치아 매질내에서 전파되는 광신호 해석을 위한 몬테 카를로 수치해석을 National Instrument사의 LabVIEW를 이용하여 개발하였다. 수치해석 결과 치아 조직 내 깊이에 대해 서로 다른 전파 특성을 갖는 두가지 신호를 얻었으며, 검출 신호는 약 60$\mu\textrm{m}$ 이상의 깊이에서 잡음 신호가 특성 신호에 비해 커짐으로 검출이 어려워짐을 알 수 있었다.
Fuel costs represent one of the most substantial expenses for airlines, accounting for 20% - 36% of the airline's total operating cost. The present study discusses the so-called discretionary fuel that is additionally loaded at the discretion of airlines to cover unforeseen variations from the planned flight operations. The proper range of the discretionary fuel to be loaded for economic flight operations was estimated by applying Monte Carlo simulation technique. With this simulation model for loading discretionary fuel, airlines cannot only reduce the total amount of fuel to be consumed but also minimize the risk of unplanned flight disruptions caused by insufficient fuel on board. Airlines should be able to guarantee proper risk management processes for fuel boarding by carrying enough fuel to high-risk airports. This study would provide a practical guideline for loading proper amounts of discretionary fuel. Future researchers should be encouraged to improve this study by elaborating the weather variable.
본 논문은 MOSFET 트랜지스터로 구성된 monolithic 3D 인버터의 구조에서 하부 MOSFET 게이트 전압의 변화에 따라서 상부 MOSFET 트랜지스터의 random dopant fluctuation(RDF) 영향을 3차원 소자 시뮬레이션을 통하여 조사하였다. RDF 영향 조사를 위한 표본화는 kinetic monte carlo 방식을 통하여 진행하였으며, RDF 영향이 트랜지스터의 임계전압 변동에 영향을 주는 것을 확인하였고, 상부 트랜지스터와 하부 트랜지스터 사이에 전기적 커플링을 조사하였다.
본 논문에서는 백색잡음과 페이딩환경에서 IS-95 시스템 역방향의 성능을 평가하는데 있어 컴퓨터 수행시간을 개선할 수 있는 획기적인 방법을 제안하고 제안된 방법의 효율성은 샘플수의 형태로 입증된다. 현재 통신 시스템의 성능분석에 가장 많이 사용되는 MC(Monte Carlo) 시뮬레이션 기법은 낮은 에러율에서 많은 시뮬레이션 수행시간을 요구한다. 때문에 MC 방법은 컴퓨터 수행속도의 한계를 피할 수 없게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 방식인 센트랄 모멘트 기법을 IS-95 시스템 역방향에 적용하여 MC 방법에서 요구되는 데이터 샘플수보다 적은 수신신호의 N차 센트랄 모멘트로부터 이산 확률밀집함수를 얻을 수 있다. 연속된 누적확률분포 함수는 보간법을 통해 정확하게 되고 샘플수에서의 개선 효과가 입증된다.
경쟁이 치열한 온라인 마켓에서의 가격결정은 판매자에게 있어서 매우 중요한 업무이다. 가격비교 사이트의 등장으로 동일한 상품에 대한 소비자들의 가격 민감도가 더 높아졌기 때문에 가격조정의 중요성은 점점 커지고 있다. 본 연구는 온라인마켓에서 시간의 흐름에 따른 판매자들 간의 가격조정 패턴을 분석하고자 하였다. 연구를 위하여 가격비교사이트에 올라온 컴퓨터 주변기기에 대한 가격 데이터를 수집하였다. 그리고 몬테카를로 시뮬레이션을 개발하고 판매자들 간의 가격조정 타이밍이 비슷한지를 분석하여 가격담합의 가능성을 탐색하였다. 분석결과는 판매자들 간의 가격조정 타이밍이 비슷하게 나타나는 가격담합현상을 보였으며, 판매자들 간의 가격의존도가 주 단위가 아닌 일 단위가 더 높다는 것이 발견되었다.
클라우드 컴퓨팅을 사용하는 사물 인터넷 (IoT)은 원자력 발전소 사고가 안전성 평가를 위해 분석되는 원자력 산업에 적용된다. 후쿠시마 원자력 발전소 사고는 지진으로 인한 플랜트 고장 사고가 클라우드 컴퓨팅 기술 분석에 사용되는 사고 시뮬레이션을 위해 모델링되었습니다. 후쿠시마의 경우 자연 재해에 대한 빠르고 합리적인 치료가 필요했다. 실시간 안전 평가 (RTSA)와 몬테카를로 실시간 평가 (MCRTA)가 구성된다. 이 클라우드 컴퓨팅은 미래의 유사한 사고에 대비할 수있는 실용적인 방법을 제공 할 수 있습니다.
단일 쌍극자 모델을 source localization 문제에 적용시키는 것은 초보적이기도 하지만 필수적이기도 하다. 시abf레이션을 이용하여 단일 쌍극자를 추적함으로써 얻은 결과는 실제 인간의 뇌에 관한 EEG 임상 실험에 여러가지 정보를 제공해줄 수 있기 때문이다. 이번 논문에서는 EEG실험에서의 전극 배치가 S/N(signal to noise ratio)과 추정 오차 사이에 어떤 영향을 미치는 가를 Monte Carlo 시뮬레이션으로 조사하였다. 머리모델은 3중 구각 모델을 사용하였고 이를 이용하여 forward problem을 계산하였다. 쌍극자 파라미터를 minimization하는 문제는 simplex method를 이용하여 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 특이한 점은 전극의 밀도와 입체각에 의해 쌍극자 파라미터 오차가 변화했다는 사실이다. 이것은 곧바로 전극 배치와 연관이 된다. 실제 EEG 실험에서 전극배치를 어떻게 했는가에 따라 그에 따른 오차가 변화한다.
본 연구에서는 방사선치료장치의 몬테칼로 시뮬레이션에 널리 이용되는 BEAM 코드를 이용하여 Siemens사의 Primus 선형가속기 다엽콜리메이터(MLC)를 모델링한 후 그 적합성을 측정 데이터와의 비교를 통하여 검증하였다. 모델링을 위해 Primus 선형가속기의 다엽콜리메이터의 치수를 실측하였고 근사화를 통해 VARMLC 모듈을 사용하여 모델링하였다. 모델링 시에 leakage 및 tongue-and-groove 효과를 고려하였다. 시뮬레이션 결과는 필름 측정 결과와 잘 일치함을 확인하였으며, 본 연구에서의 방법이 Siemens 사의 다엽콜리메이터의 모델링에 유효함을 확인할 수 있었다.
Cho는 확률적 활동 네트워크 분석에서 활동시간이 상호 독립적이고 정규분포를 따른다는 가정 하에서 사업완성시간의 적률 (평균, 분산, 왜도, 첨도)을 추정하기 위한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 활동시간의 분포가 일반적인 분포일 때 사업완성시간의 적률을 추정하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 활동시간 분포의 이산화를 위해 적률매칭 방법을 사용하며, 사업완성시간의 계산에 사용될 활동시간을 결정하는데 이산형 역변환 방법을 사용한다. 제안된 방법은 대규모 네트워크에 적용하기 쉽고, 몬테칼로 시뮬레이션 보다 계산적으로 효율적이며, 제안된 방법의 결과는 몬테칼로 시뮬레이션에 의한 결과와 잘 일치함을 보여준다.
단일 쌍극자 모델을 이용한 source localization 문제에서 전극의 갯수, 쌍극자의 위치 및 방향 등이 S/N(signal to noise ratio)과 추정 오차사이의 관계에 미치는 영향을 Monte Carlo 시뮬레이션으로 조사했다. forward problem은 3중 구각 모델로 계산했고, simplex 방법으로 쌍극자 파라미터를 최적화시켰다. 전극의 갯수가 많을때, 쌍극자가 뇌 중심(midbrain)보다 대뇌 피질(cortex)부근에 있을 때, 쌍극자가 tangential 방향일 때 추정 오차의 평균과 표준편차가 작아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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