• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.3A
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• pp.193-200
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• 2010

Structural design requires simultaneously to ensure safety by considering quantitatively uncertainties in the applied loadings, material properties and fabrication error and to maximize economical efficiency. As a solution, system reliability-based design optimization (SRBDO), which takes into consideration both uncertainties and economical efficiency, has been extensively researched and numerous attempts have been done to apply it to structural design. Contrary to conventional deterministic optimization, SRBDO involves the evaluation of component and system probabilistic constraints. However, because of the complicated algorithm for calculating component reliability indices and system reliability, excessive computational time is required when the large-scale finite element analysis is involved in evaluating the probabilistic constraints. Accordingly, an algorithm for SRBDO exhibiting improved stability and efficiency needs to be developed for the large-scale problems. In this study, a more stable and efficient SRBDO based on the performance measure approach (PMA) is developed. PMA shows good performance when it is applied to reliability-based design optimization (RBDO) which has only component probabilistic constraints. However, PMA could not be applied to SRBDO because PMA only calculates the probabilistic performance measure for limit state functions and does not evaluate the reliability indices. In order to overcome these difficulties, the decoupled algorithm is proposed where RBDO based on PMA is sequentially performed with updated target component reliability indices until the calculated system reliability index approaches the target system reliability index. Through a mathematical problem and ten-bar truss problem, the proposed method shows better convergence and efficiency than other approaches.

• Korea journal of population studies
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• v.33 no.1
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• pp.161-189
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• 2010

Dealing with uncertainty has been a critical issue in demographic and population forecasting since 1980. This study reviews methodological developments in demographic and population forecasting over the last several decades. First, this study reviews the important issue of the uncertainty surrounding demographic forecasts. Several limitations of the traditional scenario approach to dealing with uncertainty are also discussed. Second, in forecasting demographic processes such as mortality, fertility, and migration, three approaches of stochastic forecasting are identified and discussed: expert judgment, statistical modeling, and analysis of historical forecast errors. Finally, this study discusses the current issues and directions for future research in stochastic demographic forecasting.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.4
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• pp.501-515
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• 2022

Despite the stylized statistical features of returns of financial returns such as fat-tailed distribution and leverage effect, no stochastic volatility models that can explicitly capture these features have been presented in the existing frequentist approach. we propose an approximate parameterization of stochastic volatility models that can explicitly capture the fat-tailed distribution and leverage effect of financial returns and a maximum likelihood estimation of the model using Langrock et al. (2012)'s hidden Markov model approximation in a frequentist approach. Through extensive simulation experiments and an empirical analysis, we present the statistical evidences validating the efficacy and accuracy of proposed parameterization.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.97-100
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• 2009

신뢰성 분석은 불확실성으로 인한 제품의 성능 변동을 안전확률이나 파괴확률로 정량화 하여 설계에 이용하기 위해 연구되어 왔다. 불확실성은, 데이터의 양에 따라-물질의 본질적인 특성으로서의 많은 데이터가 주어진 경우의 물리적 불확실성과 부족한 데이터에서의 인식론적 불확실성으로 구분되고, 불확실성을 갖는 대상에 따라-입력변수 및 근사모델 불확실성으로 구분된다. 물리적 불확실성에 대한 연구는 많이 진행되어 왔지만, 실제 산업현장에는 부족한 데이터로 인한 인식론적 불확실성이 지배적이며 이에 대한 연구는 최근에서야 진행되고 있다. 불확실성을 고려하는 신뢰성 기반 설계에는 효율성을 위해 실제모델을 대체하는 근사모델이 이용되는데, 근사모델법 자체에 대한 연구는 많이 진행되어 왔으나, 근사모델 이기 때문에 존재하는 불확실성을 고려한 연구는 최근에서야 연구되기 시작하였다. 본 연구에서는 베이지안 접근법에 기반하여 입력변수 및 근사모델 불확실성을 통합 고려하는 새로운 신뢰성 분석 기법을 제시하고 수치예제를 통해 타당성을 증명한 후, 이를 공학문제에 적용한다.

• Proceedings of the Korean System Dynamics Society
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• 2007.11a
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• pp.1-8
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• 2007

최근에, 에너지 부문의 지속가능성을 달성하는 하나의 패러다임으로 전체론적 접근법(holistic approach)이 국내외적으로 관심의 대상이 되고 있다. 에너지 부문에서, 특히 원자력 시설과 같이 복잡 시스템은 전체론적 접근법 대신에 주로 결정론적 방법이나 확률론적 방법과 같은 기존의 분석적 접근법으로 다뤄지고 있다. 하지만, 시스템 다이내믹스와 같은 전체론적 접근법으로 문제들을 다루는 경우, 기존 접근법으로 얻을 수 없는 다양한 정보를 얻을 수 있다. 이 작업의 목적은 한국원자력 부문에 시스템 다이내믹스가 어떻게 적용되고 있는 지 그 현황을 소개하고, 앞으로 이러한 방법론이 활용될 수 있는 가능성을 논의하고자 한다. 이를 통해, 시스템 다이내믹스 방법론과 분석적 방법론의 융합에 기반한 정보와 기술력의 시너지 효과를 기대해 본다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.20 no.1
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• pp.39-48
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• 2010

The present study developed a program which can assess the reliability of tunnel support systems based on a probability-based method. The developed program uses FLAC2D as a solver, and can automatically execute all the processes, associated with numerical and probabilistic analysis. Since a numerical analysis, which models the ground, requires a significant calculation time, it is actually impossible to apply simulation-based methods to probabilistic assessment on the reliability of tunnel support systems. Therefore, the present study used a point estimate method, which is efficient for probabilistic analysis since the method can significantly reduce the number of samples when compared with the simulation-based method. The developed program was applied to a tunnel project, and the results were compared with those through a deterministic approach. From the comparison, it was identified that a probabilistic approach can quantitatively assess the reliability of tunnel support systems based on probability of failure and can be used as a tool for decision making in tunnel support designs.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.4
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• pp.439-449
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• 2020

Meta-analysis provides a way of integrating several independent studies of interest. Since small studies with statistically significant results are more likely to be published, publication bias, which is a special case of selection bias, often occurs in meta analysis. Conditional likelihood and weighted estimating equation have been proposed to deal with publication bias, but they require to specify a correct selection probability model. In contrast, the pairwise pseudolikelihood approach can correct publication bias without fully specifying the correct selection probability model, but its performance in meta-analysis was not investigated. In this paper, we perform a numerical study about whether the pairwise pseudolikelihood approach is effective for solving publication bias arising from typical meta-analysis settings.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.4 no.1
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• pp.17-40
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• 1994

스웨덴의 펄프 제지산업을 대상으로 관찰해 보면 대부분의 기업은 허가된 수준보다는 덜 오염시키고 있다. 이를 설명하기 위하여 우리는 환경 부하(waste load)가 확률적이라는 가정에 의존하는 접근법을 제안하였다. 동 모델에 따르면 기업은 너무 높은 기대벌금을 회피하기 위하여 평균적으로 허용된 수준보다는 덜 오염시키는 것이 이윤을 가짐을 알 수 있다. 그 이유는 허가된 수준과 기대된 환경 부하의 차이가 제한규정을 위반하지 않는 확률을 증가시키기 때문이다. 우리의 이론으로부터 나타나는 또 다른 결과는 규제의 변화가 기업의 이윤과 환경에 주는 영향은 대부분의 경우에 적발되는 확률, 지불하는 벌금 수준 그리고 불확실성을 가능한한 줄이기 위해 드는 비용에 대한 기업의 인식에 달려 있다는 것이다. 오염배출의 확률분포에서 분산을 감소시키는데 드는 비용이 계획된 배출량을 감소시키는 데 드는 비용에 비해서 적다면, 기업은 오염 배출을 증가시키는 것이 이득이 됨을 발견할 것이며, 분산을 감소시킴으로서 규제준수 확률을 증가시킬 것이다. 우리는 동 산업에서 허가시스템이 기업들에게 영향을 미쳐왔다는 것을 실증분석을 통해 발견하였다. 더구나, 비표백 펄프와 쇄목 펄프를 생산하는 기업은 표백 펄프를 생산하는 기업보다 허가된 배출수준의 변화에 더 민감한 것처럼 보임을 발견하였다.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.13 no.5
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• pp.72-78
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• 2019

Inlet hammershock is the critical loads condition for designing the inlet duct structure of a fighter. The sudden flow reduction in engine compressor causes inlet hammershock with high pressure. The traditional method was used to combine extreme conditions (maximum speed, sea level altitude, and cold day) to analyze this compression wave inlet hammershock pressure. However, after the 90s there have been papers that presented the probabilistic approach for the inlet hammershock to achieve the appropriate design pressure. This study shows how to analyze the inlet hammershock pressure by making practical use of the Republic of Korea Air Force real flight usage data under probabilistic approach and then analyze approximately 30% decreased inlet hammershock pressure compared with the traditional valve.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1390-1394
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• 2010

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.