• Title/Summary/Keyword: transition probability table

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Automatic Generation of Music Accompaniment Using Reinforcement Learning (강화 학습을 통한 자동 반주 생성)

  • Kim, Na-Ri;Kwon, Ji-Yong;Yoo, Min-Joon;Lee, In-Kwon
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2008.02a
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    • pp.739-743
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    • 2008
  • In this paper, we introduce a method for automatically generating accompaniment music, according to user's input melody. The initial accompaniment chord is generated by analyzing user's input melody. Then next chords are generated continuously based on markov chain probability table in which transition probabilities of each chord are defined. The probability table is learned according to reinforcement learning mechanism using sample data of existing music. Also during playing accompaniment, the probability table is learned and refined using reward values obtained in each status to improve the behavior of playing the chord in real-time. The similarity between user's input melody and each chord is calculated using pitch class histogram. Using our method, accompaniment chords harmonized with user's melody can be generated automatically in real-time.

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Apparatus and Method for reproducing and forecasting event generation time-independently using multi-dimensional transition probability tables (다차원 전이확률표를 이용한 이벤트 발생 재현 및 시간 독립적인 예측을 위한 장치 및 방법)

  • Choi, Minn Seok;Ahn, Changwon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.179-180
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    • 2015
  • 에이전트 기반 마이크로 시뮬레이션에서 많이 사용하는 단순 전이확률(transition probability) 행렬이나 추정된 전이확률함수는 단순화하는 과정에서 정보 손실이 발생하고 복잡한 모델에서 사용할 수 없고 전이확률이 시간에 따라 변화하면 시간 변화를 따르는 별도의 추정이 필요로 한다. 본 연구는 이런 기존 방법의 한계를 해결하기 위하여, 다차원 전이확률표들을 이용해서 이벤트 발생을 결정함으로써 정보 손실을 줄이고 단순 행렬이나 함수로 표현하기 어려운 경우에도 이벤트 발생을 재현하고, 시간 독립적인 전이확률표를 이용해서 이벤트 발생을 결정함으로써 시간 변화를 별도로 추정하지 않고 이벤트 발생을 예측할 수 있는 방법을 제안하는데 있다.

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The Study on the Automated Detection Algorithm for Penetration Scenarios using Association Mining Technique (연관마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 자동 탐지 알고리즘 연구)

  • 김창수;황현숙
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.5 no.2
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    • pp.371-384
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    • 2001
  • In these days, it is continuously increased to the intrusion of system in internet environment. The methods of intrusion detection can be largely classified into anomaly detection and misuse detection. The former uses statistical methods, features selection method in order to detect intrusion, the latter uses conditional probability, expert system, state transition analysis, pattern matching. The existing studies for IDS(intrusion detection system) use combined methods. In this paper, we propose a new intrusion detection algorithm combined both state transition analysis and association mining techniques. For the intrusion detection, the first step is generated state table for transmitted commands through the network. This method is similar to the existing state transition analysis. The next step is decided yes or no for intrusion using the association mining technique. According to this processing steps, we present the automated generation algorithm of the penetration scenarios.

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Efficient Task Allocation Technique Using Resources' State Transition Probability Table (Volunteer Computing에서의 자원 상태전이확률테이블을 이용한 효율적인 작업 할당 기법)

  • Lee, Jaehyeck;Song, Chunggun;Lee, Bongwoo;Yu, Heonchang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.70-71
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    • 2017
  • Volunteer Computing은 대규모 프로젝트를 많은 분산된 데스크탑, 랩탑 PC, 그리고 스마트 폰과 같은 모바일 디바이스의 idle(유휴 상태)인 컴퓨팅 자원을 기여(Volunteer)받아 수행하는 환경이다. 그러나 기여된 컴퓨팅 자원이 idle과 used(사용 상태) 간의 상태전이가 빈번히 일어나거나, idle로 지속되는 시간이 짧은 자원의 경우, 프로젝트를 수행하는데 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 자원을 구분하고, 해당 자원의 다음 상태전이확률테이블을 계산하여 결과에 따라 해당 자원에 적합한 작업을 할당하는 방법을 제안한다.