Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권1호
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pp.65-85
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2024
The tail probability of a function of a multivariate random variable is not easy to estimate by the crude Monte Carlo simulation. When the occurrence of the function value over a threshold is rare, the accurate estimation of the corresponding probability requires a huge number of samples. When the explicit form of the cumulative distribution function of each component of the variable is known, the inverse transform likelihood ratio method is directly applicable scheme to estimate the tail probability efficiently. The method is a type of the importance sampling and its efficiency depends on the selection of the importance sampling distribution. When the cumulative distribution of the multivariate random variable is represented by a copula and its marginal distributions, we develop an iterative algorithm to find the optimal importance sampling distribution, and show the convergence of the algorithm. The performance of the proposed scheme is compared with the crude Monte Carlo simulation numerically.
This paper presents an efficient finite analysis model and a simulation-based reliability analysis method for stowage device system failure of a container crane with respect to lateral load. A quasi-static analysis model is introduced to simulate the nonlinear resistance characteristics and failure of tie-down and stowage pin, which are the main structural stowage devices of a crane. As a reliability analysis method, a subset simulation method is applied considering the uncertainties of later load and mechanical characteristic parameters of stowage devices. An efficient Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to sample random variables. Analysis result shows that the proposed model is able to estimate the probability of failure of crane system effectively which cannot be calculated practically by crude Monte Carlo simulation method.
In this paper, we introduce the techniques of estimating the probability of failure in reliability analysis. The basic idea of each technique is explained and drawbacks of these techniques are examined.
구조물의 신뢰도를 평가하는 방법을 살표보고 각각의 장.단점을 비교한다. 각 방법의 정확성을 평가하는 기준으로는 Crude Monte Carlo(CMC)방법을 택하여 Importance Sampling(IS)방법, 그리고 Directional Simulation(DS) 방법을 살펴보고 1차 근사방법은 현재 많이 사용되고 있는 Rackwitz-Fiessler(RF)방법, Chen과 Lind가 제안한 3-parameter방법(CL), Hohenbichler가 제안한 Rosenblatt 변환방법(RT)을 그리고 2차 근사방법은 Breitung이 제안한 곡률적합 포물선 (Curvature Fitted Paraboloid, CFP) 공식과 Kiureghian이 제안한 점적합 포물선(Point Fitted Paraboloid, PFP)공식, 그리고 Log-Likelihood Function을 이용하여 원변수공간에서 파괴확률을 구하는 2차 근사공식(LLF)을 비교한다. 그리고 한계상태식이 불명확할 때 효율적으로 사용할 수 있는 반응응답법(Response sufrace method, RSM)을 살펴본다. 각 방법의 효율성 특히 적용 가능성을 예제를 통해 해석한 결과 추출법의 경우는 DS방법이, 그리고 근사방법에서는 RSM방법이 효율적임을 알 수 있다.
구조 공학에서의 고유치 문제는 좌굴해석, 진동해석 등 여러분야에 응용되고 있다. 일반적으로 구조물의 좌굴강도 해석에 사용되는 대부분의 변수들은 불확실성을 내포하고 있으므로 확률론적 해석을 수행해야 하지만, 구조물의 좌굴 신뢰성 해석을 위한 극한상태 방정식은 확률변수의 함수로 명확히 표현되지 않으므로 확률 유한 요소법의 사용이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 직접미분법에 의해 정식화된 확률 유한요소법을 사용하여 고유치 문제의 신뢰성 해석방법을 정식화 하고, 이를 바탕으로 좌굴 신뢰성 해석을 수행하였으며, 결과의 타당성을 검증하기 위하여 Crude Monte Carlo Method 및 이 방법의 단점을 대폭 보완한 Importance Sampling Method를 사용하였다. 본 논문에 의해 좌굴 신뢰성 해석 방법이 정립됨으로서 신뢰성에 기초한 최적 설계를 수행하는 경우, 시스템 파괴확률로서 소성 파괴확률과 더불어 좌굴 파괴확률의 고려가 가능해졌다.
본 논문은 효율적인 몬테 칼로 시뮬레이션을 위하여 중요 샘플링(Importance sampling) 기법이 내장된 실험 틀을 제안한다. 제안하는 실험 틀은 중요 샘플링 기법을 적용하기 위해 기능적으로 세분화된 중요 표본기(Importance Sampler)와 편향 보상기(Bias Compensator)라는 두 개의 하위 모델을 내장(Embedded)한다. 이러한 하위 모델은 기존의 시스템 모델과 실험 틀의 경계에 플러그인 됨으로써 기존 모델들의 수정없이 재사용할 수 있는 장점이 있다. 그리고 제안하는 실험 틀은 기능적 측면에서 중요 사건에 대하여 동일한 수준의 결과를 얻는 데 있어 기존의 몬테 칼로 시뮬레이션보다 시뮬레이션 시간을 단축시킬 수 있다. 이러한 효용성을 입증하기 위해 두 가지 실험을 수행하였는데, 실험 결과, 본 실험에 대하여 기존의 몬테칼로 시뮬레이션보다 최대 400 배 가량의 시뮬레이션 시간 측면에서 성능 향상을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 실험 틀은 다양한 콘텐츠 분야에 적용되어 시뮬레이션 성능을 향상시킬 수 있는 도구로 활용할 수 있을 뿐 아니라, 교육적 측면에서 다양한 사회 현상을 이해하고 해석하는 도구로도 활용이 가능하다.
구조물의 신뢰도를 평가하는 방법을 살펴보고 각각의 장,단점을 비교한다. 각 방법의 정확성을 평가하는 기준으로 Crude Monte Carlo(CMC)방법을 택하여, Importance Sampling(IS)방법, 그리고 Directional Sampling(DS)방법을 살펴 보고, 1차 근사방법은 현재 많이 사용되고 있는 Rackwitz-Fiessler(RF)방법, Chen과 Lind가 제안한 3-parameter방법(CL), Hohenbichler가 제안한 Rosenblatt 변환방법(RT)을, 그리고 2차 근사방법은 Breitung이 제안한 곡률적합 포물선 (Curvature Fitted Paraboloid,CFP)공식과 Kiureghian이 제안한 점적합 포물선(Point Fitted Paraboloid,PFP)공식, 그리고 Log-Likelihood function을 이용하여 원변수공간에서 파괴확률을 구하는 2차 근사공식(LLF)을 비교한다. 그리고 한계상태식이 불명확할 때 효율적으로 사용할 수 있는 반웅웅답법(Response surface method, RSM)을 살펴본다. 각 방법의 효율성 특히 적용 가능성을 예제를 통해 해석한 결과 추출법의 경우는 DS 방법이, 그리고 근사방법에서는 RSM 방법이 효율적임을 알 수 있었다.
In this study, a stochastic finite element model is proposed with a view to consider the uncertainty of physical properties of discontinuous rock mass in the analysis of structural behavior on underground caverns. In so doing, the LHS(Latin Hypercube sampling) technique has been applied to make up weak points of the Crude Monte Carlo technique. Concerning the effect of discontinuities, a joint finite element model is used that is known to be superior in explaining faults, cleavage, things of that nature. To reflect the uncertainty of material properties, the variables such as the the elastic modulus, the poisson's ratio, the joint shear stiffness, and the joint normal stiffness have been used, all of which can be applicable through normal distribution, log-normal distribution, and rectangulary uniform distribution. The validity of the newly developed computer program has been confirmed in terms of verification examples. And, the applicability of the program has been tested in terms of the analysis of the circular cavern in discontinuous rock mass.
케이슨 방파제의 사용년수 동안의 기대활동량은 방파제의 안정성 평가 기준으로서 한계점이 있다. 기대활동량은 사용년수 동안의 모의 활동량의 평균으로 계산되기 때문에 실제 활동량은 평균을 초과할 가능성이 있다. 이를 극복하기 위해 허용활동량에 대한 초과확률을 산정하여 안정성을 평가하였다. 초과확률을 산정하기 위해 Latin Hypercube sampling과 Crude Monte Carlo simulation을 사용하였다. 또한 확률변수의 분포함수로 정규 분포가 가지는 단점을 해결하기 위해 이중절단정규분포를 사용하였다. 정규분포를 사용한 경우의 모든 한계상태에서 옥계항, 화순항, 동해 NI의 보강 전 단면은 불안정한 것으로 평가되었다. 한편, 이중절단정규분포를 적용한 경우에서 보수가능 한계상태의 화순항과 모든 한계상태의 동해 NI의 보강 전 단면만 불안정한 것으로 해석되었다. 결론적으로 안정성 평가 기준으로 기대활동량이 가지는 단점을 발견하였고 허용활동량에 대한 초과확률을 이용하여 국내 케이슨 방파제의 활동에 대한 안정성을 합리적으로 평가하였다.
An integrated model is developed in this paper for the performance assessment of high level radioactive waste repository. This integrated model consists of two simple mathematical models. One is a multiple-barrier failure model of the repository system based on constant failure rates which provides source terms to biosphere. The other is a biosphere model which has multiple pathways for radionuclides to reach to human. For the parametric uncertainty and sensitivity analysis for the risk assessment of high level radioactive waste repository, Latin hypercube sampling and rank correlation techniques are applied to this model. The former is cost-effective for large computer programs because it gives smaller error in estimating output distribution even with smaller number of runs compared to crude Monte Carlo technique. The latter is good for generating dependence structure among samples of input parameters. It is also used to find out the most sensitive, or important, parameter groups among given input parameters. The methodology of the mathematical modelling with statistical analysis will provide useful insights to the decision-making of radioactive waste repository selection and future researches related to uncertain and sensitive input parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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