• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.17 no.4
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• pp.221-231
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• 2005

The present study is deeply concerned with the reliability design method(Level III) for caisson breakwaters using expected sliding distance, and the objectives of this study are to propose the employment of a doubly-truncated normal distribution and to present the validity for it. In this study, therefore, the explanations are made for consideration of effects of uncertain factors, and a clear basis that the doubly-truncated normal distribution should be employed in the computation process of expected sliding distance by Monte-Carlo simulation is presented with introduction of the employment method. Even though only caisson breakwaters are treated in this paper, the employment of doubly-truncated normal distribution can be applied to various coastal structures as well as other engineering fields, and therefore it is expected that the present study will be extended in various fields.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.3
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• pp.337-345
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• 1998

DAMBRK-U model is developed for the evaluation of overtopping risk of dam and levee and for the estimation of uncertainty in floodwave simulation. The original algorithm is revised and expanded to include Monte-Carlo analysis to estimate them. The model is tested by applying to hypothetical channels of widening, uniform and narrowing geometry. Larger variation in discharge and water depth are expected at narrower sections of a river. It is calibrated by applying to the Hantan River, where severe damages from Yunchun dam-break and levee overtopping occurred on July, 1996. Overtopping risk of dam is calculated for various discharge conditions for Yunchun-dam, and that of levee is also calculated by comparing levee height with flood level at Hantan recreation area. Simulation results show that the overflow depth of flood level is 1,266~0.782 m and the overflow risk turns out to be 100%.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.23 no.4
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• pp.16-41
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• 2020

Geospatial input setting to represent the reality of spatial distribution or quantitative property within model has become a major interest in earth system simulation. Many studies showed the variation of grid resolution could lead to drastic changes of spatial model results because of insufficient surface property estimations. Hence, in this paper, the authors proposed Monte Carlo Integration (MCI) to apply spatial probability (SP) in a spatial-sampling framework using a three-dimensional point cloud (3DPC) to keep the optimized spatial distribution and area/volume property of buildings in urban area. Three different decision rule based building identification results were compared : SP threshold, cell size, and 3DPC density. Results shows the identified building area property tend to increase according to the spatial sampling grid area enlargement. Hence, areal building property manipulation in the sampling frameworks by using decision rules is strongly recommended to increase reliability of geospatial modeling and analysis results. Proposed method will support the modeling needs to keep quantitative building properties in both finer and coarser grids.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.26 no.2
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• pp.97-104
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• 2022

As the era of digital transformation begins in earnest, the importance of convergent thinking based on software, artificial intelligence, and big data is increasing. In line with these social needs, this study developed a 5th hour SW-STEAM education program using Monte Carlo simulation techniques for Mendelian inheritance in the field of life science. By programming and implementing Mendelian inheritance using Monte carlo simulation, the program was organized so that not only convergent thinking skills but also related knowledge could be understood in depth. In order to verify the validity of the developed education program, 11 experts in related fields were requested to test the content validity, and the validity was verified by meeting the CVR reference value of 0.59 suggested by Lawshe.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2004.11a
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• pp.210-215
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• 2004

In can occur to many problems on progressing step without close scope definition, interrelation definition between activities, resource plan, and schedule plan on planning step. But it have not closely defined performance system on planning step because of many constraints of domestic construction industry. Therefore this paper intends to discuss a method of calculating optimal cost and duration using Linear Programming that solves maximing or minimizing problems among decision making methodology and Monte Carlo Simulation that decreases to probability errors. With outcoms applying Linear programming and Monte Carlo Simulation for calculating optimal cost and duration, follow as : With outcomes applying Monte Carlo Simulation, it could calculate reliable estimator about project duration through removing various constraints. With outcomes applying Linear programming, it could calculate optimal value about project cost through defining various variables and constraints on many activities.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.240-245
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• 2008

컴퓨터 그래픽스에서 많은 광원들을 포함하는 장면을 사실적으로 렌더링하기 위해서는, 많은 양의 조명 계산을 수행해야 한다. 다수의 광원들로부터 빠르게 조명 계산을 하기 위해 많이 사용되는 기법 중에 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법이 있다. 본 논문은 이러한 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법을 기반으로, 다수의 광원들을 효과적으로 샘플링 할 수 있는 새로운 중요도 샘플링 기법을 제안한다. 제안된 기법의 두 가지 핵심 아이디어는 첫째, 장면 내에 다수의 광원이 존재하여도 어떤 특정 지역에 많은 영향을 주는 광원은 일부인 경우가 많다는 점이고 두 번째는 공간 일관성(spatial coherence)이 낮거나 그림자 경계 지역에 위치한 픽셀들은 영향을 받는 주요 광원이 서로 다르다는 점이다. 제안된 기법은 이러한 관찰에 착안하여 특정 지역에 광원이 기여하는 정도를 평가하고 이에 비례하게 확률 밀도 함수(PDF: Probability Density Function)를 결정하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 이미지 공간상에서 픽셀들을 클러스터링(clustering)하고 클러스터 구조를 기반으로 대표 샘플을 선정한다. 선정된 대표 샘플들로부터 광원들의 기여도를 평가하고 이를 바탕으로 클러스터 단위의 확률 밀도 함수를 결정하여 최종 렌더링을 수행한다. 본 논문이 제안하는 샘플링 기법을 적용했을 때 전통적인 샘플링 방식과 비교하여 같은 샘플링 개수에서 노이즈(noise)가 적게 발생하는 좋은 화질을 얻을 수 있었다. 제안된 기법은 다수의 조명과 다양한 재질, 복잡한 가려짐이 존재하는 장면을 효과적으로 표현할 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.22 no.1
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• pp.98-105
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• 2011

Reduced complexity codebook searching for Quantized Equal Gain Transmission(QEGT) is proposed over MIMO-OFDM systems. QEGT codebook is divided into M groups of Q index members. Each group has a representative index. At the 1st stage only the representative indices are searched then the best index is selected. At the 2nd stage the optimum index is determined only among the group of the selected representative index. This strategy reduces the overall index search algorithm comparing to the conventional methods. Monte-Carlo simulation shows that the searching complexity is reduced, but the link-level performance is still almost the same as the conventional methods when the number of transmission antennas are 3 to 7.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1845-1849
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• 2006

본 연구에서는 관측자료에 나타난 Clark 단위도의 매개변수를 검토하고 그 변동성을 평가하였다. 강우-유출과정에 영향을 미치는 유역 및 기상 특성인자들을 확률밀도함수로 정량화하였고, 유역의 집중시간 및 저류상수를 호우사상의 특성 및 유역의 조건을 고려하여 다변량 회귀분석을 실시하였다. 이를 Monte Carlo 모의기법에 적용하여 유역평균 저류상수 및 집중시간에 대한 신뢰구간을 추정하였다. 또한 신뢰구간을 좁히기 위한 방안으로 관측된 집중시간 및 저류상수를 Bootstrap 기법으로 처리하였다. 그 결과 유역을 대표하는 유출특성의 결정에는 관측 강우-유출사상의 수가 어느 정도 확보된다고 하더라도 여전히 높은 불확실성을 피하기 힘들다는 것이다. 집중시간의 경우는 그 분포가 상당히 왜곡된 형태여서 단순한 산술평균은 상당히 왜곡된 추정치를 제시할 가능성이 높다. 단순히 관측치를 이용한 경우보다 Monte Carlo 모의기법에 의한 경우 신뢰구간이 2-3배정도 좁게 나타났다. 어느 정도 신뢰도 있는 집중시간 및 저류상수의 추정을 위해서는 최소 10여개 대략 20개 정도 이상의 호우사상이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 목적은 주어진 유역을 대표할 수 있는 집중시간 및 저류상수를 결정하고자 하는 것이다. 따라서 본 연구에서의 방법론을 적용하여 관측자료가 존재하는 다양한 유역에서의 집중시간 및 저류상수를 결정하고, 이를 지형인자 유역특성을 고려하여 회귀분석하는 경우 보다 정도 있는 경험식의 개발도 가능할 것이다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.20 no.4
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• pp.437-447
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• 2010

A probabilistic analysis of slope stability is an appropriate solution in dealing with uncertainty in problems related to engineering geology. In this study, a Monte Carlo simulation was performed to evaluate the performance function that is Barton's equation. A large number of randomly generated values were obtained for random variables, and the performance function was calculated repeatedly using randomly generated values. A previous study provided information of slope geometry and the random characteristics of random variables such as JRC and JCS. The present approach was adopted to analyze two failed slopes. The probabilities of failure were evaluated for each slope, and sensitivity analysis was performed to assess the influence of each random variable on the probability of failure. The analysis results were then compared with the results of a deterministic analysis, indicating that the probabilistic analysis yielded reliable results.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.51 no.4
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• pp.57-66
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• 2009

수학적 모델은 수량과 수질의 예측을 위해 현장 조사의 대안으로 사용되어지며 이러한 모델의 사용과 실측에 불확실성이 존재하게 된다. 불확실성에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔으나 시나리오에 의한 모델링 과정에서 발생하는 불확실성에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 산림이 농경지와 목초지로의 변화에 따른 시나리오를 설계한 후 시나리오 적용에 따른 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 매개변수의 불확실성을 분석하고자 하였다. 몬테카를로 기법 (Monte Carlo simulation)을 이용하여 각 매개변수별 1,000개의 난수를 발생하였으며 앙상블 유량모의 기법을 이용하여 미국 Alabama주 카하바강 상류 (50,967ha)를 대상으로 각 난수별 100개의 유량을 통해 불확실성을 분석하였다. 분석 결과 산림지역이 농경지와 목초지로 변화 되었을 때 유출량이 증가하는 것으로 분석되었으며, 임야가 목초지 보다 농경지로 변화되었을 때 유출량은 더욱 증가하는 것으로 나타났다. 각 시나리오별 SWAT 매개변수의 불확실성은 AWC (Available water capacity), CN (Curve number), GWREVAP (groundwater re-evaporation coeffeicient), REVAPMN (minimum depth of water in shallow aquifer for re-evaporation to occur)순으로 크게 나타났으며, Ksat (Saturated hydraulic conductivity)와 ESCO(Soil evaporation compensation factor)는 유출량의 변화에 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 토지피복별 산림 면적이 클 경우 불확실성이 크게 나타나 산림이 목초지와 농경지로 변함에 따라 불확실성은 감소하는 것으로 나타났다.