KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.5B
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pp.415-429
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2011
Quantitative evaluation indexes for flood control effect of a multi-purpose reservoir used widely in Korea are the discharge control rate, reservoir release rate, reservoir storage rate, and flood control storage utilization rate. Because these indexes usually use and compare inflow, release, and storage data directly, the uncertainties included in these data are not considered in evaluation process, and the downstream flood control effects are not assessed properly. Also, since the acceptable partial failure in a design of water resources system is not considered, the development of a new flood control effect evaluation index is required. Fuzzy set theory is therefore applied to the development of the index in order to consider the data uncertainty, the downstream flood control effect, and the acceptable partial failure. In this study, the flood control effect of a multi-purpose reservoir is evaluated using the flood control effect index developed by applying fuzzy set theory. The Chungju reservoir basin was selected as a study basin and the storm events of July, 2006 are used to study the applicability of the developed index. The related factors for flood control effect are fuzzified, the acceptable failure region is divided from the system state to evaluate the flood control effect using developed flood control effect index. The flood control effect index were calculated by applying to the study basin and storm events. The results show that the developed index can represent the flood control effect of a reservoir more realistically and objectively than the existing index.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.1
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pp.31-36
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2015
There are many uncertainty items when we're working on a software. Especially, if we don't have experience in similar field, ambiguity items have a strong influence on the system entirely. Management of ambiguity items such like uncertainty things is important the factor for reliability of software. Therefore, this research is processing the evaluation criteria for remove of uncertainty items by identify of ambiguity items. Also, this research provides criteria of uncertainty identify and processing of uncertainty items, quantitative evaluation criteria to the remove of ambiguity on software development.
Uncertainty is pervasive in rock slope stability analysis due to various reasons and subsequently it may cause serious rock slope failures. Therefore, the importance of uncertainty has been recognized and subsequently the probability theory has been used to quantify the uncertainty since 1980's. However, some uncertainties, due to incomplete information, cannot be handled satisfactorily in the probability theory and the fuzzy set theory is more appropriate for those uncertainties. In this study the random variable is considered as fuzzy number and the fuzzy set theory is employed in rock slope stability analysis. However, the previous fuzzy analysis employed the approximate method, which is first order second moment method and point estimate method. Since previous studies used only the representative values from membership function to evaluate the stability of rock slope, the approximated analysis results have been obtained in previous studies. Therefore, the Monte Carlo simulation technique is utilized to evaluate the probability of failure for rock slope in the current study. This overcomes the shortcomings of previous studies, which are employed vertex method. With Monte Carlo simulation technique, more complete analysis results can be secured in the proposed method. The proposed method has been applied to the practical example. According to the analysis results, the probabilities of failure obtained from the fuzzy Monte Carlo simulation coincide with the probabilities of failure from the probabilistic analysis.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.100-100
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2015
자연유역은 주어진 강우에 대해 다양한 형태의 유출반응을 나타내는데, 이는 순간반응함수(Instantaneous Response Function; IRF)로 표현될 수 있다. IRF는 유역의 DEM(Digital Elevation Model)으로부터 지표수 흐름방향을 추출한 뒤 지형분석을 통하여 구한 인자를 이용해 구하는 것이 일반적인 이론이다. 여기서 DEM의 모든 셀에 대해 흐름방향을 부여할 수 있지만, 모든 셀이 하천에 해당하지는 않는다. 따라서 최상류의 셀들은 사면으로, 하류의 셀은 하천으로 구분하여 IRF모의에 적용하게 된다. 사면과 하천은 지표수이송에 전혀 다른 경향을 보이므로 전체적인 유역의 유출반응에 큰 영향을 미친다. 예를 들어 사면과 하천에서의 유속 차이는 IRF의 왜도(skewness)에 주된 영향을 미치는 것으로 알려져 있다 (Botter and Rinaldo, 2003). 하지만, DEM에서 사면과 하천을 정확하게 구분하는 것은 매우 어렵기 때문에 하천시점을 정의하는 데에는 불확실성이 내재되어 있으며, 이러한 점은 추정된 IRF의 불확실성으로 연결된다. 본 연구에서는 하천시점의 불확실성으로 인한 IRF의 불확실성을 정량화하고, 그것의 유의수준을 평가하고자 한다. 이를 위해 다양한 유원면적 기준에 대해 IRF를 계산하고, 그 결과를 심도 있게 고찰한다.
In this study, robustness index and uncertainty analysis were proposed to quantify the risk inherent in the process of climate change vulnerability assessment. The water supply vulnerability for six metropolitan cities (Busan, Daegu, Incheon, Gwangju, Daejeon, and Ulsan), except for Seoul, were prioritized using TOPSIS, a kind of multi-criteria decision making method. The robustness index was used to analyze the possibility of rank reversal and the uncertainty analysis was introduced to derive the minimum changed weights of the criteria that determine the rank reversal between any paired cities. As a result, Incheon and Daegu were found to be very vulnerable and Daegu and Busan were derived to be very sensitive. Although Daegu was relatively vulnerable against the other cities, it can be largely improved by developing and performing various climate change adaptation measures because it is more sensitive. This study can be used as a preliminary assessment for establishing and planning climate change adaptation measure.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.377-377
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2020
이상기후변화에 따른 홍수피해는 매년 빈번히 발생하고 있고, 이러한 피해에 대비하여 예측 및 대응방안을 신속히 확보할 수 있는 재난예측 및 대응시스템은 필수로 요구되는 실정이다. 강우의 의한 홍수발생과 하천수위 급상승에 의한 제방의 월류 및 파제 메커니즘은 상당히 복잡하고 유동적이며 다양한 불확실성을 포함한다. 본 연구에서는 극치 강수량의 매개변수들의 불확실성을 고려하기 위해 수행된 비정상성 빈도해석 기반의 수문시나리오를 바탕으로 산정된 MCS(Monte Carlo Simulation)기반 확률홍수위를 산정하였고, 이를 활용하여 2차원 제내지 침수해석의 경계조건으로 활용하여 홍수위 변동에 의한 하천 제방 붕괴 변동폭의 범위를 설정하고, 그에 따른 제방붕괴 유출량의 변동 범위를 산정하였다. 또한 확률론적 파제 유입량에 의한 제내지의 침수심과 침수범위를 MCS기반의 2차원 제내지 침수해석을 통해 정량화하여 확률침수심도를 작성하였다. 이러한 홍수발생의 전반적인 메커니즘을 고려하여 매개변수들의 불확실도를 정량적으로 평가함으로써 기존의 결정론적 해석기법보다 신뢰성 있는 침수심 예측결과를 확보하였다.
Uncertainties are pervasive in engineering geological problems. Therefore, the presence of uncertainties and their significance in analysis and design of slopes have been recognized. Since the uncertainties cannot be taken into account by the conventional deterministic approaches in slope stability analysis, the probabilistic analysis has been considered as the primary tool for representing uncertainties in mathematical models. However, some uncertainties are caused by incomplete information due to lack of information, and those uncertainties cannot be handled appropriately by the probabilistic approach. For those uncertainties, the theory of fuzzy sets is more appropriate. Therefore, in this study, fuzzy reliability analysis has been proposed in order to deal with the uncertainties which cannot be quantified in the probabilistic analysis due to the limited information. For the practical example, a slope is selected in this study and both the probabilistic analysis and the fuzzy reliability analysis have been carried out for planar failure. In the fuzzy reliability analysis, the dip angle and internal friction angle of discontinuity are considered as triangular fuzzy numbers since the random properties of the variables cannot be obtained completely under the conditions of limited information. In the study, the fuzzy reliability index and the probabilities of failure are evaluated from fuzzy arithmetic and compared to those from the probabilistic approach using Monte Carlo simulation and point estimate method. The analysis results show that the fuzzy reliability analysis is more appropriate for the condition that the uncertainties arise due to incomplete information.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.364-364
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2012
수자원 연구의 주요 목적인 효과적인 홍수 및 가뭄관리를 하기 위해서는 그 연구의 기초가 되는 자료를 관측하고 정도(accuracy, 精度)를 향상시키는 연구 또한 매우 중요한 부분이라고 볼 수 있다. 이러한 점에서 수위-유량측정의 경우, 관측자의 숙련도와 계측기 오차에 따라 관측값에 미치는 영향이 큰 특징을 갖고 있어 유량측정의 정확성을 높이고자 진보된 계측기의 개발 및 분석 방법에 관한 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 일반적으로 유량을 추정하기 위해서 특정 단면에서의 수위를 측정하여 이를 수위-유량 관계곡선을 통해서 유량으로 환산하고, 수위-유량 관계를 측정한 후 이를 회귀분석 방법으로 내삽 및 외삽을 실시하여 유량을 측정하게 된다. 그러나 수위-유량 관계곡선에서 저수위와 고수위를 하나의 곡선식으로 하게 되는 경우 정도가 낮아지게 되므로 많은 경우에 있어서 저수위, 고수위를 각각의 곡선으로 구하여 사용하고 있다. 문제는 이러한 경우 정량적으로 변곡점을 구하기보다는 경험적으로 저수위와 고수위를 구분하고 있으며, 수위-유량관계를 회귀식에 의해서 추정하게 되므로 이에 대한 불확실성이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 불확실성을 정량화시키기 위한 방법으로 Bayesian MCMC 기법을 활용하며 수위-유량 관계곡선식의 매개변수들의 사후분포를 추정하여 매개변수의 최적화 및 불확실성을 평가하였다. 앞서 언급되었듯이 저수위 및 고수위로 분리하여 수위-유량 곡선식을 도출하고 있으나 저수위 및 고수위를 분리하는 기준이 경험적이기 때문에 신뢰성이 저해되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 수위-유량 곡선식의 매개변수들을 최적화 하는 동시에 Poisson 분포 기반의 변동점 분석이 연동되어 저수위 및 고수위를 분리할 수 있는 Bayesian 기반 통합 수위-유량 곡선 해석 방법을 개발하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.314-314
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2020
SWAT (Soil and Water Assessment Tool)은 미국 농무성 농업연구소에서 개발된 준분포형(semi-distributed) 수문 모형으로 복합토지이용유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양, 토지이용 및 토지관리 상태의 변화에 따른 유역의 유출량, 유사량 및 영양물질의 영향을 예측하기 위해 개발되었다. SWAT은 기본적으로 다양한 매개변수에 대한 수동 보정 기능을 제공하고 있지만 매개변수 보정에 따른 모의결과의 불확실성을 수반하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자동보정 기능을 제공하는 SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program)이 개발되었다. SWAT-CUP에서 제공하는 매개변수의 최적화 과정에서 유사한 모의 결과를 산출하는 수천 개의 매개변수조합이 존재하기 때문에 보정기법의 선택에 따라 최종 매개변수의 값이 달라질 수 있다. 불확실성을 발생시키는 요인으로 (1) 매개변수의 선택, (2) 보정 기법, (3) 목적함수, (4) 매개변수의 초기 범위, (5) 모의(simulation)의 실행(run) 및 반복(iteration) 횟수, (6) 위치, 개수 등 보정 자료의 선택 등이 주로 지목된다. 이러한 요인으로 발생하는 불확실성은 SWAT 모형의 구조 및 입력 자료에서 기인하는 것으로, 사용자의 설정에 따라 크게 좌우된다. 본 연구에서는 SWAT 매개변수 보정 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 평가하고, 효율적인 보정 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 낙동강 권역의 내성천 유역을 대상으로 SWAT 모형을 구축하였으며, 내성천 본류에 위치한 수위(유량) 관측소의 자료를 활용하여 검·보정을 수행하였다. 모의 결과는 유량의 크기 뿐 아니라 유량의 발생 시기, 유역의 반응 및 증가·감소 경향성을 함께 고려하여 평가하였다. 그 결과 모형 구조에 따른 불확실성의 전이과정을 정확하게 파악하는 것은 불가능하지만 SWAT 모형의 비고유성(non-uniqueness)에 의한 불확실성을 정량화하여 나타내었다.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2000.03b
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pp.365-372
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2000
현장상황에 대한 불충분한 자료와 파괴 메커니즘에 대한 불완전한 이해로 인해 발생하는 가변성(variability)과 불확실성(uncertainty)은 암반사면공학뿐만 아니라 지반공학에서 흔히 접하게 되는 문제점이다. 특히 암반사면공학에서는 이러한 가변성과 불확실성이 불연속면의 방향 및 기하학적 특성, 그리고 실내실험 결과의 분산으로 나타난다. 그러나 안전율(factor of safety)의 개념을 기초로 하는 전통적인 결정론적 해석방법(deterministic analysis)은 이러한 분산을 고려하지 않은 채 단일 대표 값만을 이용하여 구조물의 안정성을 판단하여 왔다. 확률론적 해석방법(probabilistic analysis)은 이러한 가변성과 불확실성을 효과적으로 정량화하여 해석에 이용할 수 있는 방법 중의 하나로 제안되었다. 이러한 해석방법은 불연속면의 기하학적 특성과 강도 특성을 확률변수(random variable)로 취급하여 신뢰성이론(reliability theory)과 확률이론(probability theory)을 근거로 분석하였으며 이를 기초로 하여 Monte Carlo Simulation과 같은 해석법을 이용, 구조물의 붕괴가능성을 확률로 표현하였다. 확률론적 해석 방법은 기존의 안전율을 대체하여 구조물의 안정성을 붕괴확률(probability of failure)로 제안하였으며 이 붕괴확률은 안전율의 확률분포함수 (probability density function)에서 안전율이 1보다 작을 가능성을 확률로 나타낸 수치이다. 본 논문에서는 확률론적 해석방법을 이용하여 불연속면 특성들의 확률특성을 고찰하였으며 이를 기초로 하여 암반사면의 안정성 해석에 응용했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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