본 연구에서는 다변량 Monte Carlo 기법을 이용하여 무차원 누가강우량 곡선을 생성하였다. 이를 위해 30년 이상의 관측년수를 갖는 강우자료를 활용하여 강우사상을 분리하고 이를 무차원화하여 강우의 지역적, 시간적 변동성을 제거하였다. 그리고 이들 무차원화된 누가강우량곡선을 4가지 형태로 구분하여 강우자료 특성을 반영한 누가강우량 곡선을 생성하였다. 무차원 누가 강우량 곡선의 절점이 항상 0이상이고 전체의 합이 1이 되어야 하는 제약조건을 극복하기 위해 log-ratio 기법을 도입하였고 Monte Carlo 기법을 이용한 다변량 생성시 요구되는 정규화와 상관계수 반영의 문제점을 Johnson 시스템과 직교변환을 도입하여 모형에 적용함으로서 제약조건을 극복할 수 있었다. 본 연구에서 적용한 다변량 Monte Carlo 기법을 이용한 강우변동생성기법은 실제 강우량 자료의 특성을 가공없이 반영할 수 있어 해당 유역의 특성을 정확히 반영할 수 있었고 유역의 홍수대책 수립, 수공구조물 설계 및 분석 등 활용성이 매우 클 것으로 판단된다.
정량적인 산사태 취약성 분석 중 물리 모델 기반의 분석(physically based approach)은 산사태의 발생 메커니즘 과정을 고려할 수 있는 장점으로 인해 다양한 취약성 분석기법 중 가장 효과적인 기법으로 알려져 있다. 물리 모델 분석은 사면의 지형학적 및 지질공학적 특성과 관련된 입력 자료들을 활용하는데, 현장으로부터 지질공학적 특성을 획득하는 과정에서 지반의 공간적 변동성과 복잡한 지질조건으로 인해 불확실성이 발생하며 이는 부정확한 결과를 초래한다. 따라서 이러한 불확실성을 정량화하기 위하여 확률론적 기법이 활용되어 왔다. 그러나 확률론적 분석을 수행하기 위해 필요한 입력변수의 확률특성은 현장 조사나 실험에서의 수량 제약으로 인하여 정확하게 파악하기 힘들다는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 원인으로 인해 발생하는 불확실성을 다루기 위하여 퍼지집합이론(fuzzy set theory)을 활용하였다. 특히, 본 연구에서는 퍼지집합이론과 몬테카를로기법(Monte Carlo simulation)을 결합한 분석기법을 제안하였고 이를 실제 산사태가 발생한 연구지역에 적용하여 적정성을 파악하였다. 이를 위하여 1998년 8월 대규모의 산사태가 발생한 경상북도 상주시 일대를 연구지역으로 선정하고 산사태 취약성 분석을 수행하였다. 또한 퍼지몬테카를로기법(Fuzzy Monte Carlo simulation)의 예측 정확도 비교를 위해, 기존의 확률론적 기법인 몬테카를로기법(Monte Carlo simulation)과 안전율 수행 결과와 비교분석 하였다. 그 결과 퍼지몬테카를로기법(Fuzzy Monte Carlo simulation)이 다른 기법에 비해 가장 좋은 예측의 정확도를 보였다.
Monte Carlo 기법을 이용하여 저수지군으로부터 위험도나 신뢰도를 고려한 시스템 편익을 최적화하기 위해서는 수많은 모의발생 유입량 자료군을 이용하여야 한다. 본 연구에서는 저수지군 연계운영을 위한 모의 발생 유입량 자료를 시스템 목적함수나 운영기간들을 고려하여 전처리함으로써 수많은 모의 발생 자료군으로부터 이산화된 확율값과 운영기간을 갖는 극히 제한된 대표 유입량을 선택한다. 선택된 대표 유입량 자료를 사용하여 확정론적 최적화 기법에 의거 이산화된 위험도나 신뢰도 수준을 갖는 기대편익을 산정하게 된다. 이와 같은 기법을 5개 저수지를 고려한 한강수계 저수지 시스템으로부터 전처리 된 평가함수별 신뢰도 수준을 갖는 발전편익 산정에 적용하였으며, 적용결과 신뢰도를 고려한 기대편익은 전형적인 Monte Carlo 기법에 의한 결과와 비슷한 수중이었으나 훨씬 적은 계산만을 요구하였다.
현재 해체가 진행 중인 연구로 1. 2호기의 원자로 차폐 콘크리트를 해체하기 위해서는 운전기간동안 중성자 조사에 의한 방사화 정도 및 범위를 정확하게 결정하여야 한다. 차폐 콘크리트의 방사화 정도 및 범위를 결정하기 위해서 코어 시료를 채취하여 분석하여야 하는데, 시료 전처리의 어려움과 표준선원의 준비 및 자체흡수효과에 의하여 정확한 측정효율을 결정하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 방사능 분석에 이용되는 HPGe 검출기의 전에너지 검출 효율을 표준선원을 이용한 측정값과 Monte Carlo 방법을 이용하여 계산 값을 비교하였다. 또한, Monte Carlo 모사 기법을 이용하여 콘크리트의 밀도 및 성훈 변화에 따른 자체흡수 효과를 계산하였으며, 향후 실제 콘크리트 코어 시료를 채취 시 방사능 분석에 이용할 계획이다.
본 논문에서는 전력계통의 신뢰도를 평가하는 새로운 패러다임인 확률론에 근거한 신뢰도 평가에 대하여 살펴보았다. 확률론 신뢰도 평가 기법의 적용을 통하여 기존 결정론 접근법에서 다루지 못하였던 전력계통에서 발생하는 여러 가지 불확실성을 고려한 신뢰도 평가가 가능 하였으며 확률 신뢰도 평가 기법 중 시뮬레이션 기반 Monte-Carlo 기법을 적용하여 발전 및 부하의 블확실성까지 고려한 통합적인 신뢰도 평가 틀을 개발하였다. 더하여 개발된 신뢰도 평가 틀을 시험 계통에 적용하여 검증을 수행하였다.
비선형이고 정규분포에 따르지 않는 state-space모형분석에서 순차적 몬테 칼로(SMC)는 유용한 도구 중의 하나이다. 모수와 시그럴을 동시에 추정하기 위해 Monte Carlo particle filters를 사용할 수가 있다. 그러나 SMC는 여러단계의 반복을 요구하는 특별한 particle filtering 기법을 필요로 하게 된다. 본 논문은 particle filtering과 순차적 hybrid Monte Carlo(SHMC)을 결합하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 짱뚱어 자료를 사용하였다.
암반사면의 안정성 해석에는 다양한 원인에 의하여 불확실성이 개입하게 되며 경우에 따라 이러한 불확실성이 암반사면의 붕괴원인이 되기도 한다. 따라서 1980년대 이후부터 이러한 불확실성에 대한 중요성이 인식되었고 이를 정량화하기 위한 기법의 하나로 확률론적 해석기법이 제안되었다. 그러나 확률론적 해석기법은 불확실성에 대한 정보를 충분하게 획득할 수 있어 확률변수(random variable)치 확률특성을 정확하게 파악할 수 있다는 가정 하에 그 적용이 가능하다. 또한 불확실성중 공간적인 변동성이나 불균질성에 의한 불확실성은 확률론에 의해 쉽게 정량화될 수 있으나 측정오차나 측정수량의 부족 등에 의해 기인하는 불확실성은 확률론에 의해 다루기 어려운 것이 사실이다. 따라서 이러한 한계점을 보완하기 위해 퍼지집합이론(fuzzy set theory)의 활용이 제안되었다. 본 연구에서는 확률변수를 퍼지 숫자(fuzzy number)로 고려하여 퍼지집합이론을 활용하였고 이를 해석하기 위한 방법으로 몬테카를로기법(Monte Carlo simulation) 기법을 제안하였다. 이것은 퍼지숫자(fuzzy number)를 분석하기 위해 꼭지점(vertex) 기법이나 점추정법(point estimate method, PEM), 일계이차모멘트법(first order second moment method, FOSM)의 기법을 활용하였던 기존의 방법이 대표값만을 이용했던 단점을 보완할 수 있을 것으로 보인다. 제안된 기법의 적용성을 판단하기위해 현장을 선정하여 적용해 보았다. 결정론적 해석 결과 절리군 2는 안전한 것으로 절리군 4는 불안정한 것으로 해석되었다. 반면 확률론적 해석 결과 절리군 2의 경우 29.3%의 파괴확률을, 절리군 4의 경우 73.5%의 파괴확률을 보였다. 본 연구를 통해 제안된 기법을 활용하여 파괴확률을 계산해본 결과 절리군 2의 경우 33.5%, 절리군 4의 경우 73.5%로 확률론 해석기법의 결과와 유사하게 산정되었다. 따라서 본 연구에 의해 제안된 해석기법인 퍼지몬테카를로기법(Fuzzy Monte Carlo simulation) 기법이 이전의 해석결과와 유사한 해석결과를 보여주면서 자료의 분산이 많이 감소했다는 것을 알 수 있다.
실내시험 및 현장시험 등으로부터 구해진 각종 암반 물성치를 설계에 반영시키기 위해 여러 가지 외삽법이 적용되고 있으며, 이 기법들은 대체적으로 충분한 현장 조사 및 시험을 통해 합리적인 RMR값을 도출한 뒤, 이를 토대로 강성 및 강도 정수를 산정하는 수순을 따르고 있다. 그러나 현장 여건상 충분한 시험조사가 이루어지지 못하여 RMR값의 정확한 도출이 곤란한 경우가 있을 수도 있으므로 이러한 경우를 대비하여 Monte Carlo Simulation 기법을 도입, 비교적 합리적이고 객관적인 RMR값을 역으로 추정하고 이를 통해 설계에 필요한 지반정수를 산정하는 새로운 기법을 제안코자 한다. 이렇게 제안된 새로운 지반정수 산정기법은 수치해석결과와 현장상황의 비교분석을 통해 그 타당성이 규명될 수 있을 것이다.
일반화된 선형 혼합 모형(GLMM)은 자료가 계수의 형태로 나타나는 범주형 자료의 경우, 혹은 집락의 형태나 과산포된 비정규 자료, 또는 비선형 모형에 따르는 자료를 다루기 위한 모형 설정에 사용된다. 본 연구에서는 이에 대한 개요와 더불어, 이 모형의 적합을 위해 제시된 통계적 기법들중 의사가능도(quasi-likelihood: QL)를 이용한 추정 방법 및 Monte-Carlo 기법을 이용한 추정 방법들에 대해 조사하였다. 또한 GLMM에 대한 현재의 연구 방향 및 앞으로의 연구 가능 주제들에 대해서도 언급하였다.
기존의 DWOPER 모형에 대해서도 불확실도 기법을 이용한 홍수범람 해석을 위해 DWOPER-LEV 모형을 개발하였고, 하천의 홍수범람에 따른 제방의 월류위험도와 가능 범람범위를 예측할 수 있도록 하엿다. 본 연구에서는 홍수추적에 있어서의 하도단면의 기하형상과 수리저항계수에 기인한 불확실도의 영향을 검토하기 위해 Monte-Carlo 기법을 적용하였다. 개발된 모형은 남한강 유역의 실제 제방붕괴로 인한 홍수범람에 적용하여 제방의 월류위험도와 제내지에서의 가능 범람범위와 범람수심을 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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