• 제목/요약/키워드: Markov 모델

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Markov 확률 모델을 이용한 저전력 상태 할당 알고리즘 (FSM state assignment for low power dissipation based on Markov chain model)

  • 김종수
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제38권2호
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    • pp.51-51
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    • 2001
  • 본 논문은 디지털 순서회로 설계시 상태할당 알고리즘 개발에 관한 연구로, 동적 소비전력을 감소시키기 위하여 상태변수의 변화를 최소로 하는 코드를 할당하여 상태코드가 변화하는 스위칭횟수를 줄이도록 하였다. 상태를 할당하는데는 Markov의 확률함수를 이용하여 hamming거리가 최소가 되도록 상태 천이도에서 각 상태를 연결하는 edge에 weight를 정의한 다음, 가중치를 이용하여 각 상태들간의 연결성을 고려하여 인접한 상태들간에는 가능한 적은 비트 천이를 가지도륵 모든 상태를 반복적으로 찾아 계산하였다. 비트 천이의 정도를 나타내기 위하여 cost 함수로 계산한 결과 순서회로의 종류에 따라 Lakshmikant의 알고리즘보다 최고 57.42%를 감소시킬 수 있었다.

MPEG 비디오 소스의 특성화 및 트래픽 모델링에 관한 연구 (A study on the characterization and traffic modeling of MPEG video sources)

  • 전용희;박정숙
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권11호
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    • pp.2954-2972
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    • 1998
  • 광대역 종합정보 통신망에서 주문형 비디오 서비스 등의 멀티미디어 서비스가 본격적으로 도입됨에 따라 압축된 비디오의 전송이 전체 통신망 트래픽의 상당 부분을 차지할 것으로 기대된다. 가변 비트율로 부호화된 비디오가 통계적 이득과 일정한 비디오 품질을 제공할 수 있는 장점 때문에 많이 사용이 될 것이다. 비디오 트래픽을 전송하기 위해서는 음성 및 데이터 보다 많은 대역폭을 요구하기 때문에 ATM 통신망에서의 적절한 자원 할당 기법의 설계를 위하여 비디오 소스의 특성화와 트래픽 모델링은 아주 중요하다. 그리고 셀 손실, 지연 및 지터 등과 같은 성능 척도를 분석하기 위하여도 적절한 통계적 소스 모델이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG 비디오 소스에 대한 특성화와 트래픽 모델링에 대하여 분석 기술하였다. 모델들을 크게 두 가지 즉, 통계적 모델과 결정적 모델로 분류하였다. 통계적 모델에서는 AR(autoregnessive), Markov, Markov와 AR의 복합, TES, 그리고 자기유사 모델로 분류하였다. 결정적 모델에서는 $({\sigma},\;{\rho}$, 매개변수화된 모델, D-BND, Empirical Envelopes 모델로 분류하였다. 각 모델들에 대한 특성, 장점 및 단점을 분석하고, 각 모델의 복잡도에 대하여 비교 분석하였다.

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은닉 마르코프 모델 기반 동작 인식 방법 (Human Primitive Motion Recognition Based on the Hidden Markov Models)

  • 김종호;윤요섭;김태영;임철수
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.521-529
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    • 2009
  • 본 논문은 비전 기반 동작 인식 방법으로 모범 동작의 유형을 모형화하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식하고 모범동작과 사용자의 동작간의 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 동작 인식을 위하여 은닉 마르코프 모델 기반의 유형화 기법을 통하여 모범 동작의 유형 모델을 구성하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식한다. 유사도 측정을 위하여 편집 거리 알고리즘을 응용하여 모범 동작과 사용자 동작의 유사도를 측정하고 점수 표기가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 동작 인식 처리 방법은 평균 93% 이상의 높은 인식율을 보였다. 본 연구의 결과는 동작 인식 기반 게임, 자세인식, 동작의 반복 훈련 및 훈련 달성도 측정을 요하는 재활훈련 시스템 등에 활용 가능하다.

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시간 연속성을 갖는 비음수 행렬 분해를 이용한 음질 개선 (Speech Enhancement Using Nonnegative Matrix Factorization with Temporal Continuity)

  • 남승현
    • 한국음향학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.240-246
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    • 2015
  • 본 논문은 시간 연속성을 갖는 비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)를 이용하여 잡음에 열화된 음성 신호의 음질을 개선하는 문제를 다룬다. 음성과 잡음 신호는 포아송 분포로 모델되며, NMF의 기본 벡터와 이득 벡터는 감마 분포로 모델된다. 이득 벡터의 시간 연속성은 음질 개선에 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 시간의 연속성은 이득 벡터를 감마-마르코프 연쇄(Gamma-Markov chain, GMC) 사전 분포로 모델함으로써 이루어진다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 잡음 신호의 시간 연속성을 효과적으로 모델하는 것을 보여준다.

은닉 마코프 모델을 이용한 골프 비디오의 시멘틱 이벤트 검출 (Semantic Event Detection in Golf Video Using Hidden Markov Model)

  • 김천석;추진호;배태면;진성호;노용만
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권11호
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    • pp.1540-1549
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    • 2004
  • 본 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 골프 비디오의 시멘틱한 이벤트들을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 목적은 하이라이트에 기반한 비디오의 색인 및 요약을 용이하도록 이벤트들을 식별하고 분류하는 것이다. 제안된 알고리즘은 먼저 골프 비디오의 분석을 통하여 4개의 이벤트를 정의하고, 각 이벤트를 구성하는 상태를 이용하여 HMM 모델을 설계한다. 또한 각 이벤트의 HMM을 구성하는 파라메타를 구하기 위해 MPEG-7 시각 기술자에 기반한 10개의 시각 정보 특징들을 이용한다. 실험 결과 제안된 방법은 다양한 골프 이벤트들을 식별하는데 있어 양호한 성능의 검출 결과를 보여 주고 있다.

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개선된 움직임 실루엣 영상을 이용한 발걸음 인식에 관한 연구 (Gait Recognition using Modified Motion Silhouette Image)

  • 홍성준;이희성;오경세;김은태
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.266-270
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    • 2006
  • 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.

마코프 프로세스에 기반한 확률적 피해 파급 모델 (A Probabilistic Model of Damage Propagation based on the Markov Process)

  • 김영갑;백영교;인호;백두권
    • 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.

원공을 가진 CFRP 복합재료의 피로누적손상 및 피로수명에 대한 확률적 해석 (A Probabilistic Analysis for Fatigue Cumulative Damage and Fatigue Life in CFRP Composites Containing a Circular Hole)

  • 김정규;김도식
    • 대한기계학회논문집
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    • 제19권8호
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    • pp.1915-1926
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    • 1995
  • The Fatigue characteristics of 8-harness satin woven CFRP composites with a circular hole are experimentally investigated under constant amplitude tension-tension loading. It is found in this study that the fatigue damage accumulation behavior is very random and history-independent, and the fatigue cumulative damage is linearly related with the mean number of cycles to a specified damage state. From these results, it is known that the fatigue characteristics of CFRP composites satisfy the basic assumptions of Markov chain theory and the parameter of Markov chain model can be determined only by mean and variance of fatigue lives. The predicted distribution of the fatigue cumulative damage using Markov chain model shows a good agreement with the test results. For the fatigue life distribution, Markov chain model makes similar accuracy to 2-parameter Weibull distribution function.