For an accurate and efficient time-dependent Monte Carlo (TDMC) neutron transport analysis, several advanced methods are newly developed and implemented in the Seoul National University Monte Carlo code, McCARD. For an efficient control of the neutron population, a dynamic weight window method is devised to adjust the weight bounds of the implicit capture in the time bin-by-bin TDMC simulations. A moving geometry module is developed to model a continuous insertion or withdrawal of a control rod. Especially, the history-based batch method for the TDMC calculations is developed to predict the unbiased variance of a bin-wise mean estimate. The developed methods are verified for three-dimensional problems in the C5G7-TD benchmark, showing good agreements with results from a deterministic neutron transport analysis code, nTRACER, within the statistical uncertainty bounds. In addition, the TDMC analysis capability implemented in McCARD is demonstrated to search the optimum detector positions for the pulsed-neutron-source experiments in the Kyoto University Critical Assembly and AGN201K.
지하 매질의 물성 정보는 지층 구조의 정확한 영상화를 위해 필요하며, 예측된 매질 물성 자체도 지하 매질 특성에 대한 중요한 정보를 제공해줄 수 있기 때문에 다양한 종류의 지층 물성 도출 알고리듬들이 개발되고 적용되어왔다. 그 중 마르코프 연쇄 몬테 카를로를 이용한 확률론적인 접근 방법은 기존의 결정론적인 접근 방법과는 달리 지역 최소값 문제를 완화시킬 수 있으며 역산 결과의 불확실성을 정량화할 수 있다는 부분에서 장점을 가진다. 따라서 마르코프 연쇄 몬테 카를로를 이용한 지층 물성 역산 알고리듬이 다양한 지구 물리 자료의 역산에 적용되어 왔으나 그 사례는 결정론적 접근 방법에 비해 매우 적다. 본 논문에서는 여러 형태의 마르코프 연쇄 몬테 카를로 역산 알고리듬 중 가역 도약을 적용한 가역 도약 마르코프 연쇄 몬테 카를로 역산을 탄성파 자료 역산에 적용한 다양한 사례들을 소개하고 각각의 특성을 설명한다. 또한 가역 도역 마르코프 연쇄 몬테 카를로 역산의 장단점에 대해 분석하고 향후 해당 알고리듬의 연구 방향 및 국내의 활용성에 대해 논의한다.
A full two-dimensional MOSFET simulator utilizing the Mixed Particle Monte Carlo method is introduced. Particle simulation for both electrons and holes are self-consistently coupled with Poisson 's equation. To demonstrate the performance of the simulator, steady state and transient state solutions of the terminal characteristics and the internal physical quantities are obtained for 0.25$\mu$m MOSFETs with three different structures` conventional single drain, LDD and GOLD MOSFET structures.
In regression model we estimate the unknown parameters using various methods. There are the least squares method which is the most general, the least absolute deviation, the regression quantile and the asymmetric least squares method. In this paper, we will compare each others with two case: to begin with the theoretical comparison in the asymptotic sense, and then the practical comparison using Monte Carlo simulation for a small sample size.
추계학적 이론을 근거로 하는 하천유량의 모의발생 모형에는 여러 가지가 있으며 이는 한정된 짧은 기간동안의 유량 실측치의 통계학적 특성을 재현시키는 일련의 장기적 유량자료를 인위적으로 발생시켜 수자원 시스템의 거동예측이나 조작기준을 보다 완벽하게 설정하기 위한 풍부한 인력 자료를 제공하자는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 연유량의 모의발생에 주로 사용되는 Monte Carlo 모형을 연유량 자료를 구성하는 월별 하천유량의 발생에 적용 가능한가를 연구 검토하였다. 비교검토의 목적으로 실측된 월별 유량의 적정분포형을 설정한 후 Monte Carlo 방법에 의해 발생된 월별량과Autoregressive 모형중의 하나인 Thomas-Fiering의 다계절 모형에 의해 발생된 월류량의 통계학적 특성치의 실측치의 특성치와 비교하였다. 한편, 월유량 발생자료의 합성에 의한 연류량 자료의 특성치가 실측 월류량의 합성에 의한 월류량 특성치를 얼마나 잘 재현시키는가를 검사하기 위해 Monte Carlo 및 Thomas-Fiering 모형에 의해 발생시킨 연류량의 통계학적 특성치를 실측류량의 통계특성치와 비교평가하였다.
Kim, Sangroh;Jason W. Sohn;Cho, Byung-Chul;Suh, Tae-Suk;Choe, Bo-Yong;Lee, Hyoung-Koo
한국의학물리학회:학술대회논문집
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한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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pp.113-115
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2002
The Monte Carlo simulation method is a numerical solution to a problem that models objects interacting with other objects or their environment based upon simple object-object or object-environment relationships. In spite of its great accuracy, It was turned away because of long calculation time to simulate a model. But, it is used to simulate a linear accelerator frequently with the advance of computer technology. To simulate linear accelerator in Monte Carlo simulations, there are many parameters needed to input to Monte Carlo code. These data can be supported by a linear accelerator manufacturer. Although the model of a linear accelerator is the same, a different characteristic property can be found. Thus, we performed a commissioning process of 6MV photon beam in Varian 2300C/D model with BEAM/EGS4 Monte Carlo code. The head geometry data were put into BEAM/EGS4 data. The mean energy and energy spread of the electron beam incident on the target were varied to match Monte Carlo simulations to measurements. TLDs (thermoluminescent dosimeter) and radiochromic films were employed to measure the absorbed dose in a water phantom. Beam profile was obtained in 40cm${\times}$40cm field size and Depth dose was in 10cm${\times}$10cm. At first, we compared the depth dose between measurements and Monte Carlo simulations varying the mean energy of an incident electron beam. Then, we compared the beam profile with adjusting the beam radius of the incident electron beam in Monte Carlo simulation. The results were found that the optimal mean energy was 6MV and beam radius of 0.1mm was well matched to measurements.
이 연구는 기체로 채워진 1 차원 평행 공간에서 경계 온도를 추정하는 역해석 기법을 제안한다. 평판사이의 거리는 마이크론 이하의 크기부터 1 밀리미터 까지를 고려한다. 한쪽 경계에서는 온도와 열유속이 동시에 활용 가능하지만 다른 경계에서는 아무런 측정이 불가한 상황을 가정한다. 한쪽 경계의 온도는 알려진 열유속과 온도를 이용하여 거꾸로 결정하여야 한다. 이 연구는 이 온도를 몬테카를로 모사를 통하여 산정하는 절차를 제안하였는데 직접 문제는 DSMC 를 사용하고 역문제는 모사 어닐링을 이용한다.
In this paper we apply Monte Carlo Filter to identifying dynamic parameters of structural systems and improve the efficiency of this algorithm. The algorithms using Monte Carlo Filter so far has not been practical to apply to structural identification for large scale structural systems because computation time increases exponentially as the degrees of freedom of the system increase. To overcome this problem, we developed a method being able to reduce number of particles which express possible structural response state vector. In MCF there are two steps which are the prediction and filtering processes. The idea is very simple. The prediction process remains intact but the filtering process is conducted at each node of structural system in the proposed method. We named this algorithm as relaxation Monte Carlo Filter (RMCF) and demonstrate its efficiency to identify large degree of freedom systems. Moreover to increase searching field and speed up convergence time of structural parameters we proposed an algorithm combining the Genetic Algorithm with RMCF and named GARMCF. Using shaking table test data of a model structure we also demonstrate the efficiency of proposed algorithm.
암반사면의 안정성 해석에는 다양한 원인에 의하여 불확실성이 개입하게 되며 경우에 따라 이러한 불확실성이 암반사면의 붕괴원인이 되기도 한다. 따라서 1980년대 이후부터 이러한 불확실성에 대한 중요성이 인식되었고 이를 정량화하기 위한 기법의 하나로 확률론적 해석기법이 제안되었다. 그러나 확률론적 해석기법은 불확실성에 대한 정보를 충분하게 획득할 수 있어 확률변수(random variable)치 확률특성을 정확하게 파악할 수 있다는 가정 하에 그 적용이 가능하다. 또한 불확실성중 공간적인 변동성이나 불균질성에 의한 불확실성은 확률론에 의해 쉽게 정량화될 수 있으나 측정오차나 측정수량의 부족 등에 의해 기인하는 불확실성은 확률론에 의해 다루기 어려운 것이 사실이다. 따라서 이러한 한계점을 보완하기 위해 퍼지집합이론(fuzzy set theory)의 활용이 제안되었다. 본 연구에서는 확률변수를 퍼지 숫자(fuzzy number)로 고려하여 퍼지집합이론을 활용하였고 이를 해석하기 위한 방법으로 몬테카를로기법(Monte Carlo simulation) 기법을 제안하였다. 이것은 퍼지숫자(fuzzy number)를 분석하기 위해 꼭지점(vertex) 기법이나 점추정법(point estimate method, PEM), 일계이차모멘트법(first order second moment method, FOSM)의 기법을 활용하였던 기존의 방법이 대표값만을 이용했던 단점을 보완할 수 있을 것으로 보인다. 제안된 기법의 적용성을 판단하기위해 현장을 선정하여 적용해 보았다. 결정론적 해석 결과 절리군 2는 안전한 것으로 절리군 4는 불안정한 것으로 해석되었다. 반면 확률론적 해석 결과 절리군 2의 경우 29.3%의 파괴확률을, 절리군 4의 경우 73.5%의 파괴확률을 보였다. 본 연구를 통해 제안된 기법을 활용하여 파괴확률을 계산해본 결과 절리군 2의 경우 33.5%, 절리군 4의 경우 73.5%로 확률론 해석기법의 결과와 유사하게 산정되었다. 따라서 본 연구에 의해 제안된 해석기법인 퍼지몬테카를로기법(Fuzzy Monte Carlo simulation) 기법이 이전의 해석결과와 유사한 해석결과를 보여주면서 자료의 분산이 많이 감소했다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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