• 제목/요약/키워드: markov model

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CRM을 위한 은닉 마코프 모델과 유사도 검색을 사용한 시계열 데이터 예측 (Time-Series Data Prediction using Hidden Markov Model and Similarity Search for CRM)

  • 조영희;전진호;이계성
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.19-28
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    • 2009
  • 시계열의 예측에 대한 문제는 오랫동안 많은 연구자들의 연구의 대상이었으며 예측을 위한 많은 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)과 우도(likelihood)를 사용한 유사도 검색을 통하여 향후 시계열 데이터의 운행 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 이전에 기록된 시계열 데이터에서 질의 시퀸스(sequence)와 유사한 부분을 검색하고 유사 부분의 서브 시퀸스를 사용하여 시계열을 예측하는 방법이다. 먼저 주어진 질의 시퀸스에 대한 은닉 마코프 모델을 작성한다. 그리고 시계열 데이터에서 순차적으로 일정 길이의 서브 시퀸스를 추출하고 추출된 서브 시퀸스와 작성된 은닉 마코프 모델과의 우도를 계산한다. 시계열 데이터로부터 추출된 서브 시퀸스 중에서 우도가 가장 높은 시퀸스를 유사 시퀸스로 결정하고 결정된 부분 이후의 값을 추출하여 질의 시퀸스 이후의 예측 값을 추정한다. 실험 결과 예측 값과 실제 값이 상당한 유사성을 나타내었다. 제안된 방법의 유효성은 코스피(KOSPI) 종합주가지수를 대상으로 실험하여 검증한다.

Bayesian Analysis for a Functional Regression Model with Truncated Errors in Variables

  • Kim, Hea-Jung
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제31권1호
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    • pp.77-91
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    • 2002
  • This paper considers a functional regression model with truncated errors in explanatory variables. We show that the ordinary least squares (OLS) estimators produce bias in regression parameter estimates under misspecified models with ignored errors in the explanatory variable measurements, and then propose methods for analyzing the functional model. Fully parametric frequentist approaches for analyzing the model are intractable and thus Bayesian methods are pursued using a Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling based approach. Necessary theories involved in modeling and computation are provided. Finally, a simulation study is given to illustrate and examine the proposed methods.

GPGPU에 기반하는 위치 정보 집합에서 집단 이동성 모델의 도출 기법과 그 표현 기법 (A Method for Group Mobility Model Construction and Model Representation from Positioning Data Set Using GPGPU)

  • 송하윤;김동엽
    • 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.

CA-Markov 모형을 이용한 대구시 녹지의 공간적 변화 모델링 (Modeling the Spatial Dynamics of Urban Green Spaces in Daegu with a CA-Markov Model)

  • 서현진;전병운
    • 대한지리학회지
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    • 제52권1호
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    • pp.123-141
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    • 2017
  • 본 연구는 대구시를 사례로 셀룰라 오토마타-마르코프(Cellular Automata: CA-Markov) 모형을 활용하여 개발제한구역 유지 및 해제 시나리오별 2020년의 녹지를 예측하고, 토지피복 변화탐지기법 및 공간메트릭스를 이용하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 먼저, 마르코프 체인(Markov chain) 모형을 이용하여 1998년과 2009년의 환경부 토지피복도에 기초한 토지피복변화의 전이확률을 도출하였다. 마르코프 전이확률을 보다 현실에 가깝게 보정하기 위하여 대구시 녹지의 공간적 변화에 영향을 주는 제약요인을 선정하여 다기준 평가(Multi-Criteria Evaluation: MCE)를 통해 적합성 지도(suitability map)를 제작하였다. 최종적으로 마르코프 전이확률과 적합성 지도를 셀룰라 오토마타 모형과 결합한 CA-Markov 모형을 적용하여 개발제한구역의 해제 유무에 따른 두 가지 시나리오에 기반을 두고 2020년의 토지피복을 예측하였다. 모형의 타당성은 2009년의 예측된 토지피복도와 2009년의 실제 토지피복도를 비교하여 산출된 Kappa 계수로 검증하였다. 예측된 토지피복 가운데 녹지만을 대상으로 녹지피복변화를 탐지하고 이동창 샘플링을 적용한 공간메트릭스를 산출하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 분석결과에 따르면, 현재의 도시화 추세가 지속되고 개발제한구역이 유지되는 경우, 달성군, 달서구의 성서, 동구의 안심, 북구의 칠곡 등과 같은 교외 지역에서 2020년에 녹지의 파편화(fragmentation) 현상이 뚜렷하게 나타나는 것을 알 수 있었다. 개발제한구역이 해제되는 경우, 개발제한구역 경계 주변부에서 녹지의 파편화가 나타나는 것을 알 수 있었다. 따라서 미래 대구시의 지속가능한 녹지관리를 위해서는 이러한 공간적 변화 양상을 충분히 고려하여 체계적인 모니터링을 실시할 필요가 있다.

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Hidden Markov Model과 Karhuman Loevs Transform를 이용한 얼굴인식 (A Face Recognition using the Hidden Markov Model and Karhuman Loevs Transform)

  • 김도현;황선기;강용석;김태우;김문환;배철수
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.3-8
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    • 2011
  • 본 논문은 실험영상이 학습영상에 대해 조명의 차이가 있는 경우에도 데이터베이스 안에서 누구인지를 식별하는 얼굴인식 방법을 제안하였으며, 또한 HMM과 KLT를 이용한 얼굴인식 알고리즘의 수행결과를 비교, 분석하였다. 얼굴인식 방법으로 측정벡터는 직교변환(Karhuman Loevs Trans-form : KLT)의 상관관계를 이용하여 얻은 HMM의 정역학특성을 사용하여 HMM 기존의 얼굴인식 방법에서 인식률을 개선하였으며, 실험결과로써 조명의 조건에 따른 여러 가지 복잡한 주변 상황변화에서도 제안된 방식의 효율성을 입증할 수 있었다.

HMM을 이용한 회전체 시스템의 질량편심 결함진단 (Fault Diagnosis of Rotating System Mass Unbalance Using Hidden Markov Model)

  • 고정민;최찬규;강토;한순우;박진호;유홍희
    • 한국소음진동공학회논문집
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    • 제25권9호
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    • pp.637-643
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    • 2015
  • In recent years, pattern recognition methods have been widely used by many researchers for fault diagnoses of mechanical systems. The soundness of a mechanical system can be checked by analyzing the variation of the system vibration characteristic along with a pattern recognition method. Recently, the hidden Markov model has been widely used as a pattern recognition method in various fields. In this paper, the hidden Markov model is employed for the fault diagnosis of the mass unbalance of a rotating system. Mass unbalance is one of the critical faults in the rotating system. A procedure to identity the location and size of the mass unbalance is proposed and the accuracy of the procedure is validated through experiment.

Vehicle trajectory prediction based on Hidden Markov Model

  • Ye, Ning;Zhang, Yingya;Wang, Ruchuan;Malekian, Reza
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제10권7호
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    • pp.3150-3170
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    • 2016
  • In Intelligent Transportation Systems (ITS), logistics distribution and mobile e-commerce, the real-time, accurate and reliable vehicle trajectory prediction has significant application value. Vehicle trajectory prediction can not only provide accurate location-based services, but also can monitor and predict traffic situation in advance, and then further recommend the optimal route for users. In this paper, firstly, we mine the double layers of hidden states of vehicle historical trajectories, and then determine the parameters of HMM (hidden Markov model) by historical data. Secondly, we adopt Viterbi algorithm to seek the double layers hidden states sequences corresponding to the just driven trajectory. Finally, we propose a new algorithm (DHMTP) for vehicle trajectory prediction based on the hidden Markov model of double layers hidden states, and predict the nearest neighbor unit of location information of the next k stages. The experimental results demonstrate that the prediction accuracy of the proposed algorithm is increased by 18.3% compared with TPMO algorithm and increased by 23.1% compared with Naive algorithm in aspect of predicting the next k phases' trajectories, especially when traffic flow is greater, such as this time from weekday morning to evening. Moreover, the time performance of DHMTP algorithm is also clearly improved compared with TPMO algorithm.

웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model을 이용한 얼굴인식 기법 (Face Recognition Using Wavelet Coefficients and Hidden Markov Model)

  • 이경아;이대종;박장환;전명근
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.673-678
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    • 2003
  • 본 논문에서는 웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model(HMM) 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안 한다. 입력 영상은 이산웨이블렛을 기반으로 한 다행상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 해상도에서 얻어진 웨이블렛 계수를 특징벡터로 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계 에서는 웨이블렛 변환에 의해 생성된 개별대역의 인식값을 더하여 상호 보완함으로써 인식률을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 기본적 알고리즘인 벡터 양자화(VQ) 기법을 적용한 경우와 기존 얼굴인식에 제안된 DCT-HMM을 이용한 기법과의 인식률 비교를 한 결과, 제안된 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

확률적 포장 공용성 예측모델 개발 방법론 (Methodology of a Probabilistic Pavement Performance Prediction Model Based on the Markov Process)

  • 유평준;이동현
    • 한국도로학회논문집
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    • 제4권4호
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    • pp.1-12
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    • 2002
  • 포장유지관리체계는 신설포장의 공용 이후 포장 유지보수를 실시함에 있어 기술적으로 타당하고 경제적으로 효율적인 보수전락을 적용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해서는 신뢰성 있는 포장공용성 예측모델을 필요로 한다. 본 연구에서는 마르코프 체인 이론에 기초한 확률적 포장공용성 예측 시스템을 제안하고, 아스팔트 포장으로의 적용상 문제점 등을 기술하였다. 본 연구 결과로서 아스팔트 포장의 공용성 예측을 위한 포장상태 전이행렬을 정의하였으며, 정량적인 포장공용 수명평가 결과를 제시하였다.

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