• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권3호
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• pp.138-147
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• 2005

몬테칼로 선량계산 시 적절한 정확도를 얻기 위해서는 계산입자수를 늘려야 하고 그로 인해 계산 시간이 오래 걸리게되므로 일상적 치료계획의 선량계산 방법으로 이용되지 못했다. 본 연구에서는 몬테칼로 모의실험 시 계산입자 수를 줄여서 선량계산을 수행한 후 잡음 감소 필터를 적용하여 선량계산 결과를 개선하고자 하였다. 이를 위해 국소 최소자승 잡음 감소 필터를 제작하고 광자선 및 전자선 균질/비균질 팬텀 내 선량계산 결과에 대하여 적용하여 선택적 여과를 수행하였으며 그 유효성을 등선량 곡선 비교 및 감마시험을 통하여 검증하였다. 연구 결과 통계적 불확실도를 2$\%$ 이내로 유지하기 위해 필요한 계산입자수의 10$\%$ 이하의 계산입자 수를 이용하여 몬테칼로 선량계산 뒤 후처리한 결과가 기준계산 입자수를 이용하여 얻은 몬테칼로 선량계산 결과와 유사해질 수 있음을 확인하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.169-174
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• 2002

본 연구는 k개 지수분포 모수들의 기하평균에 대한 베이지안추정 방법을 제시하였다. 이를 위해 Tibshirani가 제안한 직교변환법으로 비정보적 사전확률분포를 도출하여 모수들의 결합사후확률분포를 유도해 내었으며, 이 분포 하에서 가중 몬테칼로 방법을 사용하여 기하평균을 추정하는 절차를 제안하였다. 모의실험과 실제자료의 예를 통해 제안된 베이지안 추정의 유효성 및 효용성을 보였으며, 본 연구에서 제안한 사전확률분포가 전통적인 포함확률을 기준으로 볼 때, Jeffrey의 사전확률분포 보다 더 유효한 추정을 함을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권6호
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• pp.25-31
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• 2004

본 논문에서는 나노 스케일 확산 공정 모사를 위한 방법으로 동력학적 몬테칼로(kinetic Monte Carlo)를 소개하고자 한다. 먼저 동력학적 몬테칼로의 이론과 배경을 살펴보고 실제적인 이해를 돕기 위하여 실리콘 기판에 이온(전자) 주입 후 열처리과정에서 일어나는 점결함의 확산을 동력학적 몬테칼로를 이용하여 모사하는 간단한 예를 보여주고 있다. 동력학적 몬테칼로는 몬테칼로의 일종이지만 기존의 몬테칼로에서 구현하지 못하였던 물리적인 시간을 포아송 확률 과정을 통하여 구현하였다. 동력학적 몬테칼로 확산 공정 모사에서는 연속 확산 미분 방정식의 해를 구하는 기존의 유한 요소 수치 해석적 방법과 달리원자 상호간 혹은 원자와 결함 또는 결함들 간의 화학적 반응과 입자들의 확산 과정을 포아송 확률 과정에 따라 일어나는 화학적 반응, 입자들의 확산 사건의 연속으로 본다. 사건마다 고유의 사건 발생 확률을 갖고 이 사건 발생 확률에 따라 일어나는 확률적 사건의 연속적 발생으로 실제의 반도체 확산 공정을 시간에 따라 직접적으로 모사할 수 있다. 입자들 간의 화학적 반응 사건 확률과 입자들의 확산 공정에 필요한 확률적 인자들은 분자 동역학, 양자 역학적 계산, 흑은 실험으로 얻어진다.

• 응용통계연구
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• 제13권1호
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• pp.45-53
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• 2000

본 논문에서는 모든 판정자(judge)들이 모든 객체(object)들에 대해 순위를 부여할 수 없는 경우에 얻어지는 불완전 순위자료에서 판정자들의 처리 효과에 대한 유의성을 검정하는데 관심이 있다. 이를 위해 불완전 순위자료를 완전자료로 바꾸는 알고리즘을 제안하고 알고리즘에 의해 얻어진 완전 순위자료에 Friedman 검정법을 적용하고자 한다. 제안된 검정법은 결측 객체에 순위를 부여하는데 있어서 완전순위를 갖는 판정자들의 정보를 이용함으로서 효율적이며 검정을 시행하는데 기존의 Friedman 통계량에 대한 분포표를 사용할 수 있어 간편하다. 그리고 몬테칼로 모의실험을 통하여 제안된 검정법과 기존의 평균 순위법, 최대/최소 Friedman 검정법과 검정력을 비교하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.187-195
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• 2009

결점나무 분석에서 불확실설 중요도 측도는 basic event 확률 ($q_i$)의 불확실성이 top event 확률 (Q)의 불확실성에 얼마나 많이 기여하는지를 나타내는 측도로서, top event 확률의 불확실성을 감소시키기 위하여 어떤 basic event 확률의 불확실성을 감소시키는 것이 효과적인지를 밝히는데 사용된다. $q_i$의 분산 $\upsilon_i$가 백분율 단위로 한 단위 변화될 때 Q의 분산 V의 변화량을 평가하는 측도가 불확실성 중요도 측도로서 많은 저자들에 의해 제안되었으며, 이 측도를 계산하기 위해서는 V와 ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$를 해석적인 방법이나 몬테칼로 시뮬레이션을 사용하여 계산해야 한다. 그러나 대규모 결점나무에 대해서 V와 ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$를 해석적인 방법으로 계산하는 것은 매우 복잡하며, 몬테칼로 시뮬레이션을 사용하여 V와 ${\partial}V/{\partial}{\upsilon}_i$의 안정적인 추정치를 얻는 것은 매우 어렵다. 본 연구에서는 불확실성 중요도 측도를 실험적인 방법을 이용하여 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 몬테칼로 시뮬레이션을 이용하는 방법에 비해 계산량이 매우 적으며, 불확실성 중요도의 안정적 인 추정치를 제공한다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.505-514
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• 2000

마코브체인 몬테칼로방법중에서 깁스 추출방법을 혼합 고장모형에 이용하였다. 베이자안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후 분포를 결정하는데 있어서 계산 문제와 이론적인 정당성을 고려하여 감마족인 Rayleigh와 Erlang추세를 가진 혼합모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산과 신뢰도 추이를 알아보고 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과를 제시하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 1999년도 제17회 학술발표회 논문개요집
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• pp.186-186
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• 1999

시뮬레이션 모델 및 AES, SIMS에 의한 깊이방향 분석의 유용성을 확인하기 위해 이체 충돌모델에 기초한 몬테칼로 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 위해, 현 시뮬레이션에서는 충돌 캐스캐이드에 의한 interstitial 및 vacancy 원자의 발생과 각 원자 층이 일정한 원자농도를 유지하도록 interstitial에 의한 vacancy의 소멸을 고려하였다. 이 모델은 AES 깊이 방향 분석에서는 AsAs/GaAs 초격자에, SIMS 깊이 방향 분석에는 Ta2O5/SiO2 초격자에 적용되었고, 실험으로부터 얻어진 결과들을 잘 나타냈다. 0.5keV Ar+ 이온 스퍼터링에 의한 AES 깊이방향 분석의 경우 AlAs 층에서 Al의 선택 스퍼터링에 의해 AlAs 층에서 As(MVV-32eV)의 Auger 강도는 GaAs 층에서보다 약 1.2배 크게 나타났다. 이 시뮬레이션은 Ta2O5(18nm)/SiO2(0.5nm)에 대한 SIMS 깊이방향 분석에서 표면 쪽으로의 1-3nm 정도의 피크(SiO+) 이동 및 decay length도 또한 잘 설명할 수 있었다. 이때, 낮은 에너지에서 보다 더 깊은 이온빔 믹싱이 발생하기 때문에 높은 에너지에서 오히려 더 좋은 분해능을 얻을 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.557-563
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• 1997

Marshall-Olkin의 이변량 지수모형을 따르는 두개의 부품으로 이루어진 시스템에서, 두 부품의 수명들이 이변량 1종 중단된 자료로 관찰되는 경우, 모수에 대한 최우추정량을 구한다. 그리고 두 부품의 수명에 대한 근사적 독립성과 동일성 검정법을 제안하고 몬테칼로 모의실험을 통하여 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.353-366
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• 1997

본 논문에서는 주어진 손실함수에 대한 근사최적베이즈축차실험방법을 유도한다. 근사최적베이즈축차실험방법을 Pocock 실험방법, O'Brien and Fleming 실험방법과 ASN(average sample size) 함수와 베이즈 위험면에서 비교하기 위하여 몬테칼로(Monte-Carlo) 방법을 사용한다. 그룹축차실험방법에서 그룹 때문에 빚어지는 정보의 손실비율과 베이즈효율의 개념을 소개하고 여러 가지 다른 그룹 크기에 따른 정보의 손실을 측정한다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.423-433
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• 1998

농사실험에서 품종실험자료를 분석할 때, 난괴법(Completely Randomized Block Design) 모형을 많이 이용하고 있다. 이 모형에서는 각 블록내의 모든 실험단위들에서 비옥도가 같다고 가정한다. 그러나 많은 경우에 각 블록내 실험단위들의 비옥도에 규칙적인 이질성이 존재한다. 이러한 이질성을 고려하기 위하여, 본 논문에서는 다단계 일반화 선형모형(Hierarchical Generalized Linear Models)을 이용하여 품종효과와 블록내의 비옥도 효과를 함께 모형화 하고, 이 모형으로 Scottish Agricultural Colleges의 목록에 실려 있는 자료를 분석하여, 마코프체인 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo)방법으로 분석한 결과와 비교해 본다.