선행연구를 통하여 평가된 지하수해안유출량에 대한 신뢰성분석을 유출량산정에 이용된 기초자료와 산정된 유출량에 대한 변화특성 및 불확실성분석을 통하여 수행하였다. 본 연구에서는 지역별, 연도별 그리고 계절별 지하수 해안유출량 변화특성을 분석하였으며 지하수 해안유출량의 변화는 지하수면 경사의 변화에 의하여 영향을 받음으로 지하수면 경사의 변화 특성으로부터 지하수 해안유출량 변화특성을 파악하였다. 그 결과, 상관성검정에서는 지표면 경사와 지하수면 경사는 양의 상관관계가 있음을 나타내었다. 지역별 차이는 있으나 지하수면 경사의 계절별, 연도별 차이는 나타나지 않음을 알 수 있었다. 지하수해안유출량을 산정하는데 필요한 자료 수가 정도 높은 계산을 하기에 충분하지 않아 산정된 유출량에 불확실성이 있다. 따라서 기존의 충분하지 않은 자료를 이용하여 산정한 지하수 해안유출량의 불확실성을 분석하였다. 자료의 분석결과, 주요 지역의 각 소유역별 지하수해안유출량의 불확실성은 $2%\sim42%$의 범위를 나타내었다. 각 소유역의 불확실성이 가장적은 지역은 영암지역 이고 각 소유역의 불확실성이 가장 큰 지역은 함평지역임을 나타내었다.
선박에서 배출되는 환경오염 물질 및 온실가스에 대한 규제가 강화됨에 따라, 환경오염 물질 및 온실가스의 배출과 직접적으로 관련있는 연료 소모량을 줄이려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 연료 소모량을 줄이기 위한 방안 중 하나는 환경 및 기상 예보를 이용하여 연료가 가장 적게 소모되는 항로를 찾는 것이다. 기존 연구에서는 연료 소모량을 주된 목적함수로 최소화 하되, 도착 시간에 대한 조건을 평가하기 위해 도착 시간의 기댓값을 계산하고 추가적인 목적함수로 고려하는 경우가 많았다. 그러나 선박 운항 예측 시 적용되는 환경 외란 정보는 상당한 불확실성을 포함하고, 이로 인해 발생하는 운항 속도 및 도착 시간에 대한 불확실성도 상당히 클 수 있기 때문에, 도착 시간의 기댓값뿐만 아니라 도착 시간에 대한 불확실성을 기반으로 제한 시간 내에 선박이 도착할 확률을 정량적으로 평가하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 다목적 최적화 기법을 이용해 도착 시간의 기댓값과 연료 소모량에 대한 Pareto set을 구하되, 환경 외란으로부터 발생하는 도착 시간의 불확실성을 계산하여, 제한 시간 내에 선박이 도착할 확률을 계산하고 이를 항로 최적화 시 적용한다. 제안하는 방법의 유용성을 검증하기 위해 실제 환경에 가까운 맵을 기반으로 부산-도쿄 간의 항로를 최적화하고, 그 결과에 대해 논의한다.
Kim, Tae-Woon;Cho, Won-Jin;Chang, Soon-Heung;Le, Byung-Ho
Nuclear Engineering and Technology
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제19권4호
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pp.249-265
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1987
고준위 방사성폐기물 처분장에 대한 확률론적 위험도 평가를 위해 지금까지 많은 방법들이 제안되어 왔다. 이 계는 많은 불확실성을 갖는 입력 변수들을 갖고 있어서 이 입력변수들에 대해 계산된 위험도 역시 많은 불착실성을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 점들을 조직적으로 분석하기 위하여 여러가지 불확실도 및 민감도 분석 방법들이 개발되었고 고준위 폐기물 처분장의 위험도 평가에 적용되었다. 본 논문을 통해 개발된 통계 패키지 SPUSA는 통계적 열여유도 분석, 방사선원 불확실도 분석등 등의 분야에도 사용될 수 있다.
SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형은 물리적 기반의 준분포형 강우-유출 모형으로서, 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출과 유사 및 오염물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측이 가능하여, 수자원 관리 계획 및 유역관리를 위한 의사결정 지원 등 그 적용 범위가 매우 광범위하다. 이러한 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검 보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 수문 모델의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발 되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 m)을 대상으로 유역출구점의 실측 일 유출량 자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수(총 18개)에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm 2), GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution)등을 적용 하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program, Abbaspour, 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검 보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출 되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수( $^2$)와 NSE (Nash-Sutcliffe Model Efficiency)는 모두 0.65에서 0.92사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의 기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세 가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.51로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.00으로 가장 작게 나타났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위를 의미한다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문모델링에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
연구목적: 본 연구는 대표적인 중간범위 간호이론인 Mishel의 Uncertainty in Illness모델에 관한 연구문헌 고찰이다. 기존의 간호이론에 근거해서 새로운 간호연구가 시행되고 있으며, 이러한 연구들의 결과는 또한, 근거이론을 지지 및 수정보완을 통해서 간호이론의 타당성과 유용성을 강화해왔다. Mishel의 모델에 근거한 불확실감에 관한 연구의 수행에 앞서, 근거이론에 관한 현지식의 상태와 부족한 영역을 탐구하여, 이에 기여할 수 있는 연구계획을 수립하는데 문헌고찰의 주요한 목적이 있다. 연구방법: 본 문헌고찰은 중간범위 간호이론인 Mishel's Uncertainty in Illness에서의 주요 개념간의 관계에 대해서 선행연구 결과를 토대로 분석하였다. 연구결과: 불확실감의 선행요소들(antecedents)과 불확실감, 불확실감의 평가(appraisal of uncertainty), 불확실감 모델내에서 건강 통제위(health locus of control)의 역할, 및 불확실감의 결과, 적응(adaptation)에 관하여 고찰하였다. 결론: 문헌고찰 결과로서, 불확실감 이론에 관한 현지식의 상태를 확인하였고 이 이론의 타당성과 유용성을 확인하기 위한 추후연구에 대한 방향도 제언되었다.
확률론적 해석방법은 환경독성물질에 의한 인체위해도 평가시 사용된 각 입력인자들의 불확실성까지 고려하는 방법론이다. 기존의 위해도 평가방법은 불확실성을 고려하지 않고 단순히 결과치의 포인트 값만을 제공하는데 비해 이러한 확률론적 해석방법은 입력인자들의 불확실성이 고려되고 결과치에 대한 이들의 중요도가 산출될 수 있는 등 더 많은 정보를 제공하므로써 환경위해도를 기반으로 한 환경정책 결정시 용이하게 사용될 수 있다. 본 논문은 현재 미국에서 음용수 기준설정시 논란이 많은 무기비소에 대해 확률론적 평가방법론을 적용하였다. 우선 인체위해도평가에 필요한 무기비소의 각종 자료들을 수집, 정리하고 이를 바탕으로 각 인자들의 불확실성을 계산하였다. 최종적으로 이들로부터 무기비소가 포함된 음용수를 마신 일반인의 피부암 위해도를 확률적으로 계산하였다. 또한 계산된 결과치와 여러 위해도기준치를 비교하여 정책결정에 필요한 의사결정에 대해서도 살펴보았다. 계산결과에 의하면 다수의 일반인들이 무기비소를 함유한 음용수섭취를 통해 현재 위해도설정치(10$^{-6}$)보다 높은 ] 피부암 위해를 입고 있는 것으로 나타나 이에 대한 규제가 필요하다고 본다.
최근 기후변화로 인한 물관리 어려움이 가중되고 있으며 대비책 마련이 시급한 실정이며, 기후변화를 고려한 댐 안전도 및 재개발에 대한 정량적인 평가방법이 요구되고 있다. 국내에서는 댐 노후화 및 기후변화 영향으로 인한 불확실한 강우패턴으로 인해 댐 붕괴사고가 증가하고 있으나 기후변화를 고려한 댐 설계기준이 반영되지 않고, 미래 불확실한 상황에서 다양한 기후변화를 고려한 수문분석결과에 제공되지 않는 실정이다. 또한, 불안전한 국내 댐들을 다양한 측면에서 진단할 수 있는 방법론이 제시되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 다양한 기후변화 시나리오를 고려한 수문분석을 통해 불확실한 미래 댐 유입량을 예측하고 사전에 대비해야할 수 있는 연구를 수행하고, 선진화된 댐 평가를 위해 체계적인 절차를 통해 댐 평가방법을 제시할 것이다. 국내 댐의 종합적인(경제, 환경, 정책, 수문학적 안전) 진단을 위해서 댐 평가자료에 대한 빅데이터를 구축하고, 머신러닝을 이용한 국내 댐 안전도 평가 실시하였다. 본 연구성과는 댐 재개발계획 수립을 위한 의사결정 도구로 객관적이고 정량적인 의사결정 판단자료를 제공할 것이며, 댐 붕괴로 발생하는 경제, 사회, 인명 손실을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
수문학적 빈도해석은 일반적으로 단변량 형태에 해석이 주를 이루고 있으나, 최근 다변량 해석에 대한 이해와 더불어, 해석 기술 발달에 따라 빈도해석에서도 다변량 해석적 접근이 이루어지고 있다. 기존 다변량 해석 방법으로는 Copula방법 적용이 활발하게 이루어지고 있으며, 특히 가뭄해석에 있어 지속시간과 심도를 동시에 평가하는 2변량 가뭄빈도해석에 대한 연구가 다수 이루어지고 있다. 그러나 기존 해석 방법은 정상성 해석 모형으로서 기상변동성과 같은 시변동성을 고려하는데 한계가 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 Bayesian 기반 Copula 함수의 매개변수를 추정함과 동시에 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 2변량 비정상성 빈도해석 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 최근 우리나라와 미국에서 발생한 2013-15년 가뭄빈도에 대한 평가와 동시에 이에 따른 불확실성을 정량적으로 평가하는 연구를 진행하였다.
한국형 표준 원진(울진 원전 3,4호기)화해 사건에 대한 2 단계 확률론적 안전성평가 (Level 2PSA) 에서 격납건물 파손모드에 큰 영향을 준다고 판단되는 현상들에 대한 불확실성 분석을 수행하였다. 불확실성 분석 대상은 주로 민감도분석 및 기존 2단계 PSA수행결과 중요한 인자로 선정된 8가지 주요 현상들로 국한하였다. 수행 방법은 성층화 추출방식 (Latin Hypercube Sampling)으로부터 발생된 1000개의 표본을 사용하였고, 분석결과는 두가지 불확실성 측도로 제시하였으며, 사용된 코드는 2 단계 PSA 분석용 전산코드인 CONPAS 이다. 불확실성 관리측면에서. 제일 불확실성이 높은 격납건물 파손모드인 원자로 공동바닥관통의 불확실성 인자를 줄이기 위해서는 CR-EJECT 현상에 대한 불확실성 을 줄여야 할 것이다.
자동화 컨테이너 터미널에서 안벽크레인, AGV (Automated Guided Vehicle)와 같은 하역장비의 작업은 수많은 요인에 영향을 받으며, 이로 인해 각 장비의 작업시간 예측에 있어 불확실성이 존재한다 이러한 불확실성은 AGV 배차를 어렵게 만들고 작업효율을 떨어뜨리는 주요 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 이러한 불확실성에 대처하기 위하여 확률적 시뮬레이션 기반 AGV 배차 알고리즘을 제안한다. 제안 방안은 AGV에 작업을 할당할 때, 할당된 작업의 수행 및 이후 일정 기간 동안의 AGV의 작업에 대해 확률적 시뮬레이션을 여러 번 반복 수행하여 작업할당에 대한 평가치의 확률적 표본을 수집한다. 수집한 표본으로부터 평가의 기대치를 추정하고 이를 이용하여 대안을 평가함으로써 불확실성의 영향을 줄인다. 평가의 신뢰도를 높이기 위해서는 많은 수의 표본을 수집해야 하므로 실시간 제약 하에서 수집 가능한 확률적 표본의 수를 늘리기 위해 이벤트 기반의 고속 시뮬레이션을 디자인하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 검증한 결과 불확실성이 있는 환경에서 제안방안의 성능이 정적인 환경을 가정하는 방안보다 뛰어남을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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