마르코프 모델은 확률적 과정을 설명하는 중요한 개념입니다. 하지만 시스템의 상태를 직접 관찰할 수 없는 경우, 이를 처리하는 데 한계가 있습니다. 실제로 많은 시스템에서 내부 상태는 보이지 않고, 시스템이 만든 출력만 관찰할 수 있습니다. 예를 들어 음성 인식 시스템을 생각해 봅시다. 여기서 음성 신호는 관찰할 수 있는 출력입니다. 하지만 그 음성 신호를 생성하는 과정이나 그 안에 숨겨진 상태(예 음소, 단어 등)는 직접 관찰할 수 없습니다. 이 보이지 않는, 직접 관찰할 수 없는 상태를 은닉 상태라고 부릅니다.

이러한 은닉 상태를 모델링하기 위해 은닉 마르코프 모델(HMM, Hidden Markov Model)이 등장했습니다. HMM은 1960년대부터 1970년대까지 통계학과 확률론 연구를 통해 발전한 모델로, 관측할 수 없는 은닉 상태와 관측할 수 있는 출력값 사이의 관계를 확률적으로 모델링해 시간에 따른 상태 변화를 추정합니다. 즉, 보이지 않는 상태의 변화를 추적하고, 이를 바탕으로 관측할 수 있는 출력을 예측하는 것입니다.

HMM은 관측 불가능한 상태를 확률적으로 추정하는 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 처음에는 음성 인식 같은 기술적 문제를 해결하기 위해 개발되었지만, 현재는 자연어 처리, 생물학적 데이터 분석, 경제학적 모델링 등 다양한 분야로 그 활용 범위가 확장되었습니다.