최근 기후변화로 인한 집중호우와 태풍의 증가로 산사태 및 토석류와 같은 산지토사재해가 급증하고 있다. 산지토사재해는 자연사면에서 발생하는 산사태와 토석류를 말한다. 넓은 지역에 대하여 토석류 피해범위를 예측하기 위해서는 물리적 기반의 수치해석보다는 Random Walk Model과 같은 응답모델이 적절하다. Random Walk Model은 계산방법이 간단하고 넓은 지역을 대상으로 토석류의 유동 및 퇴적 특성을 경사도의 인자로 단순화한 확률 모델이다. Random Walk Model을 이용하여 토석류 피해범위 예측을 할 수 있지만 이 모델을 적용하기 위해서는 지형조건에 맞는 초기 입력변수가 결정되어야한다. 본 연구에서는 2011년 대규모 토석류가 발생한 서울시 우면산 지역을 대상으로 현장조사 자료와 항공사진, 항공라이다 자료로부터 생성된 토석류 발생 전 후 수치표고모형의 육안판독을 통해 토석류 발생부와 퇴적부를 추출하여 Random Walk Model의 최적 변수를 산정하였다.
자연하천에 유입된 오염물질의 확산거동을 해석하기 위하여 통계학적인 개념을 이용하여 오염물질 입자의 운동을 묘사하는 2차원 Random-Walk 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 검정한 결과, 고정격자의 개수를 증가시키거나 각각의 고정격자 내에 포함된 입자개수의 평균값을 증가시키면 해의 정밀도가 증가하는 것으로 나타났다. 본 모형의 현장 적용성을 검토하기 위하여 캐나다에 위치한 Grand River에서 수행된 정상상태의 색소실험 결과와 본 모형에 의한 계산결과를 비교하였다. 그 결과 본 모형은 단면과 곡률이 불규칙하게 변하는 자연하천에서의 횡확산을 정확하게 모의하는 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제13권2호
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pp.161-167
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2009
An animated ink diffusion on paper is simulated through making a multiple sessions of random walks. The simulated random walk is built and validated against the diffusion model, then animated by varying the intensity thresholds of the accumulated visit counts on each pixels on an image. Two different random walk models are built one of which is a free random walk in that the walker has exactly same probability to move in any four or eight directions in each step. The other is a biased random walk that has a higher chance to go to a pixel that has more similar intensity value. The latter can be used to simulate an ink diffusion radiating through different texture of paper.
본 논문은 매끄럽거나 거친 단일 균열에서의 용질 이동을 모의하기 위해 개발된 수치모형을 통해 용질 입자의 확산에 수치적 연구를 수행한 것이다. 단일 균열의 조도는 프랙탈 방법을 통해 표현되었으며, 본 연구에서 사용된 3차원 이동 모형은 random walk 기법에 근거하여 개발하였다. 모의실험 결과 단일 균열내에서의 용질 입자의 확산은 균열의 조도와 입자의 크기에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.
Using a simple random walk model, this study simulated the growth of a self-assembled monolayer (SAM) pattern generated by dip-pen nanolithography (DPN). In this model, the SAM pattern grew mainly via the serial pushing of molecules deposited from the tip. This study examined various SAM patterns, such as lines, crosses and letters, by changing the tip scan speed.
연안에서의 효율적인 확산해석을 위해 연산자 분리기법에 의한 Eulerian-Lagrangian 농도모형과 random walk 방법이 결합된 모형이 수립되었다 수립한 입자추적모형은 특히 고농도 변화 지역에서 오차 없이 만족스럽게 해석할 수 있는 수단으로 판단된다. 모형실험결과 오염원 방류초기의 ▽C$\geq$0.005에서 거의 정확해와 일치하는 결과를 얻었고, ▽C$\leq$0.002에서는 만족스럽지 못한 결과가 유도되어 입자추적모형의 적용한계의 기준으로 제시되었다. 따라서 실제 해역에서의 적용에서 고농도의 오염원이 발생되는 근역에서는 입자추적모형을 적용하고 이후의 전역에 대해서는 농도모형을 이용하여 해석상의 능률 제고와 정도의 향상을 도모할 수 있었다.
거리 기반의 이동성 관리 방식은 무선 네트워크 연구 분야에서 주요한 주제로 고려되었다. 적당한 이동성 모델로 수학적으로 분석하기 위한 많은 연구가 진행되었다. 특히 양방향의 랜덤 워크 모델은 단순성의 장점으로 인하여 많이 활용되었다. 그럼에도 불구하고 정확한 수식에 의한 분석은 지금까지 아직 이루어지지 못하였다. 본 고에서 우리는 양방향 랜덤 워크모델에 관한 정확한 수식을 제공한다. 이러한 수학적 모델은 거리 기반의 이동성 관리 방식에 관한 연구에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
Traffic performance in a microcellular system is much more affected by cell dwell time and channel holding time in each cell. Cell dwell time of a call is characterized by its mobility pattern, i.e., stochastic changes of moving speed and direction. Cell dwell time provides important information for other analyses on traffic performance such as channel holding time, handover rate, and the average number of handovers per call. In the next generation mobile communication system, the cell size is expected to be much smaller than that of current one to accommodate the increase of user demand and to achieve high bandwidth utilization. As the cell size gets small, traffic performance is much more affected by variable mobility of users, especially by that of pedestrians. In previous work, analytical models are based on simple probability models. They provide sufficient accuracy in a simple second-generation cellular system. However, the role of them is becoming invalid in a picocellular environment where there are rapid change of network traffic conditions and highly random mobility of pedestrians. Unlike in previous work, we propose an improved probability model evolved from so-called Random walk model in order to mathematically formulate variable mobility of pedestrians and analyze the traffic performance. With our model, we can figure out variable characteristics of pedestrian mobility with stochastic correlation. The above-mentioned traffic performance measures are analyzed using our model.
When we apply parametric models to the movement of stock prices, we don't know whether they are really correct specifications. In the paper, any prior conditional mean structure is not assumed. By applying the nonparametric model, we see if it better performs (than the random walk model) in terms of out-of-sample prediction. An interesting finding is that the random walk model is still the best. There doesn't seem to exist any form of nonlinearity (not to mention linearity) in stock prices that can be exploitable in terms of point prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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