• 제목/요약/키워드: Markov process model

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인터넷 접속서비스 사업의 수익관리모형에 관한 연구 (Revenue Management Model for Internet Access Service)

  • 윤문길;이필환
    • 경영과학
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    • 제19권1호
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    • pp.143-162
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    • 2002
  • The concept of revenue management have been used widely In the hotel and all transportation industries, and considered as a good system for managing a perishable asset. Recently, its' application area is being increasingly expanded to service industries such as the travel, the railway, the Internet and the sport industries. Internet business can be classified into several groups according to the characteristics of the individual business. One of groups is Internet Access Servoce business which connects each users to the internet. In this paper, since internet Access Services (IAS) business has a similar property to the service Industry, we will apply a revenue management concept to It. With some modification of existing model developed by Subramanian et.al. for airlines, we suggest the revenue management model being applied to IAS business. Computational experiment shows that the Increase of the revenue Is up to 7% by appluing our model. It means our model has a potential to manage IAS business effectively.

소프트웨어 신뢰모형에 대한 베이지안 접근 (Bayesian Approach for Software Reliability Models)

  • 최기헌
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제10권1호
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    • pp.119-133
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    • 1999
  • 마코브체인 몬테칼로 방법을 소프트웨어 신뢰모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고찰하였다. 특히 레코드값을 통계량을 갖고서 혼합과정과 중첩과정에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하여 베이지안 계산과 모형 선택을 제시하고 모의실험자료를 이용하여 수치적 인 계산을 시행하고 그 결과를 비교하였다.

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음이항분포 정보를 가진 베이지안 소프트웨어 신뢰도 성장모형에 관한 연구 (Bayesian Analysis of Software Reliability Growth Model with Negative Binomial Information)

  • 김희철;박종구;이병수
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.852-861
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    • 2000
  • Software reliability growth models are used in testing stages of software development to model the error content and time intervals betwewn software failures. In this paper, using priors for the number of fault with the negative binomial distribution nd the error rate with gamma distribution, Bayesian inference and model selection method for Jelinski-Moranda and Goel-Okumoto and Schick-Wolverton models in software reliability. For model selection, we explored the sum of the relative error, Braun statistic and median variation. In Bayesian computation process, we could avoid the multiple integration by the use of Gibbs sampling, which is a kind of Markov Chain Monte Carolo method to compute the posterior distribution. Using simulated data, Bayesian inference and model selection is studied.

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Multiple Comparisons for a Bivariate Exponential Populations Based On Dirichlet Process Priors

  • Cho, Jang-Sik
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제18권2호
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    • pp.553-560
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    • 2007
  • In this paper, we consider two components system which lifetimes have Freund's bivariate exponential model with equal failure rates. We propose Bayesian multiple comparisons procedure for the failure rates of I Freund's bivariate exponential populations based on Dirichlet process priors(DPP). The family of DPP is applied in the form of baseline prior and likelihood combination to provide the comparisons. Computation of the posterior probabilities of all possible hypotheses are carried out through Markov Chain Monte Carlo(MCMC) method, namely, Gibbs sampling, due to the intractability of analytic evaluation. The whole process of multiple comparisons problem for the failure rates of bivariate exponential populations is illustrated through a numerical example.

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Evaluation of Future Climate Change Impact on Streamflow of Gyeongancheon Watershed Using SLURP Hydrological Model

  • Ahn, So-Ra;Ha, Rim;Lee, Yong-Jun;Park, Geun-Ae;Kim, Seong-Joon
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.45-55
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    • 2008
  • The impact on streamflow and groundwater recharge considering future potential climate and land use change was assessed using SLURP (Semi-distributed Land-Use Runoff Process) continuous hydrologic model. The model was calibrated and verified using 4 years (1999-2002) daily observed streamflow data for a $260.4km^2$ which has been continuously urbanized during the past couple of decades. The model was calibrated and validated with the coefficient of determination and Nash-Sutcliffe efficiency ranging from 0.8 to 0.7 and 0.7 to 0.5, respectively. The CCCma CGCM2 data by two SRES (Special Report on Emissions Scenarios) climate change scenarios (A2 and B2) of the IPCC (Intergovemmental Panel on Climate Change) were adopted and the future weather data was downscaled by Delta Change Method using 30 years (1977 - 2006, baseline period) weather data. The future land uses were predicted by CA (Cellular Automata)-Markov technique using the time series land use data of Landsat images. The future land uses showed that the forest and paddy area decreased 10.8 % and 6.2 % respectively while the urban area increased 14.2 %. For the future vegetation cover information, a linear regression between monthly NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) from NOAA/AVHRR images and monthly mean temperature using five years (1998 - 2002) data was derived for each land use class. The future highest NDVI value was 0.61 while the current highest NDVI value was 0.52. The model results showed that the future predicted runoff ratio ranged from 46 % to 48 % while the present runoff ratio was 59 %. On the other hand, the impact on runoff ratio by land use change showed about 3 % increase comparing with the present land use condition. The streamflow and groundwater recharge was big decrease in the future.

수명의 불확실성을 반영한 추계학적 장비 대체시기 결정모형 (A Stochastic Optimization Model for Equipment Replacement Considering Life Uncertainty)

  • 박종인;김승권
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.100-110
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    • 2003
  • Equipment replacement policy may not be defined with certainty, because physical states of any technological system may not be determined with foresight. This paper presents Markov Decision Process(MDP) model for army equipment which is subject to the uncertainty of deterioration and ultimately to failure. The components of the MDP model is defined as follows: ⅰ) state is identified as the age of the equipment, ⅱ) actions are classified as 'keep' and 'replace', ⅲ) cost is defined as the expected cost per unit time associated with 'keep' and 'replace' actions, ⅳ) transition probability is derived from Weibull distribution. Using the MDP model, we can determine the optimal replacement policy for an army equipment replacement problem.

흡수 마코프 체인을 활용한 적정 M/F 재고 수준에 관한 연구 (An Analysis on the Optimal Level of the Maintenance Float Using Absorbing Markov Chain)

  • 김용;윤봉규
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제34권2호
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    • pp.163-174
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    • 2008
  • 군은 신뢰도(Reliability)나 가용도(Availability)가 다른 어떤 조직보다 중요한 조진이다. 최근에는 시스템 준비태세(System Readiness)를 강조하며, 무기체계의 성능뿐 아니라 가용도를 중요한 성과 목표로 정의하고 있어 이런 경향은 심화되고 있다. 이런 맥락에서, 군의 중요한 설비나 장비들은 신뢰도(Reliability)와 가용도(Availability) 제고를 위해 만약의 경우를 대비하는 여유 장비를 운용하고 있다. 이를 정비대충장비(M/F Maintenance Float, 이하 M/F) 라고 한다. 군의 정비대충장비는 매년 장비의 수량과 가동률을 적용하여 소요량을 산출하고 있으나, 기존의 방법은 고장특성과 정비부대의 정비능력에 대한 고려가 미흡하여, M/F 도입에 따른 효과인 신뢰도와 가용성 제고를 원래 의도된 목표만큼 달성하지 못하고 있다. 본 연구에서는 대기행렬이론과 흡수 마코프체인을 활용하여, M/F 재고 수준 결정을 위한 분석 모형을 제시하고, 그 결과를 활용하여 역습부대역할을 수행하는 OO부대에서 운용되고 있는 K-1 전차의 운영유지 대풍장비의 최적 수량을 산출했다. 본 연구는기존 연구에 비해 이해가 용이한 (Tractable) 방법론을 활용하면서도 M/F 수준과 관련된 의사결정을 정교하게 묘사할 수 있는 모형을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

Bayesian HMM 기반의 건강 상태 분류 및 예측 (Health State Clustering and Prediction Based on Bayesian HMM)

  • 신봉기
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권10호
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    • pp.1026-1033
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    • 2017
  • 본 논문은 계층적 디리슐레 과정(HDP)과 은닉 마르코프 모형(HMM)이 결합된 베이스 통계학적 방법과 HMM의 상태 지속 정보를 이용한 건강 상태 예측 방법을 제안한다. HDP-HMM은 베이스 방법의 HMM 확장 모형으로서 건강의 동적 특성을 고려하여 불확실하고 가늠하기조차도 어려운 건강 상태의 수를 추정할 수 있게 해준다. 모의 데이터와 실제 건건 검진 데이터를 이용한 시험을 통하여 흥미 있는 행동 특성을 볼 수 있었으며 최대 5년까지로 제한한 미래 예측도 충분한 가능함을 확인하였다. 미래는 불확실하며 예측 문제는 본질적으로 어렵다. 그러나 본 연구의 실험 결과로 동적인 문맥 하에서 다중 후보 가설을 제시함으로서 실용 가능한 건강상태의 장기 예측이 가능하다는 것을 읽을 수 있었다.

음성 인식 시스템의 화자 적응 성능 향상을 위한 코드북 설계 (On Codebook Design to Improve Speaker Adaptation)

  • 양태영;신원호;김원구;윤대희
    • 한국음향학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.5-11
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    • 1996
  • 본 논문에서는 반연속 HMM(semi-continuous Hidden Markov Model) 음성 인식 시스템에 적용되는 베이시안 화자 적응(Bayesian speaker adaptation)의 성능 향상을 위해 코드북 변환 알고리즘을 제안하였다. 기존 베이시안 화자 적응 알고리즘의 경우 새로운 화자의 특징 분포와 코드북 사전 밀도의 차이가 큰 경우 적응 데이터와 코드북간의 잘못된 대응 관계를 얻을 수 있으며, 기준(reference) 코드북에 필요 이상으로 많은 코드워드가 존재하는 경우 적응된 코드북에도 불필요한 코드워드들이 남아 인식 과정에 혼란을 줄 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 제안된 코드북 변환 알고리즘에서는 주파수 영역의 포만트 정보를 이용하였다. 화자 적응을 수행하기 앞서 코드북의 켑스트럼으로부터 포만트를 추출해 내고, 이들의 분포를 적응 화자의 포만트 분포와 일치되도록 변환시켜 주었다. 이 변환된 포만트들로부터 다시 켑스트럼을 구하여 변환된 코드북을 얻고, 이를 화자 적응의 초기 코드북으로 사용하였다. 제안된 알고리즘을 이용하였을 경우 코드북과 적응 화자의 음성 간의 정확한 대응 관계를 찾을 수 있었고, 불필요한 코드워드들이 인식 과정에서 사용되지 않도록 변환되어 인식률이 향상되는 것을 실험을 통해 확인하였다.

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HMM의 출력확률을 이용한 신경회로망의 성능향상에 관한 연구 (A study on performance improvement of neural network using output probability of HMM)

  • 표창수;김창근;허강인
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.1-6
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    • 2000
  • 본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이 용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드 시스템을 제안한다 HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 신경망의 학습용으로 사용하여 신경망을 학습하여 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 시스템을 만든다 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 MLP에서는 약 $4.5\%$ RBFN에서는 약 $2\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 패의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다

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