산화물 반도체 감지막이 동작온도에 따라 감응특성을 가지는 마이크로 흐름센서를 설계하기 위해서 통계적 수법에 기초한 Markov 체인 MCM을 이용하여 기초방정식을 정식화하고 마이크로 소자의 열 전달특성을 해석하였다. 계산 결과를 통하여 기존 유한차분법이 가지는 계산 정밀도와 차이가 없음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 Markov 체인 MCM을 활용하면 다양한 마이크로 소자의 열전달 특성과 같은 물리적 특성을 해석하고 설계하는데 유용할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 논문 모집 공고에서 정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 논문 모집 공고는 완전히 정형화된 형식을 가지지는 않지만, 내용의 출현 순서에 따른 흐름이 어느 정도 존재한다. 따라서 순차적인 데이터를 해석하는데 강점을 지닌 은닉 마코프 모델을 논문 모집 공고를 분석하는데 사용한다. 하지만, 논문 모집 공고를 은닉 마코프 모델로 직관적으로 모델링하면 정보 경계가 정확히 인식되지 않는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 2-단계의 은닉 마코프 모델을 사용한다. 즉, 첫 번째 단계에서, 문서를 구로 모델링한 P-HMM(Phrase hidden Markov model)이 지역적으로 문서를 인식한다. 그리고 두 번째 단계에서 D-HMM(Document hidden Markov model)은 문서가 가진 전체적인 구조와 정보의 흐름을 파악한다. 웹에서 수집된 400개의 논문 모집 공고에 대한 실험 결과, F-measure 성능이 0.49를 보인다. 이는 직관적인 은닉 마코프 모델보다 F-measure로 0.15 정도 향상된 결과이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1887-1898
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2018
In this paper, a method to classify insider threat activity is introduced. The internal threats help detecting anomalous activity in the procedure performed by the user in an organization. When an anomalous value deviating from the overall behavior is displayed, we consider it as an inside threat for classification as an inside intimidator. To solve the situation, Markov Chain Model is employed. The Markov Chain Model shows the next state value through an arbitrary variable affected by the previous event. Similarly, the current activity can also be predicted based on the previous activity for the insider threat activity. A method was studied where the change items for such state are defined by a transition probability, and classified as detection of anomaly of the inside threat through values for a probability variable. We use the properties of the Markov chains to list the behavior of the user over time and to classify which state they belong to. Sequential data sets were generated according to the influence of n occurrences of Markov attribute and classified by machine learning algorithm. In the experiment, only 15% of the Cert: insider threat dataset was applied, and the result was 97% accuracy except for NaiveBayes. As a result of our research, it was confirmed that the Markov Chain Model can classify insider threats and can be fully utilized for user behavior classification.
This study was performed to estimate mid and long term demands of a tractor, a rice transplanter, a combine and a grain dryer by using logistic curve function and Markov chain model. Field survey was done to decide some parameters far logistic curve function and Markov chain model. Ceiling values of tractor and combine fer logistic curve function analysis were 209,280 and 85,607 respectively. Based on logistic curve function analysis, total number of tractors increased slightly during the period analysed. New demand for combine was found to be zero. Markov chain analysis was carried out with 2 scenarios. With the scenario 1(rice price $10\%$ down and current supporting policy by government), new demand for tractor was decreased gradually up to 700 unit in the year 2012. For combine, new demand was zero. Regardless of scenarios, the replacement demand was increased slightly after 2003. After then, the replacement demand is decreased after the certain time. Two analysis of logistic owe function and Markov chain model showed the similar trend in increase and decrease for total number of tractors and combines. However, the difference in numbers of tractors and combines between the results from 2 analysis got bigger as the time passed.
본 논문에서는 시간에 따라 다양한 컨텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 최근 시청 정보를 이용하여 바로 다음에 고객이 시청하기를 선호하는 컨텐츠를 추천하기 위한 방법으로 가중치 지용 Markov 모델을 제안한다. 일반적으로 TV 시청자들은 최근에 시청한 자신이 선호하는 컨텐츠를 다시 시청하는 성향이 있다. 본 논문에서 제안하는 가중치 적용 Markov 모델은 TV 시청자들의 이와 같은 성향을 고려하여 고객이 연속적으로 시청한 정도에 따라 컨텐츠 선호도 전이 행렬에 가중치를 적용한다. 제안된 모델의 실험을 위해 고객으로부터 수집된 TV 시청 정보를 이용하여 고객의 선호 장르를 추천하는데 제안 모델을 적용하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 추천의 정확도가 향상되었음을 보인다.
This study is to predict the spatial expansion of urban areas by applying CA(Cellular Automata)-Markov technique considering MCE(multi-criteria evaluation) and MOLA(multi-objective land allocation) of factor analysis. For the 10 administration districts$(3677.3km^2)$ including the whole Anseong-cheon watershed, the past six temporal land use data(1973, 1981, 1985, 1990, 1994, 2000) from Landsat satellite images were prepared. During this period, the urban area increased $233.71km^2$. Using the 36 indices composed of topological characteristics, population and land use change, the final factor map of MOLA was produced through 5 maps of MCE. Using 1990 and 1994 land use data, the 2000 predicted urban area of CA-Markov with factor map showed 0.06% improvement of absolute error comparing with that of CA-Markov without factor map. By the CA-Markov technique considering factor map, the 2030 and 2060 urban area increased $58.94km^2(0.78%)\;and\;60.14km^2(0.81%)$ respectively comparing with 2000 urban area$(313.19km^2)$. The 2030 and 2060 paddy area decreased $93.28km^2(2.54%)\;and\;93.65km^2(2.55%)$ respectively comparing with 2000 paddy area$(1383.23km^2)$.
The new model proposed in this paper is the hidden Markov mesh model or the 2D HMM with the causality of top-down and left-right direction. With the addition of the causality constraint, two algorithms for the evaluation of a model and the maximum likelihood estimation of model parameters have been developed theoretically which are based on the forward-backward algorithm. It is a more natural extension of the 1D HMM than other 2D models. The proposed method will provide a useful way of modeling highly variable image patterns such as offline cursive characters.
본 논문에서는 이진 일차 Markov 정보원에서 하나의 조건부 확률이 주어졌을 때, 엔트로피(entropy)를 최대로 하기 위한 나머지의 조건부 확률(PFME; probability for maximum entropy)과 그때의 언트로피를 구했다. 또한, 평형 상태 확률이 일정할 때 조건부 확률의 변화가 엔트로피에 미치는 영향도 함께 고찰하였다.
We consider the markov process ${X_n}$ on R which is genereated by $X_{n+1} = f(X_n) + \epsilon_{n+1}$. Sufficient conditions for irreducibility and geometric ergodicity are obtained for such Markov processes. In additions, when ${X_n}$ is geometrically ergodic, the functional central limit theorem is proved for every bounded functions on R.
In this paper we consider an age dependent branching process whose particles move according to a Markov process with continuous state space. The Markov process is assumed to the stationary with independent increments and positive recurrent. We find some sufficient conditions for he Markov motion process such that the empirical distribution of the positions converges to the limiting distribution of the motion process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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