구조물의 손상예측정확도를 모델불확실성의 함수로 산정하는 방법론이 제시되었다. 먼저, 구조물의 손상발생위치과 크기를 결정할 수 있는 알고리즘의 요약되고 모델불확실성과 손상발견정확도를 측정하는 방법들이 제시되었다. 다음으로, 실존구조물의 손상발견정확도에 미치는 모델불확실성의 영향을 산정하는 방법론이 제시되었다. 마지막으로, 한개의 진동모드가 측정된 Plate-Girder교량을 사용하여 이같은 산정방법론의 적합성이 예증되었다.
강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 불확실성을 포함한 연속시간 비선형 동적 시스템에 대한 퍼지 모델 기반 제어기의 지능형 디지털 재설계를 위한 조직적인 방법을 제안한다. 불확실 비선형 시스템을 표현하기 위해 연속시간 불확실 TS 퍼지 모델이 구성되었다. 안정화와 추적을 위한 퍼지 모델 기반 제어기 설계를 위해 EPDC 기법이 이용되었다. 설계된 연속시간 제어기는 지능형 디지털 재설계 기법을 이용함으로써 이산시간 제어기로 전환되었다. 이 새로운 설계 기법은 퍼지 모델 기반 제어 이론과 불확실성을 가진 비선형 동적 시스템에 대한 진보된 디지털 재설계 기법의 통합을 위한 조직적이고, 효과적인 틀을 제공한다. 마지막으로, 단일 링크 유연 로봇 시스템의 모의 실험을 이용해 개발된 설계 방법의 효용성과 실행 가능성을 입증한다.
연약지반에 시공된 지반구조물의 거동은 구조물 하부의 연약지반이나 인접 지반의 특성에 크게 영향을 받는다. 지반 구조물 설계시 사용되는 지반 특성치는 결정론적인 모델이나 확률론적인 모델을 이용하여 나타낼 수 있다. 일반적인 지반구조물 설계시 사용되는 결정론적인 모델은 설계 파라메타로 단 하나의 대표값을 사용하는 반면, 확률론적인 모델은 이산통계나 확률 밀도함수를 이용한다. 연약지반의 압밀도나 침하량등의 산정 결과는 간극비, 압밀계수, 연직 및 수평방향 투수계수등의 불확실성 요소에 영향을 받는다. 본 연구에서는 연직 드레인을 이용한 개량지반에 대한 침하해석시 사용되는 불확실성 인자들에 대한 영향을 분석하여 보았다. 또한, 변동계수가 침하량에 미치는 영향을 분석하였으며 이들 파라메타들이 압밀도나 침하계산시 미치는 영향에 대한 민감도 분석을 실시하였다.
본 연구는 가격 및 수요 불확실성하의 강건한 (robust) 생산 및 수송 전략을 수립함으로써 수요 및 가격 불확실성이 존재하는 TFT-LCD 제조업 공급사슬망의 의사결정 문제를 해결하고자 한다. 품질로 구분되는 제품들의 생산, 재고 및 물류에 관한 의사결정을 조정하기 위해, 본 연구에서는 생산용량 제약, 해상/항공 수송 리드타임 및 용량 제약 등의 현실적인 제약조건들 이외에 시나리오 모델을 이용하여 수요 및 가격 불확실성을 함께 반영하는 확률적 혼합정수선형계획법모형들을 개발한다. 또한 이들 모형들의 효율적 솔루션을 위해 제안한 휴리스틱 알고리즘의 성능을 평가하도록 한다.
안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.
최근 사회생활의 다변화로 인한 개인의 질환을 예방하고 건강을 증진시키기 위한 개인 웰니스 관리는 현대 사회의 성인에게는 필수적인 자기 관리에 해당된다. 본 논문는 이러한 웰니스 관리에 적절한 상황 모델로써 상황 데이터를 추론할 수 있는 SWRL 상황규칙과 불확실성을 표현한 베이지안 네트워크를 포함한 통합 온톨로지 기반 상황모델을 제시하였다. 제안한 상황모델에 포함된 추론 규칙은 웰니스 관리에 필요한 상황 서비스를 수행하는 액션들을 정의한다. 즉 상황 온톨로지에 SWRL 규칙을 포함함으로써 주로 웹 시멘틱에 사용되고 있는 OWL 언어를 상황인식 분야의 지식 베이스 구축에도 적합하도록 하였다. 그리고 웰니스 관리를 위해 상황 온톨로지로 표현되는 원시 상황 데이터는 센서 부정확성, 또는 개인 판단기준 차이로 인해 불확실성을 포함하므로, 어떤 논리적 상황 데이터는 불확실성을 고려하여 추론되어야 하기 때문에 본 논문은 상황 온톨로지 및 SWRL 규칙과 함께 베이지안 네트워크를 함께 표현할 수 있게 하여 OWL 상황 온톨로지 기반 규칙 추론뿐만 아니라 확률 추론을 용이하게 하였다.
우리 사회가 수자원 관리 정책 결정에 사용 가능한 수문 이상 기상 정보를 제공하기 위해서는 초고해상도 지표면 수문 모델 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 기존 저해상도 기후 모델들의 지표 수문학적인 과정들을 개선하기 위해 초고해상도 하도 추적 모델링 기술을 통해 역학적인 상세화가 시도되었다. 100-km 격자의 VIC 모델에서 재생산된 지표 배출량과 기저 배출량을 입력 데이터로 사용하여 다양한 공간 규모의 하도 추적 모델에서 사용하여 산정된 하천유량의 신뢰도를 평가하였다. 본 연구에서는 90미터 (3 arc second), 450 미터(15 arc second), 그리고 900 미터 (30 arc second) 격자 규모의 금강 유역 하천망 지도를 사용하여 과거 장기 하천 유량 데이터(1948년-2016년)를 재생산하였다. 본 연구에서는 금강 유역 내의 지점 관측 하천 유량 데이터와 재생산된 유량 데이터의 불확실성을 평가하였다. 본 연구의 주요 결과는 보다 고해상도의 하천망 지도를 하도 추적 모델에 사용 시 산정된 하천 유량 데이터의 불확실성이 감소하는 경향을 발견하였다. 끝으로, 초고해상도 지표 수문-하도 추적 모델을 통한 상세화 기술의 한계점과 개선 방안을 논의하였다. 본 연구는 기후변화로 인한 이상 기상 또는 기후의 위험성 증가에 효율적으로 선제 대응할 수 있는 핵심 수문 기후 모델링 기술을 개발에 중요한 기여할 것이다.
지난 7월말 네덜란드 헤이그에 모인 세계 1백78개 국가의 대표들은 2002년 7월의 리오 지구정상회담 10주년 이전까지 교토 세계기후의정서를 발효하기로 합의했다. 그러나 교토의정서의 효율성에 대해 의문을 제기하는 과학자들도 있다. 의정서의 기반이 되고 있는 지구온난화 예측의 불확실성이 더욱 확대되고 있기 때문이다. 기후모델을 둘러싼 불확실성 논쟁은 쉽게 풀 수 없는 숙제로 남아있다.
2007년 IPCC 4차 기후변화 평가보고서 발간 이후, 최근 제 5차 기후변화 평가보고서에 표준 온실가스 시나리오를 대표농도경로(Representative Concentration Pathway, RCP)로 새롭게 선정하여 발간되었다. 이러한 기후변화 시나리오를 적용하여 수자원변화를 예측하는 연구들이 진행되었다. 그러나 기후변화 모델을 제공하는 기관이 많고 전지구적인 스케일로 제공되고 있어 모델의 선택여부와 지역적인 특성으로 인해 발생하는 스케일 불일치 등 다양한 불확실성을 포함하고 있다. 또한, 본 연구 대상지역인 도암댐 유역은 상류에 고랭지 밭이 다수 위치해 있으며 2018년 동계올림픽을 유치하는 평창에 속해있어 2011년 이후로 급격한 개발이 이루어졌고 지속적으로 토지 이용변화가 일어나는 유역이다. 따라서 본 연구에서는 RCP 4.5와 8.5시나리오를 대상으로 총 20개의 기후변화 모델 자료를 수집하였고 지역오차보정을 통해 지역적인 스케일의 불일치를 개선하고 미래시나리오에 대해서는 비정상성을 고려한 비정상성 분위사상법을 통해 미래 시나리오의 정확성을 높였다. 과거 토지이용변화추세를 반영하여 5가지의 미래토지이용변화 시나리오를 생성하고 이를 유역모형인 SWAT모형에 적용하여 미래기후변화와 토지이용변화를 모두 고려하여 도암댐 유역에서의 유출을 전망하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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