• 응용통계연구
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• 제23권4호
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• pp.747-757
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• 2010

이 논문에서는 여러 종류의 고객을 서비스하는 멀티클래스 손실시스템의 상태를 마코프 확률과정으로 표현하고 분석하는 방법을 연구한다. 특히 손실시스템에 대한 유니트 개념을 설명하고 등확률 유니트 배정을 운용하는 경우를 중점적으로 다룬다. 상태방정식을 이용하여 극한확률을 구하는 방법을 연구하고 손실확률 등의 성능척도를 산출한다. 간단한 시스템에 대한 분석을 통하여 일반적인 시스템의 특성을 알아본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.246-248
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• 1998

본 논문에서는 대화형 시스템을 시험하기 위한 시험 사례를 마코프 연쇄의 통계적 확률 과정으로 생성하는 방안을 제시한다. 객체지향 방법론의 통합안인 UML에서는 클래스도(Class Diagram)가 표현할 수 없었던 시스템의 동적인 관점을 상태 전이도(State Transition Diagram)는 구체적으로 표현할 수 있다. 시스템의 사용법을 상태 전이도로 표현하고, 상태간의 전이 확률(Transition Probability)을 계산하여 사용법 연쇄(Usage Chain)를 구성한다. 사용법 연쇄는 다음 상태가 과거의 상태에 영향을 받지 않고 현시점의 상태에만 의존하는 이산 시간형 확률과정인 마코프 연쇄(Markov Chain)가 된다. 본 논문에서는 사용법 연쇄를 분석하여 상태 전이도의 상태와 원호가 어떤 범위에서 시험될 것인지 결정되었을 때, 사용법 연쇄의 전이 확률이 높은 순서별로 연결하여 시험 사례를 생성하는 방안을 제시하고, 예제를 설명한다.

• 정보관리연구
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• 제30권2호
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• pp.31-52
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• 1999

계량정보학 연구영역의 하나인 운영연구(Operation Research ; OR)중 미래예측이라는 목적을 가지고 있는 마코프모형(Markov Chains)의 통계기법을 활용한 두가지 실험사례를 살펴보고, 최근의 연구경향을 분석함으로써 도서관 시스템 운영과 설계에 마코프모형을 응용할 수 있는 네가지 방안을 제시하였다. 계량정보학의 한 분야로 적용되고 있는 마코프모형에 관한 국내연구가 활발하지 못한 상태이므로, 국내 계량정보학에서의 마코프모형 연구의 필요성과 활성화를 제안하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.147-157
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• 2017

패널 마코프 체인의 구조를 소개하고 우도함수를 도출하여 전이확률을 추정하였다. 패널 마코프 체인의 전이확률의 동질성 검정통계량으로 LR 통계량을 제안하고 그 극한분포를 제시하였다. 동질성 검정통계량의 극한분포를 패널의 수를 달리하여 모의실험하였으며 패널의 수가 50개 이상인 경우 동질성 검정통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였다. 정상적인 경우 검정통계량이 우수한 검정력을 가지는 것을 보였고, 확률보행과정과 같이 비정상적인 경우 검정통계량이 전이확률의 비동질성을 잘 반영하는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권3호
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• pp.515-521
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• 2011

이 논문에서는 수리가능한 시스템의 고장을 감지해서 수리 개시를 가능하게 하는 고장감지장치를 고려한 시스템 신뢰도 산출을 연구한다. 실제 상황에서 고장감지장치의 고장이 가능할 수 있는데 이는 시스템 고장의 미발견을 초래할 수 있고 시스템 신뢰도에 큰 영향을 주게 된다. 적절한 마코프 확률과정을 이용하여 감지장치의 고장이 가져오는 시스템 신뢰도에 대한 영향을 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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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.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.477-479
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• 2011

본 논문에서는 1차원 은닉 마코프 모델을 2차원으로 확장하기 위하여 노드들의 마코프 특성이 인과적인 관계를 갖는 마코프 메쉬 모델을 이용하여 완전한 2차원 HMM의 구조를 갖는 모델을 제안한다. 마코프메쉬 모델은 이웃시스템을 통하여 이전의 시점을 정의하고, 인과적인 관계를 통하여 전이확률의 계산을 가능하게 한다. 또한 영상의 최적의 분할을 위하여 계층적 디리슐레 과정을 사전분포로 두어 고정된 상태의 수가 아닌 무한의 상태 수를 갖는 2차원 HMM을 제안한다. HDP로 정의된 사전분포와 관측된 표본 자료의 정보를 갖는 우도함수를 결합한 사후분포의 베이스 추정은 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 계산된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.31-37
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• 2004

웨이블릿 변환은 영상을 분석하고 처리하는데 유용한 도구로써 영상 압축, 영상 잡음 제거 등의 분야에서 우수한 성능을 보여주었다. 웨이블릿 계수들은 은닉 마코프 트리(Hidden Markov Tree： HMT) 모델에 의해 효과적으로 모델링 될 수 있다. 그러나 영상 보간에서 은닉 마코프 트리 모델을 적용하기 위해서는 훈련 과정이 필요하며 훈련 과정에서 획득된 파라미터들이 입력 영상과 잘 맞지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상 보간을 위해 은닉 마코프 트리의 구조를 사용하되, 그 파라미터들은 훈련 과정 없이 부대역간의 통계적 특성을 이용하여 직접 추정한다. 제안 방법에서 웨이블릿 계수는 가우스 혼합 모델(Gauss Mixture Model: GMM)로 모델링 된다. 가우스 혼합 모델의 상태 천이 확률은 부대역간의 웨이블릿 계수의 통계적 천이 특성을 이용하여 결정하며, 각 상태의 분산은 웨이블릿 계수의 지수적 감소(exponential decay) 특성에 의해, 추정된다. 모의실험에서 제안 방법은 전통적인 bicubic 방법이나 훈련 과정을 필요로 하는 은닉 마코프 모델을 사용한 방법보다 여러 테스트 영상들에 대해서 개선된 성능을 보여주었다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.107-113
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• 2003

최근 활발히 행하여지고 있는 금융 CRM(customer relationship management)의 주요 목적은 고객의 이해도 증진을 통하여 은행의 수익성을 높이는데 있으며 또한 그 과정에서 높은 수익과 낮은 수익을 주는 고객을 여러 가지 유형으로 나누어 관리에 효율성을 도모한다. 일반적으로 고객 세분화의 중요변수로 고객수익성을 고려하고 이러한 고객 세분화 결과에 의해 마케팅 시사점을 도출하게 된다. 본 연구에서는 고객 세분화 그룹에 따른 수익성 변동과정을 모형화하여 보다 효율적인 고객관계 관리를 가능하게 하는데 있다. 수익성 변동의 모형화 과정은 수익금액에 따라 고객을 몇 개의 범주로 분류하여 여러 기간에 걸쳐 나타내는 고객별 범주의 변화 추이를 전이행렬(transition matrix)로 나타내고 마코프 모형을 이용한 전이 확률의 추정을 통하여 다음 시점에서의 각 범주별 고객의 수를 예측 가능함을 보인다.