본 연구에서는 급수전개를 이용한 추계론적 유한요소해석법의 개선을 위한 등가몬테카를로 추계장함수를 제안하고 1차 Taylor전개를 이용한 추계론적 유한요소해석법인 가중적분법에 적용하였다. 일반적으로 1차 Taylor전개를 이용하는 수치해석법에서의 응답변화도는 고려하고 있는 추계장의 분산계수에 대하여 선형거동을 보인다. 그러나 몬테카를로 해석의 경우 추계장 분산계수에 대하여 비선형 거동을 나타낸다. 이는 급수전개법의 1차 Taylor전개에 따른 선형특성에 기인한다. 따라서, 가중적분법에서 사용되는 Taylor전개된 변위벡터와 몬테카를로 해석에서의 변위벡터를 비교하고 이들 두 변위벡터 사이에 상호 불일치 하는 점을 고찰하여 몬테카를로 해석에서의 변위벡터와 등가의 변위벡터를 구성하고 이를 가중적분법에 적용하였다. 제안한 등가몬테카를로 추계장은 본래의 추계장 함수에 대한 고차함수로 주어진다. 평면구조에 대한 수치해석을 통하여 제안한 등가몬테카를로 추계장을 이용한 정식화의 타당성을 고찰하였다 새로운 정식화는 기존의 l차 가중적분법을 위한 정식화 과정과 유사하게 수행할 수 있었다.
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.
기술거래 시장의 활성화에 대한 연구개발서비스 분야 종사자들의 관심이 높아지고 있으며, 특히 공공 및 민간 분야의 휴면 기술(특허)에 대한 이전 거래를 통해 불필요한 특허유지 비용을 줄이고 부가적인 기술료 창출 효과를 거둘 수 있다. 본 연구에서는 현재까지 기술이전(거래), 현물출자, 기술금융(융자, 담보대출) 등 다양한 목적으로 실무에서 활용되어 온 기술가치평가 모형의 한계점을 고민해 보고, 이에 대한 개선방안으로서 몬테카를로 최소자승법 기반의 확률론적 가치평가 모형을 제시한다. 기존의 가치평가 모형은 평가산출을 위한 입력변수의 확정적 값들에 기반하여 가치액이 산출되었으나, 대표적 기법인 현금흐름 할인법이나 로열티공제법의 경우 미래의 수익예상기간, 예상매출액 등에서는 불확실성(uncertainty)가 내재되어 있다. 따라서 특정 분포(distribution)에 대한 확률론적 가능성을 가정하고 이에 대한 수학적 최적화 논리로부터 몬테카를로 최소자승 관게에 의한 변수결정 및 가치평가액 산정을 할 수 있는 평가모듈을 개발한다. 향후 연구에서는 기 평가된 사례결과를 딥러닝(deep learning) 방식으로 학습하여, 발생가능성 높은 각 변수값의 범위들을 산출하고 이로부터 기술가치 범위를 추론하는 시스템을 개발하는 것도 가능할 것으로 기대된다.
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.
프로젝트의 계획단계에서 명확한 업무의 정의와 업무간의 상관관계, 자원계획 및 일정계획이 수행되지 않으면, 공사의 진행 시에 많은 변경과 일정 $\cdot$ 비용 상의 문제를 가져올 수 있다. 그래서 본 연구에서는 사례연구를 중심으로 프로젝트 계획단계에서 최적의 소요공기 산정을 위해서 몬테카를로 시뮬레이션과 선형계획법을 적용한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 몬테카를로 시뮬레이션을 사용함으로써 각각의 활동이 독립적이고, 프로젝트 소요시간에 대해서 정규분포를 따른다는 가정의 제약조건을 해소함으로 보다 신뢰한 만한 일정 추정이 가능하였으며, 주 경로와 주 경로에 근접한 경로에 신뢰할 만한 일정편차를 계산할 수 있었다. 또한, 선형계획법을 동해서 최적의 소요비용 산정이 가능하였으며, 프로젝트 목표소요공기의 변동에 따른 최적의 목표공기를 산정할 수 있었다.
염소이온 침투를 받는 해양환경 콘크리트의 확률기반 내구수명 예측을 위해 몬테카를로 시뮬레이션 방법이 많이 사용된다. 그러나 몬테카를로 시뮬레이션 방법은 해석에 매우 긴 시간이 소요되며 해석결과도 매번 다른 결과를 준다. 이에 비해 신뢰성해석에 자주 사용되는 모멘트법은 계산에 소요되는 시간의 거의 없고, 동일문제에 대해서는 항상 동일한 결과를 주는 장점이 있다. 이에 이 연구에서는 신뢰성이론의 모멘트법을 염소이온 침투에 대한 부식개시확률 산정에 적용하였다. 이를 위해 먼저 일계이차 모멘트법과 이계이차 모멘트법에 의한 파괴확률 산정 프로그램을 개발하였다. 개발된 해석 프로그램들을 사용한 예제해석을 통하여 일계이차 모멘트법에 비하여 이계이차 모멘트법이 더 정확한 부식개시확률 산정결과를 줌을 확인하였다. 또 부식개시확률에 미치는 각 확률변수의 영향을 평가하는 민감도 해석을 수행하였으며, 가장 큰 영향인자는 피복두께로 나타났다. 특히 피복두께의 변동계수 변화에 의한 영향이 평균값 변화에 의한 영향 보다 더욱 현저함을 확인하였다.
The ray effects of finite volume method (FVM) or discrete ordinate method (DOM) are known to show a non-physical oscillation in solution of radiative heat transfer on a boundary. This wiggling behavior is caused by the finite discretization of the continuous control angle. This article proposes a combined procedure of the Monte-Carlo and finite-volume method (CMCFVM) for solving radiative heat transfer in absorbing, emitting, and an-isotropically scattering medium with an isolated boundary heat source. To tackle the problem, which is especially pronounced in a medium with an isolated heat source, the CMCFVM is suggested here and successfully applied to a two-dimensional circular geometry.
본 논문에서는 실세계에서 센서를 배치할 때 발생하는 최적화 문제인 최대 커버리지 센서 배치 문제를 정의하고 문제의 해 공간의 특성을 분석하였다. 또한 최대 커버리지 센서 배치 문제의 좋은 해를 얻기 위해 유전 알고리즘을 설계하고 그 우수성을 비교 실험을 통해 보였다. 이 문제에 유전 알고리즘을 적용할 때 중요하게 고려되어야 할 부분은 평가 함수를 어떻게 구현하느냐 인데 몬테카를로법을 통해 해결할 수 있었다. 유전 알고리즘의 몬테카를로법을 이용한 평가 부분에서 샘플 생성 횟수를 조절함으로써 동일한 성능을 내면서 계산 시간을 크게 줄일 수 있었다.
추계론적 해석은 구조계 내의 해석인수에 존재하는 공간적 또는 시간적 임의성이 구조계 반응에 미치는 영향에 대한 고찰을 목적으로 한다. 확률장은 구족계 내에서 특정한 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 구조계 반응에 대한 이들 확률장의 영향 평가를 위하여 통계학적 추계론적 해석과 비통계학적 추계론적 해석이 사용되고 있다. 본 연구에서는 비통계학적 추계론적 해석방법 중의 하나인 가중적분법을 제안하였다. 특히 구조계의 공간적 임의성이 큰 특성을 가지고 있는 반무한영역에 대한 적용 예를 제시하고자 한다. 반무한영역의 모델링에는 무한요소를 사용하였다. 제안된 방법에 의한 해석 결과는 통계학적 방법인 몬테카를로 방법에 의한 결과와 비교되었다. 제안된 가중적분법은 자기상관함수를 사용하여 확률장을 고려하므로 무한영역의 고려에 따른 해석의 모호성을 제거할 수 있다. 제안방법과 몬테카를로 방법에 의한 결과는 상호 잘 일치하였으며 공분산 및 표준편차는 무한요소의 적용에 의하여 매우 개선된 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 3차원 반도체 공정 시뮬레이션의 효율성과 성능을 향상시키기 위하여, 병렬 유한요소법 수치해석에 사용이 적합한 디라우니 병렬 메쉬 생성기 및 표면 전진 메쉬 생성기를 개발하였고, 이를 위하여 개선된 성능을 보이는 수정된 하부구조법 병렬 유한요소법 수치해석기를 개발하였다. 또한, 행렬 계산 알고리즘의 병렬화를 확산 및 산화 시뮬레이터에 적용하여, 직렬 계산 시 3시간이 소요되는 확산 시뮬레이션과 비평탄 구조를 지니는 R-LOCOS 등의 연산을 8개의 프로세서를 병렬로 사용하여 15분만에 계산하였다. 과다한 계산 시간을 요하는 몬테카를로 수치해석 방법의 효율성을 높이고자, 병렬 연산 알고리즘을 몬테카를로 연산에 적용하였다. 또한, 스퍼터링 증착장치 시스템의 타켓 입자 분포 특성을 병렬 연산 몬테카를로 방식으로 계산하였다. 3000개의 이온을 주입하였을 겨우 단일 프로세서에서 13,000초의 계산시간이 소요되었으나, 30개의 프로세서를 병렬로 사용하였을 때 520초의 시간을 소비하여,25 이상의 스피드업 특성을 얻었다. 또한, 몬테카를로 계산의 최적화 연구를 통해서 3차원 스퍼터링 증착장치에서 연쇄 충돌 계산 수행시의 최적이온의 개수는 30,000임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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