• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2019.11a
• /
• pp.266-266
• /
• 2019

Marine accidents are increasing year by year, and various accidents occur such as engine failure, collision, stranding, and fire. These marine accidents present a risk of large casualties. It is important to prevent accidents beforehand. In this study, we propose a modeling to predict the occurrence of marine accidents by applying the Markov Chain Process that can predict the future based on past data. Applying the proposed modeling, the probability of future marine accidents was calculated and compared with the actual frequency. Through this, a probabilistic model was proposed to prepare a prediction system for marine accidents, and it is expected to contribute to predicting various marine accidents.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.492-504
• /
• 1994

In ATM network was two QOS bearer services for flexible bandwidth assignment, various priority assignment buffer access mechanisms have been sugested. In this paper, a performance model with 3 state discrete time Markov proess in explicit priority assignment is suggested and cell loss probability is analytically derived. Also flexible space priority control mechanism with partial buffer sharing is studied and verified by simulation with OPNET.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2012.07a
• /
• pp.329-330
• /
• 2012

인터넷과 웹의 발전으로 수많은 정보가 발생하고 있으며, 공공기간도 많은 정보를 축적하고 있다. 이에 각 국에서는 공공기간이 보유하는 데이터를 공개하고 있으며 우리나라도 통계청을 중심으로 다양한 데이터를 공개하고 있다. 그러나 공개된 자료의 활용도가 낮은 편이다. 본 논문에서는 공개된 공공데이터 중 에너지 소비 데이터를 활용하고자 한다. 에너지 소비 데이터를 미래 예측 연구에 많이 이용되고 있는 마코프 프로세스를 적용하여, 에너지 소비를 예측할 수 있는 모델링을 제안하고, 그 기대 효과에 대해 논의 한다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
• /
• v.23 no.10
• /
• pp.599-604
• /
• 2017

A useful application of smart assistants is to predict and suggest users' daily behaviors the way real assistants do. Conventional methods to predict behavior have mainly used explicit schedule information logged by a user or extracted from e-mail or SNS data. However, gathering explicit information for smart assistants has limitations, and much of a user's routine behavior is not logged in the first place. In this paper, we suggest a novel approach that combines explicit schedule information with patterns of routine behavior. We propose using inference based on a Markov decision process and learning with a reward function based on inverse reinforcement learning. The results of our experiment shows that the proposed method outperforms comparable models on a life-log dataset collected over six weeks.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.33 no.8
• /
• pp.524-535
• /
• 2006

With rapid development of Internet technology, business management in an organization or an enterprise depends on Internet-based technology for the most part. Furthermore, as dependency and cohesiveness of network in the communication facilities are increasing, cyber attacks have been increased against vulnerable resource in the information system. Hence, to protect private information and computer resource, research for damage propagation is required in this situation. However the proposed traditional models present just mechanism for risk management, or are able to be applied to the specified threats such as virus or worm. Therefore, we propose the probabilistic model of damage propagation based on the Markov process, which can be applied to diverse threats in the information systems. Using the proposed model in this paper, we can predict the occurrence probability and occurrence frequency for each threats in the entire system.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• v.19 no.4
• /
• pp.279-291
• /
• 1987

The event tree/fault tree techniques used in the current probabilistic risk assessment (PRA) of nuclear power plants are based on the binary and static description of the components and the system. While these techniques Bay be adequate in most of the safety studies, more advanced techniques, e.g., the Markov reliability analysis, are required to accurately study such problems as the plant availability assessments and technical specifications evaluations that are becoming increasingly important. This paper describes a Markov model for the Reactor Protection System of a pressurized water reactor and presents results of model evaluations for two testing policies in technical specifications.

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

• ICROS
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.31-36
• /
• 1996

본 고의 취지는 강인 제어 방법 중 하나인 확률제어의 동향을 정리하여 보는 것이다. 다음 절에서는 확률적으로 모델을 할 때 기본이 되는 Brownian 운동과 마코프 프로세스에 대하여 간단히 설명하고, 3절에서는 여러 확률제어 방법들을 논의한다. 4절에서는 이 방법을 항공, 건축제어, 경제 분야 등에 응용한 예를 들어 본다. 마지막으로 결론과 앞으로의 연구 방향을 제시해 보고자 한다.

• Knowledge Management Research
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.1-15
• /
• 2009

국내에서 신용카드는 대표적인 지불 수단으로 정착되었으며 신용카드의 사용자와 신용카드의 발급 매수는 이미 포화상태에 도달해 있다. 이 같은 양적 성장은 정부의 신용카드 활성화 정책과 더불어 신용카드사 간의 과당 경쟁의 영향에 기인하고 있다. 신용차드의 사용층은 대부분의 성인 남녀로 확대되었으며, 특히 복수의 신용카드 소지자를 대상으로 자사가 발급한 신용차드를 사용하게 하기 위한 신용카드사 간의 경쟁이 치열한 상황이다. 이에 따라 신용카드사들이 경쟁사의 카드사용 회원을 자사의 회원으로 확보하는 젓이 불가피하며 마찬가지로 사용 중인 자사의 회원이 경쟁사로 이동하지 않도록 사전에 이탈 징후를 포착하여 유지 캠페인을 수행하는 것이 신용카드사 마케팅의 주요 활동이 되었다. 선행연구에서는 신용카드 회원의 이탈과 관련하여 다양한 데이터마이닝 기법을 이용한 이탈의 특성 분류 연구가 진행되었다. 본 연구는 회원 이탈에 영향을 주는 요인을 효과적으로 발견하기 위한 방법으로 베이지안 네트워크(Bayesian Network)를 활용한다. 특히, 베이지안 네트워크의 일종인 일반 베이지안 네트워크(General Bayesian Network)를 이용하여 회원의 이탈요인에 영향을 주는 요인들의 집합인 마코프 블랭킷(Makov Blanket)을 도출한다. 한편, 마코프 블랭킷에 포함된 변수를 이용해 민감도 분석을 수행하여 영향이 큰 요인을 찾아내고 이를 비즈니스 프로세스에 적용하여 실무적인 의의를 실증하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.17 no.3
• /
• pp.95-103
• /
• 2012

Modern society is experiencing a variety of crimes, and to prevent crime is being studied. Existing studies related to the crime of crimes that occur on spatial analysis and geographic information, or to analyze the type of criminal offense of studies have been conducted, However the existing studies of the geographical and psychological crime that occurs throughout the study area and by analyzing the motives for the crime prevention research is the most. In this paper, we introduce Markov processor model for predicting the crime is present. Of several crimes, murder, government official crimes, the incidence of violent crime has occurred over time by using the predicted incidence of crime. Presented in this paper, predictive modeling is used in a crime occurred in the average duration of the overall average number of crimes that occurred in the one-year average, which recently labeled as the average prediction was compared to if you can increase the likelihood, recent average to apply to increase the probability of the prediction that crime have been investigated.