• 한국국방경영분석학회지
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• 제11권1호
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• pp.111-129
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• 1985

Markov chains with large transition probability matrices occur in many applications such as manpowr models. Under certain conditions the state space of a stationary discrete parameter finite Markov chain may be partitioned into subsets, each of which may be treated as a single state of a smaller chain that retains the Markov property. Such a chain is said to be 'lumpable' and the resulting lumped chain is a special case of more general functions of Markov chains. There are several reasons why one might wish to lump. First, there may be analytical benefits, including relative simplicity of the reduced model and development of a new model which inherits known or assumed strong properties of the original model (the Markov property). Second, there may be statistical benefits, such as increased robustness of the smaller chain as well as improved estimates of transition probabilities. Finally, the identification of lumps may provide new insights about the process under investigation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1887-1898
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• 2018

In this paper, a method to classify insider threat activity is introduced. The internal threats help detecting anomalous activity in the procedure performed by the user in an organization. When an anomalous value deviating from the overall behavior is displayed, we consider it as an inside threat for classification as an inside intimidator. To solve the situation, Markov Chain Model is employed. The Markov Chain Model shows the next state value through an arbitrary variable affected by the previous event. Similarly, the current activity can also be predicted based on the previous activity for the insider threat activity. A method was studied where the change items for such state are defined by a transition probability, and classified as detection of anomaly of the inside threat through values for a probability variable. We use the properties of the Markov chains to list the behavior of the user over time and to classify which state they belong to. Sequential data sets were generated according to the influence of n occurrences of Markov attribute and classified by machine learning algorithm. In the experiment, only 15% of the Cert: insider threat dataset was applied, and the result was 97% accuracy except for NaiveBayes. As a result of our research, it was confirmed that the Markov Chain Model can classify insider threats and can be fully utilized for user behavior classification.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권5호
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• pp.326-338
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• 2006

본 논문에서는 시간에 따라 다양한 컨텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 최근 시청 정보를 이용하여 바로 다음에 고객이 시청하기를 선호하는 컨텐츠를 추천하기 위한 방법으로 가중치 지용 Markov 모델을 제안한다. 일반적으로 TV 시청자들은 최근에 시청한 자신이 선호하는 컨텐츠를 다시 시청하는 성향이 있다. 본 논문에서 제안하는 가중치 적용 Markov 모델은 TV 시청자들의 이와 같은 성향을 고려하여 고객이 연속적으로 시청한 정도에 따라 컨텐츠 선호도 전이 행렬에 가중치를 적용한다. 제안된 모델의 실험을 위해 고객으로부터 수집된 TV 시청 정보를 이용하여 고객의 선호 장르를 추천하는데 제안 모델을 적용하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 추천의 정확도가 향상되었음을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제16권1호
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• pp.71-85
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• 2003

일정 시간간격으로 품질을 측정하는 공정관리절차의 경제적 설계에서는 그 특성의 규명이 측정시점의 이산성 (discreteness) 때문에 복잡하고 어렵다. 이 논문에서는 공정 탐색 절차를 Markov 연쇄(chain)로 표현하는 과정을 개발하였고, 공정분포가 공정주기 내에서 발생하는 잡음과 이상원인의 효과를 설명할 수 있는 ARIMA(0,1,1) 모형을 따를 때에 Markov 연쇄의 표현을 이용하여 공정탐색절차의 특성을 도출하였다. Markov 연쇄의 특성은 전이행렬에 따라 달라지며, 전이행렬은 관리절차와 공정분포에 의해 결정된다. 이 논문에서 도출된 Markov 연쇄의 표현은 많은 다른 형태의 관리절차나 공정분포에서도 그에 해당하는 전이행렬을 구하면 쉽게 적용될 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.79-94
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• 2018

마케팅 분야에서는 제품품질, 고객만족, 고객추천을 바탕으로 구매행동과의 영향 유무 및 상관관계를 통계적 Regression 방법으로 가설 검증하는 것을 주요한 연구 대상으로 하고 있다. 또한 최근에는 ASCI와 같은 고객만족지수 혹은 라이켈트의 NPS와 같은 고객추천지수를 바탕으로 실제 기업성과와 연관되는 시장 지분에 어떠한 영향을 미치는 지에 대한 통계적 분석 연구도 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 실제 고객이 매장을 방문하여, 과거 고객카드에 명품을 구매하던 구매하지 않던 간에 만족/불만족을 표시한 체인 및 고객 추천의향을 검토하여 Hidden Markov Model을 이용한 고객의 최상의 구매패턴을 분석하는 확률적 기법에 대하여 연구하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 바탕으로 고객만족 -> 고객추천의향 -> 고객추천행동->구매 및 재구매 체인에 대응하는 실제 소비자의 구매패턴을 고객만족과 NPS(순추천지수) 및 여러 수리통계적 이론-Hidden Markov Model, Bayesian Inference, Maximum Likelihood Estimation을 이용하여 확률적 추적 메카니즘을 구현하는 것을 목표로 한다. 제시된 목표는 인공지능을 구현하는 이론과 알고리듬을 사용하여 달성되었기에 이론적 추적 메카니즘을 여러 인공지능망 -DNN, CNN, GAN등을 사용하여 기업에서 사용할 수 있는 고객의 구매패턴 앱으로 발전시키는 것을 후속연구에서 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.251-264
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• 2008

본 연구에서는 비동질성 Markov 모형을 이용한 시간강수량의 모의발생을 수행하였다. 즉, 대상유역을 선정하고 시간강수량을 모의하여, 모의된 시간강수량을 이용한 확률강수량 및 확률홍수량을 산정하여 관측자료와 비교함으로써 비동질성 Markov 모형의 적용성을 평가하였다. 모의발생된 강수자료와 관측강수자료의 통계적 특성은 매우 유사한 것으로 나타났으며, 특히 모의년수가 증가할수록 극치값이 증가하는 경향을 나타냈다. 또한, 모의자료를 이용해 산정한 확률홍수량은 관측강수량을 이용해 산정한 결과보다 큰 재현기간에서 관측유입량 자료를 빈도해석하여 산정한 확률홍수량과 더 근사한 결과를 보였다. 따라서, 비동질성 Markov 모형을 이용하여 보다 신뢰성 있는 수공구조물의 설계수문량 산정 등에 많이 활용될 수 있을 것으로 판단되며 수자원 개발시 불확실성 분석을 위한 입력 자료인 강수자료로도 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1722-1725
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• 1997

This paper presents image analysis method using a Markov random field(MRF) model. Particulary, image esgmentation is to partition the given image into regions. This scheme is first segmented into regions, and the obtained domain knowledge is used to obtain the improved segmented image by a Markov random field model. The method is a maximum a posteriori(MAP) estimation with the MRF model and its associated Gibbs distribution. MAP estimation method is applied to capture the natural image by TMS320C80(MVP) and to realize the segmented image by a MRF model.

• 대한기계학회논문집
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• 제19권8호
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• pp.1915-1926
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• 1995

The Fatigue characteristics of 8-harness satin woven CFRP composites with a circular hole are experimentally investigated under constant amplitude tension-tension loading. It is found in this study that the fatigue damage accumulation behavior is very random and history-independent, and the fatigue cumulative damage is linearly related with the mean number of cycles to a specified damage state. From these results, it is known that the fatigue characteristics of CFRP composites satisfy the basic assumptions of Markov chain theory and the parameter of Markov chain model can be determined only by mean and variance of fatigue lives. The predicted distribution of the fatigue cumulative damage using Markov chain model shows a good agreement with the test results. For the fatigue life distribution, Markov chain model makes similar accuracy to 2-parameter Weibull distribution function.

• 대한조선학회논문집
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• 제28권2호
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• pp.228-240
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• 1991

균열진전에 관한 많은 실험결과는 피로 균열진전 과정이 확률과정(stochastic process)임을 보여주고 있다. 따라서, 피로 균열진전에 관한 연구는 확률론적 기반에서 다루어져야 한다. 본 연구에서는 균열의 진전과정을 discrete Markov process로 가정하여, Bogdanoff가 제안한 Markov chain model(MCM)을 이용하여 구조물의 신뢰도를 평가할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 구조부재의 파괴형태로 누출, 소성붕괴 그리고 취성파괴를 취하였으며, 초기 균열크기의 변동성, 검사의 효과 등이 고려되었다. 또한, 불규칙 하중은 등가음력의 개념을 도입하여 처리하였다. 그리고, 구조물에의 계산례를 통하여 본 연구의 유용성을 보였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권2호
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• pp.134-139
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• 2008

In this paper, we propose an analysis model for the performance of channel error probability in Stream Control Transmission Protocol (SCTP) using Markov model. In this model it is assumed that the compressor and decompressor work in Unidirectional Mode. And the average throughput of SCTP protocol is obtained by finding the throughputs of when the initial channel state is good or bad.