• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.708-710
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• 2013

네트워크 및 인터넷 서비스의 발달로 초고속 컴퓨팅 자원을 쉽게 활용하여 실세계의 여러 물리적 현상을 분석할 수 있는 웹기반 시뮬레이션 서비스가 활발히 사용되고 있다. 보다 편리한 시뮬레이션 서비스를 제공하기 위하여 수행 데이터 분석을 통해 서비스를 개선할 수 있다. 특히 분석하는 전문가에 따라 필요한 정보가 다르기 때문에 편리한 데이터 검색을 위해 API를 설계한다. 이 논문에서는 열유체 및 화학분야에 사용된 웹 기반 시뮬레이션 수행 데이터를 사용자가 쉽게 분석할 수 있는 검색 API를 설계한다. 설계된 검색 API는 사용자, 시뮬레이션 프로그램, 사이버랩(cyberlab) 정보를 중심으로 사용자, 사용기간, 소속에 따른 시뮬레이션 수행 내역을 손쉽게 검색하는 기능을 제공한다. 그리고 이 API를 활용하여 웹 시뮬레이션 통계 서비스, 시뮬레이션 수행 경향 분석, 자주 발생하는 오류 파악, 등 사용자가 시뮬레이션을 수행하기에 유용한 정보를 제공할 수 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1501-1502
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• 2010

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.185-195
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• 2009

최근 시스템들이 복잡해지면서 시뮬레이션을 통한 시스템의 분석이 주목을 받고 있다. 시뮬레이션 분석에서 가장 핵심적인 부분 중의 하나가 시뮬레이션 모델의 검증이며, 이 과정을 통하여 시뮬레이션 모델이 얼마나 실제 시스템을 대변할 수 있는지를 판단한다. 모델의 검증에서 시뮬레이션 모델과 실제시스템의 데이터를 비교할 때 발생하는 차이는 입력 데이터의 차이에 의한 영향도 있으며, 이를 통한 모델의 검증 결과는 높은 신뢰성을 보장하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 실제와 동일한 입력 데이터를 바탕으로 하는 Trace-Driven 시뮬레이션을 기반으로 모델을 설계하였다. 한편, 출력데이터들을 하나의 통계량을 통한 검증이 아닌 클래스 별 검증을 하기 위해 데이터마이닝 분야에서 분류기의 성능을 판단하는 F 척도를 응용하여 시뮬레이션 모델의 검증을 수행하였다. 그 결과, 제안된 검증 방법은 정밀한 모델의 검증을 가능하게 하고, 검증 시에 피드백을 제공함으로써 용이한 수정 작업을 가능하게 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.127-135
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• 2010

시뮬레이션에서 모델의 검증 문제는 그 모델의 신뢰성을 의미하며, 그에 따라 모형의 정당성을 입증하는 가장 중요한 열쇠 중 하나이다. 하지만 지금까지 연구된 다양한 방법들 중 시계열형태의 자료를 이용한 검증 방법론은 개념적인 측면에서는 정립되었으나 구체적인 기법에 대한 연구는 부족한 상태이다. 그리하여 본 연구에서는 Wavelet 변환과 Power Spectrum을 이용한 시계열 데이터의 시뮬레이션 검증 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 첫 번째로 비주기적인 신호분리가 가능한 Wavelet 변환을 이용하여 스펙트럼을 추출하고, 두 번째로 스펙트럼 분석을 이용하여 실제 시스템에서 출력 데이터의 패턴이 시뮬레이션을 통해 나온 패턴과 일치하는지의 여부를 Coherence를 이용해 검정하였다. 실제 사례를 통하여 다른 검증방법들과 비교한 결과, 시뮬레이션 모델링의 완성도에 따른 모델의 일치도 여부를 보다 명확하게 검증하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 통해, 하나의 통계량을 통한 검증이 아닌 한 구간별 검증을 통해 지금까지의 획일적인 타당성 검증 방법에서는 할 수 없었던 다양한 상황에서의 시뮬레이션 모형의 타당성 검증이 가능하게 하였다.

• 농업과학연구
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• 제49권4호
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• pp.937-948
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• 2022

Agricultural operations are performed in uneven environments by attaching an implement on the 3-point hitch of a tractor. A high load is thus placed on the 3-point hitch, and fatigue and failure of the hitch may occur during agricultural operations. In this study, a dynamic simulation model was developed to predict the load occurring on the eyebolt of a 3-point hitch, which is the main damaged component. The simulation model was developed and validated using agricultural data as simulation input and validation data. The dynamics model was developed using the specifications of a 78 kW class tractor. A measurement system was constructed to measure the simulation input and validation data. The simulation model was validated using a traction load on an eye bolt, which was measured during plow tillage operation. The measurement results showed that the average traction load on the left and right lower link and the top link were 8,099.97, 4,943.06, and 636.11 N, respectively. The simulation results and the measured traction load on the left eyebolt were respectively 610.30 and 597.15 N. The simulation results and measured traction load on the left eyebolt were respectively 1,179.78, and 1,145.06 N. The error between the simulation and measurement data was roughly 2% on the left eyebolt and 3% on the right eyebolt.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.256-264
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• 2018

국민의 복잡 다양한 복지수요에 대응하기 위하여 각종 사회보장 급여의 신설 변경(수정 보완)이 지속적으로 이루어지고 있다. 이처럼 사회보장 급여를 신규로 만들고 수정하는데 앞서 행 재정적으로 발생가능한 문제점에 대비하기 위하여 수급변동을 정확하게 예측할 수 있는 시뮬레이션이 요구된다. 하지만 관련 선행 연구가 미흡하고 신규 대상자의 데이터 수집이 어렵기 때문에 수급 시뮬레이션을 수행하는 것은 불가능한 실정이다. 본 연구는 사회보장 급여의 수급 시뮬레이션을 수행하기 위한 시론적인 차원에서 '10년 인구 총조사 마이크로 데이터를 기반으로 재정패널 데이터와 통계적 매칭을 통해 소득재산이 포함된 전국민 기초 데이터를 생성하고, '10년 기준으로 대상자 규모가 가장 큰 급여 가운데 하나인 기초노령연금에 대해 마이크로 시뮬레이션 방법론을 적용하여 수급 시뮬레이션을 수행하였다. 아울러, 시뮬레이션 기초데이터와 재정 패널 데이터, 기초노령연금 시범분석 결과와 기초노령연금 실제 수급자 데이터에 대한 비교를 통해 분석결과의 정합성을 검증하였다.

• 터널과지하공간
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• 제16권2호
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• pp.135-145
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• 2006

본 연구에서는 조건부 모사 기법 중 순차 가우시안 시뮬레이션(SGS)과 순차 지시 시뮬레이션(SIS)을 이용하여 터널설계 시 미시추구간의 암반등급(RMR)을 예측하여 보았다. 총 30개의 시추공자료 가운데 25개의 시추공자료를 이용하여 순차 가우시안 시뮬레이션과 순차 지시 시뮬레이션을 수행하였으며, 나머지 5개의 시추공에서의 실제 암반등급과 예측 암반등급을 비교하여 보았다. 그 결과 조건부 모사 기법은 암반등급의 공간적 분포특성을 비교적 잘 예측할 수 있고, 예측의 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다. 따라서 조건부 모사 기법의 결과는 미시추구간의 암반등급을 예측하는데 있어서 유용한 정보를 제공 해 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.244-244
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• 2023

Both the frequency and the magnitude of hydrometeorological extreme events such as severe floods and droughts are increasing. In order to prevent a damage from the climatic disaster, hydrological models are often simulated under various meteorological conditions. While performing the simulations, a synthetic data generated through time series models which maintains the key statistical characteristics of the sample data are widely applied. However, the synthetic data can easily maintains both the average and the variance of the sample data, but the quantile is not maintained well. In this study, we proposes a data generation method which maintains the quantile of the sample data well. The equations of the former maintenance of variance extension (MOVE) are expanded to maintain quantile rather than the average or the variance of the sample data. The equations are derived and the coefficients are determined based on the characteristics of the sample data that we aim to preserve. Monte Carlo simulation is utilized to assess the performance of the proposed data generation method. A time series data (data length of 500) is regarded as the sample data and selected randomly from the sample data to create the data set (data length of 30) for simulation. Data length of the selected data set is expanded from 30 to 500 by using the proposed method. Then, the average, the variance, and the quantile difference between the sample data, and the expanded data are evaluated with relative root mean square error for each simulation. As a result of the simulation, each equation which is designed to maintain the characteristic of data performs well. Moreover, expanded data can preserve the quantile of sample data more precisely than that those expanded through the conventional time series model.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제6권4호
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• pp.484-492
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• 2011

Power system analyses, which involve the handling of massive data volumes, necessitate the use of effective visualization methods to facilitate analysis and assist the user in obtaining a clear understanding of the present state of the system. This paper introduces an interface that compensates for the limitations of the visualization modules of dynamic security assessment tools, such as PSS/e and TSAT, for power system variables including generator rotor angle and frequency. The compensation is made possible through the automatic provision of dynamic simulation data in visualized and tabular form for better data intuition, thereby considerably reducing the redundant manual operation and time required for data analysis. The interface also determines whether the generators are stable through a generator instability algorithm that scans simulation data and checks for an increase in swing or divergence. The proposed visualization methods are applied to the dynamic simulation results for contingencies in the Korean Electric Power Corporation system, and have been tested by power system researchers to verify the effectiveness of the data visualization interface.

• 한국지구과학회지
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• 제36권5호
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• pp.460-475
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• 2015

A number of heavy rainfall events on the Korean Peninsula are indirectly influenced by tropical cyclones (TCs) when they are located in southeastern China. In this study, a heavy rainfall case in the middle Korean region is selected to examine the influence of typhoon simulation performance on predictability of remote rainfall over Korea as well as direct rainfall over Taiwan. Four different numerical experiments are conducted using Weather Research and Forecasting (WRF) model, toggling on and off two different improvements on typhoon in the model initial condition (IC), which are TC bogussing initialization and dropwindsonde observation data assimilation (DA). The Geophysical Fluid Dynamics Laboratory TC initialization algorithm is implemented to generate the bogused vortex instead of the initial typhoon, while the airborne observation obtained from dropwindsonde is applied by WRF Three-dimensional variational data assimilation. Results show that use of both TC initialization and DA improves predictability of TC track as well as rainfall over Korea and Taiwan. Without any of IC improvement usage, the intensity of TC is underestimated during the simulation. Using TC initialization alone improves simulation of direct rainfall but not of indirect rainfall, while using DA alone has a negative impact on the TC track forecast. This study confirms that the well-suited TC simulation over southeastern China improves remote rainfall predictability over Korea as well as TC direct rainfall over Taiwan.