• 제목/요약/키워드: 시뮬레이션 출력 분석

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프로크루스테스 분석기법을 이용한 시뮬레이션 출력 분석 (Simulation Output Analysis s using Procrustes Analysis)

  • 박경종;이영해;문기석
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 1993년도 제3회 정기총회 및 추계학술발표회
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    • pp.1-1
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    • 1993
  • 시뮬레이션 분야에서 출력 분석은 중요한 분야중의 하나로 출력 분석을 정확히 하기 위해서, 지금까지 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 현재까지 시뮬레이션 출력 분석 분야에서 사용되지 않았던 프로크루스테스 분석(Procrustes Analysis) 방법을 사용하여 시뮬레이션 출력 데이타의 안정상태(steady state)를 분석하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 사용하는 프로크루스테스 분석 방법은 시뮬레이견 출력 분석을 효과적으로 수행할 수 있도록 앨고리듬을 개선하여 적용하며, M/M/1 대기모형을 대상으로 시뮬레이션을 수행한다. M/M/1 대기모형에서 대기열의 평균대기시간과 평균길이라는 두가지 매개변수에 대한 출력 데이타를 동시에 사용하여, 프로크루스테스 분석을 행한 결과와 시뮬레이션 출력 분석에서 일반적으로 쓰이는 반복-제거 방법(replication-deletion approach)을 비교한 결과, 시뮬레이션 실행 횟수를 줄여도 추정하고자 하는 참값에 보다 더 가깝고 신뢰 구간의 폭이 더 좁은 추정치를 얻는다.

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계절성 데이터의 부트스트랩 적용에 관한 연구 (A Study of Applying Bootstrap Method to Seasonal Data)

  • 박진수;김윤배
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.119-125
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    • 2010
  • 시뮬레이션 출력 분석 방법인 이동 블록 부트스트랩이나 정상 부트스트랩, 그리고 임계값 부트스트랩은 자기상관성이 존재하는 데이터에 적용 가능한 표본 재추출 방법론들이다. 이러한 부트스트랩 방법들은 데이터의 정상성을 가정하여 적용해 왔다. 그러나 실제 자료 또는 시뮬레이션 출력에 계절성이나 추세를 동반하여 그 정상성을 보장할 수 없는 경우에는 부트스트랩을 시뮬레이션 출력 분석에 적용하지 못하였다. 시뮬레이션 출력 분석 기법 중 자기상관성을 가장 잘 묘사하는 방법은 임계값 부트스트랩 방법이다. 임계값 부트스트랩은 자료의 임계값을 기준으로 주기를 형성하여 재추출하는 방법으로써 계절성이 존재하는 데이터에 부트스트랩을 적용한다면 임계값 부트스트랩과 유사한 정확도를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 계절성이 존재하는 시계열 자료에 대한 부트스트랩 적용 가능성을 제시 및 검증해보고자 한다.

시뮬레이션 출력의 안정상태 온라인 결정에 관한 연구 (On-Line Determination Steady State in Simulation Output)

  • 이영해;정창식;경규형
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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    • pp.1-3
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    • 1996
  • 시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

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안정상태 시뮬레이션에서의 Bonferroni 동시 추정과 붓스트랩을 이용한 백분율 추정 (Quantile Estimation in Steady-State Simulation using Bonferroni and Bootstrap Methods)

  • 김세영
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.81-87
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    • 1997
  • 안정상태 시뮬레이션의 출력 분석에서 백분율의 추정은 시스템 설계와 성능분석에 매우 유용하다. 그러나 지금까지 지속적으로 발전된 대부분의 안정상태 시뮬레이션 연구는 그 대상이 주로 시스템의 평균값에 치중되어 왔다. 본 논문에서는 시뮬레이션 출력 과정의 안정상태 백분율에 대하여 Bonferroni 동시 신뢰구간 추정 방법과 붓스트랩을 이용하는 신 뢰구간 추정 방법을 제시한다. 이 방법들은 전통적인 방법보다 적은 수의 관찰 값을 가지고 상대적으로 좁은 신뢰구간을 얻으며, 시뮬레이션 출력 분석에 있어 널리 사용되는 배치 평 균 방법을 응용하므로 적용하기도 쉽다. 새로운 두 가지 추정 방법의 타당성을 검증하기 위 하여 이들을 전통적인 배치 백분율 방법과 서로 비교, 평가한다. 대기 행렬 모델(MIMI)과 시계열 모델(AR(1))에 적용한 결과, 새로운 방법들은 전통적인 방법에 비하여 상당히 적은 수의 관찰 값만으로 신뢰성 있는 추정치를 얻을 수 있었다.

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유전 알고리즘과 군집 분석을 이용한 확률적 시뮬레이션 최적화 기법

  • 이동훈
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 1998년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.62-64
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    • 1998
  • 유전 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한 (Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지거나 (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어렵거나 (3) 목적함수에 교란항이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화함으로써 유전 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 그룹화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 최적값에 근접시킬 수 있는 탐색 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션의 출력이 특정한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 확률적으로 나타나는 시뮬레이션 모델의 출력을 최대화하는 문제에 대하여 적용하고 분석하였다.

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시뮬레이션 출력 데이터 분석 기법

  • 이영해
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 1992년도 제1회 산학협동 단기강좌 교재 시스템 시뮬레이션 이론 및 실제
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    • pp.113-136
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    • 1992
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시뮬레이션 출력 자료 분석에 관한 연구 (Output Data Analysis of Simulation: A Review)

  • 장병윤
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.11-16
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    • 2012
  • 시뮬레이션은 시간에 따라 변화하는 실제 프로세스나 시스템에 대한 운영을 모방한다. 이 방법론은 실제 시스템의 운영적 특성들을 연구하는데 관심을 가진다. 일반적으로 시뮬레이션 프로젝트는 자료수집, 코딩, 모델 타당성 및 유효성 검증, 실험 계획, 출력 자료 분석, 적용과 같은 여러 가지 단계들을 거친다. 본 논문에서는 이와 같은 여러 단계들 중 시뮬레이션 출력 자료의 통계적 분석에 대한 연구들을 살펴 보기로 한다. 특별히 본 연구에서는 종료형(terminating) 시뮬레이션과 비종료형(non-terminating) 시뮬레이션 각각의 경우에 대한 평균 ${\mu}$를 구간 추정하는 방법을 설명한다. 그런 다음 이 연구결과를 확장한 일반적인 평균 ${\mu}$의 보다 더 일반화된 형태인 $f({\mu})$를 추정하는 방법에 대해 설명한다. 여기서 함수 $f({\bullet})$은 비선형 함수로서 $f'({\mu}){\neq}0$${\mu}$의 이웃에서 미분 가능한 함수이다.

4.2MW (600VDC, 7kADC)직류 펄스 전원장치의 성능분석 (Analysis of the performance of a 4.2MW (600VDC, 7kADC) DC pulsed power supply)

  • 노의철
    • 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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    • 제10권6호
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    • pp.73-80
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    • 1996
  • 본 논문은 펄스 형태의 출력전류를 얻기 위한 직류 직원 장치의 성능분석에 관한 것이다. 직류 전원장치의 입력은 3상 3,300[V]이고 펄스 출력용량은 4.2MW( 600VDC, 7kADC)이며 용도는 플라즈마의 밀폐 및 구속을 위한 전자적 구동용이다. 펄스폭인 10초인 펄스 파형이 150초 주기로 출력되면서 동작함에 따라 전원장치를 구성하는 변압기와 위상제어 정류기의 용량선정시 전원장치의 성능과 설비비를 고려하여 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 변압기의 용량선정시 역률과 전압강하를 고려하여 가능한 한 용량을 최소화하였으며 선정된 변압기에 대하여 변압기의 %Z에 따른 직류 출력전압 강하, 역류, 전고조파 왜율 등의 특성을 시뮬레이션을 통하여 분석하였으며 제작된 전원장치의 실험을 통하여 분석하였으며 제작된 전원장치의 실험을 통하여 분석의 타당성을 검증하였다. 특히, 전원장치의 과부하 동작시 변압기의 %Z가 출력성능에 미치는 영향에 대하여 중점적으로 시뮬레이션 하였으며 실험적으로 확인하였다.

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공간선형모형을 이용한 전산실험의 분석

  • 박정수
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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    • pp.17-24
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    • 2006
  • 오늘날 과학 및 공학연구를 위하여 복잡한 컴퓨터 시뮬레이션을 자주 사용하고 있다. 전통적 물리적 실험이 입력수의 한계와 출력의 측정오차를 가지는 반면 시뮬레이션 실험 또는 전산실험은 입력수에 제한이 거의 없고 대부분 출력 또한 측정오차가 없거나 매우 작다. 이러한 전산 실험의 분석을 위해 비교적 새롭게 등장한 통계적 방법이 DACE(Design and Analysis of Computer Experiments)이나. 본 발표에서는 이 DACE의 기본 개념과 원리를 간단히 소개하고, 실제로 기계설계에 효과적으로 적용된 사례를 보이고, 향후 연구방향 등을 논의하겠다. 특히 시뮬레이션 코드에 존재하는 절대상수의 추정문제(calibration)와 공간선형 모형의 최적선택을 위한 알고리즘을 소개한다.

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대기 난류와 열적 블루밍을 겪는 고출력 레이저 빔의 대기 전파 시뮬레이션에 필요한 위상판 개수 분석 (Number of Phase Screens Required for Simulation of a High-energy Laser Beam's Propagation Experiencing Atmospheric Turbulence and Thermal Blooming)

  • 윤석영;문우현;김훈
    • 한국광학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.49-60
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    • 2024
  • 본 연구에서는 킬로와트 급 고출력 레이저의 대기 전파 시뮬레이션에 필요한 위상판의 개수를 분석하였다. 킬로와트 급 레이저가 대기 중에 전파될 때, 주로 대기 난류와 열적 블루밍 효과에 영향을 받는다. 이에 따라 split step 방법을 사용하여 대기의 흡수 및 산란에 의한 손실, 그리고 난류와 열적 블루밍으로 인한 빔의 왜곡 현상을 구현할 때, 위상판의 개수는 시뮬레이션의 정확성 및 소요 시간을 결정짓는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 광범위한 대기 난류 조건에서 많은 수의 위상판(예: 150개)을 사용하여 시뮬레이션을 진행하고, 레이저 출력 밀도 2.5×106 W/m2 (50 cm 직경 레이저 빔의 경우 500 kW 출력) 미만의 고출력 레이저 빔 전파 시뮬레이션에 필요한 위상판 개수에 대한 새로운 가이드 라인을 제시한다.