• 한국항공우주학회지
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• 제47권12호
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• pp.856-864
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• 2019

무장할당(Weapon-Target Assignment, WTA) 문제는 다수 위협과 다종의 무장을 효과적으로 할당하는 문제이다. 실제 급변하는 교전환경에서의 무장할당은 위협과 무장의 특성과 위협-무장 선정에 따른 영향성을 모두 고려해야한다. 본 논문에서는 동적 무장할당 문제에서의 최적해 도출을 위해 메타휴리스틱 방법의 일종인 Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) 알고리즘 적용 방안을 제안한다. 먼저 동적 무장할당 문제를 정의하고 알고리즘 적용을 위해 수학적 모델을 정식화한다. 무장할당 전략을 수립하기 위하여 목적함수를 정의하고 시간변화를 고려한 구속조건을 설정한다. 이를 바탕으로 GRASP 알고리즘을 동적 무장할당 문제에 적용한다. 교전 시뮬레이션을 통해 정식화한 무장할당 문제의 최적해 특성을 분석하며, Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 알고리즘 성능 검증을 수행한다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제66권6호
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• pp.677-691
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• 2018

Reliability assessment of complex structures using simulation methods is time-consuming. Thus, surrogate models are usually employed to reduce computational cost. AK-MCS is a surrogate-based Active learning method combining Kriging and Monte-Carlo Simulation for structural reliability analysis. This paper proposes three modifications of the AK-MCS method to reduce the number of calls to the performance function. The first modification is related to the definition of an initial Design of Experiments (DoE). In the original AK-MCS method, an initial DoE is created by a random selection of samples among the Monte Carlo population. Therefore, samples in the failure region have fewer chances to be selected, because a small number of samples are usually located in the failure region compared to the safe region. The proposed method in this paper is based on a uniform selection of samples in the predefined domain, so more samples may be selected from the failure region. Another important parameter in the AK-MCS method is the size of the initial DoE. The algorithm may not predict the exact limit state surface with an insufficient number of initial samples. Thus, the second modification of the AK-MCS method is proposed to overcome this problem. The third modification is relevant to the type of regression trend in the AK-MCS method. The original AK-MCS method uses an ordinary Kriging model, so the regression part of Kriging model is an unknown constant value. In this paper, the effect of regression trend in the AK-MCS method is investigated for a benchmark problem, and it is shown that the appropriate choice of regression type could reduce the number of calls to the performance function. A stepwise approach is also presented to select a suitable trend of the Kriging model. The numerical results show the effectiveness of the proposed modifications.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권9호
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• pp.1133-1140
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• 2013

컴퓨터 해석모델은 물리현상을 바탕으로 단순화된 모델을 구축하고 해를 구하는 유용한 도구이나, 많은 경우 단순화 가정 또는 입력변수 정보의 미비나 불확실성으로 인해 실제와 차이가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대해 베이지안 확률이론을 이용하여 실측데이터를 통해 해석모델을 보정하는 방법을 소개하고 이를 파이로 작동기구의 탄소성 압착 문제에 적용한다. 파이로 작동기구는 고에너지의 재료를 원격으로 폭발시켜 작동하는 장치로 그 작동의 신속한 계산을 위해서 단순한 수학모델을 구축하고 실험데이터를 토대로 미지의 입력변수를 확률적으로 보정하였다. 이 때, 확률적 추정을 위해서는 현대적 계산통계기법의 하나인 Markov Chain Monte Carlo 기법을 이용하였으며, 최종적으로 그 결과를 압착거동해석에 활용하여 작동기구의 신뢰도를 평가하였다.

• 농촌계획
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• 제19권4호
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• pp.125-135
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• 2013

Analysis and evaluation of uncertainty is adopting the advanced methodology among the methods for greenhouse gas emission assessment that was defined in GPS2000 (Good practice guideline 2000) and GPG-LULUCF (GPG Land Use, Land-Use Change and Forestry). In 2006 IPCC guideline, two approaches are suggested to explain the uncertainty for each section with a national net emission and a prediction value on uncertainty as follows; 1) Spread sheet calculation based on the error propagation algorithm that was simplified with some assumptions, and 2) Monte carlo simulation that can be utilized in general purposes. There are few researches on the agricultural field including greenhouse gas emission that is generated from livestock and cultivation lands due to lack of information for statistic data, emission coefficient, and complicated emission formula. The main objective of this study is to suggest an evaluation method for the uncertainty of greenhouse gas emission in agricultural field by means of intercomparison of the prediction value on uncertainties which were estimated by spread sheet calculation and monte carlo simulation. A statistic analysis for probability density function for uncertainty of emission rate was carried out by targeting livestock intestinal fermentation, excrements treatment, and direct/indirect emission from agricultural lands and rice cultivation. It was suggested to minimize uncertainty by means of extraction of emission coefficient according to each targeting section.

• 대한기계학회논문집B
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• 제35권10호
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• pp.989-996
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• 2011

태양의 집광 열유속을 이해하는 것은 태양에너지를 이용하는 시스템의 해석과 설계에 중요하다. 본 연구는 우수한 유연성과 확장성을 가진 몬테카를로 광선추적법에 기반하면서 태양주연감광과 반사판 표면 기울기 에러를 고려하는 알고리듬 개발과 이를 통한 태양 열유속 해석에 초점을 맞추고 있다. 검증을 위해 한국에너지기술연구원 태양로에서 측정된 열유속과 비교했을 때, 모델링 결과가 측정 에러 범위인 10% 이내에서 잘 일치하였다. 개발된 모델을 통해 태양로의 집광 성능을 2 mrad 의 추적 정밀도에 최대로 도달 가능한 집광비가 4400 sun 으로 평가하였다. 열유속의 측정 위치에 따른 변화와 수광각에 따른 분포를 통해 화학반응기나 보조집광기 설계에 필요한 상세한 정보를 제공하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제31권4호
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• pp.163-171
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• 2020

Purpose: In this study, the accuracies of electron Monte Carlo (eMC) calculation algorithms were evaluated to determine whether electron beams were modeled by optional air profiles (APs) designed for each applicator size. Methods: Electron beams with the energies of 6, 9, 12, and 16 MeV for VitalBeam (Varian Medical System, Palo Alto, CA, USA) and 6, 9, 12, 16, and 20 MeV for Clinac iX (Varian Medical System) were used. Optional APs were measured at the source-to-detector distance of 95 cm with jaw openings appropriate for each machine, electron beam energy, and applicator size. The measured optional APs were postprocessed and converted into the w2CAD format. Then, the electron beams were modeled and calculated with and without optional APs. Measured profiles, percentage depth doses, penumbras with respect to each machine, and energy were compared to calculated dose distributions. Results: For VitalBeam, the profile differences between the measurement and calculation were reduced by 0.35%, 0.15%, 0.14%, and 0.38% at 6, 9, 12, and 16 MeV, respectively, when the beams were modeled with APs. For Clinac iX, the differences were decreased by 0.16%, -0.31%, 0.94%, 0.42%, and 0.74%, at 6, 9, 12, 16, and 20 MeV, respectively, with the insertion of APs. Of note, no significant improvements in penumbra and percentage depth dose were observed, although the beam models were configured with APs. Conclusions: The accuracy of the eMC calculation can be improved in profiles when electron beams are modeled with optional APs.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.43-50
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• 2022

본 논문은 부가적인 잡음이 존재할 경우 모노펄스 알고리즘의 성능을 분석한 연구이다. 이전 연구에서는 변수가 4개일 때의 1차 테일러급수 전개와 2차 테일러급수 전개를 통한 진폭비교 모노펄스 알고리즘 성능 분석을 진행하였다. 4개의 잡음랜덤변수에서 2개의 잡음랜덤변수로 새롭게 정의하였으며, 2개의 랜덤변수와 관련된 수식의 복잡성이 4개의 랜덤변수와 관련된 수식의 복잡성보다 낮은 것을 보인다. 성능분석은 평균제곱오차(Mean Square Error : MSE)관점에서 몬테카를로(Mont-Carlo) 방법을 이용하여 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 기존 연구에서 제안한 방식보다 계산 복잡도 측면에서 더 효율적이다. 또한 본 연구에서 도출된 표현을 활용하여 추정각도 평균제곱오차의 해석적 표현을 구하는데 활용될 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.94-99
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• 2015

비모수 베이스 통계학, 확률적 표집에 기반한 추론 등이 기계학습의 주요 패러다임으로 등장하면서 디리슐레(Dirichlet) 분포는 최근 다양한 그래프 모형 곳곳에 등장하고 있다. 디리슐레 분포는 일변수 감마 분포를 벡터 분포로 확장한 형태의 하나이다. 본 논문에서는 감마 분포를 갖는 임의의 자연수 X를 K개의 자연수의 합으로 임의 분할 할 때 각 부분의 크기 비율을 디리슐레 분포에서 표집하는 방법을 제안한다. 일반적으로 디리슐레 분포는 연속적인 (K-1)-단체(simplex) 위에 정의 되지만 자연수로 분할하는 표본은 자연수라는 조건 때문에 단체 내부의 이산 그리드 점에만 정의된다. 본 논문에서는 단체 위의 그리드 상의 이웃 점들의 확률 분포로부터 마르코프연쇄 몬테 칼로(MCMC) 제안 분포를 정의하고 일련의 표본들의 마르코프 연쇄를 구현하는 알고리듬을 제안한다. 본 방법은 마르코프 모델, HMM 및 준-HMM 등에서 각 상태별 시간 지속 분포를 표현하는데 활용 가능하다. 나아가 최근 제안된 전역-지역(global-local) 상태지속 분포를 동시에 모형화하는 감마-디리슐레 HMM에도 응용가능하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권5호
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• pp.155-162
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• 2021

n-스텝 시간차 학습은 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습을 결합한 것으로, 적절한 n을 선택할 경우 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습보다 성능이 좋은 알고리즘으로 알려져 있지만 최적의 n을 선택하는 것에 어려움이 있다. n-스텝 시간차 학습에서 n값 선택의 어려움을 해소하기 위해, 본 논문에서는 Q의 과대평가가 초기 학습의 성능을 높일 수 있다는 특징과 Q ≈ Q^* 경우, 모든 n-스텝 누적 보상이 비슷한 값을 가진다는 성질을 이용하여 1 ≤ k ≤ n에 대한 모든 k-스텝 누적 보상의 최댓값과 평균으로 구성된 새로운 학습 타겟인 Ω-return을 제안한다. 마지막으로 OpenAI Gym의 Atari 게임 환경에서 n-스텝 시간차 학습과의 성능 비교 평가를 진행하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 n-스텝 시간차 학습 알고리즘보다 성능이 우수하다는 것을 입증한다.

• 대한전기학회논문지
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• 제45권2호
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• pp.265-272
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• 1996

In this paper, attitude computation algorithm for a strap down ARS(Attitude Reference System)of an underwater vehicle has been studied. Attitude errors o the ARS using low-level gyroscopes tend to increase with time due to gyroscope errors. To cope with this problem, a mixing algorithm of accelerometer aided attitude computation has been developed. The algorithm can successfully bound the error increase for cruising motion, but it gives instantaneously large errors when a vehicle maneuvers. To improve the performance in case of vehicle's maneuver, a new attitude computation mixing algorithm complying state of vehicle and to manage the adjustment of the gains which are invariant in the existing algorithm. In addition, a gain scheduling method is applied to fuzzy inference composition process for real-time computation. Monte Carlo simulation results show that the proposed algorithm provides better performance than the existing algorithm.