시뮬레이션 실행 시간이 매우 오래 걸려서 보통 이용하는 비선형최고제곱법으로는 시뮬레이션의 입력 파라메터(또는 절대 상수)를 추정하기 힘든 경우의 추정 문제를 통계적인 메타모델을 이용하여 해결하는 방법에 대하여 기술하였다. 미리 답을 알고 있는 장난감 모형을 이용하여 절대 상수를 추정하기 위해 사용되는 세가지 통계적 메타모델들(전통적 희귀모형, 공간적 선형모형 그리고 projection pursuit 희귀모형)의 성능을 비교하였다. 그 결과 일양 크리깅(universal Kriging)에 의한 공간적 모형이 가장 우수하였고, 이를 실제 핵융합 시뮬레이션 자료에 적용하여 절대 상수를 추정하였다.
The concept of probability in current school mathematics has been dealt with in the classic viewpoint (mathematical probability) and part of the frequency viewpoint and axiomatic viewpoint have been introduced. However, since the exact understanding of the probability concepts is not possible only with the classic viewpoint, we need to research further on methods to complement classic viewpoint and emphasize various aspects of probability concepts (Lee, Kyung Hwa, 1996). Therefore, this study is to find out optimal computer simulation plans in teaching statistical probability. For the purpose, it examines how the nature of mathematical knowledge may be changed when statistical probability is taught with a use of computer simulation based on the Theory of Didactical Situation presented by Brousseau(1997). Next, it identifies how probability curriculum should be reconstituted for introducing statistical probability through computer simulation. Finally, it develops specific teaching materials that introduce statistical probability using computer simulation based on the results obtained.
본 논문에서는 n 개의 원소를 임의로 나열하는 대표적인 치환 발생 알고리즘을 소개하고 이들중 발생 치환의 랜덤성이 우수하다고 알려진 Knuth의 알고리즘을 근간으로 설계된 랜덤 치환 발생기의 암호학적 안전성을 분석하고 발생 치환들에 대한 난수 발생 수열 관점의 통계적 임의성과 연속 발생 치환끼리의 통계적 독립성 적용을 위한 통계량 소개 및 각 관점에서 통계적 검정을 통과함을 시뮬레이션 결과를 통하여 보인다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.156-156
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2021
본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
Lee, Ki Yong;Shin, YoonJae;Choe, YeonJeong;Kim, SeonJeong;Suh, Young-Kyoon;Sa, Jeong Hwan;Lee, JongSuk Luth;Cho, Kum Won
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.11
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pp.593-606
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2016
Computer simulation is widely used in a variety of computational science and engineering fields, including computational fluid dynamics, nano physics, computational chemistry, structural dynamics, and computer-aided optimal design, to simulate the behavior of a system. As the demand for the accuracy and complexity of the simulation grows, however, the cost of executing the simulation is rapidly increasing. It, therefore, is very important to lower the total execution time of the simulation especially when that simulation makes a huge number of repetitions with varying values of input parameters. In this paper we develop a simulation service system that provides the ability to predict the result of the requested simulation without actual execution for that simulation: by recording and then returning previously obtained or predicted results of that simulation. To achieve the goal of avoiding repetitive simulation, the system provides two main functionalities: (1) storing simulation-result records into database and (2) predicting from the database the result of a requested simulation using statistical machine learning techniques. In our experiments we evaluate the prediction performance of the system using real airfoil simulation result data. Our system on average showed a very low error rate at a minimum of 0.9% for a certain output variable. Using the system any user can receive the predicted outcome of her simulation promptly without actually running it, which would otherwise impose a heavy burden on computing and storage resources.
This study examines the activity system of teaching and learning about informal statistical inference using sampling simulation, based on cultural-historical activity theory. The research explores what contradictions arise in the activity system and how the system changes as a result of these contradictions. The participants were 20 elementary school students in the 5th to 6th grades who received classes on informal statistical inference using sampling simulations. Thematic analysis was used to analyze the data. The findings show that a contradiction emerged between the rule and the object, as well as between the mediating artifact and the object. It was confirmed that visualization of empirical sampling distribution was introduced as a new artifact while resolving these contradictions. In addition, contradictions arose between the subject and the rule and between the rule and the mediating artifact. It was confirmed that an algorithm to calculate the mean of the sample means was introduced as a new rule while resolving these contradictions.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1997.04a
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pp.39-42
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1997
시뮬레이션이 설계 검증에 사용될 때 검증의 척도를 효율적으로 제공하기 위해 설 계오류 모델과 통계적인 샘플링 기법을 사용한 시뮬레이션 시스템이 개발되었다. 이는 시뮬 레이션 검증율을 제공하고 샘플링 기법을 이용하여 검증율을 빨리 예측할 수 있다. 실험 결 과는 이 방법이 효과적임을 증명한다. 이 시스템은 전체 설계시간을 줄이는 효과적인 설계 검증 도구로 사용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04d
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pp.175-177
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2003
본 논문에서는 신뢰도가 높은 시뮬레이션 최종결과를 얻기 위한 2가지 중요 요건인 (1) 독립적이고 균일하게 분포된(independent and uniformly distributed) 난수를 발생시키는 적절한 난수 발생기(pseudo-random number generator)의 사용과 (2) 적절한 시뮬레이션 데이터의 분석 기법에 대해서 고려하였다. 통신 네트워크 분야의 저명한 논문지들에 발표된 논문들을 조사하였다. 조사한 결과에 의하면 컴퓨터 시뮬레이션 기법이 아주 일반적인 연구 기법으로 사용되어지고 있었으나, 시뮬레이션이 통계적 실험임을 고려하지 않은 결과물도 아주 많았다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이션 결과의 신뢰도를 높이기 위한 지침을 언급하였다.
The present study has been performed to investigate the effect of statistical number of droplets on the simulation of the sprinkler spray using fire field model. In order to simulate the sprinkler spray characteristics, the present study uses NIST Fire Dynamics Simulator version 5.2. A group of Lagrangian particles with similar droplet characteristics, such as diameter, velocity, temperature and so on, is represented by parcel concept to decrease the total number of droplets tracked in the simulation. The present study introduces a new parameter to represent the ratio between real number of droplets and computational parcels. The dependency of the number of parcels on the fire suppression characteristics and spray patterns is quantitatively examined for different ratio between the real number of droplets and computational parcels.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2004.11a
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pp.97-103
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2004
인력계획업무를 체계적이고 과학적으로 수행하기 위해서는 다양한 계량적인 모형이 요구된다. 이 중에서 핵심적인 모형은 미래의 인력운영을 시뮬레이션 할 수 있는 인력운영예측모형, 인력구조, 인사제도, 인력흐름간의 수리적인 관계를 분석하는 인력구조 분석모형, 인력운영 목표를 달성하기 위한 진급계획 최적화 모형 등이다. 본 논문에서는 이러한 모형 개발 시 적용한 통계적 방법론을 설명하고 주요 통계적 이슈를 제기하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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