• 대한산업공학회지
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• 제5권2호
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• pp.21-36
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• 1979

Static muscle contractions when prolonged or frequently repeated result in discomfort, fatigue, and musculosketal injuries. An analytic and quantitative model has been developed in order to expand the working knowledge on muscle fatigue. In this paper, three Markov models of muscle fatigue are developed. These models are based on motor unit fatigue-recovery characteristics obtained from information on motor unit behavior as it relates to fatigue and graded exertions. Three successively more realistic models are developed that involve: (1) homogeneous motor units with intensity-dependent fatigue rates and state-independent recovery rates (the HMSI model); (2) homogeneous motor units, intensity-dependent fatigue rates and state-dependent recovery rates (the HMSD model); and (3) non-homogeneous motor units (i.e., Type S and Type F), intensity-dependent fatigue rates and state-dependent recovery rates (the HMSD model). The result indicate that a simple stochastic model provide a means to analyze the complex nature of muscle fatigue in sequential static exertions.

• International Journal of Contents
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• 제4권3호
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• pp.20-28
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• 2008

To obtain realistic performance measures for wireless networks, one should consider changes in performance due to failure related behavior. In performability analysis, simultaneous consideration is given to both pure performance and performance with failure measures. SRN is an extension of stochastic Petri nets and provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, a new methodology to model and analyze performability based on stochastic reward nets (SRN) is presented. Composite performance and availability SRN models for wireless handoff schemes are developed and then these models are decomposed hierarchically. The SRN models can yield measures of interest such as blocking and dropping probabilities. These measures are expressed in terms of the expected values of reward rate functions for SRNs. Numerical results show the accuracy of the hierarchical model. The key contribution of this paper constitutes the Petri nets modeling techniques instead of complicate numerical analysis of Markov chains and easy way of performance analysis for channel allocation under SRN reward concepts.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제68권
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• pp.65-74
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• 2008

A statistical parametric speech synthesis system based on the hidden Markov models (HMMs) has grown in popularity over the last few years, because it needs less memory and low computation complexity and is suitable for the embedded system in comparison with a corpus-based unit concatenation text-to-speech (TTS) system. It also has the advantage that voice characteristics of the synthetic speech can be modified easily by transforming HMM parameters appropriately. In this paper, we present experimental results of voice characteristics conversion using the HMM-based Korean speech synthesis system. The results have shown that conversion of voice characteristics could be achieved using a few sentences uttered by a target speaker. Synthetic speech generated from adapted models with only ten sentences was very close to that from the speaker dependent models trained using 646 sentences.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.5-12
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• 2000

Meta-analysis refers to quantitative methods for combining results from independent studies in order to draw overall conclusions. We consider hierarchical models including selection models under a skewed heavy tailed error distribution and it is shown to be useful in such Bayesian meta-analysis. A general class of skewed elliptical distribution is reviewed and developed. These rich class of models combine the information of independent studies, allowing investigation of variability both between and within studies, and weight function. Here we investigate sensitivity of results to unobserved studies by considering a hierarchical selection model and use Markov chain Monte Carlo methods to develop inference for the parameters of interest.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권3호
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• pp.777-786
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• 2001

The autoregressive models have been used to describe a wade variety of time series. Then the problem of determining the order in the times series model is very important in data analysis. We consider the Bayesian approach for finding the order of autoregressive(AR) error models using the latent variable which is motivated by Tanner and Wong(1987). The latent variables are combined with the coefficient parameters and the sequential steps are proposed to set up the prior of the latent variables. Markov chain Monte Carlo method(Gibbs sampler and Metropolis-Hasting algorithm) is used in order to overcome the difficulties of Bayesian computations. Three examples including AR(3) error model are presented to illustrate our proposed methodology.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권1호
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• pp.225-235
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• 2009

Lattice process models are used to explain phase transitions in statistical mechanics, a branch of physics. The Ising model, a specific form of lattice process model, was proposed by Ising in 1925. Since then, variants of the Ising model such as the Potts model and the unitary cell model have been proposed. Like the Ising model, it is believed that the more general models exhibit phase transitions on the critical surface, which is based on the mathematical equation. In statistical sense, phase transitions can be simulated through Markov Chain Monte Carlo (MCMC). We applied Swendsen-Wang algorithm, a block Gibbs algorithm, to a general lattice process models and we simulate phase transition phenomena of the unitary cell model.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.119-127
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• 2011

The paper surveys various analytical models for IEEE 802.11 medium access control protocols and critically discusses recent issues developing in wireless mobile ad hoc networks and their MACs. The surveyed MAC protocols include the standard IEEE 802.11 MAC suites such as IEEE 802.11 DCF, IEEE 802.11 PCF, IEEE 802.11e EDCA, and IEEE 802.11 ad hoc mode; and also the newer, de facto MAC protocols. We study the analytic models of the standard MAC suites followed by the newer analytic models that have been published in recent years. Also, the paper tries to include most of current literatures discussing analytic modeling of MAC in conjunction to some critical issues such as contention among ad hoc nodes, hidden terminal problems, and real-time service support.

• 물과 미래
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• 제9권2호
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• pp.87-100
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• 1976

본 연구는 우리나라의 한강, 낙동강, 금강 및 영산강유역을 포함한 광역적인 하천유역에 있어서의 년 및 월유량과 항우량에 대하여 Correlogram 및 Spectrum 분석을 통한 시계열의 해석과 그 변동양상을 구명하고 이 특성을 기초로 해서 년 및 월수문량의 장기간의 Simulation을 위한 추계학적모델의 개발과 검토에 그 목적을 두었다. 먼저 수문량의 변동양상의 분석에 있어서는 미국, 유럽 및 호주대륙의 유량분석의 결과와 대비하면서 유량모집단의 표준편차($\sigma$)를 년유량의 대수평균치(L)에 대하여 지수함수의 관계식으로 표시하여 수자원량의 변동양상을 구명하였다. 다음 년수문량(유량 및 항우량)의 시계열의 각 성분을 알기 위하여 Correlogram 및 Spectral density분석을 행하였으며, 그 Simulation을 위한 단일이절 모델로서는 년수문량의 적정분포형인 대수정규분포와 Monte Carlo 방법에 기초를 둔 LN모델(Log-Normal Model)과 1차선형 자기회귀모델인 Markov모델을 설정하여 비교.검토하였다. 다음으로 월수문량(유량 및 항우량)의 시계열 및 추계학적 성분 역시 Correlogram 및 Spectral density분석에 의하여 구명하였으며, 그 Simulation에 있어서는 이 시계열특성과 낙동강 자료에 의하여 연구, 검토된 바 있는 상유천 월유량의 모의발생모델을 광역적으로 적용시키고 또한 월항우량에 대해서도 적용시켜서 이 모델의 적용성과 아울러 광역적인 월수문량의 모의발생모델을 확립토록 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.179-196
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• 1986

본 논문에서는 통계적 패킷 음성/데이터 다중화기의 성능을 연구하였다. 성능해석은 음성과 데이터가 서로 분리된 한정된 queue를 사용하고, 전송에 있어서 음성이 데이터보다 우선권을 갖는 것을 가정하고, 다중화기의 출력 link를 시간 slot단위로 나누고 음성은 (M+1)-state의 Markov Process로, 데이터는 Poisson process로 modeling 하여 수행하였다. 전송시 음성신호가 데이터 신호보다 우선권을 가지므로 음성의 queueing behavior는 data에 거의 영향을 받지 않는다. 다라서 본 연구에서는 음성의 queueing behavior를 먼저 해석한 다음 data의 queueing behavior를 해석하였다. 패킷 음성 다중화기의 성능 해석은 입력상태와 buffer의 점유를 2차원의 Markov chain을 가지고 formulation하였고, 집적된 음성/data의 다중화기는 data를 추가한 3차원 Markov chain으로 하였다. 이러한 model을 사용하여 Gauss-Seidel방법으로 결과를 얻고 simulation으로 입증하였다. 이들 결과로 부터 음성 가입자의 수, 출력 link용량, 음성의 queue크기, 음성의 overflow확률에서는 서로 trade-off가 있고 data에서도 비슷한 tradeoff가 있음을 알았다. 또한 입력 traffic량과 link의 용량에 따라서 음성과 데이타간의 성능에서 서로 tradeoff가 있고, TASI의 이득이 2이상이고 음성가입자의 수가 적을 경우 데이타의 평균 지연시간은 buffer의 최대길이 보다 길음을 알아내었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권8호
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• pp.751-758
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• 2015

수학적 해석모델은 물리적 현상을 파악하고 실험비용을 절감하는데 활발하게 사용되지만 편의를 위한 단순화 또는 파라미터가 가지고 있는 불확실성에 의해 해석모델에 의한 예측결과는 실제현상과 차이가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대해 통계적 기법을 이용하여 해석모델의 불확실성을 반영한 교정 및 검증 방법을 종이 헬리콥터를 통해 제시한다. 먼저, 같은 제원의 세 가지 종이 헬리콥터로 실시한 실험 데이터를 각 그룹으로 형성하여 두 가지 낙하해석모델에서 미지의 입력 파라미터인 항력계수를 교정하는데 사용했다. 그리고 확률분포로 예측된 낙하시간을 실험 데이터 분포와 비교하여 해석 모델을 검증하였다. 이 때, Markov Chain Monte Carlo 기법을 활용하여 항력계수의 불확실성을 정량화하였다. 또한 종이 헬리콥터의 그룹별 데이터에 대해 분산분석(Analysis of Variance)를 이용하여 제작오차와 실험오차의 관계를 비교하였고, 각 그룹이 모두 동일한 대상으로 간주해도 됨을 증명하였다.