• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.751-754
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• 2020

본 논문은 지수를 추종하기 위해 유전 알고리즘에 몬테카를로 샘플링을 추가한 방법을 제안한다. 몬테카를로 샘플링을 통해 효율적으로 축소된 탐색공간을 탐험하는 유전 알고리즘은 최적의 종목들을 선택한다. 제안된 방법을 KOSPI200 지수 추종에 대하여 실험하였다. 제안된 방법이 몬테카를로 샘플링을 사용하지 않는 유전 알고리즘에 비해 지수 추종 오차가 더 낮고 더 빠르게 수렴하는 것을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.1006-1008
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• 2005

최근에 계산금융 분야에서 복잡한 수식을 이용한 연산이 증가하고 있다. 그리고 계산금융 분야에서 몬테카를로 시뮬레이션은 대표적인 계산방법 중에 하나이다. 그러나 몬테카를로 시뮬레이션은 많은 반복연산을 수행하므로 연산시간이 오래 걸리는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션과 스프레드시트를 병렬로 처리하였다. 또한 실험을 통하여 병렬 스프레드시트의 계산 노드가 증가함에 따라 파생상품의 계산 시간이 단축되는 것을 보였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 추계학술발표회논문집(2)
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• pp.639-646
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• 1996

직접적 또는 실험적인 방법들에 의한 밀도측정계기의 설계는 많은 시간의 소비와 인적, 물적인 비용의 소모가 요구되기 때문에 계산된 속(flux) 분포에 근거한 비실험적인 방법들이 일반적으로 사용된다. 이전에는 2그룹 확산방정식으로 밀도측정계기를 설계해 왔으나 복잡한 기하학적 모사에서의 한계로 인하여 계산시간의 문제로 도외시되었던 몬테카를로(Monte Carlo) 방법이 컴퓨터 기술의 발전으로 유용하게 되었다. 본 연구에서는 3차원 모델링이 가능하고 검증용 프로그램으로 알려져 있으며 몬테카를로방법을 사용하는 MCNP 코드를 이용하여 밀도측정계기의 기하학적 배치를 제시하고자한다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제12권3호
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• pp.53-57
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• 2018

몬테카를로 시뮬레이션 방법과 측정불확도 표현 지침은 불확도 평가를 위해 가장 널리 사용되는 방법들이다. 본 논문에서는 자체 개발된 질량관성모멘트 측정장비의 신뢰도를 평가하기 위해 몬테카를로 방법과 GUM방법이 사용되었다. 결과에 따르면 GUM방법에 의해 평가된 불확도가 몬테카를로 방법에 의한 것보다 약간 과소평가되었고 그 차이는 GUM방법의 근사화에 기인한 것으로, 두 방법에 의해 평가된 관성모멘트 불확도들은 추정량의 1% 미만으로 개발된 관성모멘트 측정시스템의 높은 측정신뢰성을 보여준다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권1호
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• pp.62-71
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• 2015

정지궤도위성은 궤도상에서 위치변화를 제어하기 위해 추력기를 사용하고 운용수명에 맞추어 적정한 양의 액체추진제를 탑재한다. 그러므로 정지궤도위성의 수명은 추진제 잔여량에 좌우되고 정확한 잔여추진제량 측정은 조기 수명종료로 야기되는 경제적 손실을 완화시킬 뿐만 아니라 후속위성의 대체나 위성망 운용계획 등에 매우 중요하다. 잔여추진제량을 측정하는 방법은 주로 PVT 방법, 열질량법, 회계식 방법이 사용된다. 본 논문에서는 회계식방법을 사용하기 위한 천리안위성 이원추진시스템의 모델링과 몬테카를로 방법을 이용하여 천리안위성의 궤도전이 소요 추진제량을 분석하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제31권3호
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• pp.1-14
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• 2015

본 연구의 목적은 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 현금흐름할인법의 순현재가치 분석에 필요한 용선수익과 3개월 리보금리, 해체가격을 예측하여 미래 불확실성을 경감시킬 수 있는 선박의 가치를 측정하고자 했다. 정확한 연구분석을 위해 총 10,000회의 시뮬레이션을 수행하였으며, 연구 결과의 실증 분석을 위해 2010년 기준 선박 도입에 따른 선박 가치 분석을 일반적인 현금흐름할인법과 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 확률론적 현금흐름할인법을 비교 분석하였다. 본 연구의 분석 결과 지난 2010년 기준 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 현금흐름할인법을 시행할 경우 일반적인 현금흐름할인법을 통한 결과보다 부정적인 순현재가치가 산출되어 선주들의 무분별한 선박발주에 경각심을 일으키는 계기가 될 수 있었다. 본 연구에서 사용한 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 확률론적 현금흐름할인법 기반의 선박 가치평가방법은 확률분포를 통해 기존 현금흐름할인법에서의 고정된 현재가치가 아닌 미래의 불확실성에 대한 변수를 반복 검증함으로서 선주들이 현금흐름에 대한 유동성 리스크에 대처할 수 있는 정보를 제공한다는 가치를 가지고 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.388-390
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• 2006

투자안 가치평가 방법에는 화폐의 시간가치를 고려한 방법과 고려하지 않는 방법이 있다. 이중 가장 많이 쓰이고, 중요한 방법으로는 화폐의 시간 가치를 고려한 순현재가치법(NPV), 내부수익률법(IRR), 수익성지표법(Pl)등이 있다. 이중에서도 우리는 투자사업으로부터 사업의 최종년도까지 얻게 되는 순이익(수익-비용)의 흐름을 현재가치로 계산하는NPV 분석을 많이 실시하고 있다. 즉, 어떤 자산의 NPV가 0보다 크면 투자 시 기업가치의 순증가가 발생하므로 투자가치가 있는 것으로 평가하고 0보다 작으면 기업가치의 순감소가 발생하므로 투자가치가 없는 것으로 평가한다. 여기에서 많은 기업경영자 및 재무담당자들은 다음과 같은 의문을 갖고 NPV분석의 약점을 보안할 필요성을 제기하고 있다. “결과로부터 얻은 단일 값이 정말 신뢰할 만한 값인가?”, “만약 몇 가지의 리스크 요인이 우리의 사업모델에 영향을 미친다면 그 결과는 어떻게 달라질 것인가?”, “우리가 얻은 결과 값의 실현 가능성은 몇%이고 나머지 발생 가능한 값들의 분포는 어떻게 될 것인가?” 위 질문에 대한 답을 얻을 수 있다면 투자안에 대해 빠르고 올바른 의사결정을 내릴 수 있으며 실패의 위험을 줄일 수 있다 이런 분석을 가능하게 해 주는 것이 확률론적 분석이며, 즉 몬테카를로 시뮬레이션 기법이다. 이미 많은 선진 기업에서 이 방법을 통하여 모든 의사결정에 중요한 참고 자료로 이용하고 있으며 본 논문은 몬테카를로 분석의 대표적인 소프트웨어인 Crystal Ball을 이용하여 그 활용 사례를 소개하고자 한다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제2권1호
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• pp.59-75
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• 2000

최근의 추세를 볼 때 위험관리에 관한 중요성이 점점 증대하고 있다. 그럼에도 불구하고 우리나라 은행들의 위험관리 실태는 아직 미흡한 실정이다. 그리고 대부분의 은행들이 현재 위험관리에 대응하기 위하여 ALM의 갭관리, 듀레이션관리 등을 행하고 있지만 BIS에서 중요시하고 있는 VaR의 개발과 운용은 아직 초보단계에 있다. 한국 주식포트폴리오에서 몬테카를로 시뮬레이션과 Full Variance Covariance Model의 VaR값은 비슷한 수준으로 Diagonal Model 의 VaR값 보다 작음을 알 수 있다. 이는 좀 더 정교한 계산이 요구되는 Full Variance Covariance Model의 VaR값이 보다 단순한 Diagonal Model의 VaR값 보다 정확성면에서 우수하다는 것을 보여주고 있다. 한편 이자율포트폴리오 의 경우에는 델타-감마 분석법과 몬테카를로 시뮬레이션의 경우 95% 신뢰구간의 VaR는 델타-감마 분석법이 작지만 99% 신뢰구간에서의 VaR는 몬테카를로 시뮬레이션방법이 작다는 것을 알 수 있다. 그래서 어느 한 가지 방법에 의한 VaR추정치가 가장 좋은 것이라고 단정하기 어려움을 알 수 있었다.

• 항공우주기술
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• 제13권2호
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• pp.177-184
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• 2014

우주발사체의 비행안전분석은 정상 및 비정상 비행으로 인해 발생되는 파편의 낙하점 및 낙하분산영역을 예측하여 인명, 선박 그리고 항공기에 미치는 영향을 분석하게 된다. 낙하점 및 낙하분산영역 예측은 우주발사체의 비행안전분석에 필수 요소이다. 특히, 낙하분산영역은 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하여 예측될 수 있다. 이럴 경우, 수백회 이상의 반복 계산이 요구되는 몬테카를로 방법은 낙하분산영역을 산출하는데 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 대체할 수 있는 방안으로 JU 변환과 다구치 방법을 적용해보고, 세가지 방안의 결과를 비교하여 낙하분산영역 계산을 위해 적합한 방법을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.156-156
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• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.