http://Opengenome.net/index.php?action=history&feed=atom&title=Hidden_Markov_ModelHidden Markov Model - Revision history2026-05-12T23:09:16ZRevision history for this page on the wikiMediaWiki 1.31.3http://Opengenome.net/index.php?title=Hidden_Markov_Model&diff=11437&oldid=prevKsjung at 05:57, 15 July 20062006-07-15T05:57:03Z<p></p>
<p><b>New page</b></p><div><font color="#800080" size="4">Hidden Markov Model (HMM)<br /><br /></font><font size="2">Hidden Markov model (HMM)은 모델링하는 시스템이 미지의 변수를 가진 Markov process 일 것이라고 가정하여,&nbsp;<br />관측된 변수로 부터 숨겨진 변수를 결정하려는 하나의 <a class="new" title="통계모델" href="http://biocc.ngic.re.kr/Biopedia/Biowiki/index.php?title=%ED%86%B5%EA%B3%84%EB%AA%A8%EB%8D%B8&amp;action=edit"><font color="#cc2200">통계모델</font></a>이다. <br />Regular Markov model(RMM)은 상태를 관찰자가 직접 볼 수 있기 때문에 상태 전이 확률은 유일한 변수가 된다. 그<br />러나 HMM은 출력이 더해진다. 그러나 각각의 상태는 가능한 출력 토큰에 대한 확률분포를 가지게 되고 HMM에 의해&nbsp;<br />생성된 토큰들의 순서를 봄으로써 순서를 직접 알수 있는것은 아니다.즉, 출력치만 관찰되고 상태의 흐름은 관측되지&nbsp;<br />못한 경우에 사용하므로 <a title="은닉 마코프 모델" href="http://biocc.ngic.re.kr/Biopedia/Biowiki/index.php/%EC%9D%80%EB%8B%89_%EB%A7%88%EC%BD%94%ED%94%84_%EB%AA%A8%EB%8D%B8"><font color="#002bb8">은닉 마코프 모델</font></a>이라고 부르는 것이다. HMM의 응용분야는 <a class="new" title="광학문자인식" href="http://biocc.ngic.re.kr/Biopedia/Biowiki/index.php?title=%EA%B4%91%ED%95%99%EB%AC%B8%EC%9E%90%EC%9D%B8%EC%8B%9D&amp;action=edit"><font color="#cc2200">광학문자인식</font></a>, <a class="new" title="자연어처리" href="http://biocc.ngic.re.kr/Biopedia/Biowiki/index.php?title=%EC%9E%90%EC%97%B0%EC%96%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC&amp;action=edit"><font color="#cc2200">자연어처리</font></a>,&nbsp;<br /><a title="생물정보학" href="http://biocc.ngic.re.kr/Biopedia/Biowiki/index.php/%EC%83%9D%EB%AC%BC%EC%A0%95%EB%B3%B4%ED%95%99"><font color="#002bb8">생물정보학</font></a>등에 이용된다.</font></div>Ksjung