WASH-1400[1]이 발간된 이후 수행되어왔던 많은 확률론적 안전성 평가 결과를 보면 노심손상빈도를 나타내는 사고경위 중 많은 부분이 인간행위와 관련이 있는 것으로 밝혀져 확률론적 안전성 평가에서 인간행위를 다루는 것은 매우 중요하게 되었다. 그러나 인간신뢰도분석은 인간행위의 다변성(variability)으로 인해 인간행위의 모델링이 어렵고 데이타가 부족해 뚜렷한 방법론이 없어 분석시 분석자의 주관성이 개입될 여지가 있고 분석결과에는 많은 불확실성을 포함하고 있다. 노심손상빈도를 나타내는 사고경위에는 다수 인간행위가 있는 포함돼있는 단절집합을 얻게되는데 이러한 인간행위들 사이에는 기기의 공통원인 고장처럼 의존성이 존재한다. 이러한 의존성의 평가방법 또한 뚜렷하게 설정되어 있지 않은 형편이다. 이에 본 논문에서는 월성 2,3,4호기 확률론적 안전성 평가 모델에 고려되어있는 인간행위들의 인간오류 확률 값과 의존성 수준의 변화에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 초기사건 이후의 인간행위가 노심손상빈도 변화에 크게 기여하는 것이 밝혀졌고, 다수 인간행위들 사이의 의존성 수준변화가 노심손상빈도 변화에 큰 영향을 준다는 것이 밝혀졌다.
최근 이상기후 및 기후변화로 인하여 전 세계의 피해가 증가하고 있다. 하지만 그 피해를 최소화하기 위하여 과도한 비용을 지출 할 수 없기 때문에 적정 설계 빈도에 맞는 치수 정책을 수립한다. 본 연구는 적정 설계 빈도의 설계를 위해 자료기간에 따른 확률강우량의 변화 특성에 대해 분석 하였고, 빈도별 확률강우량을 초과하는 강우사상의 시간적 특성을 분석하기 위해 초과횟수를 산정하여 경향성 분석을 수행하였다. 분석 대상 자료는 기상청에서 관할하고 있는 관측소 중에서 비교적 장기간의 자료를 보유하고 있는 16개 지점을 선정하여 분석하였다. 선정된 지점을 관측년수를 3가지로 나누어 구분하여 빈도해석을 실시하였고, 그 결과 많은 지역에서 확률강우량이 증가하는 것을 확인 할 수 있었다. 또한 빈도해석을 통해 산정된 확률강우량으로 기준을 정하였고, 그 기준을 초과하는 초과횟수를 산정하여 경향성 분석을 수행하였다.
극치확률 모델과 더불어 최극해면분석에 이용되는 또 하나의 방법은 조석 및 비조석성분의 복합확률방법(joint probability method)으로 Pugh와 Vassie(1978)에 의해 제시되었다. 이 방법은 조석(tide)과 비조석성분(surge)이 통계적으로 독립적인 변수(statistically independent variable)로 취득될 수 있는 가를 일차적으로 분석한 후 해면의 확률분포를 조위분석함수(tidal probability distribution function)와 비조석성분분포함수(surge probability distribution function)의 복합으로서 산정하는 것이다. (중략)
우리나라에 많은 강수를 유발시키는 호우원인에는 크게 태풍, 집중호우를 들 수 있으며 태풍과 집중호우는 우리나라에 막대한 홍수피해를 야기하고 있다. 그러므로 태풍과 집중호우의 발생으로 인한 홍수 피해를 저감시킬 필요성이 있으며, 이러한 문제는 해결해 나가야하는 필수 과제 중 하나라 할 수 있다. 그리하여 본 연구에서는 우리나라를 비교적 잘 표현해주는 지점 21개 관측소를 선정하였으며 1979년~2009년까지의 태풍과 집중호우를 구분하여 지속시간 24시간 연초과치자료를 구축하였고 매개변수적 지점 빈도해석을 통해 재현기간별 확률 강우량을 추출하여 전기간에 대한 확률강우량과 비교, 분석을 하고자 하였다. 분석결과 태풍, 집중호우 모두 저빈도의 경우는 전기간에 대한 확률강우량이 대부분 컸으나 고빈도의 확률 강우량의 경우 전기간 강우사상에 의한 확률강수량 보다 집중호우, 태풍에 의한 확률 강우량이 큰 지점이 발생 함을 알 수 있었다. 그러므로 태풍 및 집중호우의 영향을 받는 주요지점들의 경우 태풍, 집중호우만을 고려하여 확률 강우량을 산정하는 것이 방재 및 치수적인 면에서 필요하다고 판단되며, 고빈도에 대한 확률 강우량 산정시 태풍, 집중호우에 의한 확률강우량을 산정하여 비교 및 검토가 필요하다고 판단된다.
확률강수량은 하천, 하수도, 재해관련 시설 계획 등 각종 물 인프라를 계획하기 위한 기초 자료로 활용되고 있다. 최근의 기후변화 양상을 고려할 때, 지역적으로 다양하게 변화되는 강수패턴은 확률강수량 산정에 있어서도 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이 연구에서는 현재 물 인프라 계획에 사용되는 확률강수량의 적용실태를 분석하였으며, 기후변화 영향이 점차 증가할 것으로 보이는 미래의 물 관련 인프라를 건설하거나 시설 개선에 사용되는 확률강수량이 미래 예측 강수를 고려하는 경우에 어떻게 변화되는지를 연구하였다. 인천관측소 지점을 대표 분석 지점으로 선정하여 연강수량, 일최대강수량을 제시하였으며, 기존 확률강수량을 검토하였다. 또한, 인천관측소 지점의 1961~2015년의 분단위 자료를 이용하여 임의시간에 따른 1440분 최대강수량을 산정하였으며, RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5 시나리오에 따른 2016~2100년 기간의 미래 예측 강수자료에 고정시간-임의시간 환산계수를 적용하여 빈도별 확률 강수량을 산정하였다. RCP 기후변화 시나리오에 의한 미래 예측 강수를 적용한 경우와 과거 관측 자료만을 이용한 확률강수량의 차이를 분석한 결과, 편의보정 여부와 관측지점 및 확률빈도에 따라 결과에 상당한 차이가 발생하였다. 향후 물인프라 계획에 있어서는 미래 예측 강수의 패턴과 지역적 특성 등을 여러 측면으로 고려한 계획을 수립하는 것이 지속가능한 물 관리에 필요한 것으로 판단된다.
운동학적 분석은 암반사면 내에 존재하는 불연속면의 방향과 사면 방향 사이의 상관관계에 대한 분석을 통해 사면의 안정성을 파악하는 기법으로 본 연구에서는 지상라이다를 활용하여 암반사면으로부터 다수의 불연속면 자료를 획득하고 이를 활용하여 운동학적 분석을 수행하였다. 특히 본 연구에서는 지상라이다로부터 획득된 불연속면 방향성 자료의 확률특성을 파악하였으며 확률밀도함수인 Fisher 함수를 이용하여 방향자료를 생성하고 확률론적 분석을 수행하였다. 그리고 이러한 결과를 실제 현장으로부터 획득한 방향자료를 활용하여 분석을 수행한 확률론적 해석 결과와 비교해 보았다. 분석 결과 Fisher 함수로부터 생성된 자료를 활용한 확률론적 분석 결과와 현장자료를 활용한 확률론적 해석 결과는 값의 차이를 보이기는 하지만 유사한 결과를 도출하였다. 따라서 지상라이다 등과 같은 방법을 활용하여 충분한 방향성 자료가 제공되는 경우 확률밀도함수로부터의 방향자료 생성 없이 현장자료를 활용한 분석이 가능할 것으로 판단된다. 또한 본 연구에서는 확률론적 해석기법의 결과를 기존의 해석방식인 대표방향을 이용한 결정론적 해석기법과 비교해 보았다. 분석 결과 확률론적 해석 결과와 결정론적 해석 결과는 거의 유사하게 해석되었으며 이는 절리군내의 분산이 그리 크지 않아 확률론적 해석 결과와 결정론적 해석 결과가 유사한 것으로 판단된다.
최근 전력선 통신이 홈 네트워킹의 새로운 기술로 주목을 받고 있어 관련 수요가 증가하고 있다. 안정적인 통신을 위하여 일정한 QoS(Quality of Service)의 제공은 매우 중요하다. 본 논문에서는 outage 확률 분석을 위하여 시뮬레이션을 이용한 옥내 전력선 통신 환경에 대한 채널 응답과 채널 용량을 계산하였다. 계산된 채널 응답과 채널 용량을 바탕으로 전송 신호의 파워에 따른 outage 확률을 분석을 하였다. 시뮬레이션 분석 결과 아주 높은 수준과 아주 낮은 수준의 QoS 환경에서 전송 신호의 파워는 outage 확률에 영향을 미치지 않았다. 하지만, 30% ~ 50% outage를 허용하는 QoS 환경에서는 전송 신호의 파워에 따라서 outage 확률이 상대적으로 크게 변화하였다. 따라서 본 논문에서는 outage 확률측면에서 전송 신호의 파워를 효율적으로 이용할 수 있는 방향을 제시한다.
일반적으로 확률강우량은 관측된 강우자료의 분석을 통해 산정하게 된다. 관측된 강우자료의 빈도해석을 통해 산정된 확률강우량은 기후변화 등을 반영하기 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 통계적 기법을 이용하여 수문기상인자를 반영하여 서울지점의 확률강우량을 산정하였다. 수문기상인자와 연최대시간강우량사이의 상관관계에 기초하여 확률강우량을 산정할 수 있는 CPPM(Climate Pattern and Precipitation Model)을 구축하고 서울 지점을 대상으로 분석을 수행하였다. 분석결과에서 매개변수적 지점빈도해석의 결과와 CPPM 확률강우량은 비슷한 Qunatile을 산정하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구의 결과를 지구온난화 등에 따른 기후변화에 따라 극한강우인 연최대강우량의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대 된다.
지역 빈도 분석과 점 빈도 분석은 하천 기본계획 및 수공 구조물의 설계에 있어 재현기간 별 확률강우량을 산정하기 위한 방법이다. 점 빈도 분석은 자료의 수가 부족하여 높은 재현기간에 대한 확률강우량을 산정하기에 어려운 점이 있다. 2019년도부터 사용되고 있는 지역빈도분석 방법은 이러한 점을 보완해주고 있다. 지역빈도분석을 수행하기 위해서는 지역의 동질성을 확인하는 과정이 가장 중요한 과정이다. 이러한 동질성을 판단하기 위하여 K-means등의 군집분석과 L-moment 법 등을 사용하고 있다. 이러한 차이점으로 인해 두 방법 간의 정확성은 비교가 어려우나 서로 간의 장점, 단점과 결과 간의 차이를 기반으로 산간지역이 많은 강원도와 같은 지역에 대한 확률강우량 산정의 적절한 방법을 판단해보고자 본 연구를 진행하였다. 지역 빈도 분석은 강원도에 위치한 48개 관측소의 강우 자료 수집 후 고도, 위치, 지속시간 별 강우량을 변수로 지정하고 K-means 분석을 통해 6개의 군집으로 구분하여 수행되었다. 이질성 척도는 관측 자료와 500번의 모의 수행을 통해 결정하였다. 이후 분석된 군집이 동질한 경우 확률분포형에 적합시켜 확률강우량을 산정하였다. 점 빈도 분석은 지역 빈도 분석에서 결정된 군집에서의 최대 강우량과 최소 강우량 관측소의 자료를 이용하여 수행하였다. 본 연구에서는 점빈도분석과 지역빈도분석의 결과를 비교하였으며, 두 가지 분석 방법에 따른 차이의 발생원인 및 특성을 결론으로 제시하였다.
몇 일 전 필자는 대전에 위치한 한 연구소에 근무하고 계신 분으로부터 지진취약도 분석에 관한 문의 전화를 받았다. 그분의 대학 후배가 지진취약도에 대한 연구를 하고 싶다는 내용이었다. 최근 필자는 그분 외에도 다른 분들과 함께 지진취약도 분석 및 이를 확장한 바람에 의한, 혹은 홍수에 의한 구조물의 확률적 안전성 분석에 관한 논의를 하곤 하였다. 현재까지 국내에서는 구조물의 취약도 분석에 대한 연구가 그다지 활발하지 않으나, 이에 대한 관심은 지속적으로 증가할 것으로 보여진다. 지진취약도를 한마디로 요약하면, "임의의 크기를 갖는 지진이 발생하였을 때, 구조물에 어느 규모 이상의 손상이 발생할 확률"을 의미하는 것으로, 구조물의 확률적 지진안전성으로 부를 수 있다. 예를 들어, "최대지반가속도가 0.1g인 지진이 발생하였을 때, 해당 구조물에 보수를 요하는 수준 이상의 손상이 발생할 확률이 30%이다"와 같은 정보를 지진취약도 곡선으로부터 읽을 수 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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