확률강우량은 하천설계, 수자원설계 및 계획을 위한 기초자료로 활용되며 최근 이상기후 및 기후변화로 인한 극치강우의 빈도 및 양적 증가로 인한 확률강우량 산정의 불확실성 분석에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 수문빈도 해석에 있어서 대부분 지역이 50년 이하의 수문자료가 이용되고 있으며 수문설계에서 요구되는 50년 이상의 확률강수량 추정시에는 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료연수에 따른 Sampling Error와 분포형의 매개변수의 불확실성을 고려한 해석모형을 구축하고자 한다. 빈도해석에서 매개변수를 추정하기 위해서는 일반적으로 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법이 이용되고 있으나 사용되는 분포형에 따라서 통계학적으로 불확실성 구간을 정량화하는 과정이 난해할 뿐만 아니라 극치 수문자료가 Thick-Tailed분포의 특성을 가짐에도 불구하고 신뢰구간 산정시 정규분포로 가정하는 등 기존 해석 방법에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 매개변수의 불확실성 평가에 있어서 우수한 해석능력을 발휘하는 Bayesian기법을 도입하여 분포형의 매개변수를 추정하고 매개변수 추정과 관련된 불확실성을 평가하고자 한다. 이와 별개로 자료연한에 따른 Sampling Error를 추정하기 위해서 Bootstrapping 기반의 해석모형을 구축하고자 하며 최종적으로 빈도해석시에 나타나는 불확실성을 종합적으로 검토하였다. 빈도해석을 위한 확률분포형으로 GEV(generalized extreme value)분포를 이용하였으며 Gibbs 샘플러를 활용한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 기본 해석모형으로 활용하였다.
Bootstrap 기법은 통계학적 추정치의 정확도 또는 불확실성을 평가하기 위한 컴퓨터 기반 리샘플링 기법으로서 플러그인 원칙을 이용하여 요약통계치의 표준오차 및 신뢰구간을 추정하며, Bootstrap 기법 중 BCa 기법은 다른 Bootstrap 기법들에 비해 적합도 기준면에서 훨씬 우수한 결과를 나타내는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수 추정에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Bootstrap 기법 중 비매개변수적 BCa 기법에 기반한 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.
교통사고의 재구성 해석은 도로와 사고흔적, 자동차 손상 등 다양한 자료들을 분석함으로서 이루어진다. 대부분의 자료들은 사고 해석에서 변수로 작용하며, 측정으로부터 구해지는 자료들은 조사자와 도구, 주어진 환경 등에 의해 측정 오차가 발생된다. 따라서 사고해석에서는 측정 오차에서 비롯되는 불확실성이 항상 존재한다. 본 연구는 불확실성이 존재할 가능성이 매우 높은 도로 기하구조와 타이어 흔적 등 길이와 마찰계수 등에 대해 반복 측정 실험을 함으로서 교통 사고해석에서의 불확실성을 정량화하였다. 또한 자동차 충돌 변형량의 사진 계측에 대한 불확실성에 대해서도 해석 결과를 제시하였다. 이러한 통계학적 분포들은 사고 재구성 불확실성을 추정하기 위해 입력 계수의 적절한 범위를 결정하는 것을 도울 수 있다.
일반적인 하천에서 이$\cdot$치수를 위한 하천 구조물설계를 위해서는 흐름해석이 매우 중요한 작업 중 하나이다. 하천의 흐름해석은 주어진 유량에 대해 등류 또는 부등류, 부정류계산을 통하여 해석을 하게 되는데, 이때 조도계수는 매우 중요한 매개변수이며, 조도계수에 의해 흐름해석의 결과가 크게 좌우된다. 이러함에도 불구하고 조도계수의 산정에는 조사자의 주관 및 하천의 여러 요소들을 고려하여 결정해야 하기 때문에 많은 불확실성이 내포되어 있어, 이를 이용한 타 결과물에 또 다른 불확실성을 갖게 하는 원인이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 하천에서 조도계수의 산정방법 산정된 값에 따른 유량 및 홍수위의 변화를 다각적으로 분석하고, 조도계수 산정에 따른 불확실성을 분석하기 위하여 부등류 해석프로그램인 HEC-RAS를 이용하여 분석하고 이에 대해 기술하였다.
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.
Dempster-Shafer 이론은 미지의 매개변수 추정시 베이지안 기법의 제약을 완화시키기 위한 베이지안 접근법의 일반화로 해석될 수 있으며, 상호배타적인 싱글톤에만 확률이 할당되는 것이 아니라 가능한 결과의 부분집합들이 기본확률할당을 위한 대상으로 고려된다. 베이지안 접근은 우연적 불확실성 및 지식의 불확실성을 효율적으로 구분할 수 없으며, 특정도가 낮고 애매한 증거들을 다룰 수 없는 반면, Dempster-Shafer 증거추론은 이러한 문제들을 효율적으로 평가할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 홍수위험평가 및 수자원 계획 수립시 가장 기본이 되는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.
이 글의 주된 목적은 '신체화된 이해'(embodied understanding)의 본성과 구조에 대한 '체험주의'(experientialism)의 해명을 통해서 가다머 해석학의 중심적 논제인 해석의 불확실성이 내세운 이해의 역사성 제약이 이론적으로 요청된 것이며, 실제로 유용하지도 않다는 것을 드러내는 데 있다. 가다머는 이해라는 사건을 통해서 텍스트와 경험적 지식의 한계를 해석하며, 이러한 경험적 해석은 항상 미완결의 해석이다. 그것은 우리로 하여금 예측의 한계를 깨닫게 하며, 모든 경험적 계획은 우리를 불확실성으로 인도한다. 가다머는 해석의 불확실성 논제를 통해 전통적인 해석학이 추구했던 객관적 해석의 틀을 성공적으로 넘어선다. 하지만 해석의 불확실성 논제는 해석의 무제약적 분기라는 우려에 직면한다. 가다머는 이러한 난점을 벗어나기 위해 해석에 있어서 역사성의 제약을 주장한다. 역사성의 제약은 역사적 전통과 마주 대하는 존재의 상황이 결코 완결될 수 없다는 해석학적 상황에 대한 자각 때문에 요청된 개념이다. 하지만 이러한 완결 불가능성 때문에 요청된 역사성의 제약은 이론적으로 재구성된 요청일 뿐이며 무한히 열리는 해석에 대한 실제적인 지반이 될 수 없다. 체험주의의 해명에 따르면 우리의 모든 이해는 생물학적 유기체로서 우리의 신체화에 근거하고 있다. 우리의 이해는 신체적/물리적 층위에서 현저한 공공성을 드러내며, 그것이 우리가 경험적으로 의지할 수 있는 최대의 공공성이다. 이러한 의미에서 경험의 공공성은 우리의 이해와 경험을 제약하는 실제적 근거가 되며, 그것을 종적 공공성이라고 부를 수 있다. 이러한 체험주의적 시각에 따르면 다양한 해석적 변이의 실제적 제약은 이론적 요청에 의해서가 아니라 모든 해석의 지반을 이루고 있는 종적 공공성에 근거해서 이루어진다.
지금까지 수공구조물의 설계와 기존 시설의 안전도를 평가시 수문, 수리 및 경제학적 함수들에서 발생하는 불확실성을 설명하기 위하여 안전율 또는 여유고를 증가시키거나 이들 정보의 양과 질을 증가시켜 데이터베이스를 확장하고 측정오차를 최소화시키며, 전통적인 통계해석을 적용하였다. 공공의 안전을 확보하기 위하여 설계과정에 안전율 또는 여유고가 도입되었으나 이것은 단순히 보다 높은 재현기간의 적용을 의미하며, 수문현상이 가지는 추계학적 특성보다 확정론적인 근거로부터 안전설계 개념이 개발되었다. 수자원 계획시 고려되는 부하와 저항은 확정론적인 고정치가 아니라 시간에 따라 변하고 동적이며, 무작위적이므로 확률 변수로서 고려되어야 한다. 이에 따라 최근 수자원 계획과정에서 불확실성 해석에 의한 위험도 분석 개념이 도입되고 있으며, 특히 이상기후 및 집중호우의 빈발, 급격한 도시화로 인한 유출양상의 변화 등으로 급증하고 있는 훙수피해를 감안할 때 설계빈도의 상향조정과 같은 확정론적인 방법보다는 매개변수 또는 함수의 불확실성을 고려한 위험도 해석의 필요성이 더욱 증대되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 수자원 계획시 입력자료 및 매개변수의 불확실성과 불확실성의 분리를 고려한 홍수량의 산정 및 각 매개변수의 영향을 평가하여 홍수위험도 해석에 있어서 모델 매개변수의 영향 규명과 처리방안을 제시하고자 한다.
지반 해석 결과에는 항상 불확실성이 존재하며, 이러한 불확실성은 주로 지반 구조의 불확실한 평가에 기인한다. 이러한 지반 구조의 불확실성에 따른 지반 해석 결과의 불확실성은 몬테카를로 시뮬레이션을 사용한 확률론적 해석에 의해 고려될 수 있다. 몬테카를로 시뮬레이션을 사용한 확률론적 지반 해석의 수행을 위해서는 대상 지반에서 존재 가능한 다양한 지반 구조의 생성이 필요하다. 본 연구에서는 확률론적 지반 해석을 위한 대상 지반에서 존재 가능한 다양한 지반 구조 생성 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 대상 지반에서 획득된 지반 조사 결과를 바탕으로 하모닉 웨이브릿 변환을 사용하여 지반 구조를 평가한 후, 이로부터 대상 지반에 존재 가능한 다양한 지반 구조를 생성할 수 있다. 제안된 방법은 실제 현장 조사 결과들에 적용되었으며 이를 통해 제안된 방법의 현장 적용성을 확인할 수 있었다.
본 기사에서는 모델링불확실성(modeling uncertainty)에 따른 신뢰성 해석결과의 가변성(variability)을 가능성 분포함수(possibility distribution function)를 구성하여 해결하는 방법을 AISC(1998), AIJ(1985), CSA(1994)에서 제안된 3개의 최대 D/t 계산식을 예로 들어 소개하였다. 확신정도가 측정된 신뢰성지수 들을 얻을 수 있으며, 확신정도를 고려한 신뢰성지수의 결정이 가능하게 된다. 다양한 형태의 불확실성에 대하여 그 형태에 맞는 적합한 불확실성 모델링을 사용하는 것도 중요하지만, 확률적 표현에 익숙한 우리의 인지구조를 고려하여 기존의 신뢰성 해석에 어떻게 다양한 불확실성 모델링 방법을 접목시킬 것인지에 대한 연구도 중요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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