• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.227-228
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• 2022

전통적인 HRA(Human Reliability Analysis)방법은 특정 애플리케이션 또는 산업을 염두에 두고 있으며. 또한 이러한 방법은 종종 복잡하며, 시간이 많이 걸리고 적용하는 데 비용이 많이 들며 직접 비교하기에는 적합하지 않다. 제안된 HFHM(Human Factors Hazard Model: 인적 요인 위험 모델)은 기검증되고 시간 테스트를 거친 FTA(Fault Tree Analysis:결함 트리 분석)및 ETA(Event Tree Analysis:이벤트 트리 분석)의 확률 분석 도구 및 새로 개발된 HEP(Human Error Probability:인적 오류 확률)예측 도구와 통합되고, 인간과 관련된 PSF(Performance Shaping Factors:성능 형성 요인)를 중심으로 새로운 접근 방식으로 개발되었다. 인간-시스템은 상호작용으로 인한 재난사고 가능성을 모델링하는 위험분석 접근법 HFHM은 다음과 같은 상용 소프트웨어 도구 내에서 예시되고 자동화된다. HFHM에서 생성된 데이터는 SE 분석가 및 설계에 대한 표준화된 가이드로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 인적 위험을 예측하는 이 새로운 접근 방식을 통해, 전체 시스템에 대한 포괄적인 재난안전 분석을 가능하게 한다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권1호
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• pp.1-25
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• 2009

본 논문은 일반적인 뉴 케인지언 이론의 주요 특징을 바탕으로 하는 동태적 확률 일반 균형 모형을 설정하고 이를 바탕으로 하여, 베이지안 추정법을 통해 한국의 자연 산출량과 자연 이자율의 추정을 시도하였다. 본 논문의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 이러한 이론 모형에 의해 추정된 산출량 갭은 기존의 일반적인 접근법에 의한 추정치보다 변동 폭이 훨씬 작은 것으로 나타났다. 둘째, 다양한 모형 설정을 통해 결과의 민감도를 살펴본 경우, 필립스 커브에서의 과거 지향적 요인 및 소비 행태에서의 습관 형성 등이 한국 거시경제의 동태적 양상을 설명하는 데 중요한 요인일 수 있는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.99-106
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• 2004

본 연구에서는 바이레벨 문제를 풀기 위한 2가지 접근법, 즉 Cournot-Nash 게임과 Stackelbgerg 게임을 서로 비교하기 위한 것으로, 하위문제가 결정적인 통행배정문제(deterministic traffic assignment)인 경우와 확률적 통행배정문제(stochastic traffic assignment)인 경우로 구분하여 분석한다. 바이레벨 프로그램(bi-level program)은 상위문제(upper level program)과 하위 문제(lower level program)로 구성된 수리적인 문제로 상위문제는 목적하는 특정함수를 최적화시키는 형태이며, 하위문제는 통행자의 행태를 반영하는 형태로 구축된다. 기존에 제시된 알고리듬중 바이레벨문제의 대표적인 풀이 알고리듬인 IOA(Iterative Optimization Assignment) 알고리듬과 기종점 통행행렬추정(OD matrix estimation)에 주로 사용되는 IEA(Iterative Estimation Assignment)은 상위문제와 하위문제가 서로 독립적으로 존재하면서 설계변수와 통행량을 서로 주고받는 형태를 갖고 있어 Cournot-Nash 게임형태이다. 이에 반해, 최근에 제시된 민감도분석(Sensitivity analysis)을 기초로 한 알고리듬들은 상위문제에서 결정된 설계변수 변화에 대해 하위문제의 통행량변화를 민감도를 통해 고려하기 때문에 Stackelbeg게임이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이들 알고리듬들을 비교하는 데 연구의 목적이 있으며, 기존에 제시된 기법과는 다른 좀 더 효율적인 접근법을 제시한다. 예제 교통망을 이용하여 제시된 모형들을 비교해본 결과, 결정적인 통행배정모형을 하위문제로 설정한 경우에는 두가지 접근법 모두 동일한 상위목적함수 값을 보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.199-199
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• 2023

최근 기후변화의 영향으로 가뭄, 홍수 등 재해의 발생 빈도 및 강도가 증가하고 있다. 미래에는 온실가스 배출량의 증가로 극한 기상현상은 더욱 심화될 전망이다. 이러한 위험에 효율적으로 대비하기 위해 기후변화 시나리오를 고려하여 미래를 전망하는 것은 매우 중요하며, 최근 연구자들은 불확실성을 고려하기 위해 다양한 시나리오를 적용하고 있는 추세이다. 다만, 기후변화 시나리오를 입력자료로 하여 분석을 수행하는 경우, 새로운 기후변화 시나리오가 생성될 때 기존 기후변화 영향 평가는 무의미해지며, 기존 결과의 신뢰도 또한 감소하게 된다. 지금까지 사용된 시나리오 기반 접근법의 한계를 보완하여 시나리오 중립(Scenario Neutral, SN) 접근법이 개발되었고, 이는 다양한 기후변화 시나리오에 대한 시스템의 반응을 평가하는데 유용하다. 본 연구에서는 시나리오 중립 접근법을 활용하여 가뭄 위험도를 분석하였으며, 이를 위해 금강 유역 내 용담댐 유역을 대상으로 분석을 수행하였다. 입력자료로는 용담댐 유역의 1966~2020년 일단위 강수량 자료를 사용하였고, 문헌 조사를 통해 미래 기후변화에 따른 강수량 변화 추이를 파악하였다. 연평균 강수량의 증가와 여름 강수량의 증가를 기준으로 삼아 증가 비율에 따른 노출 공간을 생성했으며, 목표 변화에 따른 교란된 시계열을 도출해냈다. 이후, 각각의 시계열에 대한 이변량 가뭄빈도분석을 수행하여 재현기간을 산정한 뒤, 목표 변화에 따른 위험도를 비교하였다. 그 결과, 연평균 강수량과 여름 강수량이 현재와 유사한 경우 100년 빈도 가뭄이 발생할 확률은 0.84, 연평균 강수량의 증가가 110%, 여름 강수량의 증가가 115%일 경우 100년 빈도 가뭄이 발생할 확률은 0.79이었다. 추후 실제 미래 기후변화 시나리오를 적용하여 기준치에 따른 만족도를 분석한다면, 가뭄 대응에 유용한 의사결정 도구로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.333-333
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• 2022

본 연구는 저빈도·고강도의 확률강우량 산정을 위해, 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 또한, d4PDF 를 이용하여 산정된 확률강우량과 관측자료 및 빈도해석을 통해서 산정된 확률강우량을 비교함으로써 빈도해석의 적용에 따라 발생하는 불확실성을 분석하였다. 이와 같은 연구는 용담댐에 위치한 금산, 임실, 전주, 장수 관측소를 대상으로 수행되었다. d4PDF 자료는 총 50 개의 앙상블로 구성되어 있으며, 하나의 앙상블은 60 년 동안의 기상자료를 제공하기 때문에 한 지점에서 3,000 개의 연 최대 일 강우량을 수집 및 활용하는 것이 가능했다. 이와 같은 d4PDF 의 특징을 토대로 본 연구는 빈도해석 방법을 적용하지 않고, 3000 개의 연 최대 일 강수량을 비모수적 접근법(Non-parametric approach)에 따라 규모별로 나열하여, 10 년부터 1000 년의 재현기간을 갖는 확률강우량을 산정했다. 그 후, 관측 자료와 Gumbel 및 GEV(General extreme value) 분포를 토대로 산정된 확률강우량과의 편차를 산정하였다. 그 결과, 재현기간과 관측 기간의 차이가 증가할수록 이 편차가 증가하였으며, 이 결과는 짧은 관측 기간과 빈도해석의 적용은 재현기간이 증가할수록 신뢰하기 어려운 확률강우량을 제시한다는 것을 의미한다. 반면에, d4PDF 는 대규모 표본을 이용함으로써 이와 같은 불확실성을 최소화시켜 합리적인 저빈도·고강도의 확률강우량을 제시하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.441-443
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• 2005

종래의 대규모계통에서 전압안정도의 여유판별을 시행 할 경우 수식적 접근법을 이용한 해석 방법이 사용되어 왔다. 하지만, 이러한 수식적 해석 방법들은 실제 계통에 적용할 경우 상태변수가 많아지고 계산식이 복잡해짐에 따라 많은 계산과정과 시간이 소요되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 전압안정도의 여유판별을 빠르고 정확하게 해석하기 위하여 난수를 이용한 확률적 접근방식의 하나인 몬테카를로 기법을 전압 안정도의 여유계산 방안으로 제시 하고자 한다.

• 한국해양공학회지
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• 제11권3호
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• pp.1-7
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• 1997

본 논문에서는 해얀구조물의 신뢰성을 평가할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 우선 구조의 저항능력에 대한 응답면을 구축하였고, Person 곡선중 하나를 이용해서 응답면을 근사 시킨후 Monte-Carlo Simulation을 수행하였고, 최종적으로 수치적분법을 적용해서 파괴확률을 구하였다. 해양구조물에의 적용을 통해 본 논문의 방법이 갖는 정당성을 보였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2001년도 춘계학술대회논문집
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• pp.892-896
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• 2001

백색잡음 불규칙 과정으로 모델링된 난류형태의 유체운동에 의하여 가진되는 비선형 시스템의 특성과 제어기법에 대해 연구하였다. 고려된 물리적인 모델은 주질량과 끝단 집중질량을 갖는 보형태의 구조물이다. 그 지배방정식은 확률론적 관점에서 F-P-K 접근법으로 유도되었고, 비선형 해석법으로 Gaussian Closure방법을 이용하였다. 비선형 시스템의 제어기법으로는 슬라이딩 모드 제어기를 최초로 확률영역에서 설계하고 그 효과를 확률영역 및 시간영역에서 고찰하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.477-489
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• 2021

코로나19 바이러스는 2020년에 전세계적으로 심각하게 확산되었고, 우리의 일상생활 전체에 상당한 영향을 미치고 있다. 현재 전세계는 이 유행병 사태 아래에 여전히 있고 한국 또한 이 상황에 대해 예외가 아니다. 이 유행병 기간동안 한국에서는 이 바이러스 확산을 방지하기 위한 또는 가속화시킨 몇 가지 사건들이 있었다. 감염병에 대한 방역 정책을 세우기 위해 이러한 사건들의 감염병 확산에 대한 개입 효과를 조사하는 것은 매우 중요하다. SIR 모형은 미분방정식을 통해 감염병 확산의 동적 행태를 파악하기 위해 자주 사용되는 방법이다. 그러나, SIR 모형은 관찰된 데이터의 불확실성을 고려하지 않는 결정적인 모형이다. 따라서 SIR 모형에서 데이터의 불확실성을 고려하기 위해 베이지안 접근법이 사용될 수 있고, 이러한 접근법은 SIR 모형에서 감염률에 대한 시간변이함수에 근거한 개입효과분석을 가능하게 한다. 본 연구에서는 베이지안 접근법에 근거한 확률적 SIR 모형을 이용하여 한국에서의 코로나19 바이러스의 확산 추세를 설명하고 그러한 사건들에 대한 개입효과를 조사한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.605-613
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• 2014

신뢰성 해석을 수행할 때 정보부족으로 인해 발생하는 인식론적 불확실성(epistemic uncertainty)은 고유의 변동성에 의해 존재하는 내재적 불확실성(aleatory uncertainty)보다 더 중요하게 다뤄야 한다. 그러나 그동안 개발된 확률이론은 주로 내재적 불확실성을 모델링하는데 이용된 반면, 인식론적 불확실성의 모델링에 대해서는 아직 확실한 접근법이 없었다. 최근 이를 위해 probability theory를 포함한 여러 접근법들이 제시되고 있지만 이들은 서로 다른 통계적 이론들을 바탕으로 도출되었기 때문에, 각 방법들의 결과들을 이해하는데 어려움이 있었다. 본 연구에서는 고장 확률을 계산하는 문제를 가지고 이러한 방법들이 인식론적 불확실성을 어떻게 다루는지를 비교, 분석하였다. 이를 위해 probability method, combined distribution method, interval analysis method 그리고 evidence theory를 대상으로 신뢰도 분석문제에 대해 각 방법들의 특징들을 비교하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 입력변수의 확률분포 형태를 알 수 있다면 probability method가 가장 우수하나, 이를 전혀 모르면 interval method를 사용해야 한다. 그러나 계산비용 면에서는 두 방법이 유사하므로 결국 입력변수의 확률특성 정보가 얼마나 있느냐에 따라 방법을 선택한다. Combined distribution method는 failure probability의 평균만 제공하므로 사용하지 않는 것이 좋다. 다만 이 방법은 계산비용이 매우 적게 드는 장점이 있다. Evidence theory는 probability와 interval 방법의 중간에 해당하며, 구간별 probability assignment를 세분화 할수록 probability결과에 접근한다. 이 방법은 계산비용이 가장 높은 것이 문제이다.