SFG 를 利用한 GAN 의 硏究

Abstract

본 논문에서는 Semi - Markov성질을 가지는 네트워크를 대상으로 하여 이의 각 특성에 대한 확률분포 및 기대치를 Mason의 법칙을 이용한 분석적기법을 통하여 해석하는 방법을 제시하고자 하였다. 이에 대한 해법으로서 대상체계가 Semi-Markov모형을 가지는 점에 유의하여 GAN(Generalized Activity Networks ) 모형으로 정식화한 후 이의 분석적인 해를 도출해내기 위하여 feedback loop를 가지는 체계를 분석하는데 유용한 SFG(Signal Flow Graphs)기법을 사용할 수 있도록 GAN의 node 들을 ``Exclusive-or`` node로 변환하고 GAN의 특성원소 들을 Laplace-변형등을 이용하여 변환함으로써 GAN과 SFG를 연계시켜 해석하는 방법을 택하였다. 이렇게 하여 변환된 SFG 를 대상으로 하여 Mason의 법칙을 이용하여 시점node로부터 각 node까지의 전달량에 대한 확률모함수 및 확률밀도함수, 특정한 한 node에 대한 제k회 통과시점의 조건부분포, 그리고 흡수상태에 도착하기까지 특정한 한 node를 방문하는 회수에 관한 확률 및 평균방문회수 등을 산출하였다. 끝으로 구매계약체결과정에 대한 사열연구를 통하여 이와 같은 분석적 해법의 실제적인 적용을 보여주었다.