• 제목, 요약, 키워드: Markov

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Markov Chain을 이용한 핸드폰 메뉴 선택 예측 (Prediction of Mobile Phone Menu Selection with Markov Chains)

  • 이석원;명노해
    • 대한산업공학회지
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    • v.33 no.4
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    • pp.402-409
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    • 2007
  • Markov Chains has proven to be effective in predicting human behaviors in the areas of web site assess, multimedia educational system, and driving environment. In order to extend an application area of predicting human behaviors using Markov Chains, this study was conducted to investigate whether Markov Chains could be used to predict human behavior in selecting mobile phone menu item. Compared to the aforementioned application areas, this study has different aspects in using Markov Chains : m-order 1-step Markov Model and the concept of Power Law of Learning. The results showed that human behaviors in predicting mobile phone menu selection were well fitted into with m-order 1-step Markov Model and Power Law of Learning in allocating history path vector weights. In other words, prediction of mobile phone menu selection with Markov Chains was capable of user's actual menu selection.

Markov 과정의 최초통과시간을 이용한 지수가중 이동평균 관리도의 평균런길이의 계산 (Average run length calculation of the EWMA control chart using the first passage time of the Markov process)

  • 박창순
    • 응용통계연구
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    • v.30 no.1
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    • pp.1-12
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    • 2017
  • 많은 확률과정이 Markov 특성을 만족하거나 근사적으로 만족하는 것으로 가정된다. Markov 과정에서 특히 관심을 끄는 것은 최초통과시간이다. 최초통과시간에 대한 연구는 Wald의 축차분석에서 시작하여 근사적 특성에 대한 많은 연구가 되어왔고 컴퓨터의 발달로 통계계산적 방법이 사용되면서 근사적 결과가 참값에 가까운 값을 계산할 수 있게 되었다. 이 논문은 Markov 과정의 예로서 지수가중 이동평균 관리도를 사용할 때 평균런길이를 계산하는 과정과 계산상의 주의점, 문제점 등을 연구하였다. 이 결과는 다른 모든 Markov 과정에 적용될 수 있으며 특히 Markov 연쇄로의 근사는 확률과정의 특성의 연구에 유용하고 계산적 접근을 용이하게 한다.

ARIMA(0,1,1)모형에서 통계적 공정탐색절차의 MARKOV연쇄 표현 (A Markov Chain Representation of Statistical Process Monitoring Procedure under an ARIMA(0,1,1) Model)

  • 박창순
    • 응용통계연구
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    • v.16 no.1
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    • pp.71-85
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    • 2003
  • 일정 시간간격으로 품질을 측정하는 공정관리절차의 경제적 설계에서는 그 특성의 규명이 측정시점의 이산성 (discreteness) 때문에 복잡하고 어렵다. 이 논문에서는 공정 탐색 절차를 Markov 연쇄(chain)로 표현하는 과정을 개발하였고, 공정분포가 공정주기 내에서 발생하는 잡음과 이상원인의 효과를 설명할 수 있는 ARIMA(0,1,1) 모형을 따를 때에 Markov 연쇄의 표현을 이용하여 공정탐색절차의 특성을 도출하였다. Markov 연쇄의 특성은 전이행렬에 따라 달라지며, 전이행렬은 관리절차와 공정분포에 의해 결정된다. 이 논문에서 도출된 Markov 연쇄의 표현은 많은 다른 형태의 관리절차나 공정분포에서도 그에 해당하는 전이행렬을 구하면 쉽게 적용될 수 있다.

관리도에서 Markov연쇄의 적용: 복습 및 새로운 응용 (Implementation of Markov Chain: Review and New Application)

  • 박창순
    • 응용통계연구
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    • v.24 no.4
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    • pp.657-676
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    • 2011
  • 통계적 공정관리절차의 특성은 해석적 해를 얻기가 어려운 경우가 많이 있으나 Markov연쇄를 적용하면 가능한 경우가 많이 있다. 이 논문에서는 공정 통계량이 Markov특성을 따르는 경우, Markov연쇄를 생성하는 방법과 이를 이용한 공정관리 절차의 특성을 도출하는 방법에 대해 설명하고 있다. 관리도의 통계적 설계, 경제적 설계 및 변량 표본 추출비 설계 등의 특성 규명을 위한 Markov연쇄의 적용에 대한 기존의 알려진 방법을 복습하고 또한 새로운 공정관리 분야인 재조정 관리도에의 적용방법에 대한 연구결과도 보여주고 있다. 공정관리의 특성연구에서 해석적 해가 가능한 경우에도 이 과정이 복잡하여 Markov연쇄를 병행 사용하면 특성 규명이 명확해지며, 모의실험보다는 짧은 시간에 더 정밀한 결과를 얻을 수 있어 널리 이용되고 있다.

ON STATIONARY GAUSSIAN SECOND ORDER MARKOV PROCESSES

  • Park, W.J.;Hsu, Y.S.
    • Kyungpook Mathematical Journal
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    • v.19 no.2
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    • pp.249-255
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    • 1979
  • In this paper we give a characterization of Stationary Gaussian 2nd order Markov processes in terms of its covariance function $R({\tau})=E[X(t)X(t+{\tau})]$ and also give some relationship among quasi-Markov, Markov and 2nd order Markov processes.

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Equivalent Transformations of Undiscounted Nonhomogeneous Markov Decision Processes

  • Park, Yun-Sun
    • 한국경영과학회지
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    • v.17 no.2
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    • pp.131-144
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    • 1992
  • Even though nonhomogeneous Markov Decision Processes subsume homogeneous Markov Decision Processes and are more practical in the real world, there are many results for them. In this paper we address the nonhomogeneous Markov Decision Process with objective to maximize average reward. By extending works of Ross [17] in the homogeneous case adopting the result of Bean and Smith [3] for the dicounted deterministic problem, we first transform the original problem into the discounted nonhomogeneous Markov Decision Process. Then, secondly, we transform into the discounted deterministic problem. This approach not only shows the interrelationships between various problems but also attacks the solution method of the undiscounted nohomogeneous Markov Decision Process.

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동질성 Hidden Markov Chain 모형을 이용한 일강수량 모의기법 개발 (Development of Daily Rainfall Simulation Model Based on Homogeneous Hidden Markov Chain)

  • 권현한;김태정;황석환;김태웅
    • 대한토목학회논문집
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    • v.33 no.5
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    • pp.1861-1870
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    • 2013
  • 최근 기후변화 영향으로 인해 수문변동성이 크게 증가되고 있으며 이러한 변동성을 고려하기 위한 방안으로서 강수량 모의발생 기법에 대한 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 복잡한 강수발생 패턴을 인지하고 강수량의 다양한 분포특성을 고려할 수 있는 혼합분포를 이용한 동질성 Hidden Markov Chain(HMM) 모형을 제안하였다. HMM 모형의 개선효과를 검증하기 위해서 기존 Markov Chain 모형과 비교 하였으며 서울관측소 및 전주관측소를 대상으로 연구를 진행하였다. 계절강수량 및 일강수량 등 다양한 시간규모에서 모형의 적합성을 평가하기 위해서 천이확률, 평균, 분산, 왜곡도 및 첨예도 등을 비교하였으며 HMM 모형이 기존 Markov Chain 모형에 비해서 개선된 모의능력을 확인할 수 있었다. 특히, HMM 모형은 극치강수량을 재현하는데 있어서 기존 Markov Chain 모형에 비해서 월등한 모의능력을 보여주었다. 이러한 점에서 장기유출량 및 확률홍수량 등을 산정하기 위한 입력자료로 활용이 충분히 가능할 것으로 판단된다.

m차 Markov 한글 정보원의 효율적인 구현에 관한 연구 (A Study of An Efficiant Implementation for the m-th order Markov Hangul Information Source)

  • 남기동;홍종준;김인대;이균하
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • pp.267-278
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    • 1991
  • 본 논문은 한글 정보원을 Markov source로 구현하였을 때 요구되는 terra byte 이상의 방대한 기억 공간의 점유를 해결하기 위해, 이에 대한 통계자료를 조사하고 이를 기초로 기억 공간을 줄일 수 있는 방안을 제안하였다. 제안된 방식에 의해 한글 정보원을 천이확률에 따라서 구현시 paged list 구조로 7차 이상의 Markov 한국어 정보원을 수백 Kbyte의 기억 공간으로 구현 할 수 있었다. 그리고, Markov 한국어 정보원의 활용도를 넓히기 위하여 backward Markov 정보원을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 한글 문장에서 손실된 단어의 수정뿐만이 아니라 기타 Markov source를 한글에 적용하는 모든 분야에 기초적인 자료로 활용될 것으로 기대된다.

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음소길이를 고려한 3-State Hidden Markov Model 에 의한 한국어 음소인식 (Korean Phoneme Recognition Using duration-dependent 3-State Hidden Markov Model)

  • 유현창;이희정;박병철
    • 한국음향학회지
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    • v.8 no.1
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    • pp.81-87
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    • 1989
  • 본 논문은 Markov 모델에 의한 효과적인 한국어 음소모델 작성방식과 인식에 대하여 기술한다. hidden Markov 모델은 음성신호 고유의 비정상성을 효과적으로 모델화할 수 있다. 본 논문에서는 음소의 일련의 변화하는 특성, 즉 천이-안정-천이의 변화를 나타내기 위하여 3상태 음소모델을 제안한다. 또한 음소길이가 인식성능에 영향을 미치는 중요한 요소임을 밝히고 길이를 고려한 3상태 hidden Markov 모델을 사용하여 인식률을 개선시킬 수 있음을 보였다.

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Bayesian Analysis of Binary Non-homogeneous Markov Chain with Two Different Time Dependent Structures

  • Sung, Min-Je
    • Management Science and Financial Engineering
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    • v.12 no.2
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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.