영상을 통한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아 있다. 특히, 인간의 움직임을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 영상을 통해 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서 이를 설계하기 위해서는 영상에서의 움직임 추출, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이전에 연구된 움직임 추출 방법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 은닉 마코프 모델을 통해 동정된 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 감정 인식 시스템의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 송신된 확산부호와 수신기 내의 기준 확산부호 사이의 위상차에 대한 사전 확률을 알고 있을 때, 동기가 맞을 확률이 높은 셀부터 낮은 셀의 순서로 검사하는 Expanding Window Search 방법을 이용하여 직접확산(Direct Sequence) 통신 시스팀의 초기동기 과정의 상태도를 구성한다. 각 검색에서 앞선 검색 때보다 증가하는 윈도우를 초항이 a고 공비가 r인 등비 수열의 형태로 증가하도록 하였으며, 마코프처리(Markov process)와 메이슨 이득공식(Mason’s gain formula)을 이용하여 상태도를 해석하고 평균 시간을 구한다. 그리고 검색 횟수 n과 검출 확률 $P_d$의 변화에 따른 평균동기 시간의 증감을 사전 확률이 없을 때의 평균등기 시간과 비교한다.
The remanufacturing system is a series of industrial process in which worn-out products are restored to like-new condition. The remanufacturing system is differ from the repair system not only process characteristics but also product characteristics. So, it is required to design another model for the remanufacturing system which is distinct from the repair system and also performance index is required for the remanufacturing system. Therefore, in this paper we suggest the availability model for remanufacturing system by using Markov Process. This model represents each of the states of the remanufacturing system. Also performance indexes of remanufacturing system are introduced. Performance indexes are consisting of part reuse frequency and time, part disposal frequency and time. As a result, we can have a choice and control the proper part and offer useful information during the remanufacturing by using these availability model and performance indexes.
본 논문은 위성 영상을 위한 안개 제거 및 표면반사율 기반의 특징점 검출 방법을 제안한다. 기존의 안개 제거를 위한 DCP 방법은 패치 기반의 처리 방식으로 인해 전달맵 생성 과정에서 블록현상이 발생하게 되고, 이는 영상을 흐리게 하는 원인이 된다. 따라서 제안한 은닉마코프 기반의 방법은 영상의 블록 현상을 제거하고 선명도를 향상한다. 또한 표면반사율 기반의 견고한 특징점 추출을 통해서 영상 정합의 정확성을 향상하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 안개 제거의 성능에서 우수함을 확인하였으며 이를 통해 특징 검출 및 위성 영상 정합에 적합함을 확인하였다.
차세대 무선 네트워크 환경에서 사용자들은 이동 시에도 끊김없는 서비스를 제공 받을 수 있어야 한다. 즉, 단말의 이동 방향과 속력을 예측하여 핸드오버와 자원 예약 절차 과정에서 발생하는 전송 지연과 패킷 손실을 줄이는 것이 필수적인 요소이다. 또한 사용자는 제한된 서비스 영역과 서비스 종류에 맞는 네트워크를 사용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 가우스-마고프 이동 모델을 기반으로 하여 단말의 이동 방향과 속력에 대한 패턴을 분석하여 다음 이동 정보를 예측하고, 단말의 요구 조건에 맞는 이종 네트워크를 선택할 수 있는 계층적 새도우 클러스터(Layered Shadow Cluster)를 제안한다. 또한, 3개의 이종 네트워크로 구성된 네트워크 모델에서 가상 시나리오에 따라 기존의 방안과 성능 비교를 통해 제안 알고리즘의 효율성을 살펴본다.
비정상 잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위하여 혼합 은닉필터모델 (HFM: Hidden Filter Model)에 기초한 기법을 제안하였다. 오염된 음성신호를 선형상태방정식으로 모델링하고 파라미터는 마코프 모델에 따른다고 가정하였다. 이 파라미터들은 잡음에 오염되지 않은 학습신호로부터 추정할 수 있다. 추정과정은 혼합 상호복합모델 (IMM: Interacting Multiple Model)에 기초하여 이루어지며, 음성신호의 추정값은 상호작용하는 병렬의 칼만 필터들의 가중합으로 주어진다. 실험결과로부터 제안한 방법의 성능이 기존의 방법에 비해 개선되었음을 확인할 수 있었다.
컴퓨터의 발전에 따른 마코브체인 몬테카를로방법을 소프트웨어 신뢰확률모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산문제와 이론적인 정당성을 고려, 마코프연쇄와 메트로폴리스방법의 관계를 고찰하였으며, 특히 Mus-Okumoto와 Erlang(2)의 중첩모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하며 베이지안 계산과 예측 우도기준에 의 한 모형선택을 제안하고 Cox-Lewis에 의해 계시된 Thing method를 이용한 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과가 제시되었다.
Modern weapon systems are multifunctional, with capabilities for executing complex missions. However, they are required to be highly reliable, which increases their total cost of ownership. Because it is necessary to produce the best results within a limited budget, there is an increasing interest in development, acquisition, and maintenance costs. Consequently, there is a need for tools that calculate the lifecycle costs of weapons systems development to facilitate decision making. In this study, we propose a cost calculation function based on the Markov process simulator-a reliability, availability, and maintainability analysis tool developed by applying the Markov-Monte Carlo method-as an alternative to these requirements to facilitate decision-making in systems development.
본 연구는 기업의 사회적 책임(CSR: corporate social responsibility)활동이 재무성과에 미치는 영향을 베이지안 네트워크를 통해 분석하였다. 본 연구에서는 선행연구에서 널리 사용되어 온 분석방법인 다중회귀분석방법의 종속변수와 설명변수간에 획일적인 선형함수만을 가정하는데에서 나오는 문제점을 극복하고자 한다. 즉, 기업의 재무성과에 영향을 미치는 경영자의 사회적 책임활동간에 존재하는 인과관계를 도출할 필요가 있다. 이는 어떤 변수가 다른 어떤 변수와 직접 또는 간접적 인과관계를 통하여 기업의 재무성과에 영향을 주는지를 의사결정자에게 알려줌으로써 보다 효과적으로 기업의 재무성과를 개선시킬 수 있도록 지원할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 일반 베이지안 네트워크 (GBN: General Bayesian Network)을 제안하고 GBN에서 유도되는 마코프 블랭킷 (Markov Blanket)을 제시한다. 본 연구는 경제정의실천시민연합 산하 경제정의연구소에서 조사한 한국의 대표적 기업 약200개의 2005년부터 2011년까지 경제정의지수(Korean economic justice institute index: KEJI index)를 기초로 실험한 결과 기업성과측정치에 따라 차이는 보이지만 건전성(CSR1_20)과 경제발전기여도(CSR7_10)는 모든 기업의 재무성과에 직접적인 인과관계를 나타내었으며, 소비자보호만족도(CSR4_7), 환경보호만족도(CSR5_10) 및 종업원만족도(CSR6_10)는 각 측정지표간의 직 간접적인 인과관계를 나타내어 서로에게 중요한 영향을 미치고 있음을 나타내었다. 또한, what-if 민감도 분석을 통해 기업재무성과에 직접적인 인과관계가 있는 변수들의 사전확률이 변할 대 사후확률의 변화를 분석하여, 본 연구에서 제안한 방법이 모두 통계적으로 유의한 결과를 제공한다는 것이 실증적으로 검증되었다.
대기행렬 시스템에는 고객들의 대기시간이 지나치게 길어지는 것을 막기 위해 다양한 정책들이 적용되는데, 본 연구에서는 고객숫자에 따른 제어 정책을 갖는 유한용량 M/G/1/K 대기행렬을 분석한다. 고객의 숫자에 따라 서버의 서비스율과 고객의 도착율을 조절하는 정책이다. 두 개의 한계점(thresholds) $L_1$과 $L_2$($${\geq_-}$$L1)를 설정하고 시스템 내 고객의 숫자가 $L_1$보다 작을 때는 시스템은 보통(또는 상대적으로 느린)의 서비스율(service rate)과 보통의 도착율(arrival rate)을 갖는다. 고객의 숫자가 증가하여 $L_1$이상이고 $L_2$보다 작으면 도착율은 그대로 이지만 서비스율을 증가시켜 빠르게 서비스한다. 이후 고객의 숫자가 더욱 증가하여 $L_2$ 이상이면 고객의 도착율도 작은 값으로 바꾸어 고객을 덜 입장시킨다. 위 정책을 갖는 M/G/1/K 대기행렬을 내재점 마코프 체인과 준-마코프 과정을 이용하여 분석하고 수치예제를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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