• 한국해양공학회지
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• 제33권5호
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• pp.470-478
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• 2019

Because the global positioning system (GPS) is not available in underwater environments, an inertial navigation system (INS)/doppler velocity log (DVL) integrated navigation system is generally implemented. In general, an INS/DVL integrated system adopts a loosely coupled method. However, in this loosely coupled method, although the measurement equation for the filter design is simple, the velocity of the body frame cannot be accurately measured if even one of the DVL transducer signals is not received. In contrast, even if only one or two velocities are measured by the DVL transducers, the tightly coupled method can utilize them as measurements and suppress the error increase of the INS. In this paper, a filter was designed to regenerate the measurements of failed transducers by taking advantage of the tightly coupled method. The regenerated measurements were the normal DVL transducer measurements and the estimated velocity in RPM. In order to effectively estimate the velocity in RPM, a filter was designed considering the effects of the tide. The proposed filter does not switch all of the measurements to RPM if the DVL transducer fails, but only switches information from the failed transducer. In this case, the filter has the advantage of being able to be used as a measurement while continuously estimating the RPM error state. A Monte Carlo simulation was used to determine the performance of the proposed filters, and the scope of the analysis was shown by the standard deviation ($1{\sigma}$, 68%). Finally, the performance of the proposed filter was verified by comparison with the conventional tightly coupled method.

• 품질경영학회지
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• 제46권4호
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• pp.959-972
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• 2018

Purpose: This study developed a simulation model that incorporates the uncertainty of demand and yield to obtain optimized results for supply chain coordination within environmental constraints. The objective of this study is to examine whether yield management for perishable products can achieve the goal of supply chain coordination between a single buyer and a single supplier under a variety of environmental conditions. Methods: We investigated the efficiency of a revenue-sharing contract and a wholesale price contract by considering demand and yield uncertainty, profit maximizing ratio, and success ratio. The implications for environmental variation were derived through a comparative analysis between the wholesale price contract and the revenue-sharing contract. We performed Monte Carlo simulations to give us the results of an optimized supply chain within the environments defined by the experimental factors and parameters. Results: We found that a revised revenue-sharing contracting model was more efficient than the wholesale price contract model and allowed all members of the supply chain to achieve higher profits. First, as the demand variation (${\sigma}$) increased, the profit of the total supply chain increased. Second, as the revenue-sharing ratio (${\Phi}$) increased, the profits of the manufacturer gradually decreased, while the profits of the retailer gradually increased, and this change was linear. Third, as the quality of yield increased, the profits of suppliers appear to increased. At last, success rate was expressed as the profit increased in the revenue-sharing contract compared to the profit increase in the wholesale price contract. Conclusion: The managerial implications of the simulation findings are: (1) a strategic approach to demand and yield uncertainty helps in efficient resource utilization and improved supply chain performance, (2) a revenue-sharing contract amplifies the effect of yield uncertainty, and (3) revised revenue-sharing contracts fetch more profits for both buyers and suppliers in the supply chain.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.823-835
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• 2021

지역별 인구의 분포에 영향을 미치는 요인의 파악은 국가의 사회, 경제, 문화적 발전 위한 정부의 인구정책 수립에 매우 중요하다. 본 연구에서는 2019년 인구주택 총조사 자료를 기반으로 대한민국 국토를 서울, 대도시, 기타지역의 세 지역으로 나누어 각 지역에서 소지역의 인구 크기에 영향을 미치는 요인들을 살펴 보았다. 인구 자료의 특징은 매우 비대칭적이며 이분산성을 가지므로 조건부 평균에 초점을 맞추는 일반적인 회귀모형 대신 분포에 대한 가정이 필요하지 않은 분위회귀모형을 사용하여 인구의 크기에 따라 변화하는 각 요인의 세부적인 영향을 살펴보았다. 분석결과 서울, 대도시, 기타지역에 따라 그리고 같은 지역 내에서도 세부 지역의 인구크기에 따라 요인의 영향이 매우 달라짐을 확인하였다. 이 결과들은 인구관련 변수들이 지역 마다 매우 이질적인 성질을 가지고 있으며 따라서 획일적인 인구정책이 아닌 지역 특성에 맞는 맞춤형 인구정책을 수립해야 할 필요성을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.224-224
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• 2017

지구온난화로 인한 기후변화 등으로 안전한 하천구조물을 설계하기 위해서는 신뢰할 수 있는 홍수량 산정이 필요하다. 신뢰할 수 있는 홍수량 산정을 위해서는 정도 높은 과거 수문자료가 필요하나 국내의 많은 중소 규모유역이 미계측 유역 또는 과거 수문자료 부족으로 신뢰 할 수 있는 홍수량 산정이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 미계측 유역의 홍수량 산정을 위하여 확률분포모형(PDM)의 매개변수 지역화를 수행하였다. 매개변수 지역화 연구를 수행하기 위하여, 금강 25개 유역을 대상으로 유역별 9~18개의 단기홍수수문사상을 선정하였다. 선정된 단기홍수수문사상을 확률분포모형에 적용하기위하여, MCAT (Monte Carlo Analysis Toolbox)을 활용하여 검정 및 검증을 수행하였으며, 목적함수는 수문곡선 모든 구간을 반영하는 NSE (Nash Sutcliffe Efficiency)와 고유량 부분을 반영하는 RMSE (Root Mean Squared Error) - FH를 적용하였다. 각각의 목적함수에 대하여 검정 모형 매개변수와 유역 특성인자의 다중 선형회귀식을 강우유출모형 매개변수 지역화 모형으로 제시하였다. 매개변수 지역화 결과의 평가를 위하여 청주 유역을 미계측 유역으로 가정하였다. 청주 유역에 대하여 지역화 매개변수를 적용한 결과, 17개의 사상 중 11개의 사상에서 NSE 목적함수 값이 0.5이상으로 전체적인 수문곡선의 경향성을 보였으며, 첨두 홍수량은 17개 사상 중 11개 사상에서 관측 첨두 홍수량 값의 20%이내를 제시하여 적합한 결과를 제시하였다. 또한 금강 25개 유역에 Jackknife 방법으로 검정 결과 관측 첨두 홍수량 값 20%이내의 성능을 보이는 사상이 56%를 포함하고 있어 의미있는 지역화 모형을 제시하였다고 판단된다. 본 연구에서 제시한 매개변수 지역화 방법은 미계측 유역의 유출모의에 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.345-353
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• 2021

디지털 래디오그라피 이미징 시스템으로 환자의 병변 진단에 있어 도움을 줄 수도 있으나 인체에 입사되는 엑스선이 물질과의 상호작용으로 인해 산란선이 발생되면 엑스선 영상의 신호 및 노이즈 특성에 영향을 미치게 된다. 인체를 폴리메틸메타아크릴레이트(polymethyl methacrylate, PMMA)로 간주하고 PMMA에서 발생되는 산란선이 엑스선 영상에 미치는 특성을 관찰하기 위해 공간 영역에서 신호 및 노이즈 분석뿐만 아니라 공간주파수 영역에서 노이즈-파워 스펙트럼(noise-power spectrum, NPS) 그리고 제로주파수에서 양자검출효율(detective quantum efficiency, DQE)을 계산하였다. PMMA 두께 증가에 따라 신호는 감소, 노이즈는 증가하였으며 전반적인 공간주파수에서 노이즈-파워 스펙트럼의 저하가 확인되었다. 이러한 특성을 바탕으로 제로주파수 성능 또한 저하되는 결과를 보였다. 간접변환방식 검출기의 산란선에 의한 제로주파수 성능을 보다 정량적으로 분석하기 위해 몬테칼로 시뮬레이션과의 비교분석이 이루어져야 할 것이다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제46권2호
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• pp.58-65
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• 2021

Background: The evaluation of skyshine distribution, release of airborne radioactive nuclides, and soil activation and groundwater migration were required for radiological assessment of the impact on the environment surrounding In-Flight (IF)-system facility of the RAON (Rare isotope Accelerator complex for ON-line experiment) accelerator complex. Materials and Methods: Monte Carlo simulation by MCNPX code was used for evaluation of skyshine and activation analysis for air and soil. The concentration model was applied in the estimation of the groundwater migration of radionuclides in soil. Results and Discussion: The skyshine dose rates at 1 km from the facility were evaluated as 1.62 × 10^-3 μSv·hr^-1. The annual releases of ³H and ¹⁴C were calculated as 9.62 × 10^-5 mg and 1.19 × 10^-1 mg, respectively. The concentrations of ³H and ²²Na in drinking water were estimated as 1.22 × 10^-1 Bq·cm^-3 and 8.25 × 10^-3 Bq·cm^-3, respectively. Conclusion: Radiological assessment of environmental impact on the IF-facility of RAON was performed through evaluation of skyshine dose distribution, evaluation of annual emission of long-lived radionuclides in the air and estimation of soil activation and groundwater migration of radionuclides. As a result, much lower exposure than the limit value for the public, 1 mSv·yr^-1, is expected during operation of the IF-facility.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제18권2호
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• pp.75-93
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• 2022

Machine learning (ML) data-driven meta-model is proposed as a surrogate model to reduce the excessive computational cost of the physics-based model and facilitate the real-time prediction of a nuclear power plant's transient response. To forecast the transient response three machine learning (ML) meta-models based on recurrent neural networks (RNNs); specifically, Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a sequence combination of Convolutional Neural Network (CNN) and LSTM are developed. The chosen accident scenario is a control element assembly withdrawal at power concurrent with the Loss Of Offsite Power (LOOP). The transient response was obtained using the best estimate thermal hydraulics code, MARS-KS, and cross-validated against the Design and control document (DCD). DAKOTA software is loosely coupled with MARS-KS code via a python interface to perform the Best Estimate Plus Uncertainty Quantification (BEPU) analysis and generate a time series database of the system response to train, test and validate the ML meta-models. Key uncertain parameters identified as required by the CASU methodology were propagated using the non-parametric Monte-Carlo (MC) random propagation and Latin Hypercube Sampling technique until a statistically significant database (181 samples) as required by Wilk's fifth order is achieved with 95% probability and 95% confidence level. The three ML RNN models were built and optimized with the help of the Talos tool and demonstrated excellent performance in forecasting the most probable NPP transient response. This research was guided by the Systems Engineering (SE) approach for the systematic and efficient planning and execution of the research.

• 지질공학
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• 제33권1호
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• pp.201-211
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• 2023

본 연구에서는 산사태 발생시 붕괴토사량을 산정하기 위하여 산사태 발생면적과 붕괴토사량의 상관관계를 활용하고, 붕괴토사량의 총 이동거리를 예측하기 위하여 붕괴토사량과 붕괴사면의 높이 및 붕괴토사의 도달거리를 활용하였다. 그리고 토석류의 이동경로를 예측하기 위하여 붕괴토사량의 유동 및 퇴적특성을 경사도의 인자로 단순화시킨 랜텀워크 모델을 적용하였다. 산사태 발생지점에서 이동경로 및 피해범위를 산정하기 위하여 토석류 이동 확률계산을 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 10,000회 반복적으로 수행하였다. 이때 계산된 다양한 랜텀워크의 궤적을 피해영역으로 제시하였다. 제안된 랜텀워크 모델을 이용한 산사태 피해범위 산정기법의 정확도를 확인하기 위하여 지리산 천왕봉 일대에서 발생된 산사태 발생이력을 적용하였다. 제안된 모델의 적용성을 검토한 결과 비교적 정확하게 피해범위를 산정하는 것으로 나타났으며, 10 m × 10 m 크기의 셀을 활용하는 것이 실제 피해범위에 대한 정확한 재현이 가능한 것으로 확인되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.179-185
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• 2010

시스템의 민감도 분석을 위한 불확실성 중요도 측도란 어떠한 입력변수의 불확실성이 반응변수의 불확실성에 미치는 영향의 정도를 평가하여, 반응변수의 불확실성을 감소시키기 위해서는 어떤 입력변수들의 불확실성을 감소시키는 것이 효과적인지를 밝히는데 사용된다. 본 논문에서는 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 단조함수일 때, 어떤 입력변수의 불확실성이 제거될 때 반응변수 분산의 기대되는 감소량을 백분율로 측정하는 측도를 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 평가 방법은 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 선형 및 비선형 단조함수 모두에 적용될 수 있으며 입력변수의 분포에 제한이 없으며, 입력변수의 분포를 이산형 분포로 근사화하는 기법을 사용함으로써 불확실성 중요도 측도의 안정적인 추정치를 얻을 수 있다 반면에 제안된 평가 방법은 몬테칼로 시뮬레이션을 기반으로 하기 때문에 계산량이 많은 단점이 있다.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.70.2-71
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• 2021

We examine gas kinematics and star formation activities of NGC 6822, a gas-rich dwarf irregular galaxy in the Local Group at a distance of ~490 kpc. We perform profile decomposition of all the line-of-sight (LOS) HI velocity profiles of the high-resolution (42.4" × 12" spatial; 1.6 km/s spectral) HI data cube of the galaxy, taken with the Australian Telescope Compact Array (ATCA). To this end, we use a novel tool based on Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques, the so-called BAYGAUD, which allows us to decompose a velocity profile into an optimal number of Gaussian components in a quantitative manner. We group all the decomposed components into bulk-narrow, bulk-broad, and non-bulk gas components classified with respect to their velocity dispersions and the amounts of velocity offset from the global kinematics, respectively. Using the surface densities and velocity dispersions of the kinematically decomposed HI gas maps together with the rotation curve of NGC 6822, we derive Toomre-Q parameters for individual regions of the galaxy which quantify the level of local gravitational instability of the gaseous disk. We also measure the local star formation rate (SFR) of the corresponding regions in the galaxy by combining GALEX Far-ultraviolet (FUV) and WISE 22㎛ images. We then relate the gas and SFR surface densities in order to investigate the local Kennicutt-Schmidt (K-S) law of gravitationally unstable regions which are selected from the Toomre Q analysis. Of the three groups, the bulk-narrow, bulk-broad and non-bulk gas components, we find that the lower Toomre-Q values the bulk-narrow gas components have, the more consistent with the linear extension of the K-S law derived from molecular hydrogen (H2) observations.