• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.7 no.2 s.19
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• pp.14-21
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• 2003

Frequency analysis of city gas pipeline was studied and then the method to give frequencies of failure by the third-party digging, corrosion, ground movement, and equipment failure which were known to be the major cause of risk of city gas pipeline. The failure by the third-party digging was analyzed by fault tree analysis and the failure by corrosion was analyzed by applying equation calculating remaining strength with time. The failure by ground movement was evaluated by applying modified model which was induced through weighing factors with basic failure rate model. The failure rate of equipment was calculated with both generic and specific data

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.981-981
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• 2012

최근 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 자연재해의 형태는 점차 대형화, 다양화되고 있으며 극치사상의 발생 빈도가 계속해서 증가하고 있는 추세이다. 특히 도시하천의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 기후변화에 따른 홍수위험 및 취약성이 클 것으로 사료된다. 본 연구에서는 기후 변화에 따른 홍수위험 및 취약성 분석을 위하여 위험도 기반 불확실성을 다루는 수단으로 UQR-MCS (Upper Quartile Range-Monte Carlo Simulation)을 적용하였으며, 다양한 형태의 확률 분포로부터 특정변량(variable)의 확률분포 Quartile을 모의하였다. 또한 기후변화에 따른 도시하천의 홍수위험 및 취약성 평가를 위하여 도시하천에 적합한 홍수위험 및 취약성평가 지수(FVI: flood vulnerability index)를 산정하였으며, 홍수취약성지수는 기후변화(Climate change)와 도시화(Urbanization), 제방월류위험(Overtopping risk) 및 홍수범람 면적(Flood area) 등의 지표를 사용하였다. 각각의 지표는 엔트로피(Entropy) 기법을 적용하여 가중치를 부여하였으며, 표준화과정을 통한 일반화된 지표 값을 산정하였다. 우이천 유역의 기후변화에 따른 홍수위험 및 취약성 지표값은 KMA RCM A1B 시나리오자료를 바탕으로 추정한 미래 확률강수량과 각 인자별 재현기간에 따른 수문변량의 변화를 통하여 산정하였다. 본 연구의 결과는 향후 도시하천의 기후변화에 따른 홍수위험도분석 및 취약성 평가, 극치 수문사상에 대한 신뢰성 있는 분석과 더불어 예상치 못할 이상홍수에 대비한 하천방재 연구에 도움이 되리라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.229-229
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• 2016

현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수자원 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나는 시간단위 강우 자료이다. 이러한 시간단위 자료는 강우-유추 분석, 댐 설계 및 위험도 분석에 있어 중요한 입력 변수중 하나이므로 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 상당히 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대적으로 미진한 실정이다. 즉 일단위 상세화 기법의 경우 Weather generator, Weather typing 등 다양한 기법이 존재하고 이를 활용한 연구사례가 많지만, 시간단위 상세화 기법의 Poisson 기법을 활용한 사례가 다수 존재하였다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해 Bayesian 기법을 도입하여 신뢰성 있는 시간단위 강우량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였으며, 연대별로 산정된 결과는 빈도해석을 통해 미래 확률강우량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하고자 하는 Bayesian Copula 모형은 기존 주변확률분포(marginal distribution) 매개변수와 Copula 매개변수 추정시 각각 다른 기법을 활용하여 추정하며, 각각 모형에서 발생하는 불확실성은 추정하지 못하는 반면, Bayesian Copula 모형의 경우 매개변수의 사후분포를 정량적으로 제시할 수 있으며, 추정되는 확률강우량 역시 불확실성을 정량적으로 산정할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.186-186
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• 2019

국내에서 자연재난의 대부분을 차지하는 홍수는 매년 반복되어 인명과 재산상의 막대한 손실을 유발하고 있다. 이러한 피해 중 인적피해를 최소화하기 위한 방재계획 및 정책수립이 우선되어야 하지만 적용성 측면에서 미진한 부분이 있는 것이 현실이다. 본 연구는 인적피해 평가를 지원하기 위해 피해실적에 근거한 경험적 인적피해 평가기법을 개발하였다. 또한, 해당기법의 적용성을 평가하기 위해 2017년 청주시 호우피해를 기준으로 적용성 검증을 실시하였다. 인적피해의 경우 인명과 이재민 피해를 동시에 고려하였으며, 인적피해를 위해 기본적으로 노출위험인구와 인적피해 발생확률을 기반으로 하였다. 노출위험인구의 경우 침수구역도와 집계구를 기준으로 계층화된 인구 인벤토리를 이용한 GIS 공간분석 결과로부터 결정된다. 그리고 인적피해 발생확률은 행정안전부의 국가재난관리시스템 내 피해이력, 재해연보 및 한국국토정보공사에서 제공받은 침수흔 적도를 토대로 침수등급과 인구계층을 구분하여 제시하였다. 본 연구를 통해 제시된 보다 효율적이고 정밀한 인적피해 평가 방법이 위험지구 결정, 자연재난 리스크 모델링, 방재사업 대안결정, 예산배분 등의 실무와 학술적 접근에 있어 활발히 활용되길 기대한다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.32 no.6
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• pp.524-530
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• 2020

The risk of offshore wind turbine support structures by scour has been proposed. The proposed utilize probabilities of scour depths and fragilities according to scour depth and a modification of a seismic risk analysis method. The probability distribution of scour depth was calculated using a equation which is suitable to consider marine environmental conditions such as significant wave height, significant period, and current velocity, and dynamic analysis was performed on an offshore wind turbine equipped with an suction bucket to find fragility. Then, the risk of offshore wind turbine support structure considering scour can be found by integrating the scour probability and the fragility.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.73-75
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• 2022

Scene Text Recognition is a technology used in the field of artificial intelligence that requires manless robot, automatic vehicles and human-computer interaction. Though scene text images are distorted by noise interference, such as illumination, low resolution and blurring. Unlike previous studies that recognized only English, this paper shows a strong recognition accuracy including various characters, English, Korean, special character and numbers. Instead of selecting only one class having the highest probability value, a candidate word can be generated by considering the probability value of the second rank as well, thus a method can be corrected an existing language misrecognition problem.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.266-266
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• 2019

Marine accidents are increasing year by year, and various accidents occur such as engine failure, collision, stranding, and fire. These marine accidents present a risk of large casualties. It is important to prevent accidents beforehand. In this study, we propose a modeling to predict the occurrence of marine accidents by applying the Markov Chain Process that can predict the future based on past data. Applying the proposed modeling, the probability of future marine accidents was calculated and compared with the actual frequency. Through this, a probabilistic model was proposed to prepare a prediction system for marine accidents, and it is expected to contribute to predicting various marine accidents.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.274-274
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• 2022

확률론적 지진해일 재해도 평가(PTHA)는 최근 지진해일에 대한 연구에서는 관심을 많이 받고 있는 주제로 여러 국가에서 연구가 진행되고 있다. 단층매개변수의 민감도 분석은 일본(Goda et al., 2014), 미국(Sepúlveda and Liu, 2016), 뉴질랜드(D. Burbridge et al., 2015) 등에서 연구가 활발하게 이루어졌으며 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 민감도 분석은 PTHA를 진행하기 위한 선행 과정으로 파향선 추적을 통한 대상지 설정 및 연구 대상 단층을 선정한 후 로직트리를 만들기 위해 각 단층 매개변수의 범위와 단위 폭을 제시한다. 해당 연구는 세 가지 단층 매개변수에 대한 지진해일 초기파와 파고에 대한 민감도 분석을 실행했다. 주향각은 초기파와 지진해일고에 대해서 임의의 변동을 보이지만 변동 폭은 다른 두 매개변수들과 비교하여 가장 크다. 경사각과 슬립각은 단층의 수직 움직임을 변화시키며 이를 통해 초기파의 변동을 예측할 수 있다. 초기파의 변동과 모양을 분석함으로써 수치 계산이 가설과 유사한 결과를 보임을 확인하였다. 경사각과 슬립각에 의한 지진해일고의 변화는 최저 지진해일고가 초기파의 총 에너지와 연관된다는 결론에 이른다. 지진해일 재해도는 해안지역에 도달하는 최종 파고와 관련이 있으므로 각 매개변수의 단위 폭은 지진해일고의 결과를 통해 선정되었다. 민감도 분석은 제시한 주향각, 경사각, 슬립각의 단위 폭을 이용하여 로직트리의 분기 수를 감소시켜 수치 계산 시간을 줄임으로써 PTHA의 효율성을 증대시킨다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.20 no.3
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• pp.273-279
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• 2007

Probabilistic Risk Assessment considering statistically random variables is performed for the preliminary design of an Arch Bridge. Component reliabilities of girders have been evaluated using the response surfaces of the design variables at the selected critical sections based on the maximum shear and negative moment locations. Response Surface Method (RSM) is successfully applied for reliability analyses lot this relatively small probability of failure of the complex structure, which is hard to be calculated by Monte-Carlo Simulations or by First Order Second Moment method that can not easily calculate the derivative terms in implicit limit state functions. For the analysis of system reliability, parallel resistance system composed of girders is modeled as a parallel series connection system. The upper and lower probabilities of failure for the structural system have been evaluated and compared with the suggested prediction method for the combination of failure modes. The suggested prediction method for the combination of failure modes reveals the unexpected combinations of element failures in significantly reduced time and efforts, compared with the previous permutation method or conventional system reliability analysis method.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.5
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• pp.411-422
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• 2016

Rainfall-runoff modeling in conjunction with rainfall frequency analysis has been widely used for estimating design floods in South Korea. However, uncertainties associated with underlying distribution and sampling error have not been properly addressed. This study applied a Bayesian method to quantify the uncertainties in the rainfall frequency analysis along with Gumbel distribution. For a purpose of comparison, a probability weighted moment (PWM) was employed to estimate confidence interval. The uncertainties associated with design rainfalls were quantitatively assessed using both Bayesian and PWM methods. The results showed that the uncertainty ranges with PWM are larger than those with Bayesian approach. In addition, the Bayesian approach was able to effectively represent asymmetric feature of underlying distribution; whereas the PWM resulted in symmetric confidence interval due to the normal approximation. The use of long period data provided better results leading to the reduction of uncertainty in both methods, and the Bayesian approach showed better performance in terms of the reduction of the uncertainty.