Analog circuit design is comparatively more complex than its digital counterpart due to its nonlinearity and low level of abstraction. This study proposes a novel low-level hybrid of the sine-cosine algorithm (SCA) and modified grey-wolf optimization (mGWO) algorithm for machine learning-based design automation of CMOS analog circuits using an all-CMOS voltage reference circuit in 40-nm standard process. The optimization algorithm's efficiency is further tested using classical functions, showing that it outperforms other competing algorithms. The objective of the optimization is to minimize the variation and power usage, while satisfying all the design limitations. Through the interchange of scripts for information exchange between two environments, the SCA-mGWO algorithm is implemented and simultaneously simulated. The results show the robustness of analog circuit design generated using the SCA-mGWO algorithm, over various corners, resulting in a percentage variation of 0.85%. Monte Carlo analysis is also performed on the presented analog circuit for output voltage and percentage variation resulting in significantly low mean and standard deviation.
Timer options are financial instruments proposed by Société Générale Corporate and Investment Banking in 2007. Unlike vanilla options, where the expiry date is fixed, the expiry date of timer options is determined by the investor's choice, which is in linked to a variance budget. In this study, we derive a pricing formula for hybrid options that combine timer options, digital options, and power options, considering an environment where volatility of an underlying asset follows a fast-mean-reverting process. Additionally, we aim to validate the pricing accuracy of these analytical formulas by comparing them with the results obtained from Monte Carlo simulations. Finally, we conduct numerical studies on these options to analyze the impact of stochastic volatility on option's price with respect to various model parameters.
한국전기전자재료학회 2006년도 영호남 합동 학술대회 및 춘계학술대회 논문집 센서 박막 기술교육
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pp.15-19
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2006
A pulsed laser ablation deposition (PLAD) technique is an excellent method for the fabrication of amorphous carbon (a-C) films, because it can generate highly energetic carbon clusters on a substrate. This paper was focused on the understanding and analysis of the motion of C particles in laser ablation assisted by Ar plasmas. The simulation has carried out under the pressure P=50 mTorr of Ar plasmas. Two-dimensional hybrid model consisting of fluid and Monte-Carlo models was developed and three kinds of the ablated particles which are carbon atom (C), ion ($C^+$) and electron were considered in the calculation of particle method. The motions of energetic $C^+$ and C deposited upon the substrate were investigated and compared. The interactions between the ablated particles and Ar gas plasmas were discussed.
Initial alignment and localization are important topics in inertial navigation systems, since misalignment and initial position error wholly propagate into the navigation systems and deteriorate the performance of the systems. This paper presents the error convergence characteristics of the hybrid navigation system for underwater vehicles initial position, which is based on an inertial measurement unit (IMU) accompanying a range sensor. This paper demonstrates the improvement on the navigational performance oj the hybrid system with the range information, especially focused on the convergence of the estimation of underwater vehicles initial position error. Simulations are performed with experimental data obtained from a rotating ann test with a fish model. The convergence speed and condition of the initial error removal for random initial position errors are examined with Monte Carlo simulation. In addition, numerical simulation is conducted with an AUV model in lawn-mowing survey mode to illustrate the error convergence of the hybrid navigation System for initial position error.
노후화된 공동주택을 리모델링을 통하여 성능개선을 하고자 하는 사회적 움직임이 포착되고 있다. 이를 위해 리모델링의 공사비 분석, 구조 분석, 정치제도적 검토등이 진행되어 리모델링을 활성화방안이 제시되고 있다. 그러나 현재 공동주택 리모델링의 공사비 분석방법이 연구상으로 제시되고 있으나, 실무적 활용가능성에서 한계점이 존재하는 상황이다. 구체적으로, 실무적으로 활용되기 위해서는 현재 진행되었거나 진행 중인 사례에는 적용가능하지만 향후 발생할 사례 또한 공사비분석에 활용되기에 분석방법의 지속 가능성이 결여되어 있다. 따라서 본 연구에서는 공동주택 리모델링 공사비견적의 지속가능성을 위해 자동화된 견적방법을 제시하고자 한다. 공사비견적의 지속가능성을 위해서 Deep-Learning을 견적절차에 도입하였다. 구체적으로, 공동주택 리모델링에서 발생할 수 있는 설계요소,공종, 공사비 상승계수의 관계를 자동적으로 찾는 방안을 제시하였다. 추가적으로 Artificial Neural Network기반 견적의 태생적인 한계점인 불확실성 미반영을 보완하고자 Monte Carlo Simulation을 견적절차에 산입하였다. 사례가 누적될수록 더 높은 정확도를 제시하기 위하여 견적결과를 기존의 누적데이터와 비교를 하여 더 높은 정확도를 산출하는 방안 또한 제시되었다. 본 연구에서 제안한 자동화된 개산견적의 지속가능성을 검토하고자 13개 사례의 학습절차와 추가 2개 사례의 누적절차를 거쳤다. 결과적으로 추가된 2개 프로젝트의 특성이 반영된 새로운 공사비견적절차가 자동적으로 제시되었다. 본 연구에서는 15개의 사례를 활용하여 개산견적의 방안을 활용하였으나, 사례가 누적되어 반영될 경우 본 연구의 기대효과는 더욱 높아질 것으로 사료된다.
본 연구에서는 기존의 납을 대체할 수 있는 의료 방사선 차폐제품 적용을 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 바륨화합물의 두께별 차폐능을 모의 추정하였다. 차폐재 물질로는 황산바륨($BaSO_4$)을 이용하였고, 시편의 면적은 $15{\times}15cm^2$, 황산바륨의 밀도는 $4.5g/cm^3$, 납의 밀도 $11.34g/cm^3$를 적용하여 차폐재 시편의 두께를 0.1 mm부터 5 mm까지 시뮬레이션 하였다. 입력 선원은 연속 X-ray 에너지 스펙트럼(40 kVp ~ 120 kVp)에서 10kVp Step으로 시뮬레이션하였다. 40 kVp ~ 60 kVp에서의 흡수확률은 3 mm ~ 5 mm 두께에서는 납과 동일한 차폐능을 나타내었으나, 2 mm 이하에서는 차폐능이 기존 납 차폐재에 비해 다소 차폐능이 떨어지는 결과로 나타났다. 또한 70 kVp ~ 120 kVp 에너지 대역에서의 차폐능은 기존 납 차폐재와 유사한 성능을 보였지만, 0.5 mm 이하에서는 다소 낮은 차폐능으로 모의 추정되었다. 본 연구는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 의료용 엑스선 에너지 대역에 대한 두께 함수로써 바륨화합물의 차폐능을 추정하여 기존의 납과 비교 분석하였다. 또한 순수한 황산바륨의 의료용 방사선 차폐제품 적용가능성을 검증하고자 하였다. 그 결과 의료 방사선 에너지 대역 70 kVp ~ 120 kVp 에서 최소 2 mm 이상의 바륨화합물 두께에서 기존 납 1.5 mm 대비 95% 이상의 차폐효과가 있는 것으로 추정되었으며, 본 결과는 의료용 방사선 차폐제품의 경량화 제작에 기초 자료로 제공될 수 있을 것으로 사료된다.
Li, M.H.;Nogovitsina, E.;Ivanova, Z.;Erhardt, G.;Vilkki, J.;Popov, R.;Ammosov, I.;Kiselyova, T.;Kantanen, J.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제18권5호
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pp.613-619
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2005
Indigenous Yakutian cattle' adaptation to the hardest subarctic conditions makes them a valuable genetic resource for cattle breeding in the Siberian area. Since early last century, crossbreeding between native Yakutian cattle and imported Simmental and Kholmogory breeds has been widely adopted. In this study, variations at 22 polymorphic microsatellite loci in 5 populations of Yakutian, Kholmogory, Simmental, Yakutian-Kholmogory and Yakutian-Simmental cattle were analysed to estimate the genetic contribution of Yakutian cattle to the two hybrid populations. Three statistical approaches were used: the weighted least-squares (WLS) method which considers all allele frequencies; a recently developed implementation of a Markov chain Monte Carlo (MCMC) method called likelihood-based estimation of admixture (LEA); and a model-based Bayesian admixture analysis method (STRUCTURE). At population-level admixture analyses, the estimate based on the LEA was consistent with that obtained by the WLS method. Both methods showed that the genetic contribution of the indigenous Yakutian cattle in Yakutian-Kholmogory was small (9.6% by the LEA and 14.2% by the WLS method). In the Yakutian-Simmental population, the genetic contribution of the indigenous Yakutian cattle was considerably higher (62.8% by the LEA and 56.9% by the WLS method). Individual-level admixture analyses using STRUCTURE proved to be more informative than the multidimensional scaling analysis (MDSA) based on individual-based genetic distances. Of the 9 Yakutian-Simmental animals studied, 8 showed admixed origin, whereas of the 14 studied Yakutian-Kholmogory animals only 2 showed Yakutian ancestry (>5%). The mean posterior distributions of individual admixture coefficient (q) varied greatly among the samples in both hybrid populations. This study revealed a minor existing contribution of the Yakutian cattle in the Yakutian-Kholmogory hybrid population, but in the Yakutian-Simmental hybrid population, a major genetic contribution of the Yakutian cattle was seen. The results reflect the different crossbreeding patterns used in the development of the two hybrid populations. Additionally, molecular evidence for differences among individual admixture proportions was seen in both hybrid populations, resulting from the stochastic process in crossing over generations.
The optical performances of 15-inch edge-lit backlight were simulated by using a Monte Carlo ray-tracing technique. The backlight model was built by combining a wedge-type light guide plate, a diffuser sheet, a tubular fluorescent lamp with a lamp reflector, and two crossed prism sheets. Angular distributions of the luminance on each optical component obtained from simulation were consistent with those obtained from experiments on a real 15-inch backlight. The constructed backlight model was used to evaluate the optical performances of a micro-pyramid film. It was found that the on-axis luminance gain on the pyramid film is higher than that on one prism film but much lower than that on the two crossed prism films. These results suggest that a reliable simulation model can be used to develop new hybrid films and to optimize the optical structure of edge-lit backlight in order to reduce the developmental period.
본 논문에서는 제작공차에 의해 전기기기 및 소자 관련 제품에서 발생하는 성능함수의 변동특성을 예측하기 위해서 성능 모멘트 적분법을 도입하였다. 성능함수의 확률론적 분포특성을 판단할 수 있는 평균과 분산을 효율적으로 계산하기 위해서 정규분포로 변환된 성능함수 공간과 혼합형 평균치 기법을 채용하였다. 제안된 기법의 수치적인 효율성과 정밀도를 검증하기 위해서 간단한 수학예제와 스피커 모델에 적용하여 예측된 성능함수의 확률분포 특성을 차원감소법과 몬테카를로 수치모사법의 결과와 비교하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권2호
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pp.11-25
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2001
자료들 사이에 존재하는 관계, 패턴, 규칙등을 찾아내서 모형화 하는 통계적인 분류기법은 여러가지가 있다. 그러나 우리가 얻게 되는 지식은 어떤 일련의 분류규칙에 의해서가 아닌 관찰과 학습을 통한 훈련으로부터 얻게 된다. 본 베이지안 학습은 모든 형태의 불확실성을 표현하는 확률로써 우리의 믿음의 정도를 표현하는 것으로 해석될 수 있으며, 확실한 결과가 알려짐에 따라 확률이론 법칙을 사용하여 이러한 확률들을 갱신한다. 또한 신경망 모형은 이미 알고 있는 속성들에 근거하여 아직 알지 못하는 집단이나 특질들을 예측하게 해준다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 방법을 결합한 베이지안 신경망과 기존의 CHAID, CART, QUBST 분류 알고리즘에 있어서 각각 오분류율을 비교연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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