가뭄은 강수량, 토양수분 그리고 유출량 등 여러 가지 요인으로부터 영향을 받으며, 가뭄의 상황 판단을 위하여 다양한 가뭄지수가 널리 활용되고 있다. 가뭄지수의 산정에 활용되는 수문기상학적 자료와 가뭄지수 산정공식에 따라서 지수값은 달라지며, 가뭄 상황에 대한 판단에도 차이가 발생 할 수 있다. 본 연구에서는 국내외에서 널리 활용되는 표준강수지수(SPI)의 산정과정에서 결정해야 하는 강수량의 자료길이, 누적기간, 확률분포 모형, 매개변수 추정기법 등을 불확실성 영향 요인으로 가정하고, 각각의 조합에 대한 불확실성을 평균제곱근오차와 선형혼합모형(LMM)을 활용하여 평가하였다. 평균제곱오차는 SPI 산정과정에 발생되는 전반적인 오차를 추정하며, LMM은 영향 요인들의 상대적인 불확설성을 평가하는데 활용되었다. 그 결과, SPI 산정에 활용된 자료의 기간과 누적기간이 길어질수록 평균제곱오차가 감소하였다. LMM을 통하여 불확실성 영향요인들의 기여도를 비교한 결과, SPI의 불확실성에는 자료기간의 영향이 가장 크게 나타났다. 또한, 자료기간이 증가하면, 자료기간에 의한 불확실성은 감소하고 누적기간과 매개변수 추정기법에 의한 불확실성이 상대적으로 증가하였다. 본 연구 결과, SPI 산정과정에서 발생되는 불확실성을 줄이기 위해서는 장기간의 자료 확보가 우선이며, 자료의 특성을 적절히 반영하는 확률분포모형과 매개변수 추정기법이 적용되어야 한다.
지식기반경제에서 지식재산의 보호수단으로서 특허의 중요성은 점차 증대하고 있다. 하지만 미활용 특허는 기업들에게 특허 관리 비용을 지출하도록 할 뿐만 아니라 다양한 기회비용을 감수하도록 하고 있다. 본 연구는 기업의 미활용 특허의 원인을 시장 불확실성, 기술 불확실성 그리고 정보의 비대칭에 기인한 전략적 불확실성으로 구분하고 각 원인별로 기업의 특허관리 활동이 미활용 특허 비율에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 특허관리 활동은 특허 실사, 예비 평가, 선행 기술 조사, 타 기업과의 협력 등을 중점적으로 다루었다. 그 결과 먼저 시장 불확실성 또는 기술 불확실성이 미활용 특허의 주된 이유인 경우 특허 실사와 선행기술조사가 각각 미활용 특허를 줄이는 데에 유의하였다. 또한 전략적 불확실성의 경우에는 타 기업과의 협력이 미활용 특허를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 미활용 특허를 불확실성이라는 새로운 관점에서 이해하는 동시에 그러한 관점에서 기업이 보다 효과적으로 보유 특허를 관리할 수 있는가에 대한 기업 전략 및 정책적 시사점을 제공한다.
본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 앙상블 유량예측기법의 강우-유출 모델 매개변수, 입력자료에 따른 불확실성 분석을 수행하였다. 앙상블 유량예측기법으로는 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법과 BAYES-ESP (Bayesian-ESP) 기법을 활용하였으며, 강우-유출 모델로는 ABCD를 활용하였다. 모델 매개변수에 따른 불확실성 분석은 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하였으며, 입력자료에 따른 불확실성 분석은 유량예측 앙상블에 활용되는 기상시나리오의 기간에 따라 수행하였다. 연구결과 앙상블 유량예측 기법은 입력자료 보다 모델 매개변수의 영향을 크게 받았으며, 20년 이상의 관측 기상자료가 확보되었을 때 활용하는 것이 적절하였다. 또한 BAYES-ESP는 ESP에 비해 불확실성을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 불확실성 분석을 통해 앙상블 유량예측기법의 특징을 규명하고 오차의 원인을 분석하였다는 점에서 가치가 있다고 판단된다.
본 논문에서는 우리나라의 도로교통사업의 타당성 평가시 활용되는 국가교통DB 기종점 자료를 이용하여, 통행량 변화에 따른 추정 링크 교통량의 불확실성을 분석하였다. 분석 결과, 평균적으로 기종점 통행량의 확률변동으로 변화될 수 있는 전체 국가교통DB 네트워크의 교통량 불확실성 정도는 15.4%로, 혼잡한 구간의 교통량에 대한 불확실성이 그렇지 않은 구간의 불확실성보다 매우 큰 것으로 나타났다. 특히, 본 논문에서는 교통량 추정치에 대한 분산추정치를 계산하고 이를 토대로, 주어진 신뢰수준에서 구간추정 치를 제시하여 교통투자를 결정하는 의사결정가나 분석가들에게 다양한 정보를 제공할 수 있는 기틀을 마련하였으며 도로부문 투자에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 토대를 마련하였다.
최근 들어 정보통신산업의 발달과 더불어 벤처기업 및 소규모 중소기업이 가지고 있는 기술의 가치평가 및 이를 바탕으로 한 기업의 가치평가에 관한 요구가 많이 늘어나고 있다. 하지만 이러한 기업들이 가지고 있는 기술들은 생명공학, 정보통신, 나노관련기술 등 미래의 불확실한 상황에 따라 쉽게 변화할 수 있기 때문에, 기존의 전통적인 가치평가기법으로 가치를 평가하기 어려운 기술들이다. 따라서 이러한 첨단 기술들 혹은 불확실한 미래를 가지는 기술들에 대한 가치평가는 새로운 접근방법 및 시각이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 전통적으로 널리 사용되어지고 있는 기술가치평가방법을 기초로 좀 더 미래상황에 영업적으로나 전략적으로 유연성이 있는 가치평가시스템에 대한 툴을 제시하고자 한다.
오늘날 많은 공학적인 문제들이 지난 수십년간 발전되어온 확률이론에 근거하여 점차적으로 개선되고 있다. 그러나 공학분야에서의 불확실성을 확률론에 의거하여 해결하는 방법이 많은 분야에서 발전을 가져왔지만, 정확히 규명되지 않은 분야에서의 불확실성의 취급에는 확률론과 같은 전통적인 방법만으로는 해결하기 곤란한 분야가 있다. 퍼그리(Pugsley)는 이러한 불확실성을 "Engineering Climatoloty"라고 표현하였으며, 기술자의 경험과 판단에 의하여 평가되어야 한다고 하였다. 본 글에서는 퍼지이론의 기본개념을 설명하고, 퍼지이론의 응용에 관하여 고찰해 보기로 한다.
미래전의 양상은 네트워크 중심전으로 전체계의 연결을 통한 전장상황 정보획득 및 공유가 주를 이룰 것이다. 따라서 전장에서 생성되는 정보의 양은 많아지지만, 정보를 평가하여 전장을 효율적으로 지휘하는 기술은 부족한 것이 현실태이다. 이를 극복하기 위해 대두되는 기술이 전장 위협평가이다. 전장 위협평가는 획득된 정보를 사용하여 지휘관의 신속 결심을 지원하는 기술이지만 획득된 정보에는 표적의 불확실성이 많고 점차 지능화되는 전장상황에 적용하기에 현재 기술수준이 낮은 부분이 있다. 본 논문에서는 표적의 불확실성을 제거하고 고도화되는 전장상황에서도 적용 가능한 인공지능 기반의 전장 위협평가 기법에 대해 제안한다. 사용된 인공지능 시스템으로는 퍼지 추론 시스템과 다층 퍼셉트론을 사용하였다. 퍼지 추론 시스템에 표적의 고유특성을 입력시켜 표적을 분류해내었고 분류된 표적정보를 다른 표적 변수들과 함께 다층 퍼셉트론에 입력하여 해당 표적에 맞는 위협도 값을 산출하였다. 그 결과, 시뮬레이션을 통해 두 가지 시나리오상에서 무작위로 설정된 불확실 표적들을 인공신경망에 훈련시켰고, 훈련된 인공신경망에 시험용 표적을 입력하여 산출되는 위협도 값으로 제안한 기술의 타당성을 검증하였다.
수자원장기종합계획에서는 물의 과부족 또는 가용한 물을 정량적으로 평가하기 위해 물수지 분석을 실시한다. 물수지 분석은 미래 예측되는 용수수요량과 공급가능량을 비교하는 단순한 과정이지만, 분석 과정에 포함되어 있는 자료와 모형의 불확실성으로 인하여 물수지 분석을 실시한 각종 보고서마다 서로 다른 결과를 보여주고 있어 국민의 신뢰를 얻지 못한 실정이다. 본 연구에서는 Monte Carlo simulation 기법 중 Latin Hypercube Sampling에 기반한 확률적 모사로 물수지의 불확실성을 표현하고, 이를 기존에서 제시한 단일 물부족량과 비교하여 불확실성의 범위와 특성을 분석하였다. 또한 민감도 분석을 수행함으로써 입력변수들 간의 상대적 중요도를 산정하여 수자원계획 수립시 투자 우선순위를 제시하였다.
본 논문에서는 원자력발전소의 부속건물인 냉각탑에 대한 추계론적 해석을 수행하였다. 냉각탑 구조는 원자력발전소의 냉각시스템 부속건물로서 그 규모가 매우 큰 반면 쉘의 두께가 매우 얇아 바람하중에 취약한 구조로서 주로 철근콘크리트로 건설된다. 냉각작용은 냉각탑의 하부에 유입된 외부공기에 의한 대류현상에 의하며 냉각에 필요한 시설은 냉각탑 하부에 위치한다. 이 구조는 형태적 및 재료적 특성에 따라 형상과 재료에서 공간적인 형상불완전과 재료적 불확실성을 가지며, 이들 불확실성은 구조의 응답에 영향을 미친다. 이들 인수의 불확실성을 추계장으로 가정하고 이들 사이의 상관관계를 고려하여 응답에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 해석에는 4절점 층상쉘요소를 사용하였고, 몬테카를로 해석을 적용하였다.
본 연구에서는 GCM 및 유출모형의 불확실성을 고려하여 기후변화에 따른 미래 한반도 수자원의 변화를 전망하고, 그 결과에서 나타나는 불확실성을 평가하고자 하였다. 온실가스 배출시나리오와 GCMs의 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4에 적용되었던 3개 시나리오(A2, A1B, B1)에 대한 13 GCMs 결과를 이용하였으며, 유출모형 구조 및 증발산량 산정방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS, SWAT, SLURP 모형을 선정하였고 각 모형별로 2~3개의 증발산량 방법을 고려하였다. 결과적으로 우리나라 109개 중권역 유역에 대해 312개의 결과가 제시되었으며, 이를 이용하여Gaussian kernel density function을 산정함으로써 평가결과의 앙상블 평균과 불확실성을 동시에 제시하였다. 분석 결과 여름철과 겨울철 유출량은 증가, 봄철은 감소할 것으로 전망되었다. 연평균유출량은 전체유역에서 증가할 것으로 전망되었으며, 공간적으로는 한강유역이 위치한 북쪽유역이 남쪽유역에 비해연 유출량이 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 연평균유출량의 증가는 여름철 유출량 증가에 따른 결과로, 기후변화의 영향은 한국에서 유출량의 계절편중을 심화시켜 수자원 관리를 더욱 어렵게 할 것으로 전망되었다. 평가결과에서 나타난 불확실성은 겨울철 유출량에서 가장 크고 여름철 유출량에서 가장 적은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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