• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권9호
• /
• pp.2036-2040
• /
• 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.

• Spatial Information Research
• /
• 제23권3호
• /
• pp.1-10
• /
• 2015

최근 다양한 센서들의 성능 개선으로 실내측위가 가능해졌다. 하지만 Wi-Fi 라디오 맵을 이용한 실내 측위나 가속도 센서와 디지털 캠퍼스를 이용한 실내 측위는 아직 상당한 오차를 가지고 있어 지금까지의 연구는 실내 측위의 정확성을 높이는 측위 기술에 대해 많이 진행되었다. 하지만 좌표단위가 아닌 방 단위의 정확성을 가진 실내 맵 매칭이 가능하다면 Wi-Fi 라디오 맵, 가속도 센서 기반의 현재 실내측위기술로도 실내 서비스가 가능하다. 이에 본 연구는 방 단위의 정확성을 가지는 실내 맵 매칭을 위해, 실내 네트워크 맵 매칭에 대해 정의하고, 이를 수행하며 생기는 이슈들에 대해 살펴보고, 이를 해결하기 위해 은닉 마르코프 모델을 사용한 방안에 대해 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권5호
• /
• pp.2499-2522
• /
• 2017

Multi-hop networks are a low-setup-cost solution for enlarging an area of network coverage through multi-hop routing. Carrier sense multiple access with collision avoidance (CSMA/CA) is frequently used in multi-hop networks. Multi-hop networks face multiple problems, such as a rise in contention for the medium, and packet loss under heavy-load, saturated conditions, which consumes more bandwidth due to re-transmissions. The number of re-transmissions carried out in a multi-hop network plays a major role in the achievable quality of service (QoS). This paper presents a statistical, analytical model for the end-to-end delay of contention-based medium access control (MAC) strategies. These strategies schedule a packet before performing the back-off contention for both differentiated heterogeneous data and homogeneous data under saturation conditions. The analytical model is an application of Markov chain theory and queuing theory. The M/M/1 model is used to derive access queue waiting times, and an absorbing Markov chain is used to determine the expected number of re-transmissions in a multi-hop scenario. This is then used to calculate the expected end-to-end delay. The prediction by the proposed model is compared to the simulation results, and shows close correlation for the different test cases with different arrival rates.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권9B호
• /
• pp.867-875
• /
• 2009

무선 신체망 (WBAN: Wireless Body Area Network)은 생체 신호를 검출하고 전송하기 때문에 인간의 생명과 직결되어 있다 그러므로 무선 신체망은 다른 망과 비교해 망의 신뢰성이 극도로 높아야 하기 때문에 이 신뢰성과 관련된 연구가 매우 중요한 분야로 부각되고 있다. 본 논문에서는 다중 오류 (multi-type failures) 가 발생한 무선 신체 망에서 노드의 오동작들에 대해 분석하고 오동작 분석에 대한 새로운 모델을 제시한다. 오동작 모델링을 위해, 각 노드들을 라우팅 기능의 유무에 따라 분류하고, 노드의 에너지가 완전 소비되었거나 노드가 악의적인 공격에 의해 오류가 발생되었을 경우 각 노드들의 동작을 세미 마르코프 프로세스 (Semi-Markov Process)를 이용하여 모델링하였다. 본 논문에서 제시된 모델은 다중 오류 (multi-type failures) 환경에서 무선신체망의 신뢰성 분석에 매우 유용하다.

• 국토계획
• /
• 제53권7호
• /
• pp.5-22
• /
• 2018

While the competitiveness of small and medium sized cities has become important for balanced development at the national scale, they have experienced continuous decline in population and employment, particularly those in non-capital regions. In addition, some of small and medium sized cities have been classified into shrinking cities that have declined due to their long-term structural reasons. To address these issues, a regional approach, by which a hub city and its surrounding small and medium sized cities can collaborate has been suggested. Given this background, the purpose of this study is to identify and delineate hub cities and their impact areas by using travel data as a functional network index. This study uses a centrality index to identify the hub cities of small and medium sized cities and Markov-chain model and cluster analysis to delineate regional boundaries. The mean first passage time (MFPT) generated from the Markov-chain model can be interpreted as functional distance of each region. The study suggests a methodological approach delineating the boundaries of regions incorporating functional relationships of hub cities and their impact areas, and provides 59 hub cities and their impact areas. The results also provide policy implications for regional spatial planning that addresses appropriate planning boundaries of regions for enhancing the economic competitiveness of small and medium sized cities and ensuring services for shrinking cities.

• 음성과학
• /
• 제3권
• /
• pp.119-131
• /
• 1998

We have developed a keyword spotting system for automatic speech editing. This system recognizes the only keyword 'MBC news' and then sends the time information to the host system. We adopted a vocabulary dependent model based on continuous hidden Markov model, and the Viterbi search was used for recognizing the keyword. In recognizing the keyword, the system uses a parallel network where HMM models are connected independently and back-tracking information for reducing false alarms and missing. We especially focused on implementing a stable and practical real-time system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제6권6호
• /
• pp.1522-1545
• /
• 2012

Call admission control (CAC) plays an important role in mobile cellular network to guarantee the quality of service (QoS). In this paper, a dynamic hybrid CAC scheme with integrated cutoff priority and handoff queue for mobile cellular network is proposed and some performance metrics are derived. The unique characteristic of the proposed CAC scheme is that it can support any number of service types and that the cutoff thresholds for handoff calls are dynamically adjusted according to the number of service types and service priority index. Moreover, timeouts of handoff calls in queues are also considered in our scheme. By modeling the proposed CAC scheme with a one-dimensional Markov chain (1DMC), some performance metrics are derived, which include new call blocking probability ($P_{nb}$), forced termination probability (PF), average queue length, average waiting time in queue, offered traffic utilization, wireless channel utilization and system performance which is defined as the ratio of channel utilization to Grade of Service (GoS) cost function. In order to validate the correctness of the derived analytical performance metrics, simulation is performed. It is shown that simulation results match closely with the derived analytic results in terms of $P_{nb}$ and PF. And then, to show the advantage of 1DMC modeling for the performance analysis of our proposed CAC scheme, the computing complexity of multi-dimensional Markov chain (MDMC) modeling in performance analysis is analyzed in detail. It is indicated that state-space cardinality, which reflects the computing complexity of MDMC, increases exponentially with the number of service types and total channels in a cell. However, the state-space cardinality of our 1DMC model for performance analysis is unrelated to the number of service types and is determined by total number of channels and queue capacity of the highest priority service in a cell. At last, the performance comparison between our CAC scheme and Mahmoud ASH's scheme is carried out. The results show that our CAC scheme performs well to some extend.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권1호
• /
• pp.40-48
• /
• 2007

이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권6호
• /
• pp.663-667
• /
• 2010

본 논문은 질의 문서와 의미가 유사한 문서를 검색하는 문제를 다룬다. 이 문제에 대한 기본적인 접근법은 각 문서를 bag-of-words 형태로 표현한 후, 코사인 유사도 등의 거리 기준에 기반하여 유사 문서를 판별하는 것이다. 그러나, 이처럼 문서에 출현하는 단어에만 의존하는 검색 방법은 의미적 유사성을 제대로 반영하기 어렵다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 데이터 기반의 감독 학습(supervised learning) 기법과 관련 온톨로지 정보를 마코프 논리(Markov logic)에 기반하여 결합한다. 구체적으로, 단어들 사이에 존재하는 관계를 표현한 온톨로지와 유사도가 태깅된 문서 데이터에서 마코프 논리 망(Markov logic network)을 학습하며, 학습된 마코프 논리 망과 문서 데이터 및 새로 주어진 질의 문서에 대한 추론을 통해 질의 문서와 의미적으로 유사한 문서를 검색하는 기법을 제안한다. 제안하는 접근법은 서울시의 민원서비스 홈페이지에서 수집된 실제 민원 데이터에 적용되었으며, 적용 결과, 단순한 문서 간 거리에 기반한 유사 문서 검색 기법에 비해 월등히 높은 정확도를 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.64-68
• /
• 2020

가우스 혼합 모델-은닉 마코프 모델(Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model, GMM-HMM)을 이용하는 전통적인 음성인식 시스템에서는, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 특징 정규화 방식이 잡음 환경에서 짧은 발화의 인식 성능을 향상시키는데 효과적이었다. 본 논문에서는 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)을 이용하는 최신의 음성인식 시스템에서도 이 방식의 유용성이 있는지 검토한다. AURORA 2 DB에 대한 실험 결과, 특히 훈련 및 테스트 환경 사이의 불일치가 클 때에, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 평균 분산 정규화 방식이 극점 필터링을 사용하지 않는 방식에 비해 매우 짧은 발화의 인식 성능을 개선시킴을 보여 준다.