This paper presents a new approach which is able to determine the reasonable incentive levels of direct load control using sequential Monte Carlo simulation techniques. The economic analysis needs to determine the reasonable incentive level. However, the conventional methods have been based on the scenario methods because they had not considered all cases of the direct load control situations. To overcome there problems, this paper proposes a new technique using sequential Monte Carlo simulation. The Monte Carlo method is a simple and flexible tool to consider large scale systems and complex models for the components of the system. To show its effectiveness, numerical studies were performed to indicate the possible applications of the proposed technique.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1043-1050
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2022
Markov chains and Monte Carlo Simulation were applied to account for the probabilistic nature of pavement deterioration over time using data collected in the field. The primary purpose of this study was to evaluate pavement network performance of Western Australia (WA) by applying the existing pavement management tools relevant to WA road construction networks. Two approaches were used to analyze the pavement networks: evaluating current pavement performance data to assess WA State Road networks and predicting the future states using past and current pavement data. The Markov chains process and Monte Carlo Simulation methods were used to predicting future conditions. The results indicated that Markov chains and Monte Carlo Simulation prediction models perform well compared to pavement performance data from the last four decades. The results also revealed the impact of design, traffic demand, and climate and construction standards on urban pavement performance. This study recommends an appropriate and effective pavement engineering management system for proper pavement design and analysis, preliminary planning, future pavement maintenance and rehabilitation, service life, and sustainable pavement construction functionality.
This paper addresses for the first time the use of complete data information criteria in unsupervised learning of the Naive-Bayes model. A Monte Carlo study sets a large experimental design to assess these criteria, unusual in the Bayesian network literature. The simulation results show that complete data information criteria underperforms the Bayesian information criterion (BIC) for these Bayesian networks.
By applying a configurational-bias Gibbs ensemble Monte Carlo algorithm, priority simulation results regarding the conformation of non-dilute polyelectrolytes in solvents are obtained. Solutions of freely-jointed chains are considered, and a new method termed strandwise configurational-bias sampling is developed so as to effectively overcome a difficulty on the transfer of polymer chains. The structure factors of polyelectrolytes in the bulk as well as in the confined space are estimated with variations of the polymer charge density.
생체조직내의 정확한 광선량 측정이 PDT 치료의 효과에 중요한 영향을 주므로 본 연구에서는 광선량 측정을 위해서 Monte Carlo 시뮬레이션을 이용하였다. 실험에 사용한 계수는 실제 생체조직의 광학계수이고 위상함수는 Henyey-Greenstein 위상함수를 사용하였다. 결과는 깊이에 따른 Fluency rate의 변화로 나타내었으며 기존 이론과의 차이는 0.35%에 지나지 않았다. 실험에 사용한 생체조직은 인체조직, 돼지조직, 쥐간조직, 토기근육조직이다. 대부분의 생체조직은 가시광선영역에서 큰 산란계수를 가지고 있으며 이것은 투과도에 큰 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 가시광선 영역에서 인체조직의 투과 깊이는 1.5~2cm이었다. Monte Carlo 시뮬레이션을 이용하여 생체조직내의 광전파(light propagation), 광선량(light dosimetry), 에너지율(fluence rate), 투과깊이(penetration depth)를 효과적으로 측정할 수 있음을 보여주었다.
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.
반도체 소자 제작에 있어서 회로의 pattern 형성에 이용하는 차세대 lithography 공정 기술을 위해서 전자빔 lithography 공정 기술 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 Gauss 해석법과 Monte Carlo의 수치해석법을 사용하여 두께 100 nm의 PMMA (poly-methyl-methacrylate) resist에 전자 $1{\times}10^4$를 입사시키고, 입사 전자빔 에너지에 따른 PMMA 내에서의 투과 깊이를 비교하였다. 전자빔 에너지의 크기는 100eV, 300eV, 500eV, 700eV, 그리고 1000eV에 대하여 simulation을 실시하였다.
본 논문에서는 바다 표면에서 전파의 페이딩 현상을 해석하는데 필요한 bistatic coherent reflectivity를 Monte-Carlo/모멘트 법과 physical optics(PO) 모델을 이용하여 비교하고 계산하였다. 모멘트 법 계산을 위해서 우선 Gaussian 형태로 불규칙한 바다 표면을 생성하였다. 풍속과 유의 파고 등에 대한 태안 앞바다에서의 실제 측정 데이터를 사용하여 이 표면을 생성하였으며, 두 변수간의 관계식을 유도함으로써 측정하기 쉬운 변수인 풍속에 의해 바다 표면 상태를 예측할 수 있는 모델을 만들었다. 평면에서의 결과를 비교함으로써 모멘트 법 모델을 검증하였고, 거친 표면의 경우에 비교적 정확한 수치 해석 방법인 Monte-Carlo/모멘트 법과 간단히 계산이 가능한 이론식인 PO 모델을 비교함으로써 거친 표면에서 PO 모델의 적용 가능한 조건을 찾아내었으며, 전파 경로 해석법을 이용하여 실제 전파의 페이딩 현상을 해석할 때에 사용되는 PO 모델의 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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