• 대한산업공학회지
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• 제28권4호
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• pp.344-350
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• 2002

An alternative to traditional production planning and control systems such as MRP and JIT is the drum-buffer-rope(DBR). Using the DBR system, companies can achieve a large reduction of work-in-process (WIP) and finished-goods inventories (FGI), significant improvement in scheduling performance, and substantial earnings increase. The purpose of this paper is to analyze the effect of the DBR system in a serial production line. Using Markov process, we modeled a DBR system with three stages. For the model developed, we analyze the system characteristics and then present an optimization model for system design. The system performance is also analyzed through sensitivity analysis.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3095-3111
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• 2018

Spectrum sensing (SS) is one of the fundamental tasks for cognitive radio. In SS, decisions can be made via comparing the test statistics with a threshold. Conventional adaptive algorithms for SS usually adjust their thresholds according to the radio environment. This paper concentrates on the issue of adaptive SS whose threshold is adjusted based on the Markovian behavior of primary user (PU). Moreover, Bayesian cost is adopted as the performance metric to achieve a trade-off between false alarm and missed detection probabilities. Two novel adaptive algorithms, including Markov Bayesian energy detection (MBED) algorithm and IMBED (improved MBED) algorithm, are proposed. Both algorithms model the behavior of PU as a two-state Markov process, with which their thresholds are adaptively adjusted according to the detection results at previous slots. Compared with the existing Bayesian energy detection (BED) algorithm, MBED algorithm can achieve lower Bayesian cost, especially in high signal-to-noise ratio (SNR) regime. Furthermore, it has the advantage of low computational complexity. IMBED algorithm is proposed to alleviate the side effects of detection errors at previous slots. It can reduce Bayesian cost more significantly and in a wider SNR region. Simulation results are provided to illustrate the effectiveness and efficiencies of both algorithms.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권3호
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• pp.141-148
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• 2017

인간의 위치 이동 데이터를 모바일 기기에서 수집한 위치 정보를 이용해 얻을 수 있게 되면서, 위치 정보를 어떻게 이용할 수 있는지 그 활용 방안이 중요시 되고 있다. 이 연구에 앞서 위치 정보에 포함된 위치 정보와 시간 정보를 이용한 개인 이동성 모델 도출 연구가 선행되었다. 이동성 모델의 개념을 집단으로 확장하여 특정 집단에 속한 사람들의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델을 도출하는 방법에 대해서 연구했고, 두 명의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델과 그 모델을 표현하는 Markov 모델을 생성할 수 있었다. 본 논문에서는 세명 이상의 개별 이동 모델을 포함하는 사람의 이동성 모델을 생성하고 집단 모델 내 군집간의 확률 기반 Markov 모델을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한 GPGPU 기법을 통해 생성 시간을 줄이는 기법을 이용하여 실용화를 고려하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.263-266
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• 2007

본 논문은 베이지안 통계 추론에 대하여 논의한다. 논문은 베이지안 추론, Markov Chain과 Monte Carlo 적분, MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 기법, Metropolis-Hastings 알고리즘, Gibbs 샘플링, Maximum Likelihood Estimation, EM 알고리즘, 상실된 데이터 보완 기법, BMA(Bayesian Model Averaging) 순서로 논의를 진행한다. 이러한 통계적 기법들은 대용량의 데이터를 처리하는 생물학, 의학, 생명 공학, 과학과 공학, 그리고 일반 데이터 조사와 처리 등에 사용되고 있으며, 최적의 추론 결과를 이끌어 내는데 중요한 방법을 제공하고 있다. 그리고 마지막으로 PC(Principal Component) 분석 기법에 대하여 논의한다. PC 분석 기법도 데이터 분석과 연구에 많이 활용된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권8호
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• pp.595-604
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• 2005

관측자료의 보완이나 확충을 위한 강수량 모의발생은 수문분석에 있어서 중요한 과제라고 할 수 있다. 강수량을 모의하는 방법은 크게 기존의 매개변수적 방법과 비매개변수적 방법 두 가지로 나눌 수 있고, 강수량 모의의 시간간격에 따라 일강수량 자료의 모의 또는 시간강수량 자료의 모의 등으로 구분할 수 있다. 지금까지, Markov모형은 일강수량 모의발생에 많이 이용되어왔다. 이러한 대부분 Markov모형들은 동질성모형으로 상태벡터를 구축하는데 있어서 자료의 크기가 작으면 모형구축의 어려움이 따르고 같은 월에 대한 상태벡터의 동질성을 가정하는 등의 문제가 있다. 실제 강수발생의 과정은 비정상적(nonstationary)이므로 이를 보완하기 위해, 된 논문에서는 일강수량을 기존의 매개변수적인 방법이 아닌 단변량과 다변량에 대하여 비매개변수적인 방법으로 접근하여 모의하는 방법에 대하여 분석하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.239-263
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• 1998

In this paper, we consider a multistate survival model which incorporates covariates and contains two illness states and two death states. The underlying stochastic process is assumed to follow nonhomogeneous Markov process. The estimates of survival, transition and competing risks probabilities are given via the methods of partial likelihood and nonparametric maximum likelihood. Our discussion is based on the statistical theory of counting process. An illustration is given to the data of patients in a heart transplant program. The goodness of fit procedures are also discussed to check the adequacy of the model.

• 한국물환경학회지
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• 제36권5호
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• pp.353-363
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• 2020

Hydrologic models can be classified into two types: those for understanding physical processes and those for predicting hydrologic quantities. This study deals with how to use the model to predict today's stream flow based on the system's knowledge of yesterday's state and the model parameters. In this regard, for the model to generate accurate predictions, the uncertainty of the parameters and appropriate estimates of the state variables are required. In this study, a relatively simple hydrologic partitioning model is proposed that can explicitly implement the hydrologic partitioning process, and the posterior distribution of the parameters of the proposed model is estimated using the Markov chain Monte Carlo approach. Further, the application method of the ensemble Kalman filter is proposed for updating the normalized soil moisture, which is the state variable of the model, by linking the information on the posterior distribution of the parameters and by assimilating the observed steam flow data. The stochastically and recursively estimated stream flows using the data assimilation technique revealed better representation of the observed data than the stream flows predicted using the deterministic model. Therefore, the ensemble Kalman filter in conjunction with the Markov chain Monte Carlo approach could be a reliable and effective method for forecasting daily stream flow, and it could also be a suitable method for routinely updating and monitoring the watershed-averaged soil moisture.

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

• 한국통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.805-814
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• 1994

본 논문에서는 실패상태와 성공상태를 포함시키는 보조 Markov 천이행렬을 이용하여 패킷무선망의 성능을 구할 수 있는 새로운 분석방식을 제시하고 패킷오류 발생이 송신 PRU의 수 X와 수신 PRU의 수 R로 이루어지는 망상태(X, R)의 변화에 미치는 영향을 고려한다. 패킷무선망은 연속시간 Markov 체인 모델 그리고 무선채널은 경판정 Viterbi복호기와 비트변환확산부호계열을 이용한 DS/BPSK CDMA에 대하여 검토한다. 슬롯되지 않은 분산된 다중도약 패킷무선망에서 무선채널의 채널심볼오류가 패킷오류 발생에 미치는 진행과정은 Poisson 분포 그리고 오류발생시간을 지수분포로 가정한다. 신호대 잡음비와 심볼당 확산부호계열의 칩수와 같은 무선채널의 매개변수와 PRU의 수와 허용된 트래픽율과 같은 망의 매개변수를 갖는 함수로 망처리량을 구함으로써 Markov 패킷무선망과 부호화된 DS/BPSK 무선채널을 결합하여 종합적으로 분석할 수 있음을 보인다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제14권2호
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• pp.1-9
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• 1989

방사선 방어를 위한 방안을 결정하는데 도움을 주기 위해서는 각종 방사선 방어 최적화 방안들 사이에 정량적인 비교를 할 수 있는 해석적 방법이 필요하다. 본 논문에서는 발전소에서 행해지고 있는 검사, 시험 및 보수가 방사선 방어에 미치는 영향을 평가할 수 있는 동적 마코프 모델의 개념을 도입하였다. 마코프 모델의 응용을 다루기 위해 예로 든 증기발생기 전열관 파열에서는 고리 2호기와 외국의 자료에 기초해 비용과 피폭 선량을 줄이기 위한 증기발생기의 최적 검사주기를 산출하였으며 그 결과 피폭 선량은 비용에 비해 그 기여도가 매우 낮은 것으로 나타났다. 예제 계산이 이용된 마코프 모델은 자료를 좀 더 보강함으로써 국내 발전소에도 쉽게 적용할 수 있으며 방사선 방어의 최적화를 위한 여러 가지 대안의 비교 우위를 평가하는 데에도 이용할 수 있다.