Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.179-179
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2017
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.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1998.05b
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pp.356-362
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1998
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.184-188
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2008
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.
A probabilistic approach to identify the effects of uncertainties of soil strength parameters on searching a critical slip surface with the lowest reliability is introduced. In general construction field, it is impossible for the engineer to always gather a variety of statistical information of soil strength parameters for which lots of laboratory and in-situ soil testing are required and to use it with enough statistical knowledge. Thus, in order that the engineer may easily understand the probabilistic concept for the slope stability analysis, this study proposes a combined procedure to incorporate the engineering probabilistic tools into the existing deterministic slope stability analysis methods. Using UTEXAS 3, a slope stability analysis computer program developed by U.S. Army Corps of Engineers (U.S. COE), this study provides the results of this probabilistic slope stability analysis in terms of probability of failure or reliability index. This probabilistic method f3r slope stability analysis appears to yield more comprehensive results of slope reliability than does existing deterministic methods with safety factors alone.
Kinematic analysis determines the stability of rock slope by analyzing the relationship between the slope face orientation and the discontinuity orientation. In this study, terrestrial LiDAR was used to obtain a large amount of discontinuity orientation data and then, the probabilistic characteristics of the orientation data obtained using terrestrial LiDAR were analyzed. Subsequently, the probabilistic kinematic analysis was carried out using the discontinuity orientations generated randomly from Fisher function in Monte Carlo simulation. In addition, the probabilistic kinematic analysis was also performed using the actual orientation data obtained from the terrestrial LiDAR to compare their results. Consequently, the results of both probabilistic analyses showed similar results. Therefore, if sufficient orientation data are provided by other means such as terrestrial LiDAR, the probabilistic analysis will show reasonable results using the actual field data without randomly generating orientation data. In addition, the deterministic kinematic analysis was also carried out using representative orientation of discontinuity sets. The analysis result of the probabilistic analysis showed similar results with the deterministic analysis because the dispersion of the discontinuity orientations in a joint set is not large.
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.
Considering the variety of application and other factors in performing the optimization of radiological protection, it is necessary to use well-structured optimization procedure. In this study, an optimization procedure for design stage of nuclear power plant was proposed, and applied in the selection of alternatives for reducing occupational radiation exposure. As an aiding technique for decision-making, multi-criteria technique was used. As a result, priorities of alternatives are determined, and a problem of applying this result to real situation is reviewed. The developed procedure for optimization can be extended to other areas such as radioactive waste management, medical use of radiation, etc.
Park, Do-Hyun;Park, Eui-Seob;Song, Won-Kyong;Ryu, Dong-Woo
Tunnel and Underground Space
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v.20
no.1
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pp.39-48
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2010
The present study developed a program which can assess the reliability of tunnel support systems based on a probability-based method. The developed program uses FLAC2D as a solver, and can automatically execute all the processes, associated with numerical and probabilistic analysis. Since a numerical analysis, which models the ground, requires a significant calculation time, it is actually impossible to apply simulation-based methods to probabilistic assessment on the reliability of tunnel support systems. Therefore, the present study used a point estimate method, which is efficient for probabilistic analysis since the method can significantly reduce the number of samples when compared with the simulation-based method. The developed program was applied to a tunnel project, and the results were compared with those through a deterministic approach. From the comparison, it was identified that a probabilistic approach can quantitatively assess the reliability of tunnel support systems based on probability of failure and can be used as a tool for decision making in tunnel support designs.
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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