• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.11 no.2
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• pp.80-88
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• 1997

본 연구에서는 유중 가스 분석법으로 전력용 변압기의 고장 진단을 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 유중 가스 분석법을 적용할 때 나타나는 가스 구성비 및 주요 가스 판정 기준, 고장 진단 규칙의 불확실성은 퍼지 집합 및 퍼지 척도를 이용하여 처리하였다. 또한 변압기의 고장 진단 결과는 사고 및 정상을 나타내는 정량화된 지수로 표현하였다. 제안된 고장 진단 전문가 시스템은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.5
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• pp.505-516
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• 2012

The study applies a hydrologic simulation model, HEC-1 developed by Hydrologic Engineering Center to Daecheong dam watershed for modeling hourly inflows of Daecheong dam. Although the HEC-1 model provides an automatic optimization technique for some of the parameters, the built-in optimization model is not sufficient in estimating reliable parameters. In particular, the optimization model often fails to estimate the parameters when a large number of parameters exist. In this regard, a main objective of this study is to develop Bayesian Markov Chain Monte Carlo simulation based HEC-1 model (BHEC-1). The Clark IUH method for transformation of precipitation excess to runoff and the soil conservation service runoff curve method for abstractions were used in Bayesian Monte Carlo simulation. Simulations of runoff at the Daecheong station in the HEC-1 model under Bayesian optimization scheme allow the posterior probability distributions of the hydrograph thus providing uncertainties in rainfall-runoff process. The proposed model showed a powerful performance in terms of estimating model parameters and deriving full uncertainties so that the model can be applied to various hydrologic problems such as frequency curve derivation, dam risk analysis and climate change study.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.948-948
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• 2012

합천댐유역에 대한 기후변화에 따른 수문학적 영향을 정량적으로 분석하기 위해, 기상청에서 제공하는 공간해상도 27km의 MM5 RCM(Regional Climate Model)을 사용하였다. RCM의 기상변수들은 공간적 스케일의 상이성과 RCM 기후변수들의 불확실성 때문에 유출모형인 SWAT의 입력자료로 사용하기에는 어려움이 있다. 특히, RCM 변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67%이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있는 실정이기 때문에 국내 유역의 유출량 산정에 사용하기 위해서는 지역적 상세화(Downscaling)가 필요하다. 본 연구에서는 RCM 기후변수에 내포된 공간적 스케일의 상이성과 불확실성을 최소화하기 위해 강우관측소 지점을 단위로 한 다지점 인공신경망 기법을 적용하여 강수량, 습도, 최고기온 및 최저기온에 대한 상세화를 실시하였다. 강수의 경우 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline(1991~2010)과 Projection(2011~2100) 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다. 상세화된 기후자료를 이용한 SWAT 모형의 일(Daily) 단위 강우-유출 모의결과를 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년으로 구분하여 추세분석을 실시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.8
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• pp.563-577
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• 2017

As the uncertainty of precipitation increases due to climate change, seasonal forecasting and the use of weather forecasts become essential for efficient water resources management. In this study, the categorical probabilistic long-term forecasts implemented by KMA (Korea Meteorological Administration) since June 2014 was evaluated using assessment indicators of Hit Rate, Reliability Diagram, and Relative Operating Curve (ROC) and a technique for obtaining quantitative precipitation estimates based on probabilistic forecasts was proposed. The probabilistic long-term forecasts showed its maximum predictability of 48% and the quantified precipitation estimates were closely matched with actual observations; maximum correlation coefficient (R) in predictability evaluation for 100% accurate and actual weather forecasts were 0.98 and 0.71, respectively. A precipitation quantification approach utilizing probabilistic forecasts proposed in this study is expected to enable water management considering the uncertainty of precipitation. This method is also expected to be a useful tool for supporting decision-making in the long-term planning for water resources management and reservoir operations.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.54-54
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• 2019

최근 이변량 가뭄 빈도해석시 Copula 함수 기반의 빈도해석모델을 활용한 분석이 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구에서는 이변량 가뭄 빈도해석시 지점빈도해석에 국한되어 분석이 이루어지며, 지역을 대표하는 수문자료의 특성이 반영된 빈도분석에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 기법과 이변량 Copula 가뭄 빈도해석 기법을 연계한 Bayesian 이변량 Copula 지역빈도해석 모델을 개발하였다. 개발된 모델에 모의자료를 적용하여 가정한 가뭄특성 및 매개변수를 추정하였으며, 유사하게 도출된 결과를 통해 모델의 적합성을 평가하였다. 최종적으로 최근 발생한 가뭄사례를 중심으로 이변량 가뭄 지역빈도해석을 수행한 결과, 기존 지점빈도해석보다 가뭄의 특성을 효과적으로 반영된 빈도해석이 이루어지는 것을 확인하였으며, 기존 Copula 모델에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수에서 발생하는 불확실성을 정량화 하였다. 본 연구에서 제안된 모델의 검증과정과 도출된 결과를 통해 가뭄자료의 지역적 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 제공할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.21 no.3
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• pp.5-17
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• 2005

Spatial uncertainty of Busan marine clay ground, which commonly occurs during site investigation testing, data analysis and transformation modeling, has been described. In this paper geotechnical uncertainty of shear strength indicator $N_k$ has been quantified in both horizontal direction and vertical direction using geostatistical Kriging method. Most of soil data used are from 25 boring tests, 75 laboratory tests, 124 field vane tests and 25 cone penetration tests (CPT). CPT-$N_k$ data for undrained shear strength determination, which are the most important properties in geotechnical design stages, have been analysed. Comparison between cone factor from conventional CPT-based method and that of geostatistical method shows that geostatistical Kriging method is an ideal tool to quantify the spatial variability of uncertainty from self-correlation of soil property of interest, and can be recommended to identify the spatial distribution of consolidation .md shear strength of soils at any sites concerned.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.36-36
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• 2016

하천정비나 유역종합 치수계획 등 수자원계획을 수립하는 과정에 있어 하천의 설계홍수량 추정은 필수적이며, 하천의 수공구조물의 안전성과 수문학적 위험도를 산정하는데도 활용되고 있다. 그러나 매년 관측되는 강우량 자료에 비해 유출량 자료의 길이가 비교적 짧아 신뢰성 있는 홍수량자료의 구축이 어려운 실정이며, 미계측 유역에 위치한 중소규모 하천의 설계홍수량과 같은 수문학적 자료는 매우 제한적이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기 수립된 하천정비기본계획의 자료들을 활용하여 유역의 특성(면적, 경사, 고도)이 고려되는 새로운 홍수량 산정식을 개발하였으며, Bayesian GLM(generalized linear method) 기법을 활용하여 미계측 유역의 지역화를 통한 홍수량의 추정이 가능하도록 하였다. 또한 Hierarchical Bayesian 기법을 활용하여 개발된 공식에 활용되는 매개변수의 불확실성을 구간을 산정하였다. Bayesian 기법의 도입으로 산정되는 홍수량의 불확실성 구간을 정량적으로 제시할 수 있었으며, 제안된 연구 결과는 미계측 유역의 홍수량을 추정하는 도구로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.3
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• pp.25-27
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• 1994

선박의 고속화, 경량화, 전문화 및 대형화의 촉진과 더불어 신형식 선박의 출현으로 기존의 해 석방법과 같은 개념으로는 새로운 문제점에 대한 해결이 불가능하다. 따라서 이와 같은 새로운 외력환경에 대한 신형식 선박에 구애받지 않고 범용으로 이용이 가능할 수 있게 하기 위해서는 하중의 공간적 분포와 시간적 변화에 대한 정보를 정도 높게 추정할 수 있는 방법이 바람직하 다고 본다. 이를 해결할 수 있는 유일한 방법은 우리가 지금까지 소흘하여 왔던 반복적 실험이 뒷받침되어, 수치이론의 모델화 과정에서나 물리현상 설정과정에서 내재하게 되는random한 불확실성을 정량적으로 파악해 두어야 신형식 선박 개발에 신뢰할 수 있는 동적 응답해석이 가 능해질 것이다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.30 no.3
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• pp.75-89
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• 1993

The present paper describes an application of UA(Uncertainty Analysis) to seakeeping model test, basically according to the Performance Test Code of ASME(American Society of Mechanical Engineers), in which all the possible error sources involved in the preparation of test, calibration of instruments, data acquisition and analysis are quantified, and summed up with error propagation coefficients to the final uncertainties. The differences between the static test such as resistance and propulsion test and the dynamic test like seakeeping test are clearly identified during all the procedures of UA and asymmetric bias errors are considered. The DRE(data reduction equation) subject to present UA are the heave and pitch response amplitude operator and nondimensionalized absolute frequency. The usefulness of UA in seakeeping test were confirmed not only for quantifying errors and improving measurement accuracy but also for the validation of various seakeeping analysis tools.

• Journal of Korean Society of societal Security
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• v.2 no.1
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• pp.57-64
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• 2009

With the increase in construction of long railway tunnel, social interest in the railway tunnel fire risk has also increased. However, quantitative fire risk research on this topic is still lacking, especially in terms of consideration of uncertainty of each variables used in risk analysis. Hence, in this study, to improve the overall performance of fire risk analysis technique for railway tunnel, Monte-Carlo simulation method is added to the traditional probabilistic risk analysis based on event tree approach and its validity is investigated by applying it to the real railway tunnel project.