• 제목/요약/키워드: Embedded Markov Chain

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A Repair Process with Embedded Markov Chain

  • Lee, Eui-Yong;Munsup Seoh
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제28권4호
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    • pp.515-522
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    • 1999
  • A repair process of a system consisting of both perfect repairs and minimal repairs is introduced. The type of repair, when the system fails, is determined by an embedded two state Markov chain. We study several stochastic properties of the process including the preservation of ageing properties and the monotonicities of the time between successive repairs. After assigning repair costs to the process, we also show that an optimal repair policy uniquely exists, if the underlying life distribution of the system has DMRL.

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Numerical Iteration for Stationary Probabilities of Markov Chains

  • Na, Seongryong
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제21권6호
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    • pp.513-520
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    • 2014
  • We study numerical methods to obtain the stationary probabilities of continuous-time Markov chains whose embedded chains are periodic. The power method is applied to the balance equations of the periodic embedded Markov chains. The power method can have the convergence speed of exponential rate that is ambiguous in its application to original continuous-time Markov chains since the embedded chains are discrete-time processes. An illustrative example is presented to investigate the numerical iteration of this paper. A numerical study shows that a rapid and stable solution for stationary probabilities can be achieved regardless of periodicity and initial conditions.

임베디드 마르코프 체인을 이용한 동적 스펙트럼 접속 방식의 성능 분석 (Performance of Dynamic Spectrum Access Scheme Using Embedded Markov Chain)

  • 이유태
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권9호
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    • pp.2036-2040
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    • 2013
  • 본 논문은 동일한 확률적 특성을 갖는 두 개의 독립된 채널이 있는 환경에서 동적 스펙트럼 접속 방식의 성능을 수학적으로 분석한다. 여기서 고려하는 동적 스펙트럼 접속 방식은 다음과 같다. 첫 번째 방식은 전송에 성공한 경우 동일한 채널을 다시 센싱하고, 실패한 경우 다른 채널을 센싱하는 방식이다. 두 번째 방식은 전송에 실패한 경우 동일한 채널을 다시 센싱하고, 성공한 경우 다른 채널을 센싱하는 방식이다. 본 논문은 두 번째 방식에서 이차 사용자의 시스템 처리율과 일차 사용자와의 겹침 확률을 3차원 임베디드 마르코프 체인을 이용하여 수학적으로 분석한다. 또한, 두 방식의 성능을 수학적 분석과 시뮬레이션을 통해 비교한다.

내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델과 단위 테스트를 이용한 내장형 소프트웨어 신뢰도 분석 도구의 설계와 구현 (A Design and Implementation of Reliability Analyzer for Embedded Software using Markov Chain Model and Unit Testing)

  • 곽동규;유재우;최재영
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.1-10
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    • 2011
  • 내장형 시스템의요구사항이 복잡해짐에 따라 내장형 소프트웨어의 신뢰도를분석하기 위한 도구가 요구되고있다. 소프트웨어의 신뢰도를 분석하는 방법으로는 확률적 모델링을 이용하는데, 다수의 디바이스를 제어하는 내장형 소프트웨어에 적용하기 위해서는 내장형 소프트웨어에 특성화 시킬 필요가 있다. 또한, 기존의 신뢰도 분석 도구는 각 상태간의 전이 확률을 다른 방법으로 측정해야 하고, 한 번 작성한 모델에 대해 재사용을 고려하고 있지 않는다. 본 논문은 내장형 소프트웨어의 신뢰도를 분석하기 위해 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델과 단위 테스팅 도구를 이용한 신뢰도 분석 도구를 제안한다. 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델은 신뢰도 분석 방법으로 많이 사용되고 있는 마르코프 체인 모델을 내장형 소프트웨어에 특성화 시킨 모델이다. 그리고 단위 테스팅 도구는 내장형 소프트웨어의 개발환경에 적합한 호스트/타겟 구조를 가지고 있다. 제안하는 도구는 신뢰도 분석을 위해 단위간 전이 확률을 단위 테스트 결과로부터 자동으로 측정하여 기존의 도구보다 용이하게 신뢰도를 분석할 수 있다. 그리고 소프트웨어 모델을 XML 기반의 문서로 표현하여 단위 테스팅 도구가 업데이트 시킨 테스트 결과를 바로 적용할수 있고, 웹 기반의 인터페이스와 SVN 저장소를 이용하여 다수의 개발자가 쉽게 접근할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 예제를 이용하여 신뢰도의 분석을 보이고 신뢰도 측정에 유용함을 보인다.

유연제조시스템을 Petri Nets으로 구현하고, 결과를 다른 시뮬레이션과 비교, 검토 (Modeling, Analysis of Flexible Manufacturing System by Petri Nets)

  • 이종환
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.36-41
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    • 2005
  • 페트리 네트(Petri Nets)는 이산 사건 시스템을 모델링할 수 있는 그래픽하고, 수학적인 도구이다. 본 연구는 유연제조 시스템을 확률적인 페트리 네트(Stochastic Petri Nets)중의 하나인 임베디드 마코프 체인(Embeded Markov Chain)에 도입하고, 임베디드 마코프 체인의 방법 중에 하나인 일반화된 확률적 페트리 네트(Generalized Stochastic Perti Nets)에 적용시켰다. 그리고 결과치의 정확성을 알아내기 위하여, 페트리 네트 시뮬레이션과 아레나를 사용하여 실행하였다.

Energy Harvesting in Multi-relay Multiuser Networks based on Two-step Selection Scheme

  • Guo, Weidong;Tian, Houyuan;Wang, Qing
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권9호
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    • pp.4180-4196
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    • 2017
  • In this paper, we analyze average capacity of an amplify-and-forward (AF) cooperative communication system model in multi-relay multiuser networks. In contrast to conventional cooperative networks, relays in the considered network have no embedded energy supply. They need to rely on the energy harvested from the signals broadcasted by the source for their cooperative information transmission. Based on this structure, a two-step selection scheme is proposed considering both channel state information (CSI) and battery status of relays. Assuming each relay has infinite or finite energy storage for accumulating the energy, we use the infinite or finite Markov chain to capture the evolution of relay batteries and certain simplified assumptions to reduce computational complexity of the Markov chain analysis. The approximate closed-form expressions for the average capacity of the proposed scheme are derived. All theoretical results are validated by numerical simulations. The impacts of the system parameters, such as relay or user number, energy harvesting threshold and battery size, on the capacity performance are extensively investigated. Results show that although the performance of our scheme is inferior to the optimal joint selection scheme, it is still a practical scheme because its complexity is much lower than that of the optimal scheme.

ANALYSIS OF A QUEUEING SYSTEM WITH OVERLOAD CONTROL BY ARRIVAL RATES

  • CHOI DOO IL
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제18권1_2호
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    • pp.455-464
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    • 2005
  • In this paper, we analyze a queueing system with overload control by arrival rates. This paper is motivated by overload control to prevent congestion in telecommunication networks. The arrivals occur dependent upon queue length. In other words, if the queue length increases, the arrivals may be reduced. By considering the burstiness of traffics in telecommunication networks, we assume the arrival to be a Markov-modulated Poisson process. The analysis by the embedded Markov chain method gives to us the performance measures such as loss and delay. The effect of performance measures on system parameters also is given throughout the numerical examples.

Efficient Markov Chain Monte Carlo for Bayesian Analysis of Neural Network Models

  • Paul E. Green;Changha Hwang;Lee, Sangbock
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제31권1호
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    • pp.63-75
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    • 2002
  • Most attempts at Bayesian analysis of neural networks involve hierarchical modeling. We believe that similar results can be obtained with simpler models that require less computational effort, as long as appropriate restrictions are placed on parameters in order to ensure propriety of posterior distributions. In particular, we adopt a model first introduced by Lee (1999) that utilizes an improper prior for all parameters. Straightforward Gibbs sampling is possible, with the exception of the bias parameters, which are embedded in nonlinear sigmoidal functions. In addition to the problems posed by nonlinearity, direct sampling from the posterior distributions of the bias parameters is compounded due to the duplication of hidden nodes, which is a source of multimodality. In this regard, we focus on sampling from the marginal posterior distribution of the bias parameters with Markov chain Monte Carlo methods that combine traditional Metropolis sampling with a slice sampler described by Neal (1997, 2001). The methods are illustrated with data examples that are largely confined to the analysis of nonparametric regression models.

동적 Fault Tree 분석을 이용한 시스템 신뢰도 평가 (System Reliability Evaluation using Dynamic Fault Tree Analysis)

  • 변성일;이동익
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제8권5호
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    • pp.243-248
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    • 2013
  • Reliability evaluation is important task in embedded system. It can avoid potential failures and manage the vulnerable components of embedded system effectively. Dynamic fault tree analysis is one of the reliability evaluation methods. It can represent dynamic characteristics of a system such as fault & error recovery, sequence-dependent failures. In this paper, the steering system, which is embedded system in vehicles, is represented using dynamic fault tree. We evaluate the steering system using approximation algorithm based on Simpson's rule. A set of simulation results shows that proposed method overcomes the low accuracy of classic approximation method without requiring no excessive calculation time of the Markov chain method.

위성시스템 강우 감쇠 보상을 위한 ACM 성능 시뮬레이션 (Performance Simulation of ACM for Compensating Rain Attenuation in Satellite Link)

  • 장매향;김수영;백정기;김인겸
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.8-15
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    • 2012
  • Ku 대역 이상의 고주파수 대역을 사용하는 위성통신 시스템의 링크 성능 저하의 가장 큰 요인인 강우 감쇠를 효과적으로 보상할 수 있는 방법으로 적응형 전송 방식을 들 수 있다. 본 논문에서는 국내 Ka 대역 강우 환경에 적합하도록 개발된 동적 강우 감쇠 모델을 탑재하여 구현된 적응형 강우감쇠 보상 시뮬레이터을 제시한다. 본 논문에서 소개된 시뮬레이터에는 초 단위 강우 감쇠 실측 데이터에 대한 통계치를 바탕으로 추출된 강우 파라미터가 적용된 동적 강우 감쇠 Markov chain 모델이 탑재되어 있다. 또한, 여러 가지 전송 기법들을 구비하여 사용자의 요구 사항에 따른 다양한 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 는 또한 적응형 전송기법을 이용하여 시뮬레이션한 결과를 고정형 전송기법의 결과와 비교함으로써, 적응형 전송 기법의 활용이 효과적으로 강우 감쇠를 보상할 수 있음을 보였다.