• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.751-754
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• 2020

본 논문은 지수를 추종하기 위해 유전 알고리즘에 몬테카를로 샘플링을 추가한 방법을 제안한다. 몬테카를로 샘플링을 통해 효율적으로 축소된 탐색공간을 탐험하는 유전 알고리즘은 최적의 종목들을 선택한다. 제안된 방법을 KOSPI200 지수 추종에 대하여 실험하였다. 제안된 방법이 몬테카를로 샘플링을 사용하지 않는 유전 알고리즘에 비해 지수 추종 오차가 더 낮고 더 빠르게 수렴하는 것을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.11b
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• pp.639-646
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• 1996

직접적 또는 실험적인 방법들에 의한 밀도측정계기의 설계는 많은 시간의 소비와 인적, 물적인 비용의 소모가 요구되기 때문에 계산된 속(flux) 분포에 근거한 비실험적인 방법들이 일반적으로 사용된다. 이전에는 2그룹 확산방정식으로 밀도측정계기를 설계해 왔으나 복잡한 기하학적 모사에서의 한계로 인하여 계산시간의 문제로 도외시되었던 몬테카를로(Monte Carlo) 방법이 컴퓨터 기술의 발전으로 유용하게 되었다. 본 연구에서는 3차원 모델링이 가능하고 검증용 프로그램으로 알려져 있으며 몬테카를로방법을 사용하는 MCNP 코드를 이용하여 밀도측정계기의 기하학적 배치를 제시하고자한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.43 no.1
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• pp.62-71
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• 2015

Geostationary satellites use the thruster in order to control the location change and mount the suitable amount of liquid propellant depending on the operating lifetime. Therefore the lifetime of the geostationary satellite depends on the residual propellant amount and the precise residual propellant gauging is very important for the mitigation of economic losses arised from premature removal of satellite from its orbit, satellites replacement planning, slot management and so on. The propellant gauging methods of geostationary satellite are mostly used PVT method, thermal mass method and bookkeeping method. In this paper, we analysis the modeling of COMS(Communication, Ocean & Meteorological Satellite) bipropellant system for bookkeeping method and COMS GTO(Geostationary Transfer Orbit) injection propellant estimation using Monte-Carlo method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1006-1008
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• 2005

최근에 계산금융 분야에서 복잡한 수식을 이용한 연산이 증가하고 있다. 그리고 계산금융 분야에서 몬테카를로 시뮬레이션은 대표적인 계산방법 중에 하나이다. 그러나 몬테카를로 시뮬레이션은 많은 반복연산을 수행하므로 연산시간이 오래 걸리는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션과 스프레드시트를 병렬로 처리하였다. 또한 실험을 통하여 병렬 스프레드시트의 계산 노드가 증가함에 따라 파생상품의 계산 시간이 단축되는 것을 보였다.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.12 no.3
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• pp.53-57
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• 2018

The Monte Carlo simulation (MCS) method and the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM) are the most widely used approaches for uncertainty estimation. In this paper, MCS and GUM were used to estimate the confidence of MOI measurement equipment developed in-house. According to the results, the GUM estimated uncertainty was slightly underestimated compared to the MCS method. This difference is due to the approximation used by GUM. MOI uncertainties estimated by both methods were less than 1% of the estimate, which shows the high measurement reliability of the developed MOI measurement system.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.31 no.3
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• pp.1-14
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• 2015

This study utilizes Monte Carlo simulation to forecast the time charter rate of vessels, the three-month Libor interest rate, and the ship demolition price, to mitigate future uncertainties involving these factors. The simulation was performed 10,000 times to obtain an exact result. For the empirical analysis - based on considerations in ordering ships in 2010-a comparison between the Monte Carlo simulation-based stochastic discounted cash flow (DCF) method and traditional DCF methods was made. The analysis revealed that the net present value obtained through Monte Carlo simulation was lower than that obtained via regular DCF methods, alerting the owners to risks and preventing them from placing injudicious orders for ships. This research has implications in reducing the uncertainties that future shipping markets face, through the use of a stochastic DCF approach with relevant variables and probability methods.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.388-390
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• 2006

투자안 가치평가 방법에는 화폐의 시간가치를 고려한 방법과 고려하지 않는 방법이 있다. 이중 가장 많이 쓰이고, 중요한 방법으로는 화폐의 시간 가치를 고려한 순현재가치법(NPV), 내부수익률법(IRR), 수익성지표법(Pl)등이 있다. 이중에서도 우리는 투자사업으로부터 사업의 최종년도까지 얻게 되는 순이익(수익-비용)의 흐름을 현재가치로 계산하는NPV 분석을 많이 실시하고 있다. 즉, 어떤 자산의 NPV가 0보다 크면 투자 시 기업가치의 순증가가 발생하므로 투자가치가 있는 것으로 평가하고 0보다 작으면 기업가치의 순감소가 발생하므로 투자가치가 없는 것으로 평가한다. 여기에서 많은 기업경영자 및 재무담당자들은 다음과 같은 의문을 갖고 NPV분석의 약점을 보안할 필요성을 제기하고 있다. “결과로부터 얻은 단일 값이 정말 신뢰할 만한 값인가?”, “만약 몇 가지의 리스크 요인이 우리의 사업모델에 영향을 미친다면 그 결과는 어떻게 달라질 것인가?”, “우리가 얻은 결과 값의 실현 가능성은 몇%이고 나머지 발생 가능한 값들의 분포는 어떻게 될 것인가?” 위 질문에 대한 답을 얻을 수 있다면 투자안에 대해 빠르고 올바른 의사결정을 내릴 수 있으며 실패의 위험을 줄일 수 있다 이런 분석을 가능하게 해 주는 것이 확률론적 분석이며, 즉 몬테카를로 시뮬레이션 기법이다. 이미 많은 선진 기업에서 이 방법을 통하여 모든 의사결정에 중요한 참고 자료로 이용하고 있으며 본 논문은 몬테카를로 분석의 대표적인 소프트웨어인 Crystal Ball을 이용하여 그 활용 사례를 소개하고자 한다.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.2 no.1
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• pp.59-75
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• 2000

최근의 추세를 볼 때 위험관리에 관한 중요성이 점점 증대하고 있다. 그럼에도 불구하고 우리나라 은행들의 위험관리 실태는 아직 미흡한 실정이다. 그리고 대부분의 은행들이 현재 위험관리에 대응하기 위하여 ALM의 갭관리, 듀레이션관리 등을 행하고 있지만 BIS에서 중요시하고 있는 VaR의 개발과 운용은 아직 초보단계에 있다. 한국 주식포트폴리오에서 몬테카를로 시뮬레이션과 Full Variance Covariance Model의 VaR값은 비슷한 수준으로 Diagonal Model 의 VaR값 보다 작음을 알 수 있다. 이는 좀 더 정교한 계산이 요구되는 Full Variance Covariance Model의 VaR값이 보다 단순한 Diagonal Model의 VaR값 보다 정확성면에서 우수하다는 것을 보여주고 있다. 한편 이자율포트폴리오 의 경우에는 델타-감마 분석법과 몬테카를로 시뮬레이션의 경우 95% 신뢰구간의 VaR는 델타-감마 분석법이 작지만 99% 신뢰구간에서의 VaR는 몬테카를로 시뮬레이션방법이 작다는 것을 알 수 있다. 그래서 어느 한 가지 방법에 의한 VaR추정치가 가장 좋은 것이라고 단정하기 어려움을 알 수 있었다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.13 no.2
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• pp.177-184
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• 2014

Flight safety analyses concerned with Launch Vehicle are performed to measure the risk to the people, ship and aircraft using impact point and impact dispersion area of debris generated by on-trajectory failures and malfunction turns. Predictions of impact point and impact dispersion area are essential for launch vehicle's flight safety analysis. Usually, impact dispersion area can be estimated in using Monte-Carlo simulation. However, Monte-Carlo method requires more several hundreds of iterative calculations which requires quite some time to produce impact dispersion area. Herein, we check the possibility of applying JU(Julier Uhlmann) transformation and Taguchi method instead of Monte-Carlo method and we propose a best method in terms of compuational time to produce impact dispersion area by comparing the results of the three methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.156-156
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• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.