• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.266-266
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• 2019

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.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권8호
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• pp.524-535
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• 2006

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.

• 대한산업공학회지
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• 제17권1호
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• pp.117-126
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• 1991

When {X(t), t ${\geq}$ 0} is a Markov process representing time-varying system states, we develop efficient bounding methods for some time-dependent performance measures. We use the discretization technique for stochastically monotone Markov processes and a combination of discretization and uniformization for Markov processes with the stochastic convexity(concavity) property. Sufficient conditions for stochastic monotonocity and stochastic convexity of a Markov process are also mentioned. A simple example is given to demonstrate the validity of the bounding methods.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권10호
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• pp.599-604
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• 2017

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.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.549-556
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• 2020

이 논문에서는 마코프 프로세스로 모델링되는 전송 오류나 전송 지연이 있는 네트워크 제어 시스템을 위한 제어기 설계 방법들을 제안한다. 마코프 지연을 갖는 제어 시스템을 위한 안정화 조건을 지연 의존적인 리아프노프-크라소프스키 범함수가 증가된 제어 시스템의 리아프노프 함수와 동일한 형태를 갖는다는 점을 이용하여 찾는다. 유도된 안정화 조건으로부터 복잡도를 줄이기 위한 수 개의 제어 설계기 방법을 제안한다. 모의 실험을 통하여 제안된 방법 중 행렬 변수의 탐색 공간을 블록 대각 행렬로 제한하는 제한 부분 공간 방법이 성능과 복잡도 사이에서 가장 좋은 트레이드오프를 제공함을 확인되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.492-504
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• 1994

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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1991년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 전북대학교, 전주; 26-27 Apr. 1991
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• pp.147-159
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• 1991

Stochastic convexity(concvity) of a stochastic process is a very useful concept for various stochastic optimization problems. In this study we first establish stochastic convexity of a certain class of Markov additive processes through the probabilistic construction based on the sample path approach. A Markov additive process is obtained by integrating a functional of the underlying Markov process with respect to time, and its stochastic convexity can be utilized to provide efficient methods for optimal design or for optimal operation schedule of a wide range of stochastic systems. We also clarify the conditions for stochatic monotonicity of the Markov process, which is required for stochatic convexity of the Markov additive process. This result shows that stochastic convexity can be used for the analysis of probabilistic models based on birth and death processes, which have very wide application area. Finally we demonstrate the validity and usefulness of the theoretical results by developing efficient methods for the optimal replacement scheduling based on the stochastic convexity property.

• 한국경영과학회지
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• 제16권1호
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• pp.76-88
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• 1991

Stochastic convexity (concavity) of a stochastic process is a very useful concept for various stochastic optimization problems. In this study we first establish stochastic convexity of a certain class of Markov additive processes through probabilistic construction based on the sample path approach. A Markov additive process is abtained by integrating a functional of the underlying Markov process with respect to time, and its stochastic convexity can be utilized to provide efficient methods for optimal design or optimal operation schedule wide range of stochastic systems. We also clarify the conditions for stochastic monotonicity of the Markov process. From the result it is shown that stachstic convexity can be used for the analysis of probabilitic models based on birth and death processes, which have very wide applications area. Finally we demonstrate the validity and usefulness of the theoretical results by developing efficient methods for the optimal replacement scheduling based on the stochastic convexity property.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.95-103
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• 2012

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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.85-94
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• 2009

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율적인 전송방안을 제안하고 이에 대한 이론적 분석을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 전송기법은 채널 상태가 상대적으로 좋을 때만 전송을 시도하는 opportunistic transmission에 기반한 이진 결정 (binary-decision) 기반 전송이다. 이진 결정 기반 전송에서는 Markov decision process (MDP)를 이용하여 성공적인 전송을 위한 최적의 채널 임계값을 도출하였다. 다양한 시뮬레이션을 통해 제안하는 전송기법의 성능을 에너지 효율성과 전송율 측면에서 분석하였다.