 연구의 본질을 흐리지는 않는다고 판단된다. 오히려 실제 상황을 가정했을 때 접근이나 적용을 판단함에 관리자의 의견을 반영할 수 있으므로 공격의 탐지와 판단에 유연성을 증대시킬 수 있다. 본 연구는 실시간 네트워크의 상황 파악이나 네트워크에서의 신종 공격 탐지 및 분류에 응용가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 현재 개발중인 이동통신 교환기 CMS-MX의 성능 분석에 적용될 수 있는 큐잉 네트워크 모형을 제시하고 부과되는 트래픽에 따른 여러가지 지연시간의 분포를 구하는 분석적인 방법을 제시한다. 전체적인 분석은 메시지들이 교환기내의 여러 프로세서 사이를 이동하는 과정을 세마이 마코프 과정으로 단순화시키고, 이 세마이 마코프 체인에서 특정 상태로 전이되는 시간의 분포를 구하는 방식으로 이루어진다. 이 때 각 프로세서에서의 체류시간 분포는 GPH/GPH/1 큐로 근사화하여 구해진다. 본 연구에서 제시되는 방법은 이동통신 교환기를 포함한 일반적인 교환기의 성능 분석 및 일반적인 상황에서의 통신망의 성능분석에 이용될수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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