Latin hypercube sampling(LHS) introduced by McKay et al. (1979) is a widely used method for Monte Carlo integration. Stratified Latin hypercube sampling(SLHS) proposed by Choi and Lee(1993) improves LHS by combining it with stratified sampling. In this article it is shown that SLHS yields an asymptotically more accurate than both stratified sampling and LHS.
본 논문에서는 기계적 결함에 따른 실제 진폭비와 명목상 진폭비의 차이를 정규분포를 갖는 랜덤변수로 모델링할 때, crosse-eye의 재밍 효과의 성능 분석을 다룬다. 수치 적분 기반 접근법을 사용하여 구한 mean square difference (MSD)를 제안한다. 수치 적분 기반 접근법을 사용하여 구한 MSD는 1차 테일러 근사 기반성능 분석 방법과 2차 테일러 근사 기반 해석적 성능 분석 방법을 이용하여 계산한 analytic 기반 MSD보다 근사하지 않은 Monte-Carlo 기반 Simulation MSD에 가깝다. 이는 수치 적분 기반 MSD가 정확성이 더 높은 것을 뜻한다. 계산비용이 큰 Monte-Carlo 기반 Simulation을 이용하지 않아도 수치적분을 통하여 MSD로 주어지는 진폭비 섭동이 성능 저하에 미치는 영향을 구할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 부가성 잡음이 존재하는 환경에서 진폭비교 모노펄스 레이더의 각도 추정 성능을 수치해석 기반으로 접근하여 분석한다. 편향 빔에 서로 상관이 없는 백색잡음이 추가되었을 때, 모노펄스 레이더의 각도 추정 성능을 평균제곱오차(MSE)를 통해 분석한다. 수치적분 기반의 평균제곱오차 결과는 몬테카를로 기반의 평균제곱오차 결과와 완벽히 겹치는 결과를 보이며 이는 몬테카를로 기반 평균제곱오차 결과에 99.8%에 해당한다. 또한 연산시간 측면에서 수치적분 기반의 평균제곱오차 분석법은 몬테카를로 기반의 평균제곱오차보다 매우 빠른 결과를 보인다. 따라서 제안된 수치적분 기반 평균제곱오차 방법을 통해 다양한 잡음환경에서 진폭비교 모노펄스레이더의 각도 추정 성능을 효율적으로 분석할 수 있다.
실제 공간의 분포 또는 양적 속성을 대변하는 지리정보 입력은 지구시스템 모의 내에서 주요 관심사가 되고 있다. 많은 연구에서 다양한 격자 해상도에서의 지표면 특성에 대한 부정확한 추정이 모델링 결과를 크게 바꾸는 것으로 나타났다. 따라서, 이 논문은 도시지역 건물들의 분포와 면적·체적 속성을 반영하기 위해서, 항공라이다로 수집된 3DPC(three-dimensional point cloud) 샘플링 체계에 Monte Carlo Integration(MCI) 기법 기반 공간확률(spatial probability)을 적용을 제안하였다. 건물 식별과 관련해 공간확률(SP) 임계치, 격자 크기, 3차원점군 밀도 세 인자의 결정규칙 적용 결과가 비교되었다. 연구 결과, 건물의 격자가 커짐에 따라 식별되는 건물의 면적 속성이 증가하였다. 공간 모델링 및 분석의 신뢰성을 높이기 위해서는 샘플링 체계에서의 결정규칙을 사용하여 건물의 면적 속성을 조정하는 것이 권장된다. 제안된 방법은 모델링 분야가 요구하는 크고 작은 격자의 변화에서도 일정하게 건물 면적 속성이 유지되도록 지원할 것이다.
As time-variant reliability approaches become increasingly used for service life prediction of the aging infrastructure, the demand for computer solution methods continues to increase. Effcient computer techniques have become well established for the reliability analysis of structural systems. Thus far, however, this is largely limited to time-invariant reliability problems. Therefore, the requirements for time-variant reliability prediction of deteriorating structural systems under time-variant loads have remained incomplete. This study presents a computer program for $\underline{REL}$iability of $\underline{T}$ime-Variant $\underline{SYS}$tems, RELTSYS. This program uses a combined technique of adaptive importance sampling, numerical integration, and fault tree analysis to compute time-variant reliabilities of individual components and systems. Time-invariant quantities are generated using Monte Carlo simulation, whereas time-variant quantities are evaluated using numerical integration. Load distribution and post-failure redistribution are considered using fault tree analysis. The strengths and limitations of RELTSYS are presented via a numerical example.
The purpose of this paper is to examine the present performance evaluation methods and to make Monte Carlo Simulation Model for the IT-based Government innovation project. It is suggested the proper ways in applying of Monte Carlo Simulation Model by integration of present evaluation methods. It develops the theoretical framework for this paper, examining the existing literature on proposing an approach to the key concepts of the economic impact analysis methods. It examines the actual conditions of performance evaluation focusing on the It-based Government Innovation project. It considers how the simulation model is applied to the performance management in the public innovation project focusing on the framework, process and procedure of performance management.
다차원 Monte Carlo방법을 연구하여 새로운 yield 최대화 절차를 연구하였다. 새로 변형된 weight 선택 알고리즘을 MOS FET NAND 게이트에 적용하여 최대 yield추정을 하였다. 또한 본논문의 yield 최대화 절차는 목적함수가 non-convex일때도 적용된다.
We propose a path integral method to construct a time stepwise local volatility for the stock index market under Dupire's model. Our method is focused on the pricing with the Monte Carlo Method (MCM). We solve the problem of randomness of MCM by applying numerical integration. We reconstruct this task as a matrix equation. Our method provides the analytic Jacobian and Hessian required by the nonlinear optimization solver, resulting in stable and fast calculations.
본 논문은 베이지안 통계 추론에 대하여 논의한다. 논문은 베이지안 추론, Markov Chain과 Monte Carlo 적분, MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 기법, Metropolis-Hastings 알고리즘, Gibbs 샘플링, Maximum Likelihood Estimation, EM 알고리즘, 상실된 데이터 보완 기법, BMA(Bayesian Model Averaging) 순서로 논의를 진행한다. 이러한 통계적 기법들은 대용량의 데이터를 처리하는 생물학, 의학, 생명 공학, 과학과 공학, 그리고 일반 데이터 조사와 처리 등에 사용되고 있으며, 최적의 추론 결과를 이끌어 내는데 중요한 방법을 제공하고 있다. 그리고 마지막으로 PC(Principal Component) 분석 기법에 대하여 논의한다. PC 분석 기법도 데이터 분석과 연구에 많이 활용된다.
고선량률 근접치료에 사용되는 상업용 선원과 치료계획 시스템들은 AAPM TG 43에서 권고하는 점 및 선 선원에 의해 선량분포를 계산한다. 하지만, 근접치료용 선원에 대한 인체 내의 정확한 선량계산을 위해서 3차원 부피의 선원을 고려하는 MC 기반의 선량계산 방법이 필요하다. 본 연구에서는 microSelectron HDR Ir-192 선원을 작은 부분으로 분할하여 계산하는 미소선원 적분법을 이용하여 기하학적 인수를 계산하였다. 또한, 범용 방사선 수송코드인 MCNPX를 사용하여 30 cm 직경의 구형 물 팬텀 내에서 선원의 선량률을 계산하여 비등방성함수와 반경선량함수를 구하였다. 그 결과를 MC 기반 광자 수송코드인 MCPT를 사용하여 계산한 Williamson의 결과와 비교 및 분석하였다. 미소선원 적분법과 선 선원 근사법에 따른 기하학적 인수는 $r{\geq}0.5cm$에서는 0.2% 이내에서 일치하였고 r=0.1 cm일 때 1.33%의 차이를 보였다. 본 연구에서 계산된 비등방성함수와 반경선량함수가 Williamson의 계산된 결과의 차이는 비등방성함수의 경우 r=0.25 cm에 서 2.33%의 가장 큰 R-RMSE를 보였고 $r{\geq}0.5cm$에서는 1% 미만의 R-RMSE를 보였다. 반경선량함수의 경우는 r=0.1~14.0 cm에서 0.46%의 R-RMSE를 보였다. 미소선원 적분법과 선 선원 근사법으로 계산한 기하학적 인수는 $r{\geq}0.1cm$에서 잘 일치하지만 3차원의 Ir-192 선원을 적용하여 계산한 미소선원 적분법이 실제 기하학적 인수를 잘 반영할 것으로 생각된다. r=0.25 cm에서 비등방성함수를 제외하고는 MCPT와 MCNPX의 몬테칼로 코드를 이용하여 얻어진 비등방성함수와 반경선량함수는 각각의 몬테칼로 코드에 대한 불확실성 이내에서 잘 일치함을 확인하였다. 따라서 MCNPX 전산모사 결과를 통해 TG-43의 선량 계산식에 사용된 인자를 Williamson 등의 결과와 비교 및 검증함으로써, 추후 다른 종류의 선원에 대해서도 Monte Carlo 기반의 연구가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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