후쿠시마 원전사고 발생으로 다수기의 지진안전성에 관한 연구의 필요성이 부각되었다. 한 부지에 건설된 원자력발전소의 경우 유 사한 지진응답을 보이기 때문에 적게나마 원자력발전소 SSCs간의 지진손상에 대하여 상관성이 존재하므로 합리적 지진안전성 평가 를 위하여 지진손상 상관성을 고려하여야 한다. 본 연구에서는 쌍둥이 호기의 필수전원상실사건에 대하여 확률론적 지진안전성 평가 를 수행하였다. 적절한 지진손상 상관계수를 도출하기 위하여 확률론적 지진응답해석을 수행하여 적용하였다. External Event Mensuration System 프로그램을 활용하여 다수기의 필수전원상실사건의 고장수목을 구성하여 지진취약도 및 지진리스크를 분석하 였다. 또한 SSCs간의 지진손상 상관성을 완전독립 및 완전종속으로 고려하여 비교 분석을 수행하였다.

원자력시설 SPRA 방법으로서 기기 사이 부분 종속 관계를 정확하게 고려하기 위하여 샘플링기반접근법이 개발된 바 있다. 그러나 이는 샘플링 기반 방법이므로 정확한 지진 리스크 산정을 위하여 많은 수의 샘플을 추출해야 하는 단점이 있다. 이에 따라 본 연구에서 는 기존 방법을 개선하기 위한 효과적인 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 주요한 특징은 다음과 같다. 기존 샘플링방법인 몬테카를로샘플링(MCS) 방법을 대신하여 다차원에서 효과적인 샘플링이 가능한 라틴하이퍼큐브샘플링(LHS) 방법을 샘플링기반 SPRA에 도입한다. 또한, 기존 지진세기 세분화 정도를 최종 지진 리스크 결과와 연계하여 결정한다. 제안된 방법이 결합된 샘플링기반 SPRA 접근법을 실제 원전 예제에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 결과 정확도에 있어서 거의 비슷하나 총 샘플 추출수 기준에서 효율성을 약 2배 가량 높이 것을 확인하였다. 또한, 샘플링 개수가 적은 영역에서 LHS 기반 방법이 MCS 기반 방법보다는 해의 정확도를 높이는 것을 확인할 수 있었다.

As a nation experiencing rapid economic growth, South Korea and its government have made a continuous effort toward efficient research investments to achieve transformation of the Korean industry for the fourth industrial revolution. To achieve the maximum effectiveness of the research investments, it is necessary to evaluate its funding’s worth and default risk. Thus, incorporating the concepts of the Black-Scholes-Merton model and the Greeks, this study develops a default-risk evaluation model in the foundation of a system dynamics methodology. By utilizing the proposed model, this study estimates the monetary worth and the default risks of research funding in the public and private sectors of Information and Communication technologies, along with the sensitivity of the R&D economic worth of research funding to changes in a given parameter. This study finds that the public sector has more potential than the private sector in terms of monetary worth and that the default risks of three types of research funding are relatively high. Through a sensitivity analysis, the results indicate that uncertainty in volatility, operation period, and a risk-free interest rate has trivial impacts on the monetary worth of research funding, while volatility has large impacts on the default risk among the uncertain factors.

Nuclear power plant’s safety against seismic events is evaluated as risk values by probabilistic seismic safety assessment. The risk values vary by the seismic failure correlation between the structures, systems, and components (SSCs). However, most probabilistic seismic safety assessments idealized the seismic failure correlation between the SSCs as entirely dependent or independent. Such a consideration results in an inaccurate assessment result not reflecting real physical phenomenon. A nuclear power plant’s seismic risk should be calculated with the appropriate seismic failure correlation coefficient between the SSCs for a reasonable outcome. An accident scenario that has an enormous impact on a nuclear power plant’s seismic risk was selected. Moreover, the probabilistic seismic response analyses of a nuclear power plant were performed to derive appropriate seismic failure correlations between SSCs. Based on the analysis results, the seismic failure correlation coefficient between SSCs was derived, and the seismic fragility curve and core damage frequency of the loss of essential power event were calculated. Results were compared with the seismic fragility and core damage frequency of assuming the seismic failure correlations between SSCs were independent and entirely dependent.

국내외로 태풍, 홍수, 화산, 지진, 해일 등의 자연재난에 의하여 인명, 재산 피해가 지속적으로 발생하고 있으며 특히 최근에 는 황사, 미세먼지와 같은 입자상 오염물질의 확산이 가속되고 있어 입자상 물질 확산의 예측 및 대응 기술 대한 요구가 높아지고 있는 실정이다. 이와 같은 입자상 물질 관련 재난에 대응하기 위하여 수치 모델을 사용하여 입자상 물질의 확산 경로 및 농도를 예측하는 연구들을 진행하고 있으며, 본 연구에서는 선행연구로 라그랑지안 모델 중 하나인 PUFF-UAF 모델을 개선하여 개발된 PUFFGaussian 모델을 이용하여 연구를 진행하였다. PUFF-Gaussian 모형을 이용하여 온타케 화산의 분화 결과와 검증을 수행하여 유사한 결과가 도출되는 것을 확인하고 백두산 분화에 대한 화산재 확산 예측을 수행하였다. 또한 국내 17개 시·도에 대하여 기존 PUFF-UAF 모델의 결과를 이용하여 계산한 화산재 발생 확률과 PUFF-Gaussian을 이용하여 계산한 발생 확률에 대한 비교를 수행하고 PUFFGaussian 모델을 이용한 결과가 발생 확률이 더 낮은 것을 확인하였다.

PURPOSES : This study analyzed explanatory variables, such as dangerous driving behaviors, in a negative binomial regression model, using the Digital Tachograph data of commercial vehicles, to assess the factors associated with freeway accidents. METHODS : Fixed parameter and random parameter negative binomial regression models were constructed using freeway accident data of commercial vehicles from January 2007 to July 2018 on the Gyeongbu Expressway from West Ulsan Interchange to Gimcheon Junction. RESULTS : Six explanatory variables (logarithm of average annual daily traffic, sunny, rainy, and snowy weather conditions, road curvature, and driving behaviors that included sudden stops) were found to impact the occurrence of freeway accidents significantly. Two of these variables (snowy weather conditions and sudden stops among dangerous driving behaviors) were analyzed as random parameters. These variables were shown as probabilistic variables that do not have a fixed impact on traffic accidents CONCLUSIONS : The variables analyzed as random parameters should be carefully considered when the freeway operating authorities plan an improvement project for highway safety.

In this study, we develop a sampling-based seismic probabilistic risk assessment (SPRA) quantification technique that can accurately consider a partially dependent condition of component seismic fragility information. Specifically, the SPRA quantification method is proposed by combining the advantages of two representative methodologies: EPRI seismic fragility and JAERI seismic fragility input-based quantification. The most important feature of the proposed method is that it performs a SPRA using a sampling technique by transforming the EPRI seismic fragility input into JAERI seismic fragility input. When the proposed sampling-based approach was applied to an example of simple system and to a SPRA problem of a nuclear power plant, it was observed that the proposed method yields approximately similar system seismic fragility and seismic risk results as those of the exact solution. Therefore, it is believed that the approach proposed in this study can be used as a useful tool for accurately assessing seismic risks, considering the partial seismic dependence among the components; the existing SPRA method cannot handle such partial dependencies.

Process mining is an analytical technique aimed at obtaining useful information about a process by extracting a process model from events log. However, most existing process models are deterministic because they do not include stochastic elements such as the occurrence probabilities or execution times of activities. Therefore, available information is limited, resulting in the limitations on analyzing and understanding the process. Furthermore, it is also important to develop an efficient methodology to discover the process model. Although genetic process mining algorithm is one of the methods that can handle data with noises, it has a limitation of large computation time when it is applied to data with large capacity. To resolve these issues, in this paper, we define a stochastic process tree and propose a tabu search-genetic process mining (TS-GPM) algorithm for a stochastic process tree. Specifically, we define a two-dimensional array as a chromosome to represent a stochastic process tree, fitness function, a procedure for generating stochastic process tree and a model trace as a string of activities generated from the process tree. Furthermore, by storing and comparing model traces with low fitness values in the tabu list, we can prevent duplicated searches for process trees with low fitness value being performed. In order to verify the performance of the proposed algorithm, we performed a numerical experiment by using two kinds of event log data used in the previous research. The results showed that the suggested TS-GPM algorithm outperformed the GPM algorithm in terms of fitness and computation time.

본 연구는 국내 냉동보관창고 보관온도에 대한 조사자료를 활용하여, 온도분포를 추정하였고 이를 미생물 위해 평가(microbial risk assessment; MRA)의 입력변수로 활용 할 수 있도록 적정 확률분포 모델을 제시하였다. 조사에 참여한 8곳의 냉동보관창고에서 측정된 공간상의 온도는 최저 -25.8oC, 최고 -10.3oC, 평균 -20.48 ± 3.08oC이었으며, - 18oC이상의 냉동창고 비율은 20.4%로 조사되었다. 공간별 온도분포는 자연대류를 이용하는 냉동창고의 경우 상단 (2.4~4 m) -22.57 ± 0.84oC, 중단(1.5~2.4 m) -22.49 ± 1.05oC, 하단(0.7~1.5 m) -22.68 ± 1.03oC, 최고온도차이는 1.78oC이 었으며, 강제대류를 이용하는 냉동창고의 온도분포는 상단 (2.4~4 m) -17.81 ± 1.47oC, 중단(1.5~2.4 m) -17.94 ± 1.44oC, 하단(0.7~1.5 m) -18.08 ± 1.42oC, 최고온도차이는 0.94oC로 조사되었다. 보관온도는 냉동창고 모든 공간에서 온도가 일정하게 유지되는 것이 아니라 편차가 존재하는 것으로 나타났다. 이상의 수집된 온도자료는 @RISK를 이용, 적합성 검정(GOF: A-D, K-S test)을 수행하여, MRA에서 활용할 수 있는 국내 냉동보관창고 온도분포에 대한 가장 적합한 확률분포모델로 Lognormal [5.9731,3.3483, shift(-26.4281)] 이 선정하였다.

충돌 피항 동작은 선박 간 끊임없이 영향을 주고받는다. 특히 다수의 선박이 조우하는 경우, 상대 선박의 피항 의도를 파악하고 서로에게 얼마나 영향을 미치는 지를 파악하는 것은 어려운 일이다. 이를 위해 분산 확률 탐색 알고리즘이 제안되었다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 이웃 선박과 반복적인 메시지 교환을 통해 비용을 가장 크게 낮출 수 있는 코스를 탐색 후 확률과 제한 조건에 따라 기존의 코스를 유지할지 아니면 새로운 코스를 선택할지를 결정한다. 그러나 분산 확률 탐색 알고리즘에 사용된 파라미터가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 증명되지 않았다. 본 논문에서는 분산 확률 탐색 알고리즘의 파라미터와 가중치가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 또한 타선과의 피항 거리를 조절하기 위한 충격 흡수 영역을 소개한다. 실험 방법은 두 선박이 조우할 수 있는 세 가지 상황, 즉 정면에서 조우하는 상황, 횡단하는 상황, 추월하는 상황에 파라미터와 가중치의 변수들을 조합하여 실험을 진행하였다. 각 상황 당 8,000회, 총 24,000회의 실험이 진행되었다. 실험 결과 모든 실험에서 한 건의 충돌도 발생하지 않았다. 선박이 목적지에 큰 가중치를 줄 경우, 즉 이기적인 행동을 할 경우, 비용은 증가함을 보였다. 타선의 움직임을 더 길게 예측할수록 항행 거리, 메시지 교환 횟수는 작아지는 경향을 보였다.

다수의 선박이 조우하였을 경우, 충돌 피항을 위해 상대 선박의 의도를 파악하는 것은 매우 중요한 문제이다. 또한 다수의 선박의 의도를 동시에 고려하여 충돌 피항 계획을 세우는 것은 항해사에게 큰 부담이 될 수 있다. 이를 위해 분산 알고리즘이 제안 되었다. 분산 알고리즘은 각각의 선박이 다수의 상대 선박과 정보 교환을 통해 안전한 코스를 탐색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 분산 알고리즘의 하나인 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항에 적용하였다. 분산 확률 탐색 알고리즘에서 선박은 비용 감소가 가장 큰 코스와 기존의 코스를 확률과 제한 조건에 따라 선택한다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 확률과 제한 조건에 따라 다섯 가지 종류로 나눠진다. 본 논문에서는 다섯 가지 종류의 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항을 위해 적용하였으며 선박 충돌 피항에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 어떠한 분산 확률 탐색 알고리즘이 충돌 피항에 적합한지를 실험하였다. 실험 결과 다섯 가지 버전의 분산 확률 탐색 알고리즘에서 A와 B방식이 효과적으로 선박 충돌 피항을 수행하였다. 본 알고리즘은 분산 시스템 환경에서 선박 충돌 방지를 위해 적용 가능할 거라 기대된다.

이 연구에서는 입력변수의 확률분포로부터 비선형 구조응답의 확률분포 추정방법을 제안한다. 응답함수를 확률변수들의 평균점과 응답의 꼬리부분 상위 0.01%값에 기여하는 확률변수조합에서 각각 1차 테일러급수로 근사한다. 두 응답함수에 대해 모멘트법을 적용한 후 이를 가우시안 분포로 추정한다. 추정된 두 분포를 결합하기 위해 연결함수를 도입하고, 분포의 연속조건을 적용하여 연결함수의 미정계수를 결정한다. 제안된 방법을 케이블 교량 예제에 적용하고, 카이제곱 검증을 이용하여 추정된 분포의 적합성을 확인한다. 기존의 모멘트법과 제안된 방법의 결과를 비교, 분석한다.

Analysis of water quality distribution is very important for river water quality management. Recently, various studies have been conducted on the analysis of water quality distribution according to reduction methods of nonpoint pollutant. The objective of this study was to select the probability distributions of water quality constituents (T-N, T-P, COD, SS) according to the farming forms (control, slow release fertilizer, water depth control) during non-storm period in the paddy fields. The field monitoring was conducted monitoring site located in Baeksan-myun, Buan-gun, Jeollabuk-do, Korea during non-storm period from May to September in 2016. Our results showed that there were no differences in water quality among three different farming forms, except for SS of control and water depth control. K-S method was used to analyzed the probability distributions of T-N, T-P, COD and SS concentrations discharged from paddy fields. As a results of the fitness analysis, T-N was not suitable for the normal probability distribution in the slow release fertilizer treatment, and the log-normal probability distribution was not suitable for the T-P in control treatment. The gamma probability distribution showed that T-N and T-P in control and slow release fertilizer treatment were not suitable. The Weibull probability distribution was found to be suitable for all water quality constituents of control, slow release fertilizer, and water depth control treatments. However, our results presented some differences from previous studies. Therefore, it is necessary to analyze the characteristics of pollutants flowing out in difference periods according to various farming types. The result of this study can help to understand the water quality characteristics of the river.