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학술대회자료
저자정보
이규석 (서울대학교) 손혜정 (서울대학교) 김원곤 (서울대학교) 오현석 (서울대학교) 윤병동 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2016년도 학술대회
발행연도
2016.12
수록면
2,054 - 2,057 (4page)

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Computational models have reached a high level of resolution and sophistication that they can provide various knowledge for many engineering fields. A scientific discipline concerned with assessing the credibility of computational models of physical system in the presence of uncertainties is called verification and Validation (V&V). As an important element of V&V, model calibration is the process of adjusting the input variables of a model to improve or force the agreement of model predictions with experimental observations. In statistical sense, an input variable of the model has a degree of uncertainty which can be represented by a probability distribution with statistical parameters. Optimization-based model calibration is a straightforward method to estimate those statistical parameters with experimental observations. Accuracy and efficiency of optimization-based model calibration depend on the selection of a calibration metric which quantitatively measure the difference between two statistical distributions of the system response in interest from computational prediction and experimental observation. In this paper, three delegates for calibration metrics are introduced. The comparison analysis is conducted in aspects of accuracy, efficiency, and practical usage.
#Optimization-Based Model Calibration (최적화 기반 모델 보정) #Statistical Model Calibration (통계적 모델 보정) #Calibration Metric (보정 척도) #Likelihood Metric (우도 척도) #Residual-Based Metric (잔차 기반 척도) #Relative Entropy(상대 엔트로피)

목차

Abstract
1. 서론
2. 최적화 기반 통계적 모델 보정
3. 통계적 보정 척도
4. 결론
참고문헌

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