Chapter 91. 최적 상태 시퀀스 탐색: 비터비(Viterbi) 알고리즘 Chapter 91. 최적 상태 시퀀스 탐색: 비터비(Viterbi) 알고리즘 91.1HMM 디코딩 문제의 정의: 관측 시퀀스로부터 최적 은닉 상태 시퀀스 추론 91.2완전 열거(Brute-Force) 탐색의 지수적 연산 복잡도 분석 91.3동적 프로그래밍(Dynamic Programming)의 원리와 최적 부분 구조 91.4비터비 알고리즘의 기본 개념: 최대 사후 확률(MAP) 추정 91.5비터비 변수(δ)의 정의와 재귀적 최대화 공식 91.6역추적 포인터(ψ)의 역할과 최적 경로 복원 메커니즘 91.7초기화 단계(Initialization): 초기 상태 확률과 방출 확률의 결합 91.8재귀 단계(Recursion): 시간 단계별 최적 부분 경로 누적 91.9종료 단계(Termination): 전체 시퀀스의 최대 확률 산출 91.10역추적 단계(Backtracking): 최적 상태 시퀀스의 역방향 복원 91.11비터비 알고리즘의 시간 복잡도와 공간 복잡도 분석 91.12로그 확률 변환을 통한 수치적 언더플로(Underflow) 방지 91.13비터비 알고리즘과 전방 알고리즘(Forward Algorithm)의 구조적 비교 91.14최대화(Max) 연산과 합산(Sum) 연산의 의미론적 차이 91.15격자 다이어그램(Trellis Diagram)을 통한 비터비 경로 시각화 91.16비터비 알고리즘의 음성 인식 응용: 음소 시퀀스 최적 정렬 91.17비터비 알고리즘의 자연어 처리 응용: 최적 품사 태그 시퀀스 결정 91.18비터비 알고리즘의 통신 공학 응용: 컨볼루션 부호(Convolutional Code) 복호 91.19비터비 알고리즘의 생물정보학 응용: 유전자 서열 분석 91.20빔 탐색(Beam Search)과 비터비 알고리즘의 비교와 근사 기법 91.21연속 밀도 HMM에서의 비터비 알고리즘 확장 91.22다중 최적 경로 탐색: N-최적 비터비(N-best Viterbi) 알고리즘 91.23비터비 알고리즘의 한계와 신경망 기반 시퀀스 디코딩으로의 발전