Fuzzy Monte Carlo simulation과 물리 사면 모델을 이용한 상주 지역의 산사태 취약성 분석

장정윤 세종대학교 대학원 2018 국내석사

물리 모델 기반의 산사태 취약성 분석에 필요한 공학적 특성을 획득하는 과정에서 실제 현장의 공간적 변동성 및 복잡한 지질조건으로 인해 불확실성이 발생한다. 이러한 불확실성은 취약성 분석 과정에 영향을 미쳐 부정확한 해석 결과를 초래하기 때문에 이와 같은 불확실성을 분석 과정에서 고려하고 정량화하기 위하여 확률론적 해석 기법이 활용되어 왔다. 그러나 본 연구와 같이 광역적인 지역을 대상으로 분석을 수행하는 경우는 연구지역이 광범위하여 충분한 양의 자료를 획득하는 것이 현실적으로 어려우며 이로 인해 분석 과정에 불확실성이 개입된다. 이러한 자료 부족으로 인한 불확실성은 일반적으로 퍼지 집합 이론의 활용이 더 적절한 것으로 보고되었으며 이미 단일 사면의 안정성 해석에 여러 차례 적용되어 왔다. 본 연구에서는 광역적 산사태 취약성 분석 과정 중 발생하는 불확실성을 고려하기 위해, 퍼지 집합 이론과 Monte Carlo simulation을 결합한 Fuzzy Monte Carlo simulation을 활용하여 산사태 취약성 분석을 수행하였다. 또한 이러한 분석 과정에서 강우 강도와 지반의 수리 특성을 고려하여 지하수위를 산정할 수 있는 수리 모델(정상류 수리 모델과 부정류 수리 모델)을 활용하여 취약성 분석에 이용하였다. 본 연구에서는 1998년 집중강우로 인해 산사태가 발생한 상주 지역을 연구지역으로 정하여 Fuzzy Monte Carlo simulation 기법을 활용한 산사태 취약성 분석을 수행하였다. 또한 제안된 분석 기법의 예측 정확도를 비교하기 위해 동일한 입력 자료를 활용한 결정론적 기법 및 확률론적 기법을 적용하여 취약성 분석을 수행하였다. 이러한 취약성 분석 결과에 대해 ROC 그래프를 이용하여 해석 결과의 신뢰성을 분석하였으며 그 결과 Fuzzy Monte Carlo simulation이 가장 최적화된 성능을 보이는 것으로 나타났다. 또한 입력 데이터의 변화에 따른 민감도 및 견고성 분석을 수행하기 위하여 퍼지 숫자의 k 값과 확률변수의 분산 특성을 변화시키며 그 결과를 비교하였다. k 값에 대한 민감도 분석에서는 k가 0.5와 1.0일 경우 적절한 모델의 성능을 보였으며 확률변수의 분산 특성에 대한 견고성 분석 결과에서는 Fuzzy Monte Carlo simulation이 확률론적 기법에 비해 견고성이 더 큰 것으로 나타났다. Uncertainties, caused by the spatial variation and complex geological conditions of slope materials, are involved in the process of obtaining geotechnical properties. Since the uncertainties they cause the inaccurate analysis results, the probabilistic method has been utilized to deal properly with the uncertainties. In the probabilistic analysis, the sufficient information is crucial to define the probabilistic properties for the input parameters. However, it is difficult to obtain enough information to characterize the probabilistic properties of input parameters especially when the study region is broad. It has been recognized that the use of fuzzy set theory is more appropriate when the information for input parameters is limited. Therefore, fuzzy set theory has been applied to several site specific slope stability analysis. In this study, Fuzzy Monte Carlo simulation, which fuzzy set theory is coupled with Monte Carlo simulation, is adopted to landslide susceptibility analysis in order to consider the uncertainties which are caused by regional study area and limited information. Furthermore, in the process of the analysis, two hydrogeological models (steady state model and transient infiltration model) are used to compute ground water level with rainfall intensity and hydrological properties of the ground. Sangju area, which experienced a large amount of landslides due to the heavy rainfall in 1998 was selected as the study area to conduct landslide susceptibility analysis using Fuzzy Monte Carlo Simulation. In addition, the deterministic analysis and the probabilistic analysis were also performed using same input data in order to compare the performance of the Fuzzy Monte Carlo simulation method with the performance of the deterministic analysis and the probabilistic analysis. According to the confusion matrix and ROC graph, it was shown that Fuzzy Monte Carlo simulation demonstrated the most optimized performance. In addition, in order to conduct sensitivity analysis and robustness analysis against the variation of the input parameters, k value of fuzzy number and the variation of random variable are changed and the analysis results were compared. In sensitivity analysis, the model was optimized when k is 0.5 and 1.0 and especially, robustness analysis about the variation. Fuzzy Monte Carlo simulation was more robust model than the probabilistic method.

生體組織내의 光線量 測定을 위한 Monte Carlo Simulation

具哲會 충남대학교 1998 국내석사

새로운 종양치료의 한 방법으로서 PDT(Photodynamic therapy)를 환자에게 적용할 경우 인체조직 내의 광선량을 반드시 측정해야 하는데 이 측정방법으로는 여러 가지 방법이 있으나 부정확성과 제한성 등 여러 가지 문제점이 지적이 되어왔다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하고 환자에게 고통이 없고 광선량 측정결과도 정확한 Monte Carlo 시뮬레이션을 생체조직내의 광선량 측정을 위한 방법으로 제시한다. Monte Carlo 시뮬레이션과 다른 이론들에 대한 평가를 하였고 그 결과 Monte Carlo 시뮬레이션이 가장 적합한 접근방법임을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 Monte Carlo 시뮬레이션은 PC에서 표준 ANSI C로 프로그래밍하였고 여러 가상매체(phantom)에서 검증을 거치고 실제 생체조직의 광학계수로 실험하였다. 본 논문의 Monte Carlo 시뮬레이션은 van de Hulst(1980)의 계산결과와 Prahl(1989)의 Monte Carlo 시뮬레이션의 결과와 매우 흡사한 결과를 보여주었다. 생체조직내의 광학특성의 변화는 흡수계수, 산란계수, 이방성 산란계수에 의해서 일어남을 보였다. 흡수계수가 큰 조직은 조직표면의 큰 에너지율과 얇은 투과깊이를 가졌고 흡수계수가 작은 조직은 이와 반대이다. 산란계수가 큰 조직은 광의 투과깊이가 짧아진다. 이방성 산란계수 g가 큰 조직은 조직 표면의 에너지율은 작고 투과깊이는 길어졌다. 인체 다충 조직과 돼지 다충 조직, 쥐간, 토끼 근육등의 실제 생체조직의 광학계수로 시뮬레이션하여 여러 가지 광파라미터를 측정하였다. 이 실험은 633nm의 파장에서 생체조직의 광학특성을 가지고 실험한 것으로 실험을 통하여 최고 1.5cm 정도까지 광이 조직을 투과하는 것으로 밝혀졌다. Monte Carlo 시뮬레이션을 통하여 생체조직 내의 광전파(light propagation), 광선량(light dosimetry), 에너지율(fluence rate), 투과깊이(penetration depth) 를 결정할 수 있었다. In application PDT (Photodynamic therapy), new method of the cancer treatment, to patient, One must measure the Light Dosimetry in biological tissues. Though there are many methods in measurement method, they have several problems like incorrectness and limitation. In this paper, I present the Monte Carlo simulation that recovered these problems, no suffering to patient and measured light dosimetry with correctness. I evaluated the Monte Carlo simulation against other theories. In this result, I concluded the Monte Carlo simulation is the most correct method. In this paper, I programmed the Monte Carlo simulation with ANSI C on PC, evaluated the result with phantom medium and performed the Monte Carlo simulation with the parameters of biological tissues. Comparing the result with the value of van de Hulst (1980) and the Monte Carlo simulation result of Prahl (1989), it was good matched. It was found that the change of optical properties within the biological was developed by the absorption, scattering coefficient, and anisotropic factor. Tissues with big absorption coefficient is characterized with big fluence rate in tissue surface and thin penetration depth. In tissues with big scattering coefficient, light penetration depth is shortened. Tissues with big anisotropic factor is characterized with small fluence rate in tissue surface and long penetration depth. I measured several optical parameters by Monte Carlo simulation with the optical parameters of biological tissues like human multi-layer tissue, pig multi-layer tissue, rat liver, rabbit muscle. This experiment was performed with biological tissues measured 633nm wavelength. It was found that light could penetrate tissues about 1.5 centimeter maximally. I have measured the Light propagation, Light dosimetry, Fluence rate, Penetration depth within the biological tissues by Monte Carlo simulation.

Investigation on Effect of Increasing Sea-Surface Temperature on Frequency and Intensity of Typhoons Using Monte Carlo Simulation Technique : Monte Carlo Simulation을 이용한 해수온 증가에 의한 태풍의 빈도와 강도변화에 관한 연구

크리스토퍼 관동대학교 대학원 2008 국내석사

Massive destruction caused by typhoons in the Philippines, Japan and South Korea in recent years created increased interest and debates in the scientific community whether global warming could be related to the increased frequency and intensity of typhoons. This research investigates whether there is indeed a relationship between the increasing SST and typhoon frequency and intensity. In view of this, historical sea-surface temperature (SST) data from the National Oceanographic Research Institute (NORI) of Korea and historical typhoon data from the Japan Meteorological Agency (JMA) were analyzed to determine the trends of the frequency and intensity of typhoons and SST in South Korea and Korean region for the past 40 years. The effects of increasing SST on typhoon frequency and intensity were investigated using regression correlation analysis and relation formulas were established. From the relation formulas, predicted future typhoon frequency and intensity in South Korea and Korean region corresponding to the increasing SST were determined. Finally, a Monte Carlo simulation program using Excel VBA was written to determine the possibility of simulating typhoon tracks with real typhoon data as the basis. The results show that an increase of 0.77oC is expected for SST after every 40 years. Using the relation formulas for typhoon frequency and intensity, predicted frequencies and DCP for Korean region and South Korea were determined. For Korean region, we expect 7.26 and 8.93 typhoons after 40 years and 80 years, respectively. For South Korea, we expect 2.39 and 2.95 typhoons after 40 years and 80 years, respectively. In terms of intensity for Korean region, the mean DCP after 40 and 80 years are 51.13 hPa and 57.32 hPa, respectively. While for South Korea, the mean DCP after 40 and 80 years are 48.84 hPa and 54.75 hPa, respectively. We believe that the Monte Carlo simulation using Excel VBA is acceptable because the passing percentage of the simulated typhoon tracks is very close to the value of real typhoon data. 지구 온난화가 태풍 빈도와 강도를 증가시키면서 필리핀, 일본, 한국에서의 태풍에 의한 파괴는 근래에 들어 많은 관심을 불러일으키고 있다. 이번 연구조사는 증가하는 SST와 태풍 빈도와 강도 사이에 관계가 있는지를 알아보는 것이다. 지난 40년간 한국에서의 태풍 빈도와 강도 및 SST의 동향을 확인하기 위하여 한국 NORI의 SST 자료와 JMA의 자료를 분석하였다. 태풍 빈도와 강도에 대한 SST 증가 영향에 관해서는 회귀상관관계분석을 사용하였고 그에 관계된 수식을 만들었다. 증가하는 SST에 상응하는 미래에 한국지역에서 예상되는 태풍 빈도와 강도는 관계 수식을 통하여 결정하였다. 최종적으로 Excel VBA를 사용한 Monte Carlo 모의실험 프로그램은 실제 태풍 데이터를 근거로 가능한 가상 태풍 행로를 결정하기 위하여 만들어졌다. 결과에 의하면 매 40년마다 SST가 0.77oC가 증가하는 것으로 예상된다. 태풍빈도와 강도에 대한 관계 수식을 사용하여 한국 지역에 대한 예상 주파수 및 DCP를 결정하였다. 한국 지역에서 40년 후에는 7.26, 80년 후에는 8.93번의 태풍이 있을 것으로 예상된다. 남한에서는 40년 후에는 2.39, 80년 후에는 2.95번의 태풍이 있을 것으로 예상된다. 한국 지역의 강도는 40년 후에는 평균 DCP가 51.13 hPa, 80년 후에는 57.32 hPa로 예상된다. 남한에서는 40년 후에는 평균 DCP가 48.84 hPa, 80년 후에는 54.75 hPa로 예상된다. 가상 태풍 경로의 통과율이 실제 태풍 데이터애 매우 근접하므로 Excel VBA를 사용한 Monte Carlo 시뮬레이션이 적절하다고 생각한다.

물 부족 특성화인자 개발 및 시간적 변동성과 지역적 조건을 고려한 불확실성 분석

이종석 아주대학교 일반대학원 2018 국내박사

Increasing interest in water scarcity has led to the publication of international standard ISO 14046 for estimating water footprint of processes/products and organization. In particular, from the perspective of life cycle impact assessment, water scarcity characterization factor(CF) models were developed to quantify the potential impact(Water scarcity footprint) of water consumption for processes/product and organization. However, there are doubts as to whether the existing CFs well reflect the local specific condition of a particular country and basins, and are re-calculated considering the local specific condition. Therefore the objective of this dissertation is to propose method for quantifying the local specific water scarcity footprint. For this purpose, this paper has chosen two research themes; develop local specific water scarcity CF and uncertainty analysis considering temporal variability. First, monthly water scarcity CFs were developed for 20 basins in Korea by applying local specific correction factor and hydrological data. 1) The developed water scarcity CFs were compared with similar literatures to verify them. The water scarcity CF rank for basins of this study are similar to those of the water vulnerability rank for basins in the Won et al. (2005) as well as rank of water availability per person for each basin in Ministry of Land, Infrastructure and Transport(2016). Also, similar to the water scarcity month presented in “Comprehensive Water Resource Plan-Water vision 2020”, the monthly water scarcity CFs were calculated high for June and winter(Dec, Jan, Feb). Therefore the developed monthly CFs for 20 basins well represent the local condition of Korea. 2) However, there was a big difference compared to the existing AWARE CFs in Korea which collect hydrological data with the global model. Comparing with the rank of monthly water scarcity CF in Korea for existing AWARE model and this study, the same tendency were not observed. In addition, when comparing with the quantitative CFs values, it was found that existing AWARE water scarcity CFs in Korea underestimate by 20.5 times in average that of this study. These large differences between water scarcity CF based on global model and CF based on local condition are also presented in Spain, Mississippi basin and Europe case studies. Second, block bootstrap was proposed as a suitable method for analyzing the uncertainty of water scarcity footprint that may arise from the temporal variability (inter-annual variability in this study). 1) The uncertainties that may arise from the temporal variability of the characterization factors in the estimation of water scarcity footprint of 1kg of paddy rice and one water purifier are compared by Monte Carlo simulation (parametric and non-parametric) and block bootstrap. As a result, the percentage uncertainty, U (%) value calculated by the block bootstrap method in both cases was smaller than the parametric and the non-parametric Monte Carlo simulation. This indicates that the block bootstrap method estimate population of water scarcity footprint more precisely than the Monte Carlo simulation(parametric and non-parametric). In addition, water scarcity footprint mean value estimated by parametric Monte Carlo simulation for two cases was underestimated compared to the other methods 2) The likely reason for these results are the non-parametric nature of the developed CF’s. Therefore, the estimated parametric pdf and determined number of bins for non-parametric pdf to consider inter-annual variability of the CFs might be inaccurate so that it became additional source of uncertainty. Also, by assuming an inaccurate probability distribution, not only the expected value of CF can be underestimated but also water scarcity footprint mean value. Therefore, it is more appropriate to perform the uncertainty analysis considering temporal variability through the distribution-free block bootstrap method, which does not need to estimate or assume the probability density function of random variables. In conclusion, in this paper, we have developed local specific water scarcity CFs for 20 basins in Korea for the first time. These CFs are provided to reduce spatial variability of water use indicator results for LCA studies when some or all of the product systems take place in Korea. In addition it is meaningful that this paper proposed a new direction of uncertainty analysis considering temporal variability for water scarcity footprint of processes/product with the block bootstrap method which is distribution free method. 물 부족에 대한 국제적 관심이 증가함에 따라 공정/제품 및 조직에 대한 물발자국 산정에 관한 국제표준인 ISO 14046이 제정되었다. 특히, 전과정평가 측면에서 물 부족에 대한 영향범주가 생겨남에 따라 공정/제품 및 조직의 물 소비에 따른 잠재적인 환경영향(물 부족 발자국; Water scarcity footprint)을 산정하기 위해 물 부족 특성화인자(Water scarcity characterization factor) 산정방법론이 개발되었다. 하지만 기존에 제시된 특성화인자가 특정 지역의 상황을 반영하고 있는지에 대한 의문이 제기되어 국가 및 유역별로 지역적 상황을 고려하여 재 산정 하고 있다. 이에 이 논문은 지역적 상황을 고려한 물 부족 발자국을 정량적으로 산정할 수 있는 방법을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 지역적(Local specific) 물 부족 특성화인자 개발 및 시간적 변동성(Temporal variability)을 고려한 물 부족 발자국 불확실성 분석이라는 2가지 주제를 선정하여 연구를 수행하였다. 첫째, 국내 지역적 상황을 고려한 보정계수 도입 및 국내 고유의 지역적 수문학적 데이터를 활용하여 20개 대권역에 대한 월별 물 부족 특성화인자를 개발하였다. 1) 개발한 20개 대권역에 대한 월별 특성화 인자를 검증하기 위하여 국내 유사 문헌들과 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제시한 물 부족 특성화인자의 대권역별 순위와 국내 문헌들(원광재 외, 2005; 국토교통부, 2016)의 대권역별 물이용 취약성 및 1인당 가용수자원량에 대한 순위가 유사했다. 또한 수자원장기종합계획에서 제시하는 물 부족 월과 동일하게 겨울철(12월, 1월, 2월) 및 6월에서 물 부족 특성화인자가 크게 도출되었다. 따라서 본 연구에서 제시한 20개 대권역의 월별 물 부족 특성화인자가 국내 상황을 잘 반영하고 있다고 판단된다. 2) Global 수문 모델로 한국의 물 부족 특성화인자를 제시한 기존 AWARE(Available WAter REmaining, Boulay et al., 2017) 방법과 비교 결과 큰 차이가 발생했다. 기존 AWARE 방법과 본 연구에서 제시한 한국의 월별 물 부족 특성화 인자의 순위가 같은 경향성을 띄지 않았다. 또한 정량적인 특성화 인자 값으로 비교했을 경우에는 한국의 물 부족 특성화인자를 평균 20.5배 과소평가 하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 큰 차이는 스페인, 미시시피 유역 및 유럽에서 개발한 지역적 물 부족 특성화인자와 기존의 Global 수문 모델로 산정한 특성화인자를 비교한 문헌에서도 동일하게 나타났다. 둘째, 제시한 20개 대권역의 월별 물 부족 특성화인자 시간적 변동성(Temporal variability, inter-annual variability in this study)으로부터 발생 할 수 있는 물 부족 발자국의 불확실성을 분석함에 있어서 적합한 방법으로 block bootstrap을 제시하였다. 1) 벼 1kg 및 정수기 1대의 물 부족 발자국 산정 시 특성화인자의 시간적 변동성으로부터 발생할 수 있는 불확실성을 Monte Carlo simulation(parametric and non-parametric) 및 block bootstrap으로 비교하였다. 그 결과 두 가지 사례에서 모두 block bootstrap 방법으로 산정한 percentage uncertainty, U(%)값이 parametric Monte Carlo simulation 및 non-parametric Monte Carlo simulation 보다 작게 도출되었다. 이는 block bootstrap 방법이 Monte Carlo simulation(parametric and non-parametric) 보다 물 부족 발자국의 모평균에 정밀하게 추정한 결과를 나타내는 것이다. 또한 두 가지 사례 대하여 parametric Monte Carlo simulation으로 산정한 물 부족 발자국 평균값이 다른 방법들(non-parametric Monte Carlo simulation, block bootstrap)로 산정한 물 부족 발자국 평균값보다 과소산정 하는 것으로 나타났다. 2) 이러한 결과는 개발한 월별 물 부족 특성화인자 산정 식으로부터 발생하는 비모수적 특징 때문이다. 이에 따라, 개발한 월별 특성화인자의 시간적 변동성(Inter-annual)을 고려하기 위해 모수적인 확률밀도함수를 추정 및 가정하고 비모수적 확률밀도함수를 위해 설정한 bin 개수 결정이 부정확하여 결과 값에 추가적인 불확실성을 발생 시킨 것이다. 또한 모수적인 확률밀도함수를 적용함에 따라 물 부족 특성화인자의 기댓값을 과소산정하게 되어 물 부족 발자국 평균값을 과소산정 하였다. 따라서 확률변수의 분포를 추정 및 가정 하지 않아도 되는 방법인 block bootstrap 방법을 통하여 특성화인자의 시간적 변동성으로부터 발생 할 수 있는 불확실성을 정량화하는 것이 본 연구에서 개발한 지역적 특성화인자에 더 적합 한 것으로 판단된다. 결론적으로 본 논문에서는 처음으로 국내 지역적 상황을 고려하여 20개 대권역에 대한 월별 물 부족 특성화인자를 개발하였다. 개발한 특성화인자는 국내 대권역에 위치하는 공정이 포함된 제품시스템에 대하여 물 부족 발자국을 산정 할 경우 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 판단된다. 또한 개발한 특성화 인자의 시간적 변동성으로부터 발생 할 수 있는 제품/공정의 물 부족 발자국 불확실성 분석에 적합한 방법으로 분포 추정이 필요 없는 block bootstrap 방법을 제시함으로써 물 부족 발자국의 불확실성 분석의 새로운 방향을 제안하였다는 점에서 의미가 있다.

Advancing Multi-Photon Microscopy for Deep Tissue Imaging Through Monte Carlo Simulation Insights : Monte Carlo Simulations for Multi-Photon Microscopy

Sharif Hamza 광주과학기술원 대학원 2025 국내석사

This computational study explores advancements in multi-photon microscopy for deep tissue imaging, with a primary focus on optimizing laser input parameters to enhance imaging depth, signal quality, and thermal management through Monte Carlo simulations. We utilized an already published multi- layer Monte Carlo model and validated, providing critical insights into light transport, fluorescence generation, and heat dissipation within biological tissues. The research emphasizes the superior performance of three-photon excitation microscopy compared to two-photon techniques in deeper imaging contexts, demonstrating enhanced signal-to-background ratios, minimized photodamage, and improved imaging fidelity. Comprehensive simulations were conducted to generate heat maps for various wavelengths and surface power levels across different depths, offering a detailed analysis of thermal dynamics for both two- and three-photon microscopy. Furthermore, AI-driven approaches for real-time optimization of imaging parameters are proposed, laying the foundation for the next generation of intelligent microscopy systems capable of delivering high-resolution, non-invasive imaging across complex biological structures. Sharif Hamza ALL RIGHTS RESERVED MS/MD 20201170

Numerical study of several self-assembly processes of polyelectrolytes: DNA as scaffold to assemble gold nanoparticles and assembly process in PEDOT:PSS by addition of ionic liquids

Ambroise de Izarra DGIST 2021 국내박사

Polyelectrolytes are polymers or macromolecules charged in solution which represents both a biological and an industrial interest. Their assembly properties are largely controlled by long range electrostatic interac- tions. Despite a recent improvement in the understanding of the mechanisms involved, the predic- tion/characterization of the assembly processes remain problematic. This is due to the fact that the formation of complexes results from a delicate compromise between various interactions in addition to being sensitive to many experimental parameters such as the preparation conditions, the nature of the polyelectrolytes, the tem- perature and solvent effects... It is the object of this thesis to better understand these assembly phenomena by an approach based on molecular simulation. In particular, we will focus on two systems of interest for future technological applica- tions. A first project will consist in modeling by Monte Carlo simulations the assemblies of functionalized gold nanoparticles in the presence of one or several DNAs. Then, it was reported that the properties of electri- cal transport of a complex made up of a semi-conducting polymer, the poly (3,4-ethylene dioxythiophene) (PEDOT) solubilized in water with its insulating counter-chain polystyrene sulfonate (PSS) have been im- proved by adding ionic liquid. The objective of this project will consist in understanding the mechanism of PEDOT:PSS conductivity enhancement by using the tools of molecular dynamics.

Jump process와 stochastic volatility model을 기반으로 한 Monte Carlo simulation VaR 추정

이찬웅 가톨릭대학교 대학원 2022 국내석사

2007년의 서브프라임 모기지 사태(subprime mortgage crisis), 비교적 최근에 발생한 2019년의 COVID-19와 같은 세계적인 이슈들은 글로벌 금융위기를 야기한다. 이는 곧 증권시장의 급격한 악화로 이어진다. 대표적인 금융상품인 주식에 대한 VaR(Value at Risk) 추정법 중에 Monte Carlo Simulation은 주식의 수익률의 분포가 정규분포라 가정하에 계산된다. 하지만 실제 주식시장에서 수익률의 움직임은 정규분포보다 양 끝 꼬리 부분이 두꺼운 Fat-tail 분포를 띤다. 따라서 기존의 방법론으로는 급격한 가격의 변화를 반영하지 못한다. 본 논문에서는 이전과 다른 주식 가격에 대한 예측 모형을 제시하고 Monte Carlo Simulation VaR를 추정하였다. 구체적으로 GBM 모형에서 점프 프로세스와 확률 변동성을 고려해 새로운 주가 예측 경로를 살펴보았다. 연구 결과 POF 테스트를 통해 GBM 모형으로만 추정하였던 KOSPI200의 Monte Carlo Simulation VaR는 가설검정에서 기각되었다. 반면에 확률 변동성을 기반으로 한 점프-확산 모형은 가설검정에서 채택되었다. 따라서 확률 변동성을 기반으로 한 점프-확산 모형이 주식 가격에 대한 움직임을 보다 더 정확하게 반영한다는 사실을 알 수 있었다. Global issues such as the subprime mortgage crisis in 2007 and the relatively recent COVID-19 outbreak in 2019 cause a global financial crisis. This leads to a sharp deterioration in the stock market. Among the VaR(Value at Risk) estimation methods for stocks, which are representative financial products, Monte Carlo Simulation is calculated under the assumption that the distribution of stock returns is Gaussian. However, the actual stock market returns have a Fat-tail distribution with thicker than a gaussian distribution. Therefore, the existing method cannot reflect sudden price changes. In this paper, a prediction model for stock prices different from the previous one was presented and estimated Monte Carlo Simulation VaR using it. Specifically, the stock price prediction path was examined in consideration of the jump process and stochastic volatility in the GBM model. As a result of this study, Monte Carlo Simulation VaR, which was estimated only with the GBM model through the POF test, was rejected in the hypothesis test. On the other hand, the jump-diffusion model based on the stochastic volatility presented in this paper was adopted for hypothesis testing. Therefore, it was found that the jump-diffusion model with Stochastic volatility more accurately reflects the movement of stock prices.

Monte-Carlo Simulation을 利用한 缺陷이 있는 部材의 破壞確率豫測手法

정영빈 목포대학교 대학원 1998 국내석사

The purpose of this study is to develop Monte - carlo simulation program which has been applied to predict the fracture probability for the mechanical structure with two dimensional crack. In addition, it is presummed to be easily applied to the fields of industry, which required reliability and safety. In this study, the effect of variable parameter for fracture probability has been calculated from the distribution of initial crack and the distribution of plane fracture toughness by using the developed program. The results obtained from this study are as follows. 1. Fracture probabilites depend significantly properties of materials, in spite of similar character in distribution of initial crack. 2. It is also found out that the more mean value of initial crack increase, the more fracture probability increased and the more standard deviation of initial crack increase, the more distribution of fracture probability were significantly influenced. 3. In spite of similar substitute value of initial crack, the aspect of fracture probability were very different with distribution shape. Key words : Parameter, Fracture, Probability, Random variable, Distribution, Initial crack, Simulation.

Monte Carlo Simulation을 이용한 ACTFELD의 특성 연구

윤상호 한양대학교 대학원 1997 국내석사

Monte Carlo Simulation을 이용한 진단 방사선 영상 검출기 구현 및 영상평가

송용근 인제대학교 2013 국내석사

본 연구에서는 Monte Carlo Simulation Toolkit인 Geant4(Geometry ANd Tracking)의 GATE(Geant4 Application for Emission Tomography)를 이용하여 방사선 영상을 구현하고 실제 영상과 비교하여 제작한 Tool의 정확성을 검증하고 실제 적용 가능성이 있는지를 확인하였다. 연구를 수행하기 위해 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터인 Tachyon2를 이용하여 GATE Code를 작성하고 분석하였다. Simulation 영상을 얻기 위해, 우선적으로 X-ray Source와 Edge Phantom, X-ray 영상검출기의 기하학적 구조의 모델링을 수행하였다. SRS-78을 이용한 X-ray Spectrum을 분석 및 적용, 검출기의의 물질 선정 등 다양한 조건들을 설정하였다. 또한 광전효과, 컴프턴 산란, 레인지 산란, 그리고 제동 복사 등 다양한 방사선 물리적 모델들을 설정하여 실제와 가장 유사한 환경을 구축하였다. 그 후, 실제 획득한 영상과 Simulation 결과로 획득한 영상의 MTF를 비교를 통하여 제작한 Code의 정확성을 검증하였다. 본 연구의 결과를 통해 앞으로 고안 될 다양한 방사선 검출기에 대해서, 실제로 수행하지 않고 예상 결과를 얻을 수 있으며 예상 결과를 바탕으로 실제 적용 가능성을 높이고 오류를 줄일 수 있어 검출기 개발에 상당한 이점이 있을 것으로 예상된다.