• 제목/요약/키워드: Markov-Modeling

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A Stochastic Model for Order Book Dynamics: An Application to Korean Stock Index Futures

  • Lee, Yongjae;Kim, Woo Chang
    • Management Science and Financial Engineering
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    • 제19권1호
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    • pp.37-41
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    • 2013
  • This study presents an application of stochastic model for limit order book (LOB) dynamics to Korean Stock Index Futures (KOSPI 200 Futures). Since KOSPI 200 futures market is widely known as one of the most liquid markets in the world, direct application of an existing model is hardly possible. Therefore, we modified an existing model to successfully model and predict the dynamics of extremely liquid KOSPI 200 futures market.

Semiparametric Bayesian estimation under functional measurement error model

  • Hwang, Jin-Seub;Kim, Dal-Ho
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제21권2호
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    • pp.379-385
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    • 2010
  • This paper considers Bayesian approach to modeling a flexible regression function under functional measurement error model. The regression function is modeled based on semiparametric regression with penalized splines. Model fitting and parameter estimation are carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. Their performances are compared with those of the estimators under functional measurement error model without semiparametric component.

자동 음소 분할 성능 개선을 위한 음소 모델링에 관한 연구 (A Study of Phoneme Modeling for Improvement of Automatic Segmentation Performance)

  • 박혜영;김형순
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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    • pp.175-178
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    • 2002
  • 본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM)을 이용하여 corpus 기반 TTS에 사용할 DB를 자동 음소 분할 해주는 시스템을 구현하였다. HMM을 이용해서 음소 분할 할 경우 HMM을 모델링 하는 방법에 따라 많은 성능의 차이가 난다. 따라서 본 논문에서는 HMM 모델링 방법에 따른 몇 가지 실험 및 성능 평가를 하였다. 실험 결과 음성 인식과는 달리 HMM모델링 시 triphone 모델보다 monophone 모델의 성능이 더 우수하였으며, 에너지 기반의 후처리를 통해 성능 향상을 얻을 수 있었다.

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웹 검색 트래픽 정보를 이용한 범죄 예측 모델링에 관한 연구 (A study to Predictive modeling of crime using Web traffic information)

  • 박정민;정영석;박구락
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.93-101
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    • 2015
  • 현대 사회는 다양한 범죄가 발생하고 있다. 범죄를 예방하기 위해서는 범죄를 예측 하는 것이 필요하고, 범죄 예측에 관한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 범죄 관련 데이터는 검찰청에서 1년에 한번 통계처리를 하여 발표하고 있다. 그러나 통계처리 된 자료는 현재 시점을 기준으로 약 2년 전의 자료로 현재 발생하는 범죄에 대한 데이터로 적합하지 않다. 본 논문은 범죄를 예측하는 데이터로 네이버 트랜드를 적용했다. 네이버 트랜드의 웹 검색 트래픽을 이용하면, 현재 발생하는 범죄에 대한 관심도 데이터를 얻을 수 있다. 네이버 웹 검색 트래픽 데이터를 이용하여 범죄를 예측할 수 있는 모델링을 구성하였고, 예측 이론으로 마코프 체인을 적용하였다. 다양한 범죄 중 살인, 방화, 강간을 대상으로 예측 모델링에 적용하였고, 결과 값을 분석하였다. 그 결과 실제 발생한 범죄 발생 빈도수를 기준으로 20%이내의 유사한 결과를 얻었다. 향후에는 계절의 특성을 고려한 범죄 예측 모델링에 대한 연구를 진행할 예정이다

모듈러 셀의 운영과 수행성 해석 (Operation and performability analysis of modular cells)

  • 허견;장석호;정현호;이상문;우광방;김학배
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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    • pp.1263-1266
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    • 1997
  • In a fault-tolerant modern manufacturing systms characterized by the configuration, in which automated redundant machines prone to unexpected failures are interconnected with other complex subsystems such as AGV's, robots, computer control systems to produce complete parts, faulures together with repairs and reconfigurations should be considered as the three basic events to be modeled for computing the performance of manufacturing systems. In this papre, transient analysis is applied to modular cell manufacturing systems form a performability viewpoint whose modeling adantage is that various performanc e measures can be evaluated compositely in the context of application. The hypothertical modular cells are modeled firstly with hybrid decomposition method and availability measures as special cases of performability are computed and comments on performabililty modeling analysis are mentioned.

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한국어 음성인식 플랫폼의 설계 (Design of a Korean Speech Recognition Platform)

  • 권오욱;김회린;유창동;김봉완;이용주
    • 대한음성학회지:말소리
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    • 제51호
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    • pp.151-165
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    • 2004
  • For educational and research purposes, a Korean speech recognition platform is designed. It is based on an object-oriented architecture and can be easily modified so that researchers can readily evaluate the performance of a recognition algorithm of interest. This platform will save development time for many who are interested in speech recognition. The platform includes the following modules: Noise reduction, end-point detection, met-frequency cepstral coefficient (MFCC) and perceptually linear prediction (PLP)-based feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, n-gram language modeling, n-best search, and Korean language processing. The decoder of the platform can handle both lexical search trees for large vocabulary speech recognition and finite-state networks for small-to-medium vocabulary speech recognition. It performs word-dependent n-best search algorithm with a bigram language model in the first forward search stage and then extracts a word lattice and restores each lattice path with a trigram language model in the second stage.

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WBAN MAC Protocols- Non-Saturation Modeling and Performance Analysis

  • Khan, Pervez;Ullah, Niamat;Kim, Hoon
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권3호
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    • pp.1462-1476
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    • 2017
  • The current literature on discrete-time Markov chain (DTMC) based analysis of IEEE 802.15.6 MAC protocols for wireless body area networks (WBANs), do not consider the ACK timeout state, wherein the colliding nodes check the ill fate of their transmissions, while other contending nodes perform backoff check that slot as usual. In this paper, our DTMC model accurately captures the carrier sense multiple access with collision avoidance (CSMA/CA) mechanism of IEEE 802.15.6 medium access control (MAC) and allows the contending nodes performing backoff to utilize the ACK timeout slot during collisions. The compared rigorous results are obtained by considering a non-ideal channel in non-saturation conditions, and CSMA/CA parameters pertaining to UWB PHY of IEEE 802.15.6 MAC protocols.

Hidden Information State 대화 관리자를 이용한 멀티모달 대화시스템 (Multimodal Dialog System Using Hidden Information State Dialog Manager)

  • 김경덕;이근배
    • 대한음성학회:학술대회논문집
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    • 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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    • pp.29-32
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    • 2007
  • This paper describes a multimodal dialog system that uses Hidden Information State (HIS) method to manage the human-machine dialog. HIS dialog manager is a variation of classic partially observable Markov decision process (POMDP), which provides one of the stochastic dialog modeling frameworks. Because dialog modeling using conventional POMDP requires very large size of state space, it has been hard to apply POMDP to the real domain of dialog system. In HIS dialog manager, system groups the belief states to reduce the size of state space, so that HIS dialog manager can be used in real world domain of dialog system. We adapted this HIS method to Smart-home domain multimodal dialog system.

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한국형고속철도 열차제어시스템 하부구성요소 신뢰도예측에 관한 연구 (A Study on Reliability Prediction for Korea High Speed Train Control System)

  • 신덕호;이재호;이강미;김용규
    • 한국철도학회논문집
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    • 제9권4호
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    • pp.419-424
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    • 2006
  • In this paper we study on a method to predict and to demonstrate the reliability of the Korea high speed train control system in quantitative point of view. For the prediction of the reliability in train control system which is composed of electronic parts, Relax Software 7.7 automation tool is employed and MIL-HDBK-217 Handbook that is a standard for the prediction of the failure rate in electronic components is used. Mean Time Between Failure (MTBF) is predicted based on the failure rate of the subsystems, State Modeling and Markov Modeling method is used to express a reliability function of the train control system composed by hardware redundancy as a function of time. We propose a Reliability Test which is performed on the level of the subsystems and Failure Report, Analysing, Correction action system which use the test operation data to prove the predicted reliability.

산불 예측 모델링에 관한 연구 (A study on forest fire prediction modeling)

  • 정영석;박정민
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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    • pp.199-200
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    • 2012
  • 전 세계적으로 산불로 인한 산림 자원의 손실로 인한 피해는 막대하다. 산불로 인한 인명 및 재산 피해는 증가하는 추세이다. 또한 산불로 인한 산림 자원의 손실은 생태계에 회복되기 힘든 상처를 남긴다. 이런 산불을 분석하고 예방하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있으나, 산불의 발생을 예측 할 수 있는 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 미래 예측 연구에 많이 사용되는 마코프 체인을 이용하여 산불을 예측 할 수 있는 산불 예측 모델링을 제안 하고 그 기대 효과에 대해 논의한다.

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