• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1996.05a
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.18-20
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• 1999

대용량 데이터의 실시간 처리를 요구하는 멀티미디어 시대에 고성능 입출력을 제공할 수 있는 저장 시스템으로서 디스크 어레이가 보편적으로 사용되고 있다. 비용 효율적인 디스크 어레이가 설계될 수 있도록 디스크 어레이의 성능을 분석할 수 있는 성능 모델의 개발은 중요하다. 큐잉 모델링을 통해서 성능 평가를 할 수 있는 방법으로는 큐잉 이론이나 시뮬레이션을 이용할 수 있다. 디스크 어레이의 병렬 및 병행 처리 특성상 큐잉 이론의 분석적인 방법의 한계성을 인식하고, 본 논문에서는 낮은 수준에서 디스크 어레이 시스템을 추상화한 시뮬레이션 기법을 이요하여 디스크 어레이의 성능 평가를 수행한다. 시뮬레이션을 통해서 산출된 디스크 어레이 요구에 대한 평균 응답 시간, 평균 큐잉 지연, 평균 서비스 시간, 평균 길이 및 디스크 어레이 시스템의 이용률, 처리율 등은 최적화된 디스크 어레이 설계를 위한 시스템의 용량 산정에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.947-951
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• 2010

본 연구는 강우시 A 공업단지와 B 농공단지의 공업지역에서 통계적인 오염물질 농도와 오염물질 특성을 찾아내기 위하여 모니터링 및 분석을 수행하였으며, 강우유출수 조사방법에 따른 원단위 산정을 위하여 유량가중평균농도(EMC)산정, 강우계급별 유량가중평균농도를 산정하였으며, 공업지역의 대표 유량가중평균농도(EMCz) 산정, 유출율을 산정하였으며, 앞에 산정한 자료를 이용하여 선정한 공업지역 원단위를 산정하여 기존 원단위 값과 비교분석 하였다. 이렇게 산출된 자료는 공업지역 비점오염원 최적관리를 위한 과학적 근거자료 제공 및 기초자료서의 활용, 모니터링을 통한 공업지역의 비점오염원의 관리대책 및 낙동강 수질개선을 위한 정책자료에 관한 기초자료 제공, 국내 실정에 부합하는 최적 비점오염원 저감시설의 설치를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.10
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• pp.1598-1605
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• 1993

In this paper, the performance degradation caused by the band pass filter and the data sampling timing error which are generally considered ideal for the simplicity was analyzed. The well known intersymbol interference theory can be applicable to calculate only the upper bound of a system performance. Therefore to obtain the average error probability, a method average intersymbol interference was proposed. This method can be applicable to obtain average error probablity with a computer simulation and with a measured value in test lab. easily.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.1049-1052
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• 2013

저자들은 1980 년대 후반부터 역사학적 논쟁들을 통계적 수학적 방법을 이용하여 분석해보고자 하는 시도들을 하여 왔다. 최근에는 역사학의 논쟁점 중이 하나인 화랑세기의 진위 여부를 분석하기 위한 일련의 연구를 시도하였다. 이러한 일련의 시도의 일환으로 이 연구는 기획되었다. 이 글에서는 일본의 고대 기년 추정 방법을 참고하면서 세대 평균치와 재위 평균치의 추정이라는 방법을 통하여 "삼국사기" 초기 기년 문제에 대한 해명을 시도해 보고자 한다. 종래에는 세대 평균치라는 개념을 사용하지 않아서 편차가 심한 왕별 재위기간 평균치만 사용하여 재위기간 추정의 오차가 컸다. 또한 여러 가지 추론들이 주관적인 판단에 의지한 부분이 많아서 폭넓은 지지를 얻지 못한 경우가 많았다. 따라서 세대 평균치와 재위 평균치는 반드시 일치하지 않는다는 점을 분명히 하는 한편, 양자를 결합한 추정 방안을 마련해 볼 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1897-1901
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• 2010

이동식 전자파표면유속계를 이용한 홍수유량의 산정을 위해서 임의의 유량측정지점에서 측정한 표면유속 값에 수심평균유속환산계수 0.85를 적용하여 그 지점의 평균유속을 계산하고 있다. 이로 인해 각 지점에서 흐름조건 및 기상학적으로 요인으로 인한 이 계수의 변동성을 고려하지 않은 상태로 유량을 산정하게 되어 각 흐름조건을 고려한 유량산정을 할 수 없는 실정이다. 이에 하천 현장에서 표면유속과 수심별유속의 실측 자료를 이용하여 흐름조건에 따른 표면유속과 평균유속의 관계를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 용담 수자원시험유역의 동향지점에서 하천을 횡단하며 바닥에서 수표면까지 수심방향으로 0.05~0.10 m의 간격으로 프로펠러 유속계를 이용하여 정밀법으로 각 수심에서의 유속을 측정하였다. 정밀측정된 수심별 유속을 이용하여 평균유속을 산정하고 이를 수체 (water column)의 가장 최상층에서 측정한 유속을 표면유속으로 가정한후 이로부터 수심평균유속환산계수를 산정하여 흐름조건에 따른 계수의 변화를 조사하였다. 하천 현장에서 흐름조건의 변화에 따른 표면유속과 수심별유속의 정밀측정을 통한 이들 깊이별 유속의 변화여부를 용담수자원시험유역의 동향지점에서 현장조사를 실시하였다. 측정당시 풍속이 느려서 (1.5~3.1 m/s) 바람으로 인한 유속에 미치는 영향이 수심별 유속분포상으로는 거의 나타나지 않았다. 다만 양안에서 평균유속과 표면유속이 역전되는 현상이 발생되었는데 이는 벽면 마찰에 바닥마찰의 영향이 추가됨에 따른 것으로 판단된다. 수심별 유속측정 결과를 전체적으로 분석한 결과 환산계수가 0.632~1.352로 넓게 분포하고 있다. 환산계수가 1.0 이상인 경우는 양안에 인접한 두 지점인데, 이들 두 경우는 유속분포가 이론적인 유속분포와는 상반된 유속이 측정 - 표면유속이 수심평균유속보다 느림 - 되었다. 환산계수가 0.6~0.8 사이에서 형성된 경우는 표면유속이 평균유속보다 25~55% 정도 빠르게 나타나고 있다. 전제 측정결과를 검토해보면, 전반적으로 양안에 인접한 측선에서 표면유속이 평균유속보다 느려지는 현상이 나타나고 있다. 또한 유속이 1.0 m/s 이상인 경우에 0.677~0.790의 환산계수 값을 보이는데 이 경우 수심이 50 cm 이하여서 바닥마찰의 영향이 큰 것으로 판단된다. 다양한 흐름조건별 표면유속과 수심별유속의 측정을 할 수 있는 현장여건 - 유속, 수위 등의 동일흐름 조건에 대해서 -에 많은 부분이 제약되어 이의 정밀분석이 힘든 실정이다. 따라서 이러한 현장측정시의 제약성을 극복하기 위해서 여러 가지 흐름조건을 구현할 수 있는 정밀제어가 가능한 실내실험장치를 이용한 면밀한 분석이 필요하다.

• 한국노년학
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• v.29 no.4
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• pp.1521-1538
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• 2009

The purpose of the present study was to examine the structural causal relationships among problem drinking of elderly, depression, self-esteem and life satisfaction through structural Equation Modeling and also to investigate how these effects were influenced by the differences in the structural relationships between poor and non-poor elderly. The results showed the positive relationship between problem drinking and depression not also poor elderly group but non-poor elderlys'. According to Multi-group analysis, Latent means analysis where non-poor elderly are used as the reference group, poor elderly group showed higher latent mean values on the problemdrinking and depression, and lower latent mean values on the self-esteem and life satisfaction. Depression mediated the relationships between problem drinking of elderly and life satisfaction the only in a poor elderly group. The implications and limitations of this study were discussed, and the suggestions for further studies were recommended.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.342-347
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• 2002

한국인 20대 여성 얼굴을 대표하는 30개 얼굴의 감성 형용사 평정을 통해 아름다운 얼굴의 감성 특징을 파악하였다. 얼굴 감성을 나타내는 14개 형용사 평정에 대해 주성분 분석을 실시한 결과 얼굴 감성은 샤프 요인과 소프트 요인으로 나뉘며, 사람들이 소프트한 느낌보다 샤프한 느낌을 지닌 얼굴을 더 아름답다고 느끼는 것으로 나타났다. 아름다운 얼굴의 감성 특징 검증을 위해 얼굴 합성법을 이용하여 합성한 이미지에 대해 얼굴 미모와 감성 형용사 평정을 실시하였다. '상위 평균' 이미지는 '전체 평균' 이미지보다, 전체 평균과 상위 평균의 얼굴 특징 차이를 50% 과장한 '상위+50' 이미지는 '상위 평균' 이미지보다 유의미하게 더 아름다운 것으로 평정되었다. 합성 얼굴의 감성 평정 결과 '전체 평균' 이미지는 소프트 감성에서 높은 평정을 받았으며, '상위 평균' 이미지는 샤프 감성, '상위150'이미지는 두 감성 요인을 모두 지니는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 샤프 혹은 소프트 중 하나의 감성 요인이 두드러진 얼굴보다 두 가지 감성 요인 모두에서 높은 평정을 받은 얼굴을 더욱 아름답다고 지각하는 것을 암시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1206-1210
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• 2010

본 연구에서는 분포형 강우와 면적평균강우의 적용에 따른 유출해석 결과의 분석을 위해서 물리적 분포형 모형인 HyGIS-GRM을 이용하여 유역 대부분이 산지로 이루어져 있는 낙동강 위천 유역을 대상으로 유출모의를 수행하였다. 강우자료는 지상 강우관측소의 지점강우 자료를 이용하여 생성한 면적평균강우와 면봉산 레이더 관측소 강우 자료를 조전부합성법으로 보정한 분포형 강우자료를 이용하였다. 위천 유역의 무성수위관측소와 미성 수위관측소 지점에 대해서 유출모의를 수행하고 관측 수문곡선과 비교하였으며, 면적평균강우과 분포형 강우가 GRM을 이용한 유출모의에 미치는 영향을 평가하였다. 연구결과 분포형 강우를 이용한 경우가 면적평균강우를 이용한 경우에 비해서 첨두유량, 첨두시간, 총유출량에서 상대오차가 감소하는 경향을 나타내었으며, 따라서 물리적 분포형 모형을 이용한 유출모의시 분포형 강우는 면적평균강우에 비해서 실제의 강우현상을 좀 더 잘 유출해석에 반영할 수 있는 것으로 평가되었다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.18 no.1
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• pp.1-6
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• 2008

Precipitation and groundwater level data sets from Kum river watershed were analyzed and compared. The correlation between groundwater level and the moving average of precipitation was analyzed. Moving averaging technique is stochastic method and that was used to consider the effect of precipitation events on groundwater level fluctuation. Groundwater level generally follows seasonal precipitation pattern and low level occurs from early December to late April. Relatively high groundwater level is appeared in wet spell (July and August). The correlation between groundwater level and the moving average of precipitation to consider precedent precipitation events was analyzed with minimum two-year data sets. When the precipitation and groundwater level data set pair was selected the precipitation gauge station is closely located to groundwater level gauge station in the upstream direction to minimize the non-homogeneous precipitation distribution effect. The maximum correlation was occurred when the averaging periods were from 10 days to 150 days with Kum river watershed data. The correlation coefficients are influenced by data quality, missing data periods, or snow melt effect, etc. The maximum coefficient was 0.8886 for Kum river watershed data.