• 제목/요약/키워드: markov models

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특징 변환과 은닉 마코프 모델을 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계 (Design of an Arm Gesture Recognition System Using Feature Transformation and Hidden Markov Models)

  • 허세경;신예슬;김혜숙;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권10호
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    • pp.723-730
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    • 2013
  • 본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.

Cure rate proportional odds models with spatial frailties for interval-censored data

  • Yiqi, Bao;Cancho, Vicente Garibay;Louzada, Francisco;Suzuki, Adriano Kamimura
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제24권6호
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    • pp.605-625
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    • 2017
  • This paper presents proportional odds cure models to allow spatial correlations by including spatial frailty in the interval censored data setting. Parametric cure rate models with independent and dependent spatial frailties are proposed and compared. Our approach enables different underlying activation mechanisms that lead to the event of interest; in addition, the number of competing causes which may be responsible for the occurrence of the event of interest follows a Geometric distribution. Markov chain Monte Carlo method is used in a Bayesian framework for inferential purposes. For model comparison some Bayesian criteria were used. An influence diagnostic analysis was conducted to detect possible influential or extreme observations that may cause distortions on the results of the analysis. Finally, the proposed models are applied for the analysis of a real data set on smoking cessation. The results of the application show that the parametric cure model with frailties under the first activation scheme has better findings.

Probabilistic Model and Analysis of a Conventional Preinstalled Mine Field Defense

  • Lee, Young-Uhn
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제6권2호
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    • pp.151-184
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    • 1980
  • Simple models for a defense consisting of a preinstalled mine field possibly defended by an anti-tank weapon are derived and analyzed. This paper uses a special Poisson process to model the one or two positions of mines in the mine field. The duel between the anti-tank weapon and offensive tanks crossing the field is modeled with a continuous time Markov chain. Some algebraic solutions and numerical results are obtained for specific scenarios.

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음성 인식을 위한 최적 가중 켑스트랄 거리 측정 방법 (Optimally Weighted Cepstral Distance Measure for Speech Recognition)

  • 김원구
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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    • pp.133-137
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    • 1994
  • In this paper, a method for designing an optimal weight function for the weighted cepstral distance measure is proposed. A conventional weight function or cepstral lifter is obtained eperimentally depending on the spectral components to be emphasized. The proposed method minimizes the error between word reference patterns and the traning data. To compare the proposed optimal weight function with conventional function, speech recognition systems based on Dpynamic Time Warping and Hidden Markov Models were constructed to conduct speaker independent isolated word necogination eperiment. Results show that the proposed method gives better performance than conventional weight functions.

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ON STRICT STATIONARITY OF NONLINEAR ARMA PROCESSES WITH NONLINEAR GARCH INNOVATIONS

  • Lee, O.
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제36권2호
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    • pp.183-200
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    • 2007
  • We consider a nonlinear autoregressive moving average model with nonlinear GARCH errors, and find sufficient conditions for the existence of a strictly stationary solution of three related time series equations. We also consider a geometric ergodicity and functional central limit theorem for a nonlinear autoregressive model with nonlinear ARCH errors. The given model includes broad classes of nonlinear models. New results are obtained, and known results are shown to emerge as special cases.

적정 진급인원수 결정 및 진급확률 민감도 분석 (Determination of the Appropriate Promotion Size and Sensitivity Analysis of Promotion Probabilities)

  • 이익주;민계료
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.20-37
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    • 1989
  • A markov chain is used to derive the models for determining the size of persons to be promoted and for conducting the sensitivity analysis of promotion probabilities. To compute the former case a future wastage rate is forecasted by using the double exponential smoothing method. The model for sensitivity analysis is used to simulate the impact of change in graded-size targets and hiring policy on the promotion probabilities.

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An introductory research of application of Markov process to literary study

  • Park, Chae-Heung
    • 품질경영학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.99-105
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    • 2000
  • This paper attempts to apply Markove chain theory to literary works. the objective of this paper is to show the trend of authors and his works by way of Markovian Models. In this introductory research, it is useful to make simple criteria as virtue and evil, good and bad, justice and injustice, positive and negative, man and woman, etc. Markovian transition matrixes which are derived by M.L.E. and A.U.E are almost same. In case of Hamlet, we are able to know the author of Hamlet or his works are inconsistent and fickle.

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준영속분포 HMM을 이용한 한국어 단어 인식 (Korean Word Recognition Using Semi-continuous Hidden Markov Models)

  • 조병서;이기영;최갑석
    • 한국음향학회지
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    • 제11권6호
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    • pp.46-52
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    • 1992
  • 본 논문에서는 HMM 의 이산분포를 연속분포로 근사시키는 준 연속분포 HMM 에 의한 한국어 단어인식에 관하여 연구하였다. 이 모델의 생성과정에서는 입력벡터의 출력확률을 혼합 다차원 정규분 포로 가정하여 입력벡터의 확률함수와 코드위드의 심볼출력을 선형결합하므로써, 연속분포 모델로 근사 시켰으며, 단어인식과정에서는 생성모델에 의해 이산분포 모델에서 발생되는 양자와 왜곡을 감소시키므 로써 인식률을 향상시켰다. 이 방법을 평가하기 위하여 DDD 지역명을 대상으로 이산분포 HMM과 준연 속분포 HMM 의 비교실험을 수행하였다. 그 결과 준연속분포 HMM 에 의하여 이산분포 HMM 보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.

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SOME NECESSARY CONDITIONS FOR ERGODICITY OF NONLINEAR FIRST ORDER AUTOREGRESSIVE MODELS

  • Lee, Chan-Ho
    • 대한수학회지
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    • 제33권2호
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    • pp.227-234
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    • 1996
  • Consider nonlinear autoregressive processes of order 1 defined by the random iteration $$ (1) X_{n + 1} = f(X_n) + \epsilon_{n + 1} (n \geq 0) $$ where f is real-valued Borel measurable functin on $R^1, {\epsilon_n : n \geq 1}$ is an i.i.d.sequence whose common distribution F has a non-zero absolutely continuous component with a positive density, $E$\mid$\epsilon_n$\mid$ < \infty$, and the initial $X_0$ is independent of ${\epsilon_n : n > \geq 1}$.

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Non-Stationary 추이확률 모형에 의한 농작물의 체계에 관한 연구 (A study on the planted system of agricultural crops using non-stationary transition probability model)

  • 강정혁;김여근
    • 경영과학
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    • 제8권1호
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    • pp.3-11
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    • 1991
  • Non-Stationary transition probabilities models which is incorporated into a Markov framework with exogenous variables to account for some of variability are discussed, and extended for alternative procedure. Also as an application of the methodology, the size change of aggregate time-series data on the planted system of agricultural crops is estimated, and evaluated for the precision of time-varying evolution statistically.

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