• 제목/요약/키워드: SAM 모형

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복합 휴리스틱 알고리즘을 이용한 지대공 유도무기 최적배치 모형 : 항공기 방어를 중심으로 (The Optimal Allocation Model for SAM Using Multi-Heuristic Algorithm : Focused on Aircraft Defense)

  • 곽기훈;이재영;정치영
    • 한국경영과학회지
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    • 제34권4호
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    • pp.43-56
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    • 2009
  • In korean peninsular, aircraft defense with SAM (Surface-to-Air Missile) is very important because of short range of combat space in depth. Effective and successful defense operation largely depends on two factors, SAM's location and the number of SAM for each target based on missile's availability in each SAM's location. However, most previous papers have handled only the former. In this paper, we developed Set covering model which can handle both factors simultaneously and Multi-heuristic algorithm for solving allocation problem of the batteries and missile assignment problem in each battery. Genetic algorithm is used to decide optimal location of the batteries. To determine the number of SAM, a heuristic algorithm is applied for solving missile assignment problem. If the proposed model is applied to allocation of SAM, it will improve the effectiveness of air defense operations.

알칸싸이올 이징 모형의 자기 조립 단분자층 시뮬레이션 응용 (Ising Model of Alkanethiol and Its Application to Simulation of a Self-Assembled Monolayer)

  • 변기상;송승민;장준경
    • 대한화학회지
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    • 제64권6호
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    • pp.345-349
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    • 2020
  • 금 표면 위에서 알칸싸이올 분자가 자기조립을 통해 단분자층을 만들 때 싸이올기가 화학 흡착을 못하고 알킬기가 물리 흡착을 하는 결함이 생길 수 있다. 이러한 결함은 열적 어닐링 과정으로 제거할 수 있음이 알려져 있다. 우리는 알칸싸이올 분자에 대한 이징 모형을 제시하고 단분자층 어닐링 과정의 몬테카를로 시뮬레이션에 적용하였다. 새로운 이징 모형은 선행 분자동역학 시뮬레이션에서 나타난 어닐링을 통한 단분자층의 결함 제거를 성공적으로 재현할 수 있었다.

IKONOS 위성영상의 수치고도모형 생성 (DEM Generation from IKONOS Satellite Imagery)

  • 김의명;김성삼;유환희
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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    • pp.369-374
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    • 2005
  • 정사영상 생성, 도시 공간의 모형화 등 도면화의 다양한 응용분야에 적용을 위해서는 위성 영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 것은 중요하며, SPOT-5, IKONOS, QUICKBIRD, ORBVIEW 등의 고해상도 위성영상은 효율적이고 경제적으로 수치고도모형을 생성할 수 있는 정보를 제공하고 있다. 그러나, 이들 고해상도 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하기 위해서는 센서모형화, 에피폴라 영상 생성 그리고 영상정합에 대한 사전지식이 필요하다. 이들 중 에피폴라 영상생성은 중요한 인자이며 이에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 뿐만 아니라, IKONOS 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 연구는 다항식비례모형에 기반한 연구가 주로 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 센서 독립적이면서 적은 수의 기준점만으로 센서모형화와 에피폴라 영상생성이 가능한 평행투영모형을 이용하여 수치고도모형을 생성하는 일련의 처리과정을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법론은 IKONOS 위성영상을 이용하여 적용하고 평가하였다.

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Copeland의 해석적 방법을 이용한 청미천의 안정하도 설계 분석 (Stable Channel Design Analysis of Cheongmi Stream Using the Copeland Analytical Method)

  • 지운;;여홍구;강준구;김권한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.728-733
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    • 2009
  • 지금까지의 하천 설계는 하천의 유량, 유사량, 하상토 입도분포, 강턱의 입자 또는 하도 표면의 특성, 하곡의 경사 등을 고려하여 안정한 횡단면을 결정하기 위한 목적으로 발전되어 왔다. 하지만, 하천 복원에 있어서 이동 하상의 안정 하도 및 하천을 설계하는 작업은 수리학적, 하천 형태학적, 그리고 유사 수리학적 측면에서 매우 복잡한 문제들을 포함하고 있으며 더 나아가 다양한 생태서식처 및 환경을 제공할 수 있는 측면까지도 고려하도록 요구되어 지고 있다. 자연하천 복원 설계시 가장 선행되어야 할 작업은 복원하고자 하는 현재의 하천 및 하도의 안정성에 대한 평가이며 이러한 과정에서 평형 하천의 개념을 반드시 고려해야 한다. 안정하도 및 평형하천 형태를 계산하는 방법들이 여러 연구자들에 의해 제안되어 왔고 여러 해석적 방법들 중 Copeland의 방법은 실제로 충적하천에서의 안정 하도 평가 및 설계에 가장 많이 이용되고 있으며 미공병단에 의해 개발된 SAM(Stable Channel Analysis Model) 모형에서 채택하고 있는 해석적 방법 중 하나이다. 본 연구에서는 Copeland의 해석적 안정하도 분석 방법을 기본 모듈로 채택하고 있는 미공병단에서 개발한 SAM(Stable Channel Analysis Model)의 기본적인 특성과 활용도에 대해서 알아보고 이를 남한강 제1지류인 청미천의 구하도 복원 예정 구간에 적용시켜 현재하도의 안정성을 평가하였다. 분석 결과, 안정하도 경사는 현재 하도 경사보다 완만한 것으로 나타났으나 SAM에서 예측하고 있는 청미천의 안정 하폭은 현재 하도의 하폭보다 훨씬 작은 것으로 나타났다. 이는 현재 청미천의 복원 구간에서 사주가 많이 발생하는 이유를 뒷받침 하는 결과라고 할 수 있다. 안정수심은 현재 하도의 수심보다 깊은 것으로 계산되었다. SAM을 이용한 계산 결과들은 현재하도의 안정성 평가뿐만 아니라 복원 구간의 안정하도 설계를 위한 기초자료로 활용될 것이다.

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Real Option 모형과 SAM데이터를 활용한 중국과 태국의 주거용 태양광 투자 시점 분석 (Analysis of Investment Time for a Residential Photovoltaic Power System in China and Thailand Applying a Real Option Model and SAM Data)

  • 문용마
    • 한국전자거래학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.125-141
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    • 2019
  • 본 논문에서는 중국과 태국의 각 5개 지역에 대해 SAM(System Advisor Model)의 태양광 자료를 활용하여 주거용 태양광 시스템 투자 경제성을 분석하였다. 이는 기존 문헌과 달리 태양광 시스템의 비용 불확실성과 이로 인해 발생할 수 있는 투자자의 의사결정 유연성을 고려할 수 있는 real option 모형을 활용하여 최적 투자 시점의 관점에서 수행되었다. 본 연구결과 real option에 의한 투자 시점과 일반적으로 많이 사용되는 순현가법에 의한 결과와의 차이가 약 6년에서 14년 정도로 나타났다. 또한, 일부 지역에서는 순현가법에 의하면 투자가 적정한 것으로 판단되나 real option에 따른 결과는 투자를 지연하는 것이 합리적이라는 결론을 보여준다.

이단계 대기모형에서 손실확률에 대한 근사 (Approximations to blocking probability in two-stage queueing model)

  • 서정강;이계민
    • 한국통신학회논문지
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    • 제22권12호
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    • pp.2644-2652
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    • 1997
  • 본 논문에서는 오버플로우에 관한 연구에서 흔히 나타나는 이단계 대기모형을 연구하였다. 첫번째 단계는 여러개의 큐(queue)로 이루어져 있고, 이 큐들의 수용능력을 넘어서는 순간에 두번째 단계로 오버플로우가 발생한다. 두번째 단계로의 입력과정을 두 개의 상태를 가지는 MMPP로 근사함으로써 손실확률에 대한 계산을 이끌어 내었다. 근사방법으로써, Heffes의 방법과 SAM procedure를 이용하였다.

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차기유도무기의 최적배치에 관한 모형 (An Optimal Allocation Model for SAM-X)

  • 김승빈;전건욱
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.48-69
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    • 2004
  • An optimal allocation model for SAM-X by using a set covering model is suggested. This allocation model considers to guarantee the maximum security of vital areas from the attack of enemy aircraft(s) and missiles. In order to formulate this model, we applied the concept of parallel structure reliability to set covering model. This model gives both direction of the primary target line and location of the facility. When applied this model to the real situation, the solution of this model can be used to the references of decision making for the optimal military facility allocation.

ANFIS 모형을 이용한 월강수량 예측 (Monthly Precipitation Forecast Using Genetic Algorithm)

  • 신주영;정창삼;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.1181-1185
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    • 2009
  • Adaptive Nuero-Fuzzy Inference System(ANFIS) 모형은 인공신경망과 퍼지모형의 특징을 가지는 모형으로 자료간의 관계가 선형이 아닌 비선형관계를 가질 경우 매우 정확한 예측 모형을 구축할 수 있는 특징이 있다. 월강수량 예측이 관측된 기상자료들과 비선형 관계에 있다고 생각되어 ANFIS 모형을 이용하여 월강수량을 예측하였다. 본 연구의 대상 지점으로는 금강유역의 대전 지점으로 선정하였다. 금강유역은 우리나라의 한가운데 위치하여 평균적인 강수형태 및 특징을 보여 좋은 실험유역으로 생각되어 선정하였다. 금강유역의 기상청에서 운영하는 지상 유인관측소 중 비교적 금강유역을 대표하고 양질의 자료가 기록되어 있다고 판단되는 대전지점을 실험지점으로 생각되어 선정하였다. 기상청 대전 유인 관측소에는 총 39년치 기상 자료가 기록되어 있다. 기상청에서는 전국 주요 도시들을 대상으로 2003년부터 월간 예보를 하고 있다. 본 연구에서는 기상청 월간예보와 기상청 대전 유인관측소에서 관측된 5년 치 기상자료를 모델의 입력자료로 구성하였다. 적절한 입력변수 조합을 구성하기 위하여 반복해법을 적용하였다. 5년 치 자료 중 절반은 학습을 시키는데 사용하였고 나머지 절반을 이용하여 모형을 검증하였다. 여러 입력변수를 이용하여 모형의 학습시킨 결과 입력변수가 3개 일 경우 가장 높은 정확도를 보였다. 입력변수가 3개로 학습 시킨 ANFIS 모형과 기상청에서 제공하는 월간예보를 비교해본 결과 ANFIS 모형을 적용하여 월 강수량을 예측하는 것이 기상청에서 제공하는 월간예보보다 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

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