우리나라는 국토면적의 약 64%가 산지로 이루어져 있으며 동고서저의 지형을 이루고 있다. 강원도 영동지방의 경우는 고도가 높으며 경사가 급한 특징을 지니고 있으며 이러한 지형적 특징으로 태풍 및 집중호우 시, 산지재해에 취약할 수밖에 없다. 더욱이 최근, 기후변화로 인한 이상기후 현상에 의해 태풍 및 집중호우가 빈번해 산지재해의 발생빈도도 높아지고 있는 실정이다. 그에 따라 대규모의 인적, 물적 등의 피해 또한 증가하고 있다. 산지재해 같은 경우, 예측이 어려우나 그러한 피해를 줄이기 위해서는 산지재해의 발생예상 지역, 피해정도 및 규모에 대한 예측 자료가 필요하다. 재해지도는 그에 따른 예측 자료로써 대상 지역의 위험요인과 잠재적인 영향 등을 표시하여 재해를 예방하는 데에 목적을 두고 있다. 이러한 재해지도를 작성하기 위해 사용되는 기법으로는 정량적 기법의 대표적인 방법으로 결정론적 기법(SHALATAB, SINMAP, GEOtop-FS), 확률론적 기법(빈도비분석법, 우도비, 증거가중법 등), 통계적 기법(로지스틱 회귀분석, 인공신경망 기법)을 사용하고 있다. 본 연구에서는 정량적 기법 중 하나인 결정론적 기법을 활용하여 위험지역을 분석하고 실제 위험지역과 비교하였다. 추후에 확률론적 기법과 통계적인 기법을 활용하여 위험지역을 분석하고자 한다.
가동중인 터빈로터의 계속운전/보수/교체여부 등을 판단하기 위해 해외에서는 결정론적 방법외에 확률론적 파괴역학 해석방법을 이용하여 잔여수명을 평가하고 있다. 한편 국내에서는 현재까지 결정론적 방법을 주로 활용하고 있으며, 향후 확률론적 평가방법의 도입이 예상된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 터빈로터의 수명평가에 확률론적 파괴역학 해석기법을 이용하기 위한 기초연구로 터빈로터를 대상으로 응력해석, 결정론적 파괴해석 및 확률론적 파괴해석을 수행하였다.
추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.
곡면 복원이나 곡면 복원과 질은 관련이 있는 노말 추정을 하는 대부분의 방법은 결정론적인 알고리즘을 사용한다. 결정론적 알고리즘은 속도가 빠르고, 오차가 크지 않은 입력에 대해서는 좋은 질의 곡면 복원을 할 수 있다. 그러나 결정론적 방법의 특성상 이상치나 노이즈를 가진 데이터에 대해서는 안정된 복원 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 앙상블이라고 불리는 통계적인 방법을 사용해서 곡면 복원과 노말 추정을 하는 기존의 알고리즘을 개선한다. 앙상블 기법은 먼저 입력 점 집합을 무작위로 샘플링해서 점 집합의 부분집합을 만든다. 그리고 나서 만들어진 부분 집합에 독립적으로 결정론적인 알고리즘을 적용하여 결과를 얻어낸다. 마지막으로, 각각의 서로 다른 결과를 결합하여 더 우수한 최종결과를 얻어낸다. 널리 쓰이는 노말 추정 기법[11]과 Multi-level Partitions of Unity implicit [18]를 사용해서 앙상블이 효과적으로 노이즈가 많은 데이터를 처리할 수 있는 것을 보여준다.
본 연구에서는 사면안정해석 수행과정에서 입력되는 지반강도정수의 불확실성이 최소 신뢰성을 갖는 임계 활동면의 추적에 미치는 영향을 정량화하기 위한 확률론적 사면안정해석기법을 소개하였다. 일반적인 공사 현장에서 실무자가 상당한 양의 실내 및 현장 시험을 통해 얻어질 수 있는 지반강도정수의 다양한 통계.확률적 정보를 항상 확보하여 그것들을 상당한 수준의 통계적 지식을 가지고 자유스럽게 이용하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 실무자가 쉽게 확률적인 개념을 이해하면서 사면안정해석을 수행할 수 있도록 기존의 결정론적 사면안정해석 기법에 공학적 확률해석 기법을 결합시키는 방안을 제시하였다. 미 공병단에서 개발한 UTEXAS 3라는 범용 사면안정 해석 프로그램을 이용하여 본 연구는 파괴확률 또는 신뢰지수라는 관점에서 제안한 확률론적 사면안정해석기법의 결과들을 도출하였다. 본 확률론적 사면안정해석기법은 사면안정의 안전율만을 고려하는 기존의 결정론적 사면해석 기법들 보다 더욱 종합적으로 사면안정의 신뢰성에 대한 결과를 제시하는 것으로 나타났다.
운동학적 분석은 암반사면 내에 존재하는 불연속면의 방향과 사면 방향 사이의 상관관계에 대한 분석을 통해 사면의 안정성을 파악하는 기법으로 본 연구에서는 지상라이다를 활용하여 암반사면으로부터 다수의 불연속면 자료를 획득하고 이를 활용하여 운동학적 분석을 수행하였다. 특히 본 연구에서는 지상라이다로부터 획득된 불연속면 방향성 자료의 확률특성을 파악하였으며 확률밀도함수인 Fisher 함수를 이용하여 방향자료를 생성하고 확률론적 분석을 수행하였다. 그리고 이러한 결과를 실제 현장으로부터 획득한 방향자료를 활용하여 분석을 수행한 확률론적 해석 결과와 비교해 보았다. 분석 결과 Fisher 함수로부터 생성된 자료를 활용한 확률론적 분석 결과와 현장자료를 활용한 확률론적 해석 결과는 값의 차이를 보이기는 하지만 유사한 결과를 도출하였다. 따라서 지상라이다 등과 같은 방법을 활용하여 충분한 방향성 자료가 제공되는 경우 확률밀도함수로부터의 방향자료 생성 없이 현장자료를 활용한 분석이 가능할 것으로 판단된다. 또한 본 연구에서는 확률론적 해석기법의 결과를 기존의 해석방식인 대표방향을 이용한 결정론적 해석기법과 비교해 보았다. 분석 결과 확률론적 해석 결과와 결정론적 해석 결과는 거의 유사하게 해석되었으며 이는 절리군내의 분산이 그리 크지 않아 확률론적 해석 결과와 결정론적 해석 결과가 유사한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 전력계통의 신뢰도를 평가하는 새로운 패러다임인 확률론에 근거한 신뢰도 평가에 대하여 살펴보았다. 확률론 신뢰도 평가 기법의 적용을 통하여 기존 결정론 접근법에서 다루지 못하였던 전력계통에서 발생하는 여러 가지 불확실성을 고려한 신뢰도 평가가 가능 하였으며 확률 신뢰도 평가 기법 중 시뮬레이션 기반 Monte-Carlo 기법을 적용하여 발전 및 부하의 블확실성까지 고려한 통합적인 신뢰도 평가 틀을 개발하였다. 더하여 개발된 신뢰도 평가 틀을 시험 계통에 적용하여 검증을 수행하였다.
방사선 방어의 최적화 수행에는 적용의 다양함 등을 고려할 때, 절차론이 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 발전소 설계 단계에서의 최적화 절차론을 제시하고, 이를 피폭 저감대안의 선정 문제에 적용하였다. 의사결정 보조기법으로는 다기준 기법을 사용하였으며, 그 결과 대안의 우선순위를 결정하고, 최적화의 결과를 실제 적용하는 문제를 분석하였다. 이러한 최적화 절차론은 발전소 이외에 방사성 폐기물 관리나 방사선의 의학적 이용 둥의 분야에도 적용될 수 있다.
본 연구에서는 확률론적 기법을 토대로 터널 지보시스템의 신뢰성을 평가할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 솔버로서 FLAC2D를 사용하며 수치해석과 확률론적 해석의 전 과정을 자동적으로 처리할 수 있다. 지반을 모델링한 수치해석시 상당한 계산시간이 소요되므로 시뮬레이션 기법을 적용하여 터널 지보시스템의 신뢰성을 확률론적으로 평가하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 샘플의 수를 시뮬레이션 기법에 비해 상당히 줄일 수 있어 확률론적 해석을 하는 데 효율적인 점추정법을 사용하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램을 터널 프로젝트에 적용하여 결정론적 접근법에 의한 결과와 비교 분석하였다. 이로부터 확률론적 접근법은 파괴확률을 토대로 터널 지보시스템의 신뢰성을 정량적으로 평가할 수 있고 터널 지보설계시 의사결정의 도구로서 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.
최근 각종 공학문제의 해결을 위해 결정론적(Deterministic) 관점보다는 각종 불확실성을 고려한 확률적 (Probabilistic) 또는 추계적(Stochastic) 관점에서 분석 평가하려는 노력이 증가하고 있다. 이는 신뢰성분석 및 설계 측면에서 특히 중요하게 인식되고 있으며, 이를 구현하는 방법론으로 베이지안 통계기법(Bayesian Statistics)이 최근 많은 주목을 받고 있다. 이 글에서는 이러한 기법을 신뢰성 평가 및 고장예지에 어떻게 적용하고 있는지 사례를 중심으로 설명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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