• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.191-199
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• 2001

본 소고는 n명의 심사자가 k개의 객체를 평가하여 얻어진 불완전 순위자료에서 객체간 선호도에 있어 차이가 없다는 영가설을 검정하는 방법에 관한 연구이다. 주어진 자료에서 결측값들을 다중대체하는 방식을 제안하고 이들을 평균 p-값으로 묶는 몬테칼로방식의 임의순열 검정을 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.669-677
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• 2013

본 연구에서는 다중자산 옵션 가격의 추정에 있어 자산의 수, 상관계수, 자산의 값들과 표준편차의 여러 조합에 대한 시뮬레이션을 통하여 저불일치 수열에 따르는 준난수 몬테칼로 방법들을 비교하였다. 결과적으로 준난수와 모로 역변환을 이용하는 것이 기본적인 몬테칼로 방법보다 정확하였으며 자산의 수와 관계없이 준난수 방법들 중 혼합법들이 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 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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• 제24권2호
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• pp.401-409
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• 2011

사회네트워크분석(social network analysis)은 l개 연결선을 갖는 n개 노드의 자료를 대상으로 한다. 기본적인 자료기술로서 노드 간 최단거리(shortest distance), 근접 중심성(closeness centrality), 중개 중심성(betweenness centrality) 등을 산출한다. 기존의 사회학적 연구에서 다룬 네트워크는 대개 노드 수 n이 수십 또는 수백 정도였으나 최근에는 그 크기가 수십만 또는 수백만에 이르는 경우가 드물지 않다. 이에 따라 사회네트워크분석에서도 자료 규모성(data scalability)의 이슈가 생겼다. 본 연구에서는 몬테칼로(Monte Carlo) 방법을 활용하여 n = 100,000 규모의 임의 네트워크의 작은 세상(small world) 성질을 실증적으로 탐구하고 그 정도 규모에서의 중개 중심성과 근접 중심성의 산출 방법을 제안하고자 한다.

• 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.

• 한국안전학회지
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• 제18권1호
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• pp.116-122
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• 2003

몬테칼로법은 복잡한 특히 비선형문제를 푸는데 강력한 공학도구중의 하나이다. 이 방법은 컴퓨터에서의 통계적인 표본추출방법을 이용하여 각종 공학적인 문제에 근사적인 해를 준다. 교량 하나의 요소나 전체교량의 시간 의존적 파괴확률을 예측하는 방법중의 하나로 생애함수가 있다. 이 논문에서는 교량의 요소나 전체 교량의 파괴확률을 예측하기 위하여, 시스템 신뢰성과 생애함수를 이용하여 포트란 프로그램을 개발하였다. 몬테칼로법은 생애함수의 매개변수를 생성하는데 이용되었다. 적용례로서, 개발된 프로그램은 콘크리트-강 합성 교량에 적용되어, 파괴확률을 예측하는데 이용되었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.63-71
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• 2000

건설공사비의 총액을 산정하기 위한 예비 견적은 위험의 정도를 감수하고 있다. 즉 대형 건설공사의 경우 오랜 기간에 걸쳐 수행되어지며 공종에 따른 공사기간별로 초기 계획단계보다 실행견적가에 미달하는 위험과 관련하여 발생되어진다. 이는 신뢰성 있는 유사비용데이터 수집의 어려움과 데이터의 수가 절대적으로 부족할 뿐만 아니라 이러한 수집된 비용데이터 조차도 건설공사의 특성을 충분히 반영하지 못하기 때문이다. 또한 통산 비용산정방법에 있어서 기존에 주로 활용되는 확정론적 비용평가는 다수의 불확실성을 띄고 있는 건설공사의 특수성을 반영하지 못하고 있다. 따라서 국내의 비용평가시 다루어지지 않고 있는 비용의 확률적 개념을 도입함으로서 비용의 위험도를 측정하고 비용요인들간의 상관성과 부위별 비용특성을 반영하여 견적시 과대 과소의 오차합계를 최소화하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 여기서 위험도는 예비견적비가 실제 발주자 집행 실행견적가 보다 적게 될 확률로서 정의하고 본 방법의 제시에 따른 사례의 적용을 통해 객관적 인 검증을 연구의 목적으로 한다. 연구의 방법은 첫 번째, 비용 데이터로부터 직접적으로 위험도를 평가하는 통계학적 방법과 두 번째, 몬테칼로 시뮬레이션 방법을 이용하여 비용데이터로부터 간접적으로 위험도 평가방법을 제안하고자한다. 몬테칼로 시뮬레이션 방법은 단위 요소비용의 분포특성과 비용상관성으로부터 총비용의 확률분포를 생성하여 신뢰성 있는 비용 데이터의 확장과 해석이 가능한 방법으로 실제상황에 접근된 위험도 평가가 가능할 것이다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제31권1호
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• pp.89-95
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• 2008

국제원자력기구의 TRS-398 측정 프로토콜을 임상에 적용하기 위해서는 사용하는 빔과 전리함에 대한 선질 보정인자가 필요하다. 본 연구에서는 몬테칼로 계산코드(DOSRZnrc/EGSnrc)를 사용하여 상용의 평판형전리함에 대한 고에너지 전자선($4{\sim}20\;MeV$)에서의 선질보정인자를 계산하였다. 계산결과를 프로토콜에서 제시하는 값과 비교한 결과 $5{\sim}20\;MeV$에서 약 1% 이내로 일치하였으며 4 MeV의 경우에는 약 1.9% 차이를 보였다. 본 연구 방법은 선질보정인자를 독립적으로 결정하는 방법의 하나로서 프로토콜에서 주어진 값들의 확인이 필요하거나 또는 새로운 모델의 전리함을 사용하는 경우에 응용될 수 있다.

• 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.