In this study, estimators which shrink towards other than the origin are developed. We discuss the harmonic mean of the observations as a reasonable center and develop estimators which shrink the MLE(${\delta}^{\circ}$) towards the harmonic mean under the loss function $L_1$. The percentage reduction of average loss(PRAL) of derived estimators compared to the usual estimator(MLE) under the loss function $L_1$ is estimated for p=4 and 8. Computer simulation shows that the risk performance of the derived estiamtors is remarkably good when the means are greater than three.
This study shows the effect of inventory policy change from supplier-based to customer-based. We focus on the service level, cost, and information distortion of the Military Supply Chain(MSC) with System Dynamics. We design MSC model according to field practician interviews by using Vensim. The simulation makes a comparison between supply-based inventory policy performances and order-based inventory policy performances. In order to evaluate the MSC performances, we measure the accumulation of backlog(service level), supply chain cost, and order percentage overshoot(information distortion). The results show that 1) changing inventory policy from supplier-based to end customer order-based gets a good customer service, reduces MSC cost, and prevents information distortion, 2) changing inventory policy from supplier-based to immediate customer order-based reduces a small amount of MSC cost and deteriorates customer service, and 3) supply level is main factor for MSC performances improvement. This study implicates the policy change makes a improvement of MSC performance without introducing information system.
일반적으로 최적화 문제에서 군사 시뮬레이션과 같이 결과가 확률적으로 나타나는 경우를 계산할 때에는 문제를 모델링 하여 일반적인 최적화 기법을 적용하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 군사 시뮬레이션의 특징을 반영하는 복잡한 반응표면을 가진 확률적 평가 함수를 정의하였다. 그리고 이러한 확률적 시뮬레이션에 대해 기존의 PSO법이 가진 약점을 보완하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 이용해 평가 함수에 대한 최적화를 시행하였으며 최적화의 속도와 정확도에 영향을 미치는 계산 조건들의 상호작용을 분석하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 확률적 시뮬레이션의 최적화 전략을 제시하였다.
In this thesis, we propose an integrated simulation method of virtual tank simulators and an entity-based constructive simulation model for small unit tactical training. To do this, we first identify requirements for virtual-constructive integrated simulation in a synthetic environment. We then propose a virtual and constructive interoperation method where individual combat entities of virtual-constructive models are interacting with each others. We develop a method of aggregating individual combat entities into a larger combat unit and disaggregating an unit into entities from time to time. We also present a way of sharing synthetic environment information between the models. Finally, we suggest that for more effective interoperability, virtual and constructive models should be developed by using common combat object models. The proposed interoperation method can be extended to further live-virtual-constructive models.
The Material Transportation Capability Analysis Method in North Korea includes adversary's activities such as destruction of bridge which is one kind of choke points in the road network and surprise attack against resupply march unit. Also, the amount of damage on choke points in the road network and repair time depending on repair unit commitment must be reflected. In this study, a scenario encompassing plausible resupply transportation circumstances while counterattacking into NK will be established. Then, based on such scenario, a simulation model will be established and the result of simulation will be compared to the results of numeric example which has been used in the ROK Army. We demonstrate, through a certain Corps operation area, that the Scenario-based Simulation Model results predict the performance of resupply operation very well. Therefore, it makes sustainment planners and commanders do activities which is suitable for battlefield and should be used in the real situation. It is also a stochastic model.
본 연구에서는 다양하고 복잡한 변수간의 비선형적인 관계를 분석할 수 있는 신경망의 특성을 이용하여 곡사화기를 사용하는 포병의 모의훈련체계를 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 신경망 모델은 Conjugate Gradient 학습알고리즘을 사용하였고, 모델의 신뢰성은 모의실험을 통해 수학적 회귀분석모델과 신경망 모델의 예측오차를 비교하여 입증하였다. 신경망모델을 곡사화기 모의훈련체계 개선에 활용한다면, 보다 실전적인 모의훈련을 가능하게 하여 전투력 향상 및 예산절감에도 크게 기여할 것이다.
During the assembly and function inspection of missile system, flight simulation process is required. In the conventional flight simulation check of missiles, an inertial navigation system simulator was used to transmit the navigation output data acquired in HILS. There are several disadvantages in terms of check configuration complexity and data synchronization when using the simulator. So we proposed a new flight simulation method that utilizes the nonvolatile built-in memory of the aviation control unit. The data processing procedure and operation procedure of the proposed method for type I and type II missiles are presented. And we analyzed the causes of the difference between proposed method result and the HILS result for type II missile. By comparing the results obtained by the experiments using the proposed method with the results of HILS, the validity of proposed method was confirmed.
Since traditional derivative-based optimization for noisy simulation shows bad performance, evolutionary algorithms are considered as substitutes. Especially in case when outputs are binary, more simulation trials are needed to get near-optimal solution since the outputs are discrete and have high and heterogeneous variance. In this paper, we propose a genetic algorithm called SARAGA which adopts dynamic resampling and fitness approximation using surrogate. SARAGA reduces unnecessary numbers of expensive simulations to estimate success probabilities estimated from binary simulation outputs. SARAGA allocates number of samples to each solution dynamically and sometimes approximates the fitness without additional expensive experiments. Experimental results show that this novel approach is effective and proper hyper parameter choice of surrogate and resampling can improve the performance of algorithm.
Recently, the R&D of weapon systems has been strengthened in terms of economic cost management throughout the entire life cycle from performance. This study proposes the method for setting the optimal maintenance concept based on RAM-C in weapon system acquisition stage by calculating the operation & maintenance cost as well as reliability, availability, and maintainability. First, we design a simulation model for analysis of weapon system logistic supportability. In addition, information such as weapon system Part Breakdown Structure, operation & maintenance system, cost, and etc for simulation analysis, is applied. Based on the obtained simulation results, the optimal plan is selected among alternatives designed with various maintenance concepts through normalization and weight setting. It is expected to be of technical help in the application of RAM-C in the weapon system acquisition stage.
군용 장비 개발 시 운용자가 안정적인 환경에서 운용할 수 있도록 온도조건을 고려하여 설계하여야 한다. 각종 군용 장비를 보관하는 쉘터는 다양한 환경에서 운용되고 있다. 시험장비 및 수리부속품의 저장온도 및 운용 요구조건은 $-32^{\circ}C{\sim}50^{\circ}C$로 쉘터 내부는 저장온도 및 운용 요구조건을 충족할 수 있도록 설계되어야 한다. 본 연구에서는 MIL-STD-810G의 기준을 고려하여 고온 및 태양열 조건에서 군에서 운용중인 2.5톤의 군용쉘터의 열해석을 수행하였다. 열해석은 열저항 및 열회로개념을 활용하여 적용하였으며 해석결과를 검증하기 위해 실제 제작된 군용쉘터에 대한 태양열 시험을 실시하여 결과를 비교하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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