지진에 대한 플랜트 시스템의 확률론적 안전성 평가(Probabilistic Safety Assessment, PSA)를 수행하기 위해 고장수목(Fault Tree) 기반의 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN) 방법론이 제안된 바 있다. 해당 PSA를 수행하기 위해서는 구조물 및 설비들의 지 진 취약도 곡선 정보는 필수적이며, 해당 정보는 Federal Emergency Management Agency(FEMA)에서 일부 제공하고 있다. 그러나 다 양한 종류의 설비에 비해 제공되는 정보는 매우 제한적이며, 특히 플랜트 운영지속성을 위해 여분의 설비가 배치된 경우에도 개별 설 비의 구조적 상태가 반영되지 못하고 같은 정보가 사용되어, 결과적으로 일률적인 리스크 평가와 제한적인 의사결정만이 이루어질 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서는 플랜트의 여러 주요 설비 중 석유화학 플랜트의 증류탑을 선정하고, 증류탑의 손상 메커 니즘을 모사 가능한 조이스틱 모델을 구축하였다. 이와 더불어 지진 취약도 해석 기법 세가지(다중띠해석, 증분독적해석, 산점도분석 법)에 대해 간략히 설명하고 주어진 예제에 대해 각 기법을 이용하여 취약도 곡선을 도출하였다. 도출된 결과에서 세기법의 차이가 크지 않음을 확인하였고, 앵커 파단과 같은 구조적 손상 시나리오를 가정하여 취약도를 도출하였는데, 이 결과를 토대로 개별 설비의 구조적 상태에 따라 상이한 취약도 곡선이 필요함을 확인할 수 있었다.

확률론적 지진 안전성 평가(Probabilistic Safety Assessment)를 위해서 고장수목(Fault Tree) 기반 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN) 방법론이 제안된 바 있다. 해당 방법론은 시스템 구성요소들을 확률변수로 가정하고 변수들의 상관관계를 네트워크로 구축한 후, 변수들에 다양한 정보들을 입력함으로써 유연한 시스템 의사결정 수행이 가능하다는 장점이 있다. 그런데 이러한 시스템 평가를 위해서는 개별 요소들의 취약도 정보는 필수적이나, 플랜트 관련 설비들의 취약도 정보는 매우 한정적이다. 따라서, 우선적으 로 문헌조사를 수행하였고 Federal Emergency Management Agency(FEMA)에서 전체 시스템과 더불어 다양한 구조물 및 설비들의 취 약도 정보를 제공함을 확인하였다. 본 연구에서는 FEMA에서 제공하는 시스템 취약도와 개별 요소들의 취약도 정보를 기반으로 BN 을 통해 도출한 시스템 취약도를 비교･분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 세 규모의 가스플랜트 Plot Plan을 정의하였고, 이에 대 응하는 BN 모델을 이용하여 시스템 취약도를 산출하였다. 세 규모에 대해 도출한 시스템 취약도와 FEMA에서 제공한 시스템 취약도 를 비교한 결과, 도출된 취약도가 보수적으로 산정됨을 확인하였고, 추가적으로 구축된 BN의 개별 설비들의 취약도 손상 상태 (Damage State, DS)를 변경해가면서 시스템 취약도를 산출한 결과 역시 FEMA에서 제시한 값보다 보수적임을 확인하였다. 이는 시스 템의 고장을 정의하는 DS 차이로 인한 결과이며 플랜트마다 모델링을 기반으로 하는 시스템 취약도 산출이 필요한 것으로 이해할 수 있다.

본 논문에서는 지진 하중으로 인한 급격한 구조손상탐지를 수행하기 위해 분산점 칼만필터(Unscented Kalman Filter, UKF)와 파티 클 필터(Particle Filter)를 소개하고 지진 손상 시나리오에 적용 및 비교･검토하였다. 이때, 비선형 전단 빌딩을 모사하기 위해 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 급격한 변화를 추정하기 위해 추가적으로 적응형 기법(Adaptive rule)인 Adaptive Jumping Method를 두 필터 모두에 적용하였다. 적용 결과 두 오리지날 필터 모두 급격한 손상 시점과 정도를 파악하지 못하였고, 적응형 기법을 반영하였 을 경우에만 시점 파악이 가능하였다. 하지만, 여전히 손상 정도를 정확히 파악하지 못하였고, 두 방법 모두 제안된 적응형 기법을 새 로이 조정하였을 경우에 정확한 추정이 가능함을 확인하였다. 최종적으로 계산시간을 고려하였을 때, 새로운 형태의 적응형 기법을 적용한 UKF 사용을 제안하는 것으로 비교 검토를 수행하였다.

최근 원자력 지진 PSA(Probabilistic Safety Assessment)를 토대로 산업시설물의 지진 PSA를 수행하는 연구가 진행되었다. 해당 연 구는 원자력 발전소와 산업시설물의 차이를 파악하고, 최종적으로 운영정지를 목표로 하는 고장수목(Fault Tree)를 구축한 후 시각적 확률도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)으로 변환하였다. 본 연구는 선행연구를 기반으로 지진으로 유발된 구조손상 으로 인해 발생 가능한 화재･폭발에 대해 PSA를 수행하고자 하였다. 이를 위해 화재･폭발을 사건수목(Event Tree)으로 표현하고, BN 으로 변환하였다. 변환된 BN은 화재･폭발 모듈로서 선행연구에서 제시된 고장수목 기반 BN과 연계되어 최종적으로 지진 유발 화재･ 폭발 PSA를 수행할 수 있는 BN 기반 방법론이 개발되었다. 개발된 BN을 검증하기위해 수치예제로서 가상의 가스플랜트 Plot Plan을 생성하였고, 가스플랜트의 설비 종류가 구체적으로 반영된 대규모 BN을 구축하였다. 해당 BN을 이용하여 지진 규모에 따른 전체시 스템의 운영정지 확률 및 하위시스템들의 고장확률 산정과 더불어 역으로 전체시스템이 운영 정지되었을 때 하위시스템들의 영향도 분석과 화재･폭발 가능성을 산정하여 다양한 의사결정을 수행할 수 있음을 제시함으로써 그 우수성을 확인하였다.

원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면 에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연 구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA 를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수 목 해석(Fault Tree Analysis), 취약도 곡선 등을 필요로 한다. 원자력 발전소의 경우 노심 손상 방지라는 최우선 목표에 따라 많은 사고 시나리오 분석을 통해 사건수목이 구축되었지만, 산업시설물의 경우 공정의 다양성과 최우선 손상 방지 핵심설비의 부재로 인해 일 반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각 도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)로 변환하여 리스크를 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 임의로 생성된 가스플랜트 Plot Plan에 대해 최종 BN을 구축하고, 다양한 사건 경우에 대한 효용성있는 의사결정과정을 보임으로써 그 우수 성을 확인하였다.

본 논문에서는 다중 시그마포인트 세트(MSP)를 사용하는 분산점 칼만필터(UKF)인 UKF-MSP를 소개한다. 비선형 동적시스템을 표현하기 위해 널리 알려진 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 비선형성 고려가 가능한 칼만필터 중 UKF를 선정하였다. 그런데 UKF는 두 가지 인공오차와 시그마포인트의 분포를 결정하는 스케일링 파라미터의 값을 튜닝(Tuning)하는 과정을 통해 적절히 설정해야만 대상 동적시스템의 추정하고자 하는 상태(State)를 정확히 추정할 수가 있다. 본 논문에서는 후자의 스케일링 파라미터 설정 문제를 완화하고자 하였으며, MSP를 사용함으로써 기존 UKF에 비해 칼만필터 튜닝 과정에 덜 민감한 UKF-MSP를 제안하였다. 지진으로 인한 급격한 구조손상 시나리오에 대해 UKF-MSP의 안정성을 검증하였다. 제안된 방법은 튜닝과정을 완화함과 동시에 다른 칼만필 터 파라미터인 인공오차에 대해서도 덜 민감한 거동을 보임을 확인하였다.

층상 반무한체에서의 확률론적 완전파형역산을 위한 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 모사 기법을 정식화한다. Thin-layer method를 사용하여 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 지표면에서 추정된 동적 응답과 관측 데이터와의 차이 및 모델 변수 의 사전 정보와의 차이를 최소화하도록 목적함수와 모델 변수의 사후 확률밀도함수를 정의한다. 목적함수의 기울기에 기반하여 MCMC 표본을 제안하기 위한 분포함수와 이를 수락 또는 거절할지 결정하는 수락함수를 결정한다. 기본 진동모드 뿐만이 아니라 고 차 진동모드가 우세한 경우를 포함하여 다양한 층상 반무한체의 전단파 속도 추정에 제안된 MCMC 모사 기법을 적용하고 그 정확성 을 검증한다. 제안된 확률론적 완전파형역산을 위한 MCMC 모사 기법은 층상 반무한체의 전단파 속도와 같은 재료 특성의 확률적 특 성을 추정하는 데 적합함을 확인할 수 있다.

전역 최적화 문제의 해를 유전 알고리즘을 사용하여 얻어 완전파형역산을 수행하고 층상 반무한체의 물성치를 추정하는 기법을 제안한다. 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 동적 응답을 측정하고, 이를 추정 물성치를 사용하여 계산된 응답과 비교한다. 응답의 추정치는 mid-point integrated finite element와 perfectly matched discrete layer를 사용하여 구성된 thin-layer model로부터 얻는다. 전역 최적화 문제의 목적 함수는 응답의 관측치와 추정치의 차이에 대한 L2-norm으로 계산된다. 유전 알고리즘을 사용하여 전역 최적화 문제의 해를 구하여 완전파형역산을 수행한다. 제안된 기법을 기본 진동 모드 뿐만이 아니라 고차 진동 모드도 우세한 다양한 층상 반무한 매질에 적용하여, 측정치가 잡음을 포함하지 않는 경우와 포함하는 경우 모두에 대해서 제안된 완전파형역산 기법은 층상 반무한체의 재료 특성을 추정하는데 적합함을 확인할 수 있다.

액체저장탱크의 지진 거동은 유체-구조물 상호작용에 의해 복잡하게 나타나므로, 이 시스템의 지진응답과 피해를 정확하게 예측 하기 위해서는 이를 엄밀히 고려하여야 한다. 이 연구에서는 유체-구조물 상호작용을 엄밀히 고려하여 양방향 수평 지반운동이 작용 하는 직사각형 액체저장탱크의 지진응답 해석을 수행하고 그 응답 특성을 분석하고자 한다. 이를 위해 지진하중 작용 시 발생하는 유체 동수압을 유한요소 기법을 사용하여 산정하고, 이 동수압을 구조물의 유한 요소에 작용하여 전체 시스템의 동적 거동을 모사한다. 예제 직사각형 액체저장탱크의 지진응답 해석을 통하여 대상 시스템의 동적 거동은 양방향 수평 지반운동이 작용하는 방위각에 의해 유의미한 영향을 받음을 확인할 수 있다. 그러므로 직사각형 액체저장탱크의 내진설계를 수행하거나 내진성능을 검토할 때는 이러한 특성을 고려하여야 할 것이다.