해마다 증가하고 있는 해양사고는 기관고장, 충돌, 좌초, 화재 등 다양하게 발생하고 있다. 이러한 해양사고는 대형 인명사고의 위험이 있어 사전에 사고를 예방 하는 게 무엇보다 중요하다. 이를 위해서는 해양사고 발생을 사전에 예측하고 이에 대응할 수 있는 예측 체계가 요구된다. 본 연구에서는 과거에 발생한 데이터를 근거로 미래를 예측할 수 있는 마코프 체인 프로세스(Markov Chain Process)를 적용하여 해양사고 발생을 사전에 예측하기 위한 모델링을 제안한다. 제시된 모델링을 적용하여 미래 발생 가능한 해양사고 발생 확률을 산출하고 실제 발생한 빈도와 비교하였다. 또한 많이 사용되는 다른 예측 분석 방법과 비교하여 예측의 정확성을 측정하였다. 이를 통해 해양사고 발생에 관한 예측 체계를 마련하는데 하나의 확률 모형을 제안하였으며, 나아가 다양한 해양사고의 문제를 예측하는데 기여할 것으로 기대된다.
ATM 네트워크에서 대역폭의 효율적인 사용을 위한 두개의 QOS 베어러서비스의 실현으로 여러 가지 우선권 할당 버퍼접근 메카니즘이 제안되고 있다. 본 논문은 익스플리싯(explicit) 우선권 할당메카니즘의 3상태 이산 시간 마코프 프로세스를 갖는 성능 모델을 제안하고 셀 손실률을 해석적으로 유도한다. EH한 부분 버퍼 공유 방법을 사용하는 보다 유연성있는 공간 우선권 제어 메카니즘을 소스의 버스트니스와 셀 손실률만에서 연구하고 시뮬레이션으로 검증한다.
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.
유저의 일상 스케쥴을 제안하고 예측하는 서비스는 스마트 비서의 흥미로운 응용이다. 전통적인 방법에서는 유저의 행동을 예측하기 위하여, 유저가 직접 자신의 행동을 기록하거나, e-mail 혹은 SNS 등에서 명시적인 일정 정보를 추출하여 사용해왔다. 하지만, 유저가 모든 정보를 기록할 수 없기에, 스마트 비서가 얻을 수 있는 정보는 제한적이며, 유저는 유저의 일상의 routine한 정보를 기록하지 않는 경향이 있다. 본 논문에서는 스케줄러에 적히는 정형화된 일정인 스케줄과 비정형화된 일정을 만드는 일상 행동 패턴들을 동시에 고려하는 접근 방법을 제안한다. 이를 위하여 마코프 의사 결정 프로세스 (MDP)를 기반으로 하는 추론 방법과 역강화 학습 (IRL)을 통한 보상 함수 학습 방법을 제안한다. 실험 결과는 우리가 6주간 모은 실제 생활을 기록한 데이터 셋에서 우리의 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보임을 논증한다.
급속한 인터넷 기술의 발전으로 기업이나 기관에서의 업무 처리는 인터넷 기반 기술에 의존하고 있다. 또한 주요 정보통신 시설의 네트워크 의존도와 결합도가 증가함에 따라 시스템내의 취약성을 대상으로 하는 침해 행위와 같은 사이버 보안 사고의 수가 크게 증가하고 있다. 이에 따라 개인정보는 물론 컴퓨터 자원들의 침해와 관련된 피해 파급 (damage propagation)에 관한 연구가 요구된다. 그러나 기존의 제안된 모델들은 위험 관리 측면의 방법론적인 접근이거나, 바이러스 (virus) 나 웹 (worm) 같은 특정 위협 (threats) 에 대해서만 적용할 수 있는 연구가 진행되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 과거의 위협 발생 데이타를 근거로 하여 전체 시스템이 가지고 있는 다양한 위협들에 대해 적용 가능한 마코프 프로세스 (markov process) 에 기반한 피해 파급 모델을 제시한다. 이를 통하여 각 위협별 발생 확률 및 발생 빈도를 예측할 수 있다.
현재 원자력발전소의 확률론적 위해도 평가에 사용되는 사상 수목이나 고장수목 기법은 부품이나 계통의 이원적상태와 정적 묘사에 근거하고 있다 이 기법이 대부분의 안전해석에는 적합하지만, 요사이 점차 중요관심사가 되고 있는 발전소의 이용률 측정이나 기술 사양서 평가 같은 문제를 정확하게 다루기 위해서는 마코프 신뢰도 분석과 같은 보다 진보된 기법이 필요하다. 이 논문은 가압경수로의 원자로 보호계통을 위한 마코프 신뢰도 모델을 기술하고 기술사양서의 두 검사 절차를 분석한 결과를 제시한다.
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.
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.
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.
현대 사회는 다양한 범죄들이 발생하고 있고, 범죄를 예방하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 범죄에 관련된 연구들은 범죄가 발생하는 공간과 지리정보를 분석하거나, 범죄자들의 범죄 유형을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 기존의 연구들은 지리적, 심리학적인 연구를 통해 범죄가 발생하는 지역과 동기들을 분석하여 범죄를 예방하기 위한 연구들이 대부분이다. 본 논문에서는 마코프 프로세서를 도입하여 범죄를 예측하기 위한 모델링을 제시한다. 여러 범죄 중 살인, 공무원 범죄, 폭력의 범죄 발생 건수를 사용하여 시간에 따른 범죄 발생 건수를 예측하였다. 본 논문에서 제시한 범죄 예측 모델링에서 사용될 범죄 발생 평균값에 범죄가 발생한 기간에 발생한 범죄 발생 건수의 전체 평균값, 1년 평균값, 최근 평균값으로 분류하여 어느 것이 예측 확률을 높일 수 있는 지 비교하였고, 최근 평균값을 적용하는 것이 범죄 발생 예측확률을 높일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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