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.
학교 수학에서 통계적 확률을 보다 의미 있게 지도하기 위한 방안으로 다수의 선행 연구들은 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 귀납적인 조작 활동을 들고 있다. 이 연구에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 통계적 확률이 지도될 때 그 지식의 성격이 어떻게 변화될 수 있는지를 그 구체적인 수업 안을 제시하고 있는 선행 연구 결과를 검토함으로써 살펴보았다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 통계적 확률 지도가 의미 있기 위해서는 현재 교육과정에 수학적 확률이 정의될 수 없는 사건에 대해 통계적 확률을 고려해 보는 확률적 상황의 첨가가 필요함을 제안하였다. 이러한 사실을 토대로 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하여 통계적 확률을 지도하는 방안을 구체적인 수업 자료를 예로 들어 제시하였다.
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.
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.
본 연구에서는 문화-역사적 활동이론에 기반하여, 표집 시뮬레이션을 활용한 비형식적 통계적 추리의 교수-학습 과정을 활동체계로 고려하고, 이러한 활동체계에서 발생하는 모순과 모순에 의한 변화를 확인하고자 하였다. 이를 위해 초등학생 5~6학년 20명을 대상으로 표집 시뮬레이션을 활용한 비형식적 통계적 추리에 대한 수업을 진행하고 활동체계를 분석하였다. 주제분석을 수행한 결과는 다음과 같다. 먼저, 규칙과 목표, 인공물과 목표 사이의 모순이 발생했으며, 이를 해결하는 과정에서 경험적 표집 분포의 시각화라는 새로운 인공물이 도입되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 규칙과 인공물, 규칙과 주체 사이의 모순이 발생했으며, 이를 해결하는 과정에서 표본 평균들의 평균을 구하는 알고리즘이 새로운 규칙으로 도입되는 것을 확인할 수 있었다.
컴퓨터 시뮬레이션은 전산유쳬역학, 나노 물리, 계산화학, 구조 동역학, 전산설계 등 여러 계산과학공학 분야에서 시스템의 움직임을 예측하기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 시뮬레이션의 정밀도와 복잡도가 점점 증가함에 따라 시뮬레이션을 수행하는 비용 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 특히 입력 변수들의 값을 변화시켜가며 시뮬레이션을 반복적으로 수행하는 경우, 시뮬레이션 수행 시간 단축을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 어떤 시뮬레이션의 수행이 요청되었을 때, 해당 시뮬레이션을 실제로 수행하지 않고도 기존에 수행된 시뮬레이션의 결과를 저장하여 이전에 획득되거나 혹은 예측된 결과를 반환하는 시스템을 개발한다. 이를 위해 본 논문에서 개발된 시스템은 크게 다음 2가지 기능을 제공한다: (1) 수행이 완료된 시뮬레이션의 결과를 데이터베이스에 저장하는 기능, (2) 사용자가 요청한 시뮬레이션의 결과를 통계적 기계학습 기술을 사용하여 예측하는 기능. 본 논문에서 개발한 예측 시스템의 예측 성능을 실제 유체역학 시뮬레이션 데이터를 사용하여 평가한 결과, 출력변수에 따라 0.9%의 매우 낮은 평균 예측 오차율을 보였다. 본 논문에서 개발한 시스템을 통하여 사용자들은 계산 및 저장 자원에 큰 부하를 주는 시뮬레이션을 실제 수행하지 않고도, 수행을 원하는 시뮬레이션의 결과를 빠르게 예측해 볼 수 있다.
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.
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.
본 연구는 스프링클러 분무의 통계적 액적수가화재 필드모델의 해석결과에 미치는 영향을 파악하기 위해 수행되었다. 분무거동 및 화재유동을 해석하기 위해 사용된 해석모델은 미국의 표준기술연구원에서 개발된 FDS 5.2이며, 화재 시뮬레이션에서 각 스프링클러에서 생성되는 분무액적들은 액적크기, 속도, 온도 등의 특성이 유사한 통계적 라그랑지안 입자의 군집으로 표시된다. 본 연구에서는 실제 스프링클러에서 생성되는 액적수에 대한 계산에 이용되는 통계적 액적군집수의 비를 이용하여 분무액적의 통계적 군집수의 변화가 공간내부의 분무특성 및 화재해석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 수치해석 결과에 대한 통계적 분무액적수의 독립성을 확보하기 위해서는 FDS 모델에서 제공되는 기본값보다 다소 큰 값을 요구하고 있으며 FDS 분무 모델을 이용한 화재진압 시뮬레이션 수행시 통계적 군집수에 대한고찰과 추가적인 민감도 해석이 필요로 한다.
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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