Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.39-39
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2012
Data assimilation techniques have received growing attention due to their capability to improve prediction in various areas. Despite of their potentials, applicable software frameworks to probabilistic approaches and data assimilation are still limited because the most of hydrologic modelling software are based on a deterministic approach. In this study, we developed a hydrological modelling framework for sequential data assimilation, namely MPI-OHyMoS. MPI-OHyMoS allows user to develop his/her own element models and to easily build a total simulation system model for hydrological simulations. Unlike process-based modelling framework, this software framework benefits from its object-oriented feature to flexibly represent hydrological processes without any change of the main library. In this software framework, sequential data assimilation based on the particle filters is available for any hydrologic models considering various sources of uncertainty originated from input forcing, parameters and observations. The particle filters are a Bayesian learning process in which the propagation of all uncertainties is carried out by a suitable selection of randomly generated particles without any assumptions about the nature of the distributions. In MPI-OHyMoS, ensemble simulations are parallelized, which can take advantage of high performance computing (HPC) system. We applied this software framework for several catchments in Japan using a distributed hydrologic model. Uncertainty of model parameters and radar rainfall estimates is assessed simultaneously in sequential data assimilation.
Combat modeling and simulation (M&S) of large-scale computer generated forces (CGFs) enables the development of even the most sophisticated strategy of combat warfare and the efficient facilitation of a comprehensive simulation of the upcoming battle. The DEVS-POMDP framework is proposed where the DEVS framework describing the explicit behavior rules in military doctrines, and POMDP model describing the autonomous behavior of the CGFs are hierarchically combined to capture the complexity of realistic world combat modeling and simulation. However, it has previously been well documented that computing the optimal policy of a POMDP model is computationally demanding. In this paper, we show that not only can the performance of CGFs be improved by an efficient POMDP tree search algorithm but CGFs are also able to conveniently learn the behavior model of the enemy through case studies in the scenario of counterfire warfare and the scenario of a mechanized infantry brigade's offensive operations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.9
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pp.4122-4143
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2018
Because of the increment in network scale and test expenditure, simulators gradually become main tools for research on key problems of wireless networking, such as radio resource management (RRM) techniques. However, existing simulators are generally event-driven, causing unacceptably large simulation time owing to the tremendous number of events handled during a simulation. In this article, a mass-processing framework for RRM simulations is proposed for the scenarios with a massive amount of terminals of Internet of Things accessing 5G communication systems, which divides the time axis into RRM periods and each period into a number of mini-slots. Transmissions within the coverage of each access point are arranged into mini-slots based on the simulated RRM schemes, and mini-slots are almost fully occupied in dense scenarios. Because the sizes of matrices during this process are only decided by the fixed number of mini-slots in a period, the time expended for performance calculation is not affected by the number of terminals or packets. Therefore, by avoiding the event-driven process, the proposal can simulate dense scenarios in a quite limited time. By comparing with a classical event-driven simulator, NS2, we show the significant merits of our proposal on low time and memory costs.
The characteristic response of a structure to blast load may be divided into two distinctive phases, namely the direct blast response during which the shock wave effect and localized damage take place, and the post-blast phase whereby progressive collapse may occur. A reliable post-blast analysis depends on a sound understanding of the direct blast effect. Because of the complex loading environment and the stress wave effects, the analysis on the direct effect often necessitates a high fidelity numerical model with coupled fluid (air) and solid subdomains. In such a modelling framework, an appropriate representation of the blast load and the high nonlinearity of the material response is a key to a reliable outcome. This paper presents a series of calibration study on these two important modelling considerations in a coupled Eulerian-Lagrangian framework using a hydrocode. The calibration of the simulated blast load is carried out for both free air and internal explosions. The simulation of the extreme dynamic response of concrete components is achieved using an advanced concrete damage model in conjunction with an element erosion scheme. Validation simulations are conducted for two representative scenarios; one involves a concrete slab under internal blast, and the other with a RC column under air blast, with a particular focus on the simulation sensitivity to the mesh size and the erosion criterion.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.22
no.2
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pp.180-189
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2015
Purpose: The purpose of this study was to identify the types of errors that occurred and were recovered in a simulated transfusion scenario by nursing students. Methods: Twenty-eight teams of a total of 89 nursing students participated in a transfusion simulation using a high fidelity simulator. Data were collected by observing rule based errors and built in errors recovered according to the framework of Eindhoven model. Reflective journaling was used to identify perceived safety-threatening errors and commitment to improvement. Data were analyzed using descriptive statistics. Results: All teams committed the rule based errors in the scenario. The most common errors occurred in the coordination category related to communication with physician. Most of students perceived the transfusion reaction as a safety-threatening error. Conclusion: The findings indicate that students lack patient safety competence. The simulation training to decrease errors and improve safe practice provides nursing students with an effective strategy to develop patient safety competence.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.15
no.4
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pp.271-278
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2010
Weapon systems for future war require operating various war scenarios that are getting complex. Similarly, modeling and simulation technique is getting attention to acquire more effective weapon systems. Several S/W tools exist for simulating small scale engagements which depict a kind of war. However, it is very hard to model combat objects more systematic, and reuse them. To overcome these difficulties, this paper presents a modeling methodology for simulating small scale engagement using the DEVS-formalism. In this paper, we systematically classified and defined combat objects, likewise, explain a framework for a small scale combat simulation.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.10
no.1
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pp.70-77
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2007
Simulation Based Acquisition(SBA) gains interest from the defense acquisition community. To accomplish SBA efficiently, M&S should be collaborately used in. This paper proposes PBA(PlugIn-Based Architecture) that is a common software development infrastructure and provides reuse mechanism with plugin components. PlugIns are reuse entity possible to plug-in-play statically and dynamically. This architecture supports stand alone simulation and HLA-compliant distributed simulation also.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.10a
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pp.340-345
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2001
Electric power market in Japan is now on the trend of deregulation and privatization just like in Europe and the United States. And various approaches for risk management have been investigated taking the electric power price fluctuation after the deregulation into account. The behavior of the investment in power generation plants has not, however, been studied in detail yet due to the complexity of the problem. The problem of the investment in the deregulated power market is that of autonomous decentralized decision-making system, which includes various kinds of decision-makers, that is, power producers called IPPS Each generator has its own criteria for plant investment. Therefore, the total behavior of the decentralized power market will be so complicated, and normative approach will not be applicable fur this analysis. We have developed a simulation-based system fur behavioral analysis and also the framework design of the decentralized power market.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.35
no.1
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pp.124-131
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2012
This paper presents a spreadsheet-based reliability prediction simulation framework for the conceptual product design stage to acquire system reliability information in timely manner. During early stage, reliability performance deals with both known and unknown failure rates and component-level and subsystem-level failure estimate to predict system reliability. A technique for performing life testing simulation using Excel spreadsheet has been developed under the such circumstances. This paper also discuss the results obtainable from this method such as reliability estimate, mean and variance of failures and confidence intervals. The resultant of this reliability prediction system is mainly benefitting small and medium-sized enterprise's field engineers.
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