• 한국경영과학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-15
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• 1989

Multistate survival data with censoring often arise in biomedical experiments. In particular, a four-state space is used for cancer clinical trials. In a four-state space, each patient may either respond to a given treatment and then relapse or may progress without responding. In this four-state space, a model which combines the Markov and semi-Markov models is proposed. In this combined model, the generalized maximum likelihood estimators of the Markov and semi-Markov hazard functions are derived. These estimators are illustrated for the data collected in a study of treatments for advanced breast cancer.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.113-118
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• 2011

서열 상동성 분석은 생명현상에 관여하는 물질을 정렬, 색인하여 데이터베이스 하는 것으로, 생명정보학의 유용성을 입증하는 분야이다. 본 논문에서는 구조가 복잡한 진핵생물의 서열 패턴을 단백질 서열로 변환하기 위해 은닉마르코프모델을 이용하는 GenScan 프로그램을 이용한다. 서열상동성 분석 중 최소거리 탐색 문제는 문제의 크기가 커지면 계산량이 기하급수적으로 증가하여 정확한 계산이 불가능해진다. 따라서 유사한 아미노산간의 치환과 상이한 아미노산간의 치환 점수를 차등화한 점수표를 적용하고, 은닉마르코프모델 등을 적용해 정교한 전이 확률모델을 적용한다. 변환된 서열을 서열 상동성 분석을 위해 사용되는 blast p를 이용하여, 은닉 마르코프 모델을 도입함으로 인해 단백질 구조 서열로 변환하는 데에 있어서 우수한 기능을 제공함을 알 수 있다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제10권2호
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• pp.67-79
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• 2016

The forecasting of air pollution is an important and popular topic in environmental engineering. Due to health impacts caused by unacceptable particulate matter (PM) levels, it has become one of the greatest concerns in metropolitan cities like Karaj City in Iran. In this study, the concentration of $PM_{2.5}$ was predicted by applying a multilayer percepteron (MLP) neural network, a radial basis function (RBF) neural network and a Markov chain model. Two months of hourly data including temperature, NO, $NO_2$, $NO_x$, CO, $SO_2$ and $PM_{10}$ were used as inputs to the artificial neural networks. From 1,488 data, 1,300 of data was used to train the models and the rest of the data were applied to test the models. The results of using artificial neural networks indicated that the models performed well in predicting $PM_{2.5}$ concentrations. The application of a Markov chain described the probable occurrences of unhealthy hours. The MLP neural network with two hidden layers including 19 neurons in the first layer and 16 neurons in the second layer provided the best results. The coefficient of determination ($R^2$), Index of Agreement (IA) and Efficiency (E) between the observed and the predicted data using an MLP neural network were 0.92, 0.93 and 0.981, respectively. In the MLP neural network, the MBE was 0.0546 which indicates the adequacy of the model. In the RBF neural network, increasing the number of neurons to 1,488 caused the RMSE to decline from 7.88 to 0.00 and caused $R^2$ to reach 0.93. In the Markov chain model the absolute error was 0.014 which indicated an acceptable accuracy and precision. We concluded the probability of occurrence state duration and transition of $PM_{2.5}$ pollution is predictable using a Markov chain method.

• 대한토목학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.523-534
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• 1994

본 연구의 목적은 간헐수문과정인 일강수계열의 모의발생 모델을 개발하는 것이다. 이를 위하여 연구(I)에서는 교대재생과정을 이용하여 강수발생과정을 해석하였으며, 본 연구(II)에서는 강수발생과정으로 Markov 연쇄를 이용하고 습윤일의 강수량 분포를 조합하여 일 강수계열을 모의발생하는 추계학적 모델을 개발하였다. Markov 연쇄로는 상태 2(건조, 습윤)의 1차 연쇄를 사용하였으며, 습윤일의 강수량 분포는 연속확률분포인 Gamma, Pearson Type-III(PT3), Extremal Type-III(T3E), Weibull 분포를 적용하였다. 일 강수계열 자료의 계절적 변동성을 고려하여 월별로 분리하여 해석하였으며, 강수발생과정과 습윤일의 강수량과정을 조합하여 구성한 두 개의 모의발생 모델 M-W, M-G 모델을 낙동강과 섬진강 유역의 7개 관측소에 적용하여 관측치와 모의발생치를 비교하므로써 모의발생 모델의 적용성을 확인하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권1호
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• pp.441-447
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• 2014

Background: Multi-state models are appropriate for cancer studies such as gastrectomy which have high mortality statistics. These models can be used to better describe the natural disease process. But reaching that goal requires making assumptions like Markov and homogeneity with time. The present study aims to investigate these hypotheses. Materials and Methods: Data from 330 patients with gastric cancer undergoing surgery at Iran Cancer Institute from 1995 to 1999 were analyzed. To assess Markov assumption and time homogeneity in modeling transition rates among states of multi-state model, Cox-Snell residuals, Akaikie information criteria and Schoenfeld residuals were used, respectively. Results: The assessment of Markov assumption based on Cox-Snell residuals and Akaikie information criterion showed that Markov assumption was not held just for transition rate of relapse (state 1 ${\rightarrow}$ state 2) and for other transition rates - death hazard without relapse (state 1 ${\rightarrow}$ state 3) and death hazard with relapse (state 2 ${\rightarrow}$ state 3) - this assumption could also be made. Moreover, the assessment of time homogeneity assumption based on Schoenfeld residuals revealed that this assumption - regarding the general test and each of the variables in the model- was held just for relapse (state 1 ${\rightarrow}$ state 2) and death hazard with a relapse (state 2 ${\rightarrow}$ state 3). Conclusions: Most researchers take account of assumptions such as Markov and time homogeneity in modeling transition rates. These assumptions can make the multi-state model simpler but if these assumptions are not made, they will lead to incorrect inferences and improper fitting.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제12권2호
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• pp.19-35
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• 2006

We use the hierarchical Bayesian approach to describe the transition probabilities of a binary nonhomogeneous Markov chain. The Markov chain is used for describing the transition behavior of emotionally disturbed children in a treatment program. The effects of covariates on transition probabilities are assessed using a logit link function. To describe the time evolution of transition probabilities, we consider two modeling strategies. The first strategy is based on the concept of exchangeabiligy, whereas the second one is based on a first order Markov property. The deviance information criterion (DIC) measure is used to compare models with two different time dependent structures. The inferences are made using the Markov chain Monte Carlo technique. The developed methodology is applied to some real data.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권4호
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• pp.189-196
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• 2017

버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.61-69
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• 2008

이산사건 시뮬레이션에서의 미래사건 리스트 관리에 요구되는 우선순위 큐의 성능을 평가하기 위하여 사건의 삽입과 삭제패턴을 묘사한 성능 모델이 필요하다. 성능 모델을 이용하여 다양한 우선순위 큐 구조를 시간 복잡성 측면에서 비교 평가할 수 있다. 본 연구는 대상이 되는 시뮬레이션 모델이 반복적으로 운용되고, 실행 시간이 유한적인 경우에 보다 정확한 성능모델을 작성하는 방안을 제시한다. 제안된 성능모델은 다단계 마코브 프로세스 모델에 기반을 두어 확정적인 순서에 의한 삽입과 삭제를 하기 보다는 확률적인 패턴에 의해 연산 순서를 결정한다. 대한민국 육군의 전쟁 연습 모델인 창조 모델을 운영한 결과를 바탕으로 다단계 마코브 프로세스 모델을 작성한 사례연구를 포함하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2954-2972
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• 1998

광대역 종합정보 통신망에서 주문형 비디오 서비스 등의 멀티미디어 서비스가 본격적으로 도입됨에 따라 압축된 비디오의 전송이 전체 통신망 트래픽의 상당 부분을 차지할 것으로 기대된다. 가변 비트율로 부호화된 비디오가 통계적 이득과 일정한 비디오 품질을 제공할 수 있는 장점 때문에 많이 사용이 될 것이다. 비디오 트래픽을 전송하기 위해서는 음성 및 데이터 보다 많은 대역폭을 요구하기 때문에 ATM 통신망에서의 적절한 자원 할당 기법의 설계를 위하여 비디오 소스의 특성화와 트래픽 모델링은 아주 중요하다. 그리고 셀 손실, 지연 및 지터 등과 같은 성능 척도를 분석하기 위하여도 적절한 통계적 소스 모델이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG 비디오 소스에 대한 특성화와 트래픽 모델링에 대하여 분석 기술하였다. 모델들을 크게 두 가지 즉, 통계적 모델과 결정적 모델로 분류하였다. 통계적 모델에서는 AR(autoregnessive), Markov, Markov와 AR의 복합, TES, 그리고 자기유사 모델로 분류하였다. 결정적 모델에서는 $({\sigma},\;{\rho}$, 매개변수화된 모델, D-BND, Empirical Envelopes 모델로 분류하였다. 각 모델들에 대한 특성, 장점 및 단점을 분석하고, 각 모델의 복잡도에 대하여 비교 분석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.521-529
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• 2009

본 논문은 비전 기반 동작 인식 방법으로 모범 동작의 유형을 모형화하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식하고 모범동작과 사용자의 동작간의 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 동작 인식을 위하여 은닉 마르코프 모델 기반의 유형화 기법을 통하여 모범 동작의 유형 모델을 구성하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식한다. 유사도 측정을 위하여 편집 거리 알고리즘을 응용하여 모범 동작과 사용자 동작의 유사도를 측정하고 점수 표기가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 동작 인식 처리 방법은 평균 93% 이상의 높은 인식율을 보였다. 본 연구의 결과는 동작 인식 기반 게임, 자세인식, 동작의 반복 훈련 및 훈련 달성도 측정을 요하는 재활훈련 시스템 등에 활용 가능하다.