• Title/Summary/Keyword: 몬테카를로 방법

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A Methodology on Treating Uncertainty of LCI Data using Monte Carlo Simulation (몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 LCI data 불활실성 처리 방법론)

  • Park Ji-Hyung;Seo Kwang-Kyu
    • Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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    • v.21 no.12
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    • pp.109-118
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    • 2004
  • Life cycle assessment (LCA) usually involves some uncertainty. These uncertainties are generally divided in two categories such lack of data and data inaccuracy in life cycle inventory (LCI). This paper explo.es a methodology on dealing with uncertainty due to lack of data in LCI. In order to treat uncertainty of LCI data, a model for data uncertainty is proposed. The model works with probabilistic curves as inputs and with Monte Carlo Simulation techniques to propagate uncertainty. The probabilistic curves were derived from the results of survey in expert network and Monte Carlo Simulation was performed using the derived probabilistic curves. The results of Monte Carlo Simulation were verified by statistical test. The proposed approach should serve as a guide to improve data quality and deal with uncertainty of LCI data in LCA projects.

Power Wheeling Effects Evaluation using Monte-Carlo Simulation (몬테카를로 시뮬레이션에 의한 전력탁송 영향평가)

  • Lee, Buhm
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.7 no.3
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    • pp.552-557
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    • 2003
  • This paper presents an algorithm for evaluating power wheeling effects considering contingency using Monte-Carlo simulation. The effects of power wheeling on generating cost, transmission losses, and system security are considered. And, for a specific operating condition, the effects are quantified by the sensitivity of specific quantities of interest with respect to wheeling level. This model is utilized to calculate probability distribution functions of the incremental effects of power wheeling with a Monte-Carlo simulation. The proposed method is applied to IEEE RTS-96 system and the results are presented.

제작 공정에 따른 표면의 초발수 특성 연구

  • Park, Seong-U;Pyo, Jung-Seon;Jang, Ji-Hye;Kim, Hyo-Jeong;Jang, Jun-Gyeong
    • Proceeding of EDISON Challenge
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    • 2015.03a
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    • pp.132-137
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    • 2015
  • 최근 자연의 기능성 표면이 갖는 특성을 모방하고, 이를 과학 기술에 적용하는 연구가 세계적으로 증가하는 추세다. 특히, 초발수 표면은 여러 산업 분야에서 많은 관심을 받고 있으며, 그 활용 분야도 다양하다. 초발수 특성의 광범위한 응용을 위해서, 우리는 최적화된 표면 구조를 효율적으로 제작할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 제작 공정에 따라 만들 수 있는 표면의 형태를 찾아보고 격자 기체 기반의 몬테카를로 방법을 사용하여 제작 공정에 따른 표면의 초발수 특성을 살펴보았다. 각 공정을 통해 제작된 표면의 초발수 특성을 비교하고, 가장 그 특성이 좋은 구조 및 제작 공정을 제시하였다.

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Tolerance Allocation Method for IR Optics Fabrication Using Monte-Carlo Simulation Based on Measured Reflective Eccentricity (편심측정 결과가 반영된 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 적외선 광학계 조립정렬 공차 할당 기법)

  • Yoo, Jae-Eun
    • Korean Journal of Optics and Photonics
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    • v.22 no.4
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    • pp.161-169
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    • 2011
  • In this paper, a tolerance allocation method using Monte-Carlo simulation with measured reflective eccentricity for high-sensitive IR optics is proposed. During optics fabrication and alignment, reflective eccentricity was measured using an optical centration measurement instrument. A Monte-Carlo simulation was performed using measured eccentricity data, and it gives statistical estimated performance of the optics after fabrication. The validity of the proposed tolerance allocation method was verified comparing the estimated MTF result with the measured MTF result of the fabricated optics.

Bayesian Model Uncertainty for Open-domain Question Answering (베이지안 모델 불확실성에 기반한 오픈도메인 질의응답)

  • Lee, Young-Hoon;Na, Seung-Hoon;Choi, Yun-Su;Chang, Du-Seong
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.93-96
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    • 2019
  • 최근 딥러닝 모델을 다양한 도메인에 적용하여 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 딥러닝 모델은 정답으로 제시된 결과가 정상적으로 예측된 결과인지, 단순히 오버피팅에 의해 예측된 결과인지를 구분하기 어렵다. 이러한 불확실성(Uncertainty)을 측정 할 수 없다는 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 베이지안 딥러닝 방법 중 하나인 변분추론(Variational Inference)과 몬테카를로 Dropout을 오픈도메인(Open-Domain) 태스크에 적용하고, 예측 결과에 대한 불확실성을 측정하여 예측결과에 영향을 주는 모델의 성능을 측정해 효과성을 보인다.

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Density-Constrained Moving Least Squares for Visualizing Various Vector Patterns (다양한 벡터 패턴 시각화를 위한 밀도 제한 이동최소제곱)

  • SuBin Lee;Jong-Hyun Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.577-580
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    • 2023
  • 물리 기반 시뮬레이션과 같이 연속적인 움직임을 표현하기 위해서 고차 보간(High-order interpolation)을 설계하는 것을 중요한 문제이다. 본 논문에서는 제약적인 벡터와 밀도 형태를 몬테카를로법을 사용하여 이동최소제곱(MLS, Moving least squares)을 제곱하여 이를 통해 속도 필드를 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 결과적으로 밀도의 형태를 고려하여 MLS의 가중치가 적용된 결과를 보여주며, 그 결과가 벡터 보간에 얼마나 큰 영향을 끼치는지를 다양한 실험을 통해 보여준다.

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Implementation of Monte Carlo estimation of Pi based on UPMEM PIM (UPMEM PIM 기반 원주율의 몬테카를로 추정 구현)

  • Jae-Hyuck Kwak;Kwang Jin Oh
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.27-29
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    • 2023
  • 폰노이만 구조를 따르는 기존의 컴퓨터 시스템은 프로세서와 메모리의 역할이 구분되어 있으며 프로세서는 메모리에 저장된 명령어와 데이터를 불러와 실행한다. 이 과정에서 메모리와 프로세서 간에 발생하는 데이터 이동은 메모리 집약적인 응용을 처리하는데 있어서 심각한 오버헤드를 야기할수 있다. PIM(Processing-In-Memory)은 데이터 이동 병목을 해결하기 위해서 메모리에 프로세서의 능력을 통합하는 기술로서 최근의 메모리 기술의 발전으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 UPMEM사의 상용 PIM 제품을 기반으로 몬테카를로 방법을 이용한 원주율 추정을 구현하고 성능 확장성을 분석하였다.