• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.4
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• pp.747-757
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• 2010

This paper studies the Markov modeling of multiclass loss systems supporting several kinds of customers. The concept of unit for loss systems is introduced and the method of equal probability allocation among units is especially considered. Equilibrium equations and limiting distribution of the loss systems are studied and loss probabilities are computed. We analyze an example of a simple system to gain an insight about general systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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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.

• Journal of Information Management
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• v.30 no.2
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• pp.31-52
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• 1999

This paper is done by studying two experimental cases which utilize the stochastic theory of Markov Chains, which is used for forecasting the future and by analyzing recent trend of studies. Since the study of Markov Chains is not applied to the Informetrics to a high degree in Korea. It is also proposed that there is a necessity for further study on Markov Chains and its activation.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.1
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• pp.147-157
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• 2017

The test of transition probabilities in panel Markov chains are introduced. We deal with the hypotheses whether panel Markov chains have the same transition probabilities or not for all times. We suggest a LR test statistic for the test and its limit distribution is derived. We perform a simulation study to examine the limit distribution of test statistics when the number of the individuals are large.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.3
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• pp.515-521
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• 2011

In this paper we consider failure detection equipment that which find failures in repairable systems and enable repair operations. In practical situations, failure detection equipment may come across troubles that can cause the omissions in detecting system failures and have a serious effect on system reliability. We analyze this effect through the appropriate modeling of Markov processes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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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.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2005.11a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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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.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.4
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• pp.31-37
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• 2004

Wavelet transform is a useful tool for analysis and process of image. This showed good performance in image compression and noise reduction. Wavelet coefficients can be effectively modeled by hidden Markov tree(HMT) model. However, in application of HMT model to image interpolation, training procedure is needed. Moreover, the parameters obtained from training procedure do not match input image well. In this paper, the structure of HMT is used for image interpolation, and the parameters of HMT are obtained from statistical characteristics across wavelet subbands without training procedure. In the proposed method, wavelet coefficient is modeled as Gaussian mixture model(GMM). In GMM, state transition probabilities are determined from statistical transition characteristic of coefficient across subbands, and the variance of each state is estimated using the property of exponential decay of wavelet coefficient. In simulation, the proposed method shows improvement of performance compared with conventional bicubic method and the method using HMT model with training.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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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.