• ICROS
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• v.13 no.2
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• pp.47-52
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• 2007

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.8
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• pp.711-716
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• 2003

This paper proposes the method to select the number of optimal mixtures in each state in Continuous Density HMM (Hidden Markov Models), Previously, researchers used the same number of mixture components in each state of HMM regardless spectral characteristic of speaker, To model each speaker as accurately as possible, we propose to use a different number of mixture components for each state, Selection of mixture components considered the probability value of mixture by each state that affects much parameter estimation of continuous density HMM, Also, we use PCA (principal component analysis) to reduce the correlation and obtain the system' stability when it is reduced the number of mixture components, We experiment it when the proposed method used average 10% small mixture components than the conventional HMM, When experiment result is only applied selection of mixture components, the proposed method could get the similar performance, When we used principal component analysis, the feature vector of the 16 order could get the performance decrease of average 0,35% and the 25 order performance improvement of average 0.65%.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.310-313
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• 2006

지능형 학습 시스템(ITS, Intelligent Tutoring System)은 학습자의 학습 스타일을 인지하여 학습자에 맞는 학습전략을 세우고 적절한 학습 서비스를 제공하는 시스템이다. 기존의 학습시스템은 학습자의 학습 스타일 보다는 학습 컨텐츠에 중심을 두어 학습자에게 맞는 학습 전략을 적절히 세우는 과정이 부족했다. 이에 본 논문에서는 학습자의 학습과정에서 발생한 데이터를 기반으로 학습자의 학습 스타일을 파악하는 방법을 제안한다. 이를 위해 서양 건축양식 학습을 위한 교육 컨텐츠를 이용하였으며, 수집된 데이터를 분석하여 Folder & Silverman 이 제시한 학습 스타일에 근거한 학습자의 학습 스타일을 추출하였다. 실험에서는 70명의 데이터를 수집하였고, 학습자가 교육 컨텐츠를 학습한 순서에 대한 시계열 데이터를 기반으로 학습자 성향을 알아보기 위하여 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용하였다. 은닉 마코프 모델을 적용하여 얻은 분석 결과를 가지고 각 학습자에게 맞는 학습 스타일을 진단하였다. 은닉 마코프 모델에서 얻은 학습 스타일 진단 모델은 향후에 학습자 학습 스타일을 파악하는데 사용할 수 있으며, ITS에 있어 학습자 성향 분석 모듈로 고려해볼 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2005.11a
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• pp.33-38
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• 2005

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.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.29 no.2
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• pp.31-36
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• 2006

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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.1
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• pp.147-157
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• 2017

The test of transition probabilities in panel Markov chains are introduced. We deal with the hypotheses whether panel Markov chains have the same transition probabilities or not for all times. We suggest a LR test statistic for the test and its limit distribution is derived. We perform a simulation study to examine the limit distribution of test statistics when the number of the individuals are large.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.3
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• pp.515-521
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• 2011

In this paper we consider failure detection equipment that which find failures in repairable systems and enable repair operations. In practical situations, failure detection equipment may come across troubles that can cause the omissions in detecting system failures and have a serious effect on system reliability. We analyze this effect through the appropriate modeling of Markov processes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.445-450
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• 2007

본 논문에서는 "확률적 배낭(stochastic knapsack)" 문제에 대하여 잘 알려진 Complete Sharing(CS), Complete Partitioning(CP)이 트래픽 특성에 따라 성능의 차이가 나타난다는 약점과 각 정책(policy)들의 평균 성능에 대한 최적 파라미터들을 트래픽 특성에 따라 결정하여야 한다는 약점을 보완하는 모델에 근거한 "Parallel Rollout(PR)"에 기초한 적응적인 정책(adaptive policy)을 제안한다. 주어진 트래픽 모델을 병합한 확률적 배낭 문제를 마코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)으로 모델링하고, 마코프 결정 과정상에서 기존의 주어진 정책들을 PR 기법을 적용, 하나의 정책으로 융합하고 그 정책이 기존의 주어진 어떤 정책보다도 성능이 같거나 더 뛰어나다는 이론적 근거를 실험을 통하여 확인한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.8A
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• pp.786-795
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• 2002

In this paper, we present a histogram and moment-based vidoe scencd change detection technique using hierarchical Hidden Markov Models(HMMs). The proposed method extracts histograms from a low-frequency subband and moments of edge components from high-frequency subbands of wavelet transformed images. Then each HMM is trained by using histogram difference and directional moment difference, respectively, extracted from manually labeled video. The video segmentation process consists of two steps. A histogram-based HMM is first used to segment the input video sequence into three categories: shot, cut, gradual scene changes. In the second stage, a moment-based HMM is used to further segment the gradual changes into a fade and a dissolve. The experimental results show that the proposed technique is more effective in partitioning video frames than the previous threshold-based methods.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.29 no.2
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• pp.39-47
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• 2011