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.
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 논문에서는 인식 단위로서의 개개의 은닉 마코프 모델 (HMM: Hidden Markvo Model)에 대응하는 가중치를 도입하여 HMM출력 스코어는 HMM출력 확률과 HMM 가중치의 곱으로 표현된다고 가정하고 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법과 유사하게 HMM 가중치를 반복적으로 훈련하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 오인식 척도에 대해 차분 (delta) 계수를 정의하고 이를 이용하여 HMM 가중치를 반복하여 훈련하는 방법이다. 이러한 방법은 HMM 가중치의 합을 HMM 개수의 총합으로 제한함으로써 기존의 파라미터 추정 방법과 비터비 (Viterbi) 알고리즘에 큰 변화 없이 음성 인식에 효과적으로 적용될 수 있다. 제안된 방법은 기존의 분할 (segmental) 최소 분류 오류훈련 방법과 비교하여 추정하는 파라미터의 개수가 감소되었으며 훈련 모델의 최적 상태열을 이용한 경도 계산 과정이 포함되지 않음으로써 계산량을 효과적으로 단축할 수 있다. HMM가중치를 이용한 HMM기반의 음성 인식기의 성능 평가를 위해서 단독 숫자음 인식 실험을 실시하였다. 실험적 결과들은 HMM 확률 보정을 이용한 음성 인식 시스템이 베이스라인 시스템보다 음성 인식 성능이 더 우수함을 보여준다. 제안된 방법은 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법에 비하여 구현하기 간편한 반면에 더욱 우수한 음성 인식 성능 향상을 보여준다.
본 논문은 임의의 입력지연을 갖는 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 출력궤환 제어 시스템을 논의한다. 설계된 연속시간 T-S 퍼지 관측기 시스템을 영차의 샘플/홀드 함수를 이용하여 이산시간 관측기를 설계한다. 이때 플랜트와 관측기의 출력에러가 제어기를 통하여 궤환되기 때문에 이산화 과정에서 발생한 에러를 보정할 수 있다. 여기에서 시스템의 제어 입력은 임의로 변화하는 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현한다. 생성된 시스템의 확률적 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 이러한 결과를 2자유도 헬리콥터의 모델에 대한 모의실험을 통하여 효용성을 확인한다.
일반적으로 인간은 원하는 정보를 얻거나 어려운 계산과정을 더 빠르고 쉽게 처리하기 위해 컴퓨터를 사용한다. 또한 컴퓨터를 이용해 자연 속에서 일어나는 일들을 과학적으로 분석하여 시뮬레이션을 하기도 한다. 본 연구는 인간의 전유물로 여겨졌던 예술적 창작 활동을 컴퓨터로 모방하는 실험이다. 작곡가가 음악을 통해 음악의 특성을 학습하여 새로운 곡을 작곡하는 과정을 컴퓨터로 모방해보았다.
본 논문은 연속밀도 은닉마코프모델에서 각 상태별 혼합성분 개수를 결정하는 방법을 제안한다. 지금까지의 대부분의 연구가 연속밀도 은닉마코프모델에서 화자의 스펙트럼 특성에 상관없이 각 상태별 동일한 혼합성분 개수를 적용하였다. 이런 접근방법은 많은 계산량을 요구할 뿐만 아니라, 각 상태의 특성을 무시하고 있기 때문에 각 상태별 음성신호의 정확한 모델링을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서 제안한 연속밀도 은닉마코프모델의 파라미터 추정은 각 상태별 혼합성분에 대한 발생 확률값에 따라서 결정하였다. 또한 혼합성분의 개수를 줄이는 과정에서 신호의 상관성을 줄이고 시스템의 전체적인 안정성을 얻기 위해서 주성분 분석을 이용하였다. 제안한 방법은 기존의 은닉마코프모델에 비해서 평균 10% 작은 혼합성분 개수를 이용했을 때를 기준으로 실험하였다. 실험결과에서 혼합성분 결정만을 적용했을 때 거의 비슷한 성능을 얻을 수 있었다. 그리고 주성분 분석을 이용했을 때, 특정벡터가 16 차일 때 평균 0.35%의 성능감소가 일어났지만, 25 차에서는 평균 0.65%의 성능개선을 얻을 수 있었다.
본 논문은 임의로 변화하는 입력지연을 갖는 불확실 T-S 퍼지 시스템의 강인 안정화를 논의한다. 임의로 변화하는 입력지연은 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현된다. 디지털 안정화기를 설계하기 위하여 연속시간 T-S 퍼지 시스템을 이산화하며 제어기의 입출력단에 영차의 샘플/홀드 함수를 가정한다. 이산화된 시스템은 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현된다. 확률적 강인 안정가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 현태로 표현된다.
본 논문은 인터넷 상에서 임의로 변화하는 입력지연을 갖는 불확실 퍼지 시스템의 지능형 강인 퍼지 제어기 설계를 논의한다. 임의로 변화하는 입력지연은 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현된다. 디지털 안정화기를 설계하기 위하여 연속시간 Takagi-Sugeno 퍼지 시스템을 이산화하며 제어기의 입출력단에 영차의 샘플/홀드 함수를 가정한다.이산화된 시스템은 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현된다. 확률적 강인 안정가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권6호
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pp.891-898
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2010
소프트웨어는 독립적으로 개발된 모듈들을 통합하는 개발과정을 거치며, 통합된 소프트웨어는 가용도, 소프트웨어에 내재된 결함의 제거 수 및 주어진 업무(task)들의 처리능력에 의하여 성능이 평가된다. 본 연구에서는 Lee와 Park (2003)의 마코프 불완전 수리모형을 기반으로 모듈들로 구성된 소프트웨어의 업무처리 능력을 평가할 수 있는 업무의 완전처리확률(completion probability)을 유도하며, 이와함께 개발된 소프트웨어가 출하되는 최적의 시점을 결정하는 방안을 제시하고자 한다.
하천환경과 기후의 변화로 인해 수질오염 과정의 메커니즘이 더욱 복잡해짐에 따라 다양한 요인을 고려한 불확실성 평가 연구가 요구되고 있다. 하천 수질 중에서도 부영양화 문제는 특히 개발로 인한 하천환경 변화 이후 사회 정치적 논점이 되어왔다. 본 연구에서는 지난 7년 동안의 수질 변화의 전반적인 양상을 조사하였으며, 클로로필-a(Chl-a, chlorophyll-a) 농도의 시공간적 의존성의 효과적으로 고려하기 위해 기계학습 기반 분류(classification) 접근법인 다변량 은닉 마코프 모형(MHMM, multivariate hidden Markov model)을 사용하였다. 월 단위 수질 및 수문 자료를 사용하여 Chl-a의 변동성을 군집화하여 수질 상태의 익월 천이확률을 효과적으로 추정하였다. Chl-a와 수질 및 수문기상 조건의 관계를 평가하였으며, 결과적으로 수질 상태의 시공간적 전이가 정확하게 식별되었고 이의 잠재적 원인에 대하여 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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