• 제목/요약/키워드: Monte-Carlo algorithm

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머신러닝 기법을 활용한 철골 모멘트 골조의 화재 취약도 분석 (Fire Fragility Analysis of Steel Moment Frame using Machine Learning Algorithms)

  • 박성월;김은주
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제37권1호
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    • pp.57-65
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    • 2024
  • 내화 구조물에서는 환기 계수, 재료 탄성 계수, 항복 강도, 열팽창 계수, 외력 및 화재 위치에서 불확실성이 관찰된다. 환기 불확실성은 화재 온도에 영향을 미치고, 이는 다시 구조물 온도에 영향을 미친다. 이러한 온도는 재료 특성과 함께 불확실한 구조적 응답으로 이어지고 있다. 화재 시 구조적 비선형 거동으로 인해 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 화재 취약성을 계산하는데, 이는 시간이 많이 소요된다. 따라서 머신러닝 알고리즘을 활용해 화재 취약성 분석을 예측함으로써 효율성을 높이고 정확성을 확보하려는 연구가 진행되고 있다. 이 연구에서는 화재 크기, 위치, 구조 재료 특성의 불확실성을 고려하여 철골 모멘트 골조 건물의 화재 취약성을 예측했다. 화재 시 비선형 구조 거동 결과를 기반으로 한 취약성 곡선은 로그 정규 분포를 따른다. 마지막으로 제안한 방법이 화재 취약성을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있음을 보여주었다.

베타-발산 함수를 활용한 비음수 행렬 분해 기반의 능동 소나 잔향 제거 기법에 대한 연구 (A study on the active sonar reverberation suppression method based on non-negative matrix factorization with beta-divergence function)

  • 이석진;김근환
    • 한국음향학회지
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    • 제43권4호
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    • pp.369-382
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    • 2024
  • 능동 소나 시스템에서 잔향을 제거하기 위하여 최근 비음수 행렬 분해 기법을 활용한 잔향 제거 알고리즘이 고안된 바 있다. 비음수 행렬 분해 알고리즘을 설계하기 위해서는 분해된 기저 행렬의 곱이 원본 신호와 같도록 유도하는 추정 비용 함수가 필요한데, 기존의 연구에서는 이에 대한 고찰이 없이 쿨백-라이블러 발산 함수를 활용하였다. 본 논문에서는 쿨백-라이블러 발산 함수의 선택이 좋은 선택이었는지, 혹은 성능을 개선할 수 있는 다른 추정 비용 함수가 있는지 연구하고자 하였다. 이를 위하여, 먼저 쿨백-라이블러 함수를 포함하여 일반화된 베타-발산 함수를 활용하여 수정된 잔향 제거 알고리즘을 제안하였다. 그리고 수정된 잔향 제거 알고리즘에 대해 합성된 잔향 신호를 활용한 몬테-카를로 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 높은 신호대잔향비 환경에서는 쿨백-라이블러 발산 함수(β= 1)가 좋은 성능을 보이지만, 낮은 신호대잔향비 환경에서는 쿨백-라이블러 발산 함수와 유클리드 거리의 중간 특성을 가지는 함수(β= 1.25)가 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

임상도와 Landsat TM 위성영상을 이용한 산림탄소저장량 추정 방법 비교 연구 (Comparison of Forest Carbon Stocks Estimation Methods Using Forest Type Map and Landsat TM Satellite Imagery)

  • 김경민;이정빈;정재훈
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제31권5호
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    • pp.449-459
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    • 2015
  • 기존의 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)에 의한 산림탄소저장량 추정 방법은 국가 규모의 평균 탄소저장량 추정에는 충분하지만 표본점 개수가 부족한 시 군 단위의 세밀한 추정은 어렵다. 본 연구에서는 시 군별 산림탄소저장량 추정을 위해 공간 자료를 보조 자료로 이용하고 2가지 업스케일링 방법을 적용하여 격자별 산림탄소저장량 정보를 가진 산림탄소지도를 제작하였다. 대상지역은 충청남도로 2가지 방법 모두 제 5차 NFI(2006~2009) 자료를 활용하였다. 방법 1은 임상도를 보조 자료로 선택하고 NFI 기반 산림탄소저장량 회귀모델을 이용하였다. 방법 2는 위성영상을 보조 자료로 선택하고 k-NN을 이용하여 산림탄소저장량을 추정하였다. 불확실성을 고려하기 위해 200회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 최종 AGB 탄소지도를 산출하였다. 방법 1에서는 충청남도의 총 산림탄소저장량이 22,948,151 tonC으로 기존의 현지조사표본 기반 추정치(21,136,911 tonC)에 비해 과대추정을, 방법 2에서는 19,750,315 tonC로 과소추정되는 경향을 나타내었다. 독립검증 지점(n=186)의 탄소저장량에 대한 대응표본 T-검정 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 있는 반면(p<0.01), 방법 1의 평균 추정치는 NFI 표본 기반 평균 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 평가되었다(p>0.01). 특히, 방법 2의 경우 k-NN의 스무딩 효과 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위성영상과 표본점의 mis-registration 오차가 추정오차에 큰 영향을 미칠 수 있음이 발견되었다. 임상도를 활용한 방법 1이 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 탄소량 추정에 효과적일 수 있지만, 미조사 지점의 주기적인 갱신 및 대면적 추정에 유리한 위성영상의 활용은 여전히 필수적이다, 따라서 시공간적인 확장과 함께 보다 신뢰할 수 있는 산림탄소저장량 추정을 위해 다양한 위성영상 자료 및 활용 기법에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

LCD Back-Light Unit 설계를 위한 최적화 기법 (Optimization Method for the Design of LCD Back-Light Unit)

  • 서희경;류양선;최준수;한광수;김성철
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제32권3호
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    • pp.133-147
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    • 2005
  • LCD BLU(Back-Light Unit)의 설계에는 광선추적 기법이 많이 사용되고 있으며, 이러한 기법을 통하여 도광판 전면으로 출사되는 빛의 휘도, 휘도의 균일도, 광효율 등을 수치적으로 예측할 수 있다. 휘도와 휘도의 균일도 등과 같은 항목은 BLU 설계에 있어서 매우 중요한 요소 중의 하나이며, 이러한 BLU의 광학적 특성은 도광판의 후면에 인쇄된 잉크패턴에 가장 많을 영향을 받고 있다 따라서 높은 휘도와 균일도를 발생시킬 수 있는 최적화된 잉크패턴을 설계하는 것은 BLU의 설계에 있어서 가장 중요한 부분 중의 하나이다. 본 논문에서는 최적의 잉크패턴을 설계하기 위하여 직접탐색(Direct Search) 기법 중에서 Holder Mead의 심플렉스탐색(Simplex Search) 알고리즘을 적용하였다. 직접탐색 기법은 최적의 잉크패턴을 계산하는 것과 같은 비선형적이고, 비연속적이며, 미분불가능한 함수의 최적점을 계산하는 분야에 많이 적용되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 실험을 통하여 심플렉스탐색 기법이 최적의 잉크패턴을 설계하는데 있어서 매우 효율적이며 안정적으로 사용될 수 있음을 보여주며, 이러한 최적화 기법으로 인하여 BLU 설계기능을 개선할 수 있음을 보여준다

모나코 치료계획 시스템에서 단계적 최적화 조건 실현의 유용성 (The Availability of the step optimization in Monaco Planning system)

  • 김대섭
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.207-216
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    • 2014
  • 목 적 : 모나코 치료계획 시스템은 몬테카를로 알고리즘을 기반으로 선량을 구현하는 대표적인 시스템이다. 모나코 치료계획 시스템에서 치료계획 완성 후, 같은 조건으로 최적화를 재 실시하여 처음과는 다른 치료계획이 만들어질 때 본 연구는 이러한 차이를 줄이는 방법을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 모나코 치료계획 시스템은 세기변조방사선치료나 용적변조방사선치료를 위한 역 선량계산을 실시할 때, 두 단계를 거쳐 최적화를 실시한다. 본 연구는 우선 최적화 두 단계를 모두 실시하여 선량으로 완성된 치료계획을, 최적화 조건을 바꾸지 않고 일반적인 1단계부터 2단계까지 순차적 최적화를 실시하였다. 이때 2단계에선 펜슬 빔과 몬테카를로 알고리즘을 각각 적용하여 실험을 실시하였다. 두 가지 알고리즘의 치료계획 모두 처음 완성된 치료계획과 최적화를 재 실시한 치료계획을 비교하고 선량 측정기를 이용하여 치료선량을 평가하였다. 두 번째는 초기 완성된 치료계획에 대하여 최적화를 재 실시할 때 단계적으로 실시하여 치료계획을 완성하고 선량을 측정하였다. 결 과 : 초기 완성된 치료계획에서 동일한 조건으로 일반적인 최적화를 다시 실시한 결과는 동일하지 않았다. 치료계획시스템의 비교에서 보면 유사한 선량-용적 히스토그람은 유사한 경향을 나타내지만 최고선량, 선량 균질도 및 제한 선량 등은 최적화 조건을 만족 시키지 못하는 다른 값을 보였다. 또한 선량측정비교에서도 20%이상 다르게 나타냈다. 또한 선량 알고리즘이 달라져도 다른 측정 값이 나왔다. 반면, 단계적 최적화를 실시 할 경우에는, 초기 치료계획과 비교하였을 때 종양 및 정상 장기의 선량 분포가 5% 이하의 차이를 보였다. 결 론 : 치료계획의 최적화 과정은 수 많은 시행 착오를 수행하며 궁극적인 해를 찾아가는 과정이다. 이때 초기 치료계획의 완성만을 신뢰하며 최적화를 실시하면 또 다른 치료계획이 만들어 질 수 있다. 유사한 경향을 보이긴 하지만, 반드시 최적화 조건을 만족한다고 볼 수 없기 때문에, 최적화 과정을 재 실시할 경우에는 반드시 단계적인 최적화 과정을 통하여 선량분포를 확인하면서 순차적으로 최적화 조건을 적용해야 할 것이다.

몬테칼로 계산을 통한 흡수선량 재구성의 임상적 응용: 변형된 팬텀에서의 총제적 선량재구성 (Clinical Application of Dose Reconstruction Based on Full-Scope Monte Carlo Calculations: Composite Dose Reconstruction on a Deformed Phantom)

  • Yeo, Inhwan;Xu, Qianyi;Chen, Yan;Jung, Jae Won;Kim, Jong Oh
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제25권3호
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    • pp.139-142
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    • 2014
  • 본 연구의 목적은 흡수선량 재구성, 방사선 치료간의 재구성된 선량의 등록, 선량-체적 히스토그램의 생산등을 수행하는 선량 재구성의 임상적 응용시스템을 만들고 그것을 변형된 전립선 팬텀에 적용하는 것이다. 이를 위해 변형가능한 전립선 팬텀을 20 cm 깊이와 40 cm너비의 물팬텀에 집에 넣었다. 이것의 영상을 얻고, 전립선, 정낭 및 항문의 윤곽을 그렸다. 동일 평면에서 네개의 조사문을 이용하여 세기 변조계획을 세웠다.항문에 20 ml의 물풍선을 삽입하여 장기를 변형시켰다. 영상을 다시 획득하여 위 장기의 윤곽을 그렸다. XVMC몬테칼로 코드를 사용하여 두 팬텀및 EPID내에서 선량반응 인자를 계산하였다. 세기변조계획에서 얻어진 방사선을 두팬텀에 조사하여 EPID에서 적분형 영상을 얻었다. Demons 방법을 사용하여 변형된 팬텀을 변형전 팬텀에 등록시켰다. 이를 통해 단위체적별 위치변이 정보를 얻었고 이를 이용해 두 팬텀의 재 구성된 선량을 합하여 변형전 팬텀에 생산해 냈다. 순방향으로 계산된 치료계획 선량을 합산된 재구성된 선량과 비교하였다. 200 cGy에서 전립선과 정낭이 받든 체적은 차이를 거의 보이지 않았으나, 210 cGy 이상에서는 3%가량 차이를 보였다. 항문에서는 150-200 cGy영역에서 재구성된 선량에 의하여 받은 체적은 치료 계획과 비교하여 3% 이상 적었다. 본 연구를 통하여 선량 재구성의 임상적 응용시스템이 성공적으로 만들어 졌다. 변형된 전립선 팬텀에 적용되어 작지 않은 선량의 차이를 목표장기와 보호 장기에 보였다.

항공기내 무선 네트워크에서 백홀 트래픽 감소 기법 (Backhaul traffic reduction scheme in intra-aircraft wireless networks)

  • 조문제;정방철;박판근;장우혁;반태원
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권9호
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    • pp.1704-1709
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    • 2016
  • 본 논문에서는 항공기처럼 초밀집 지역에 무수히 많은 AP와 무선 센서들이 존재하는 초밀집 무선 네트워크에서 백홀 트래픽 감소를 위한 효율적인 데이터 전송 방법을 제안한다. 초밀집 무선 네트워크에서는 인접 AP들간의 간섭으로 인한 성능 저하가 필수적으로 동반된다. 그러나, 각 무선 센서들이 인접 AP들에 야기하는 간섭 의 양을 측정하여 스케쥴링 알고리즘에 반영할 경우 이러한 성능 저하를 방지할 수 있다. 신호 대 발생 간섭 비(Signal-to-Generating Interference Ratio, SGIR) 기반 스케쥴링 알고리즘이 대표적인 예이다. 그러나, 이러한 알고리즘들은 각 무선 센서들이 야기하는 간섭의 양을 측정하기 위하여 백홀을 통한 중앙의 네트워크 매니저로의 대규모 정보 교환이 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 각 AP들에서 중앙의 네트워크 매니저로 전송하는 정보의 양을 획기적으로 감소시킬 수 있는 기법을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션결과, 기존 방식 대비 전송률의 감소 없이 백홀 트래픽을 약 27% 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

고준위 방사성 폐기물 처분장 확률론적 안전성평가 신뢰도 제고를 위한 입력 파라미터 연속 베이지안 업데이팅 모듈 개발 (Sequential Bayesian Updating Module of Input Parameter Distributions for More Reliable Probabilistic Safety Assessment of HLW Radioactive Repository)

  • 이연명;조동건
    • 방사성폐기물학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.179-194
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    • 2020
  • 기존의 확률론적 안전성 평가의 신뢰도 제고를 위하여 잘 알려진 입력 파라미터의 일반적인 분포에 새롭게 측정된 신뢰도 있는 데이터를 결합하여 사후분포를 구할 수 있는 베이지안 업데이팅 방법론을 제안하였다. 마코프체인 몬테 칼로 샘플링 기법의 알고리듬을 통한 GoldSim 모듈도 개발하였다. 복수의 입력 파라미터의 사전분포에 대해 연속적으로 사후분포를 구해낼 수 있는 베이지안 업데이팅이 가능하도록 개발된 이 모듈을 GoldSim 템플릿 형태의 기존의 GSTSPA 프로그램으로 이행하여 보다 신뢰도 있는 확률론적 방사성폐기물 처분 시스템 안전성 평가가 가능하도록 하였다. 이는 기존에 존재하는 사전분포의 일반적인 형태는 취하되 새롭게 얻어지는 실제 측정치나 전문가들의 의견을 기존의 분포에 적용하여 보다 더 높은 믿음을 갖는 입력 파라미터의 사후분포를 얻을 수 있게 한다. 균열암반 내 핵종 이동에 관련된 몇 개의 입력 파라미터의 사전분포의 세차례의 연속적 업데이팅을 통해 프로그램의 유용성도 예시하였다. 이 연구를 통하여 처분시스템과 같이 장기적 평가가 필요하고 넓은 모델링 지역을 가지며 측정된 입력자료가 부족한 경우 보다 더 믿음직한 방법으로 안전성 평가를 수행할 수 있는 것을 보였다.

An adaptive deviation-resistant neutron spectrum unfolding method based on transfer learning

  • Cao, Chenglong;Gan, Quan;Song, Jing;Yang, Qi;Hu, Liqin;Wang, Fang;Zhou, Tao
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제52권11호
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    • pp.2452-2459
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    • 2020
  • Neutron spectrum is essential to the safe operation of reactors. Traditional online neutron spectrum measurement methods still have room to improve accuracy for the application cases of wide energy range. From the application of artificial neural network (ANN) algorithm in spectrum unfolding, its accuracy is difficult to be improved for lacking of enough effective training data. In this paper, an adaptive deviation-resistant neutron spectrum unfolding method based on transfer learning was developed. The model of ANN was trained with thousands of neutron spectra generated with Monte Carlo transport calculation to construct a coarse-grained unfolded spectrum. In order to improve the accuracy of the unfolded spectrum, results of the previous ANN model combined with some specific eigenvalues of the current system were put into the dataset for training the deeper ANN model, and fine-grained unfolded spectrum could be achieved through the deeper ANN model. The method could realize accurate spectrum unfolding while maintaining universality, combined with detectors covering wide energy range, it could improve the accuracy of spectrum measurement methods for wide energy range. This method was verified with a fast neutron reactor BN-600. The mean square error (MSE), average relative deviation (ARD) and spectrum quality (Qs) were selected to evaluate the final results and they all demonstrated that the developed method was much more precise than traditional spectrum unfolding methods.

진해만에서 측정된 높은 수평입사각에서의 고주파 해저면 반사손실 (High-Frequency Bottom Loss Measured at Near-Normal Incidence Grazing Angle in Jinhae Bay)

  • 나형술;박치형;조성호;최지웅;나정열;윤관섭;박경주;박정수
    • 한국음향학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.223-228
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    • 2010
  • 남해 진해만에서 주파수 17-40 KHz를 이용하여 수평 입사각 $82^{\circ}$에 대한 고주파 해저면 반사손실을 측정하였다. 측정된 해저면 반사손실은 주파수에 따라서 주기적인 변동성을 보였으며 이러한 특성은 이층 구조의 해저면을 가정한 레일리 반사 계수 모델을 사용하여 예측한 결과와 비교 분석되었다. 이층 구조 반사 계수 모델은 수층, 상부퇴적층, 그리고 하부 퇴적층으로 구분되며 총 9개의 입력 인자 (수층의 음속과 밀도, 상부 퇴적층의 음속, 밀도, 감쇠계수, 두께, 하부 퇴적층의 음속, 밀도, 감쇠계수)가 사용된다. 하부 퇴적층의 지음향 인자들은 코어로부터 측정된 평균 입도 크기로부터 유추되었으며 상부층의 음속, 밀도, 감쇠계수와 두께는 몬테카를로 방법을 이용하여 역추정되었다. 지음향 인자들의 민감도 조사로부터 다층구조 해저면에서 나타나는 반사계수의 종속성은 상부 퇴적층의 두께에 가장 민감하게 반응함을 확인하였다.