• 물과 미래
• /
• 제29권1호
• /
• pp.61-68
• /
• 1996

• 물과 미래
• /
• 제29권6호
• /
• pp.179-188
• /
• 1996

수자원의 주공급원인 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며, 특히, 일강수계열의 습윤일에 발생되는 강수량의 크기는 매우 다양한 형태를 지니고 있어 이 과정을 모형화 하는데는 복잡한 확률과정이 수반된다. 본 연구에서는 일강수계열의 발생과정을 건조일, 습윤일로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 이를 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의발생에 이용하였다. 본 모형은 수문사상의 발생과 비발생만을 구분하던 2-state Markov 연쇄모형에 강수의 발생시 강수량의 크기에 따라 상태를 여러 개로 구분하여 강수량을 추정할 수 있도록 수정한 것으로 간헐 수문사상인 일강수계열의 구성성분인 건조일과 습윤일, 건조, 습윤 지속기간 및 습윤일의 강수량을 Markov 연쇄에 의해 동시에 발생있도록 한 것이며 다른 모형에 비해 사용이 비교적 용이하다. 본 연구에서 제안한 multi-state Markov 연쇄모형의 적용 가능성을 검토하기 위하여 비교적 장기간의 자료를 보유하고 있는 관측소의 강수자료를 이용하였으며 그 결과를 강수량, 건조, 습윤일수 및 건조, 습윤계속기간의 분포를 실제자료와 비교하여 모형의 적합도를 평가하였다. 이를 토대로 홍수 및 한발기간의 추정과 모의발생에 의한 자료 확장으로 중장기 수자원 계획 및 운영에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국해양학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.57-62
• /
• 1987

한국 남동해안 5개 연안 관측점(주문진, 죽변, 장기갑, 울기, 부산)의 28년간 (1957∼1984) 월별 수온 자료를 근거로 하여, 매달의 이상수온(water temperature anomalies)이 1개월 전의 이상수온에 의존하는 성질, 즉 마르코프(Markov) 연쇄 성질에 대하여 구명하였다. 각 관측점 이상수온 변동의 표준편차를 기준으로 하여, 월별 이상수온을 저온, 정상 및 고온의 상태로 구분한 후, 연속된 두 달간의 이상수 온 상태의 천이 횟수 및 확률을 계산하였다. 정상상태의 이상수온이 그 다음 달에 도 정상상태로 유지될 확률은 0.8정도이다. 저온 또는 고온 상태의 이상수온이 다음 달에도 같은 상태에 남아 있을 확률과 정상상태로 될 확률은 거의 같다. 이상수온 이 고온(저온) 상태에 있다가 다음 달에 저온(고온)상태로 바뀔 확률은 거의 0에 가 깝다. 이와 같은 이상수온 변동의 마르코프 연쇄에 대한 통계적 테스트 결과에 의 하면, 이상수온 변동은 시간적으로 정상적(stationary)이며, 공간적으로 균질적(homo geneous)이다. 이상수온 변동에 대한 다단계(multi-steps)마르코프 연쇄분석에 의하 면, 연안역 이상수온이 마르코프 연쇄성을 보유하는 '기억'은 약 3개월 정도 유지된 다.

• 한국경영과학회지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.159-163
• /
• 1991

For a continuous-time absorvation Markov chain, we apply and simplify the general method of finding the transition rates given the transition probabilities obtained from discrete observation of the continuous system. An example is given.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
• /
• pp.231-231
• /
• 1993

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제35권5호
• /
• pp.583-595
• /
• 2002

본 연구에서는 월 Palmer 가뭄심도지수(PDSI)를 산정하여 목표지역을 중심으로 가뭄 관리 및 감시를 수행하고자 하였으며, 이에 이용한 자료는 1906년부터 1999년까지 94개년의 목포기상대 자료를 이용하였다. 월 Palmer 지수를 7개의 추계학적 등급으로 분류하고 마코프연쇄(markov chain)를 이용해 월전이확률을 산정함으로써 동적인 확률변화를 살펴보고자 하였으며, 가뭄의 정상상태확률 또한 산정하였다. 본 연구를 통하여 전체 7등급 중 가장 자주 발생하는 등급은 4등급으로 약 49.6%의 발생횟수론 기록하였으며 가장 극심한 7등급의 가뭄에서는 경험적 확률보다 추계학적 분석 확률이 다소 커지는 경향을 나타내었다. 또한, 월 정상상태확률은 장래 대상지역의 가뭄의 크기 변화 양상을 예측하는데 이용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.94-99
• /
• 2015

비모수 베이스 통계학, 확률적 표집에 기반한 추론 등이 기계학습의 주요 패러다임으로 등장하면서 디리슐레(Dirichlet) 분포는 최근 다양한 그래프 모형 곳곳에 등장하고 있다. 디리슐레 분포는 일변수 감마 분포를 벡터 분포로 확장한 형태의 하나이다. 본 논문에서는 감마 분포를 갖는 임의의 자연수 X를 K개의 자연수의 합으로 임의 분할 할 때 각 부분의 크기 비율을 디리슐레 분포에서 표집하는 방법을 제안한다. 일반적으로 디리슐레 분포는 연속적인 (K-1)-단체(simplex) 위에 정의 되지만 자연수로 분할하는 표본은 자연수라는 조건 때문에 단체 내부의 이산 그리드 점에만 정의된다. 본 논문에서는 단체 위의 그리드 상의 이웃 점들의 확률 분포로부터 마르코프연쇄 몬테 칼로(MCMC) 제안 분포를 정의하고 일련의 표본들의 마르코프 연쇄를 구현하는 알고리듬을 제안한다. 본 방법은 마르코프 모델, HMM 및 준-HMM 등에서 각 상태별 시간 지속 분포를 표현하는데 활용 가능하다. 나아가 최근 제안된 전역-지역(global-local) 상태지속 분포를 동시에 모형화하는 감마-디리슐레 HMM에도 응용가능하다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
• /
• 제10권5호
• /
• pp.52-60
• /
• 2005

본 연구에서는 기존 연쇄 말콥체인(Coupled Markov Chain, CMC) 확률식의 연산 경직성을 개선하기 위하여 일반화 된 2차원 연쇄 말콥체인(Generalized Coupled Markov Chain, GCMC) 확률식이 개발되었다. 또한 개발된 확률식에 근거하여 평면상에서 무작위적으로 분포하는 참조정보를 효율적으로 활용하는 연산 알고리듬이 개발되었다. 개발된 모델은 대안적 지구통계 기법으로의 새로운 기능성을 제시한다. 본 연구를 통해 새롭게 개발된 GCMC 확률식은 기존 CMC 확률식에 비해 보다 유연한 참조 정보 활용 가능성을 가지며 특수한 경우로 기존 CMC 확률식이 유도되었다. 또한 순차적 연산의 인위적 오류 발생 기능성 및 실제 야외 데이터의 낮은 빈도를 고려하여 무작위로 추출된 위치에서 각 범위를 이용한 연산 알고리듬이 제안되었다. 개발된 모델은 가상의 2차원 토양도에 적용되었으며 기존 지구통계 기법인 SIS에 비하여 손색이 없는 새로운 지구통계 기법으로 토양 및 지질을 포함한 다양한 예측에 이용 될 수 있는 가능성을 보였다. 낮은 빈도로 샘플링 된 지시자에 대해서는 기존 지구통계 기법과 마찬가지로 저평가되는 현상을 보였으며 이를 보완하기 위하여 다양한 소스의 데이터 융합 등을 바탕으로 한 계속적인 연구가 요구된다.

• 한국음향학회지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.240-246
• /
• 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.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
• /
• 제25권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 1986

It is a common saying that markov-chain is a special case of probability course. That is to say, It means an unchangeable markov-chain process of the transition-probability of discontinuous time. There are two kinds of ways to show transition probability parade matrix theory. The first is the way by arrangement of a rightangled tetragon. The second part is a vertical measurement and direction sing by transition-circle. In this essay, I try to find out existence of procession for transition-probability applied markov-chain. And it is possible for me to know not only, what it is basic on a study of chain but also being applied to abnormal problems following a flow change and statistic facts expecting to use as a model of air expansion in physics.