SDN(Software Defined Networking) 환경에서는 OpenFlow 프로토콜을 사용함으로써, 컨트롤러는 스위치가 패킷의 도착이나 Table의 상태에 따라 미리 Flow table의 Entry를 추가, 갱신, 삭제하도록 제어한다. 본 논문에서는 Flow entry의 사용량에 대한 확률을 정확하게 측정하기 위하여 Hidden Markov Mode (HMM)을 적용한 새로운 Flow entry 사전 제거 기법을 제안한다. 본 연구를 통해 HMM을 사용하여 기존 기술들보다 효과적이며 Flow table 관리에 있어 향상된 성능을 목표로 한다.
Shin, Sung-Hwan;Park, Jin-Ho;Yoon, Doo-Byung;Han, Soon-Woo;Kang, To
Nuclear Engineering and Technology
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제49권7호
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pp.1555-1562
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2017
A loose part monitoring system is used to identify unexpected loose parts in a nuclear reactor vessel or steam generator. It is still necessary for the mass estimation of loose parts, one function of a loose part monitoring system, to develop a new method due to the high estimation error of conventional methods such as Hertz's impact theory and the frequency ratio method. The purpose of this study is to propose a mass estimation method using a Markov decision process and compare its performance with a method using an artificial neural network model proposed in a previous study. First, how to extract feature vectors using discrete cosine transform was explained. Second, Markov chains were designed with codebooks obtained from the feature vector. A 1/8-scaled mockup of the reactor vessel for OPR1000 was employed, and all used signals were obtained by impacting its surface with several solid spherical masses. Next, the performance of mass estimation by the proposed Markov model was compared with that of the artificial neural network model. Finally, it was investigated that the proposed Markov model had matching error below 20% in mass estimation. That was a similar performance to the method using an artificial neural network model and considerably improved in comparison with the conventional methods.
본 논문에서는 Nakagami-m 페이딩 채널을 Finite-State Markov Channel (FSMC)로 모델링하고, 채널 상태 변화에 따른 통신 시스템의 성능을 분석하였다. 고려한 FSMC 모델에서는 수신 신호의 신호 대 잡음 전력비를 유한개의 구간으로 나눠 각각의 구간을 Markov 체인의 상태로 대응한다. 각 상태는 무기억 이진 대칭 통신로로 가정하고, 한 상태에서 다른 상태로의 천이는 Markov 천이를 따른다고 가정한다. 수치 해석을 통해 각 상태에 있어서의 평균 심볼 오율, 정상 상태 확률 그리고 상태 천이 확률을 구하여 FSMC 모델을 구성하였고, 상태 천이 지수를 변경함으로써 여러 페이딩 환경을 FSMC 모델로 나타낼 수 있음을 확인하였다. 상태 천이 지수가 클 경우인 빠른 페이딩 채널에서는 채널이 i.i.d. 특성을 나타내게 되며, 상태 천이 지수가 작을 경우인 느린 페이딩 채널은 인접한 상태로의 천이만 발생하는 간단한 FSMC 모델로 표현될 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 제안한 FSMC 모델의 응용 예로써, 여러 채널 환경에서 랜덤 에러 정정 부호의 부호화 이득의 차이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교, 분석하였다.
본 연구는 하천일류량을 추계학적으로 분석하여 그 특성을 구명하고 이에 적합한 모의발생 모델을 설정하여 검토하는데 목적을 두고 있다. 한강, 낙동강 및 금강유역의 주요관측지점의 일류량으로부터 통계학적 특성인 Correlogram 및 Spectrum 분석에 의한 시계별 특성을 구하였으며 모의발생모델의 결정에 위해 Markov 모델의 Correlogram을 원자료의 그것과 비교한 결과에 따라 모의 발생 모델의 적합도를 예측할 수 있었으며, 또한 다차수모델의 결정계수 R$$에 대한 해석으로부터 다차수 모델의 차수를 결정했으며, 모의발생에 있어서는 수정 Markov 모델과 다차수 모델을 적용한 결과 대체적으로 2차 수정 Markov 모델과 2차 다차수모델이 최적의 결과를 보여주었다.
In Korea, most of the rainfalls have been concentrated in the flood season and the flood study has received more attention than low flow analysis. One of the reasons that the analysis of low flows has less attention is the lacks of the required data like daily rainfall and so we have used the stochastic processes such as pulse noise, exponential distribution, and state model of Markov chain for the rainfall simulation in short term such as daily. Especially this study will pay attention to the state model of Markov chain. The previous study had performed the simulation study by the state model without considerations of the flood and non-flood periods and without consideration of the frequency of rainfall for the period of a state. Therefore this study considers afore mentioned two cases and compares the results with the known state model. As the results, the RMSEs of the suggested and known models represent the similar results. However, the PRE(relative percentage error) shows the suggested model is better results.
Hydraulic concrete buildings in the northwest of China are often subject to the combined effects of low-temperature frost damage, during drying and wetting cycles, and salt erosion, so the study of concrete deterioration prediction is of major importance. The prediction model of the relative dynamic elastic modulus (RDEM) of four different kinds of modified concrete under the special environment in the northwest of China was established using Grey residual Markov theory. Based on the available test data, modified values of the dynamic elastic modulus were obtained based on the Grey GM(1,1) model and the residual GM(1,1) model, combined with the Markov sign correction, and the dynamic elastic modulus of concrete was predicted. The computational analysis showed that the maximum relative error of the corrected dynamic elastic modulus was significantly reduced, from 1.599% to 0.270% for the BS2 group. The analysis error showed that the model was more adjusted to the concrete mixed with fly ash and mineral powder, and its calculation error was significantly lower than that of the rest of the groups. The analysis of the data for each group proved that the model could predict the loss of dynamic elastic modulus of the deterioration of the concrete effectively, as well as the number of cycles when the concrete reached the damaged state.
We consider a autoregressive moving average process of order p and q with Markov switching coefficients and find sufficient conditions for irreducibility of the process. Identifying small sets is also examined.
본 논문은 디지털 순서회로 설계시 상태할당 알고리즘 개발에 관한 연구로, 동적 소비전력을 감소시키기 위하여 상태변수의 변화를 최소로 하는 코드를 할당하여 상태코드가 변화하는 스위칭횟수를 줄이도록 하였다. 상태를 할당하는데는 Markov의 확률함수를 이용하여 hamming거리가 최소가 되도록 상태 천이도에서 각 상태를 연결하는 edge에 weight를 정의한 다음, 가중치를 이용하여 각 상태들간의 연결성을 고려하여 인접한 상태들간에는 가능한 적은 비트 천이를 가지도륵 모든 상태를 반복적으로 찾아 계산하였다. 비트 천이의 정도를 나타내기 위하여 cost 함수로 계산한 결과 순서회로의 종류에 따라 Lakshmikant의 알고리즘보다 최고 57.42%를 감소시킬 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권3호
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pp.491-501
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2006
We consider a multiple change point model with autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH). The model assumes that all or the part of the parameters in the ARCH equation change over time. The occurrence of the change points is modelled as the discrete time Markov process with unknown transition probabilities. The model is estimated by Markov chain Monte Carlo methods based on the approach of Chib (1998). Simulation is performed using a variant of perfect sampling algorithm to achieve the accuracy and efficiency. We apply the proposed model to the simulated data for verifying the usefulness of the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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