본 논문에서는 기계적 결함에 따른 실제 진폭비와 명목상 진폭비의 차이를 정규분포를 갖는 랜덤변수로 모델링할 때, crosse-eye의 재밍 효과의 성능 분석을 다룬다. 수치 적분 기반 접근법을 사용하여 구한 mean square difference (MSD)를 제안한다. 수치 적분 기반 접근법을 사용하여 구한 MSD는 1차 테일러 근사 기반성능 분석 방법과 2차 테일러 근사 기반 해석적 성능 분석 방법을 이용하여 계산한 analytic 기반 MSD보다 근사하지 않은 Monte-Carlo 기반 Simulation MSD에 가깝다. 이는 수치 적분 기반 MSD가 정확성이 더 높은 것을 뜻한다. 계산비용이 큰 Monte-Carlo 기반 Simulation을 이용하지 않아도 수치적분을 통하여 MSD로 주어지는 진폭비 섭동이 성능 저하에 미치는 영향을 구할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 선도이자율 모형과 리보이자율 모형 사이의 관계를 이용하여 채권 옵션의 해석적인 해(Analytic Solution; AS)와 몬테 카르로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation; MCS)을 이용한 가격 결정을 다룬다. AS를 이용한 채권 옵션가격 결정은 Ritchken and Sankarasubramanian (RS)의 제한 조건을 이용하여 할인된 채권 가격을 구하는 공식을 유도하고, 선도이자율과 리보이자율 모형의 변동함수 사이의 관계를 활용한다. MCS을 이용한 채권 옵션 가격 결정은 MCS을 이용하여 제시된 조건으로부터 여러 가지 예정된 전개의 시뮬레이션을 활용한다. AS와 MCS을 이용한 가격 결정 방법을 실행하여 얻은 가격을 비교하면 AS와 MCS의 상대오차(Relative Error; RE)를 구할 수 있다. 이때 본 연구의 결과로부터 RE가 약 3.9%가 됨을 확인할 수 있다. 이것은 AS뿐만 아니라 MCS을 이용해도 채권 옵션의 가격을 매우 정확하게 예측할 수 있음을 의미한다.
In this paper the Simplified Refined Instrumental Variable (SRIV) identification algorithm for SISO systems is extended to MIMO systems described by a Left Matrix Fraction Description (LMFD). The performance of the extended algorithm is compared to the well-known MIMO four-step instrumental variable (IV4) algorithm. Monte Carlo simulations for different signal to noise ratios are conducted to assess the performance of the algorithm. Moreover, the algorithm is applied to a simulated quadruple tank process.
In this study, we carried out a precedent investigation for an ultra-large container ship, which is expected to be a higher value-added vessel. We studied a preliminary optimized design technique for estimating the principal dimensions of an ultra-large container ship. Above all, we have developed optimized dimension estimation models to reduce the building costs and weight, using previous container ships in shipbuilding yards. We also applied a generalized estimation model to estimate the shipping service costs. A Genetic Algorithm, which utilized the RFR (required freight rate) of a container ship as a fitness value, was used in the optimization technique. We could handle uncertainties in the shipping service environment using a Monte-Carlo simulation. We used several processes to verify the estimated dimensions of an ultra-large container ship. We roughly determined the general arrangement of an ultra-large container ship up to 1500 TEU, the capacity check of loading containers, the weight estimation, and so on. Through these processes, we evaluated the possibility for the practical application of the preliminary design model.
본 논문에서는 IMT-2000 3GPP 규격의 비동기 역방향 링크 DS-CDMA 시스템에서 신호 구조 기반 Constant Modulus Algorithm (U)을 이용하는 적응 배열 안테나 RAKE 시스템의 성능을 평가한다. 또한, 참조 신호 기반 Least Mean Square (LMS)방식을 이용하는 배열 안테나 시스템과 비교한다. Monte Carlo 실험에서 다중경로, 경로간 감쇄지수, 확산이득 다중사용자 둥과 같은 환경 파라미터가 고려된다. 결과로부터 신호 전력을 분산시키는 다중 경로의 경우 CMA을 이용하는 적응 배열 안테나가 LMS를 이용하는 배열 안테나에 비해 더 큰 수용 용량을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
The estimated probabilistic model of wind data based on the conventional approach may have high discrepancy compared with the true distribution because of the uncertainty caused by the instrument error and limited monitoring data. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method has been developed in the companion paper and is conducted to formulate the joint probability density function (PDF) of wind speed and direction using the wind monitoring data of the investigated bridge. The established bivariate model of wind speed and direction only represents the features of available wind monitoring data. To characterize the stochastic properties of the wind parameters with the subsequent wind monitoring data, in this study, Bayesian inference approach considering the uncertainty is proposed to update the wind parameters in the bivariate probabilistic model. The slice sampling algorithm of Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to establish the multi-dimensional and complex posterior distribution which is analytically intractable. The numerical simulation examples for univariate and bivariate models are carried out to verify the effectiveness of the proposed method. In addition, the proposed Bayesian inference approach is used to update and optimize the parameters in the bivariate model using the wind monitoring data from the investigated bridge. The results indicate that the proposed Bayesian inference approach is feasible and can be employed to predict the bivariate distribution of wind speed and direction with limited monitoring data.
Geoloaction이란 다수의 위성을 이용하여 지구상에 존재하는 송신기의 위치를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 한 기의 정지제도 위성과 한 기의 저궤도 위성을 이용하여 위성에 수신된 신호를 처리하여 얻은 도래 시간차(time difference of arrival or TDOA) 측정치로부터 정적인 송신기의 위치를 추정하는 문제를 다룬다. 위성들의 부정확한 위치 정보와 잡음이 더해진 도래 시간차 측정치를 이용한 geolocation 문제의 경우, 정확한 위치 추정치를 얻기 위하여 total least squares (TLS) 알고리즘으로 접근한다. Monte-Carlo 실험을 통해 기존의 least squares (LS) 방법과 비교함으로써 제안한 TLS 알고리즘의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 MC-CDMA 시스템에 적용 가능한 LCCMA(Linearly Constrained Constant Modulus Algorithm)와 HIC(Hybrid Interference Canceller)형태의 두 가지 간섭 제거 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 사용자의 확산 부호만을 요구하므로 여러 가지 제한이 있는 이동국에서도 적용이 가능한 장점이 있다. 이와 더불어, 본 논문에서는 LCCMA와 PIC(Parallel Interference Canceller)를 결합한 새로운 구조의 HIC를 제안하였다. 다양한 환경에서 Monte Carlo 모의시험이 수행한 결과, 제안된 LCCMA 및 HIC 구조를 사용한 시스템이 역방향 링크와 순방향 링크에서 각각 MRC(Maximum Ratio Combining)와 EGC(Equal Gain Combining)를 사용한 시스템보다 실험 환경에 따라 1.4~3배정도 용량이 증가되며, MRC나 EGC에서 얻을 수 없었던 경로 다이버시티의 이용이 가능하여, 경로수가 증가할 경우 성능이 향상됨을 실험을 통하여 확인하였다.
Recently, the demand for alpha imaging detectors for quantifying the distributions of alpha particles has increased in various fields. This study aims to reconstruct a high-resolution image from an alpha imaging detector by applying a super-spatial resolution method combined with the maximum-likelihood expectation maximization (MLEM) algorithm. To perform the super-spatial resolution method, several images are acquired while slightly moving the detector to predefined positions. Then, a forward model for imaging is established by the system matrix containing the mechanical shifts, subsampling, and measured point-spread function of the imaging system. Using the measured images and system matrix, the MLEM algorithm is implemented, which converges towards a high-resolution image. We evaluated the performance of the proposed method through the Monte Carlo simulations and phantom experiments. The results showed that the super-spatial resolution method was successfully applied to the alpha imaging detector. The spatial resolution of the resultant image was improved by approximately 12% using four images. Overall, the study's outcomes demonstrate the feasibility of the super-spatial resolution method for the alpha imaging detector. Possible applications of the proposed method include high-resolution imaging for alpha particles of in vitro sliced tissue and pre-clinical biologic assessments for targeted alpha therapy.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.587-598
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2016
각종 선거를 앞두고 여러 여론조사 기관들은 다양한 방법으로 선거 결과를 예측한다. 조사를 통한 선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 중 하나는 무응답이며 무응답 대체 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형을 기반으로 한 대체 방법에 대하여 연구하였다. 특히, 최대 우도 추정 방법을 적용했을 때 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response) 체계 하에서 발생할 수 있는 변방 값 문제를 해결하기 위해 Wei와 Tanner (1990)가 제안한 Monte Carlo EM 알고리즘을 적용하였다. 모의 실험을 통하여 MCEM 방법과 기존의 최대 우도 추정 방법, 베이지안 추정 방법 사이의 비교 연구를 진행하였고 그 결과 MCEM 방법이 기존 방법들에 대한 대안 방법으로 이용될 수 있음을 보였다. 또한 2012년에 시행된 제18대 대통령 선거 당일의 출구조사 자료를 적용하여 실증 분석을 수행하였다. 예측 결과를 비교하기 위해 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE (modified within precinct error)를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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