Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.669-677
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2013
본 연구에서는 다중자산 옵션 가격의 추정에 있어 자산의 수, 상관계수, 자산의 값들과 표준편차의 여러 조합에 대한 시뮬레이션을 통하여 저불일치 수열에 따르는 준난수 몬테칼로 방법들을 비교하였다. 결과적으로 준난수와 모로 역변환을 이용하는 것이 기본적인 몬테칼로 방법보다 정확하였으며 자산의 수와 관계없이 준난수 방법들 중 혼합법들이 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 모든 판정자(judge)들이 모든 객체(object)들에 대해 순위를 부여할 수 없는 경우에 얻어지는 불완전 순위자료에서 판정자들의 처리 효과에 대한 유의성을 검정하는데 관심이 있다. 이를 위해 불완전 순위자료를 완전자료로 바꾸는 알고리즘을 제안하고 알고리즘에 의해 얻어진 완전 순위자료에 Friedman 검정법을 적용하고자 한다. 제안된 검정법은 결측 객체에 순위를 부여하는데 있어서 완전순위를 갖는 판정자들의 정보를 이용함으로서 효율적이며 검정을 시행하는데 기존의 Friedman 통계량에 대한 분포표를 사용할 수 있어 간편하다. 그리고 몬테칼로 모의실험을 통하여 제안된 검정법과 기존의 평균 순위법, 최대/최소 Friedman 검정법과 검정력을 비교하였다.
본 연구는 k개 지수분포 모수들의 기하평균에 대한 베이지안추정 방법을 제시하였다. 이를 위해 Tibshirani가 제안한 직교변환법으로 비정보적 사전확률분포를 도출하여 모수들의 결합사후확률분포를 유도해 내었으며, 이 분포 하에서 가중 몬테칼로 방법을 사용하여 기하평균을 추정하는 절차를 제안하였다. 모의실험과 실제자료의 예를 통해 제안된 베이지안 추정의 유효성 및 효용성을 보였으며, 본 연구에서 제안한 사전확률분포가 전통적인 포함확률을 기준으로 볼 때, Jeffrey의 사전확률분포 보다 더 유효한 추정을 함을 보였다.
몬테칼로 선량계산 시 적절한 정확도를 얻기 위해서는 계산입자수를 늘려야 하고 그로 인해 계산 시간이 오래 걸리게되므로 일상적 치료계획의 선량계산 방법으로 이용되지 못했다. 본 연구에서는 몬테칼로 모의실험 시 계산입자 수를 줄여서 선량계산을 수행한 후 잡음 감소 필터를 적용하여 선량계산 결과를 개선하고자 하였다. 이를 위해 국소 최소자승 잡음 감소 필터를 제작하고 광자선 및 전자선 균질/비균질 팬텀 내 선량계산 결과에 대하여 적용하여 선택적 여과를 수행하였으며 그 유효성을 등선량 곡선 비교 및 감마시험을 통하여 검증하였다. 연구 결과 통계적 불확실도를 2$\%$ 이내로 유지하기 위해 필요한 계산입자수의 10$\%$ 이하의 계산입자 수를 이용하여 몬테칼로 선량계산 뒤 후처리한 결과가 기준계산 입자수를 이용하여 얻은 몬테칼로 선량계산 결과와 유사해질 수 있음을 확인하였다.
양성자 빔을 이용한 치료는 종양부위에 높은 선량을 균일하게 전달하고 정상세포에는 적은 선량을 전달할 수 있어 암치료 효과가 높으나 정확한 치료와 환자의 안전을 위해서는 양성자선량의 급락지점을 정확히 아는 것이 중요하다. 본 연구에서는 양성자와 물질과의 핵반응으로 직각방향으로 방출되는 즉발감마선을 측정하여 양성자선량 급락지점을 측정할 수 있는 검출시스템을 몬테칼로 전산코드로 전산모사하였으며, 70MeV 단일에너지 빔과 최대에너지가 70MeV인 SOBP 빔을 모의피폭체인 물팬텀에 조사하고 검출시스템을 통해 직각방향으로 방출되는 즉발감마선의 분포를 계산하였다. 모의피폭체 안에서의 양성자선량의 분포와 측정된 즉발감마선의 분포를 서로 비교하여 두 분포 사이의 상관관계를 찾고 이 상관관계를 이용하여 양성자선량 급락지점을 결정할 수 있음을 확인할 수 있었다.
몬테칼로 모의실험을 이용하여 방사선 선량을 계산할 경우 원하는 정확도를 얻기 위해서는 계산입자(histories) 수가 많아야 하므로 시간이 오래 걸리게 된다. 그러므로 정확성을 유지할 수 있으면서 시간을 최소화할 수 있는 최적의 계산입자 수를 결정해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 계산입자 수에 따른 통계적 불확실성의 영향을 평가한 후 최적의 계산입자 수 결정을 위한 불확실성의 한계를 제시하고자 하였다. 몬테칼로 코드로는 BEAMnrc와 DOSXYZnrc를 사용하였으며, 모의 흉부 팬텀에 대하여 계산입자 수를 달리 하면서 광자선 선량을 계산한 후 통계적 오차가 적은 벤치마크와 비교하였다. 통계적 오차의 영향을 분석하기 위하여 임상적으로 널리 이용되는 등선량 곡선 비교, DVH, RMSD 방법을 이용하였다. 연구 결과 통계적 오차의 영향은 등산량 곡선 비교와 RMSD 비교에서 크게 나타났으나 DVH에서의 영향은 크지 않은 것으로 나타났다. 방사선치료를 위한 광자선 선량계산을 할 경우 전체 통계적 불확실성 $(\bar{{\Delta}D})$ 9% 또는 $D_{max}/2$ 이상을 갖는 체적소에 대한 통계적 오차 1%, 또는 최대 선량지점에서의 통계적 불확실성 1% 정도가 적정 수준임을 확인할 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권2호
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pp.557-563
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1997
Marshall-Olkin의 이변량 지수모형을 따르는 두개의 부품으로 이루어진 시스템에서, 두 부품의 수명들이 이변량 1종 중단된 자료로 관찰되는 경우, 모수에 대한 최우추정량을 구한다. 그리고 두 부품의 수명에 대한 근사적 독립성과 동일성 검정법을 제안하고 몬테칼로 모의실험을 통하여 검정력을 비교하였다.
본 논문은 드론봇 전투체계를 운용하여 전투전단의 적 보병부대 위치정보를 수집하였을 시, 지휘관이 요구하는 적 부대 피해수준을 충족하면서 적 보병부대를 신속하고 정확하게 타격하기 위하여, 보유한 화력체계의 살상범위를 기초로 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 실시간 자동으로 산출하는 인공지능 알고리즘 연구이다. 이를 위해, 100m×200m 크기의 야지 전장환경에서 증강된 소대급 규모의 적 보병부대를 임의로 전개 및 모의하고, 약 15m의 살상범위를 갖는 가상의 화력체계에 대한 모델링을 수행하였으며, 각개 적병사의 무피해/경상 및 중상/사망 등의 피해유형 및 임무수행 가능여부를 모의하기 위하여 연성표적의 피해효과에 적용되는 칼튼피해함수를 적용하고 전장의 불확실성을 모의하기 위하여 몬테칼로 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 지휘관 의도에 부합된 적부대의 피해수준을 달성하기 위하여, 반복적인 모의 및 비지도학습의 k-mean clustering 기법을 적용하여 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 0.4초 이내로 산출하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 드론봇 전투체계를 운용하는 대대급 규모의 전투부대에서 '탐지-결심-타격' 의사결정시간의 단축에 기여할 것으로 판단된다.
마코브체인 몬테칼로방법중에서 깁스 추출방법을 혼합 고장모형에 이용하였다. 베이자안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후 분포를 결정하는데 있어서 계산 문제와 이론적인 정당성을 고려하여 감마족인 Rayleigh와 Erlang추세를 가진 혼합모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산과 신뢰도 추이를 알아보고 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과를 제시하였다.
연속감속근사법(CSDA)과 감속평균선질계수를 이용하여 선량당량 정의에서의 본래의 LET분포 개념을 하전입자속 스펙트럼의 개념으로 변환함으로써 새로운 선량당량 산정법을 도출하였다. 이 산정법을 몬테칼로법에 적용함으로써 주어진 방사선장에 위치한 피사체 내에서의 선량당량을 직접적으로 간편하게 산출할 수 있다. 산정에 필요한 감속평균 선질계수는 중성자와 연조직과의 상호작용으로부터 발생될 수 있는 모든 하전입자에 대하여 10 MeV 이하의 에너지 범위에서 산출하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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