중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.
확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.
이중편파 강우레이더는 차등반사도, 차등위상차, 비차등위상차 등 다양한 변수를 관측하여 호우의 공간적 규모, 호우를 구성하는 강수입자, 호우의 이동방향 등 종합적인 강우 정보를 제공한다. 이러한 이중편파레이더를 이용하면 단일편파레이더에 비해 보다 정량적인 강수 추정이 가능하다. 일반적으로 이중편파 강우레이더의 강우추정 관계식은 DSD 및 강우입자 모형을 기반으로 물리적으로 유도된다. 그러나 DSD는 호우 사상에 따라 그 양상이 다르며, 동일 호우 사상 내에서도 시공간적으로 변화가 크다. 이러한 DSD에 내포된 변동성은 결과적으로 레이더 강우에 큰 불확실성을 유발하게 된다. 이에 본 연구에서는 확률대응법을 이용하여 이중편파레이더의 강우추정 관계식을 추정하는 기법을 개발하고자 한다. 확률대응법은 실시간으로 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하는 기법으로 단일편파레이더의 Z-R 관계식에 적용된 바 있다. 이러한 확률대응법을 이용하면 시공간적으로 변하는 DSD 등 호우사상의 개별적인 특징을 반영하여 호우사상별 강우추정 관계식의 매개변수를 실시간으로 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이중편파레이더의 강우추정 관계식 중 R(KDP, Zdr), R(Zh, Zdr) 관계식을 위주로 매개변수를 이변량 확률대응법을 통해 추정하고, 기존의 강우추정 알고리즘 및 관계식의 레이더 강우 추정 결과와 비교를 통해 적용성을 평가하였다.
본 연구는 우리나라 전국 기상관측소 중 1973년부터 2009년까지의 시 강수자료가 구축되어 있는 기상관측소 55개 지점에 대하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 각 지점에 대하여 지속시간 1시간, 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 생성하고, 생성된 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였으며, 위치매개변수와 축척매개변수는 확률가중모멘트법을 사용하여 산정하였다. 산정된 연 최대 평균 누적 강수량과 연도와의 선형 회귀식을 산정하여 목표연도별(2040, 2070, 2100년) 평균 강수량을 산정하였고, 위치매개변수와 축척매개변수도 평균 누적 강수량과의 선형 회귀식을 산정함으로써, 목표연도에 해당하는 각 매개변수를 산정하였다. 또한 산정된 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수와 축척매개변수를 이용해 확률강수량을 산정하였다. 비정상성 빈도해석을 수행하여 산정된 55개 지점에 대한 목표연도별 확률강수량을 Inverse Distance Weighted(IDW) 보간법을 사용하여 전국의 확률강수량을 공간적으로 표현하였다. 전국단위의 비정상성 빈도해석을 실시한 결과, 전체적으로 각 목표연도별 확률강수량이 증가하는 것으로 나타났으나, 일부 감소하는 지역도 나타났다. 경기도와 강원도 등 중부지역에서 확률강수량의 증가가 큰 것으로 나타났으며, 특히 강원도(강릉, 인재 등) 지역에서 확률강수량의 증가폭이 가장 크게 나타났다. 또한 남해지역에서는 대부분 확률강수량이 감소하는 것으로 나타났고, 그중에서 전라남도 남해안 부근(장흥 등)에 확률강수량의 감소가 가장 크게 나타났으며, 경북지역과 전북지역 부근에서는 증가 또는 감소의 차이가 미비하게 나타났다. 하지만 목표연도 2070년과 2100년에 대하여 산정된 확률강수량으로부터 선형 회귀식을 통해 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수, 축척매개변수를 추정하여 확률강수량을 산정하는 것에 한계가 있음을 보여주었다.
극치강우사상에 의한 설계 홍수량의 갑작스런 증 감은 홍수, 가뭄과 같은 기상학적 요인에 기인한 재난을 발생시킨다. 많은 연구자들은 보다 정확한 확률강우량의 예측과 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 강원도 강릉 강우관측소를 대상으로 강우-빈도곡선의 불확실성 분석을 수행하였다. 관측 자료의 수집에서 발생하는 불확실성을 최소화 하고자 ARMA 모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였으며, 발생된 합성강우량을 Bootstrap 방법을 이용하여 대규모의 자료집단으로 발생시킴으로서 신뢰구간에 사용할 자료집단을 발생시켰다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 일반극치 분포(GEV 분포) 모형을 선정하였으며 각 확률분포모형에 대한 매개변수 추정방법으로 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 사용하여 각 매개변수의 최후 추정치를 산정하였다. 또한 원 자료를 이용하여 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 통해 매개변수를 산정 후 강우-빈도 곡선을 추정하여 합성강우자료의 Bootstrap 방법에 의해 발생된 자료로부터 산정한 강우-빈도 곡선의 신뢰구간과 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 평가하고자하였다.
본 논문에서는 전동기 제작과정에서 발생하는 제작공차가 유도전동기 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위하여 확률론적 해석기법을 도입하였다. 단변수 차원 감소법을 사용하여 특정한 확률분포를 갖는 설계변수에 의해 발생하는 성능함수의 확률분포 특성을 예측하였다. 또한 확률성능함수의 평균과 분산의 민감도 정보를 도출함으로써 개별 설계변수의 임의성이 확률성능함수의 분포에 미치는 영향력을 분석하였다. 제안된 기법은 간단한 수학예제와 유도전동기 모델에 적용하여 그 효율성과 정밀도를 검증하였다.
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.
본 연구에서는 기존의 대수(對數)형태인 대수(對數)-Gumbel 확률분포함수를 변환하여 새로운 형태의 대수(對數)-Gumbel 확률분포함수를 정립하였다. 이 분포함수를 이용하여 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법(Probability weighted moments)에 기초한 매개변수 추정과정을 유도하였으며, 또한 재현기간별 신뢰한계를 구하기 위하여 각각의 매개변수 추정법에 대한 점근분산식(漸近分散式)을 유도하였다. 아울러 유도된 식들을 실제 자료에 적용하였다.
확률강우량은 일반적으로 년최대 강우량자료를 바탕으로 빈도해석을 실시하여 산정하며, 국내에서는 주로 매시각별로 관측된 자료를 이용하여 지속기간 1시간에서 24시간 사이에 대하여 산정하고 있다. 그러나 도달시간이 매우 단시간인 도시 유역의 확률강우량 산정을 위해서는 지속기간 15분 혹은 지속기간 30분과 같은 짧은 지속기간에 대한 확률강우량의 추정이 필요하며, 이와는 반대로 지속기간 24시간 이상의 장기간에 대한 확률강우량의 추정이 필요한 경우도 있다. 본 연구에서는 이와 같이 관측되지 않은 지속기간에 대한 확률강 우량을 산정하기 위한 방법으로써 강우자료의 지속기간별로 일정한 스케일이 유지된다는 스케일링 성질(Scaling Invariance Property)을 적용하여 확률강우량을 산정하였다. 이를 위해 대상지역의 지속기간별 년최대 강우량자료를 구축한 뒤 L-모멘트법으로 산정된 매개변수와 스케일링 성질을 이용하여 확률강우량을 산정한 후 이를 기존의 빈도해석 결과에 의한 확률강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.
구조설계에 사용되는 대부분의 변수들은 다소간의 불확실성을 내포하고 있으며, 구조물의 안전성을 향상시키기 위해서는 이러한 불확실성에 대한 체계적인 연구를 통하여 구조설계시 이를 고려하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 선체와 같이 복잡한 구조물의 신뢰성해석을 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 개발하기 위하여, 구조해석의 마지막 단계에서 신뢰성이론을 적용하던 종전의 방법과는 달리, 구조해석의 각 단계마다 확률변수들이 분산특성을 고려할 수 있는 확률 유한요소법을 도입하여, 기존의 신뢰성 이론중 가장 많이 사용되고 있는 2차 모우먼트방법(second moment method)에의 응용에 적합하도록 정식화하고, 이를 바탕으로 유조선 web frame의 신뢰성해석을 수행하여 확률변수들의 분산특성에 따른 web frame의 안전성을 검토하였다. 확률 유한요소법에 의한 신뢰성해석 기법은 유한요소법 알고리즘을 응용한 것이므로, 기존의 각종 유한 요소 package에 본 논문의 신뢰성해석 알고리즘을 도입하는 경우, 기존의 유한요소법에서 사용되는 입력데이타에 확률변수들의 분산특성(C.O.V)등의 통계 데이타만을 추가로 입력하면 구조응답의 평균치뿐만 아니라, 구조물의 신뢰성에 대한 다양한 정보들도 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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