The probability concepts mainly used for rainfall or flood frequency analysis in water resources planning are the frequentist viewpoint that defines the probability as the limit of relative frequency, and the unknown parameters in probability model are considered as fixed constant numbers. Thus the probability is objective and the parameters have fixed values so that it is very difficult to specify probabilistically the uncertianty of these parameters. This study constructs the uncertainty evaluation model using Bayesian MCMC and Metropolis -Hastings algorithm for the uncertainty quantification of parameters of probability distribution in rainfall frequency analysis, and then from the application of Bayesian MCMC and Metropolis- Hastings algorithm, the statistical properties and uncertainty intervals of parameters of probability distribution can be quantified in the estimation of probability rainfall so that the basis for the framework configuration can be provided that can specify the uncertainty and risk in flood risk assessment and decision-making process.

Bootstrap methods is the computer-based resampling method that estimates the standard errors and confidence intervals of summary statistics using the plug-in principle for assessing the accuracy or uncertainty of statistical estimates, and the BCa method among the Bootstrap methods is known much superior to other Bootstrap methods in respect of the standards of statistical validation. Therefore this study suggests the method of the representation and treatment of uncertainty in flood risk assessment and water resources planning from the construction and application of rainfall frequency analysis model considersing the uncertainty based on the nonparametric BCa method among the Bootstrap methods for the assessement of the estimation of probability rainfall and the effect of uncertainty considering the uncertainty of the parameter estimation of probability in the rainfall frequency analysis that is the most fundamental in flood risk assessement and water resources planning.

우수관의 성능이 한계상태(performance limit state)에 도달할 확률을 정량적으로 산정할 수 있는 FORM(First-Order Reliability Model)의 AFDA(Approximate Full Distribution Approach) 신뢰성 모형을 개발하였다. 우수관망에서 각각의 관으로 유입하는 유량이 그 관의 허용 가능 배출량을 초과하여 성능한계상태에 도달할 때 이를 파괴상태(failure state)라 정의하여 신뢰함수를 수

본 논문에서는 확률강우량에 대한 공간분포 추정에 있어서 공간변동성에 따른 불확실성을 평가하기 위하여 지구통계 학적 추계모의기법인 CEM과 SGS 기법을 비교하였다. CEM과 SGS를 이용한 추계모의에 있어서 공간상관구조의 재생성, 확률강우량에 대한 불확실성 평가측도로서 실현치에 대한 통계치(표준편차, 변동계수, 사분위수 범위 및 범위)의 공간분포, 유역평균강우량의 불확실성 분포의 경우 두 기법이 대체로 비슷한 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 그러나 모

본 논문에서는 목포 대교와 통항 선박 사이의 충돌 확률 계산에 필요한 통계 변수 추정에 관해 기술했다. 먼저 목포대교 통항 선박들의 AIS(Automatic Identification System) 정보를 입수한 후, 선박들의 통항 궤적 분포를 분석하고, 목포대교 중심으로 부터의 이격 거리와 목포대교 통항시의 침로 및 속력 등에 대한 평균과 표준편차를 추정하였다. 궤적 분포 분석 결과, 이격 거리와 통항 침로에 대한 궤적 분포는 정규 분포 형태로 나타났고, 통항 속력 분포는 서로 다른 두 종류의 정규 분포 형태를 나타냈다. 그리고 궤적 분포와 이들의 정규 확률분포와의 상대 비교를 통해서 추정한 확률 변수 값의 유용성을 확인하였다.

Identification of probability distribution for water quality constituents from specific land use is important to achieve successful implementation of TMDL program. In this 3-year study, distribution of discharge and BOD(Biological Oxygen Demand) concentration from paddy rice fields were monitored. Four probability distributions, normal, log-normal, Gamma and Weibull were fitted and the goodness-of-fit was assessed using probability plots and Kolmogorov-Smirnov test. EMCs of BOD in runoff from paddy field ranged 0.37 to 7.99 mgL -1 , and all four probability distributions were acceptable. But the normal distribution would be preferred for BOD from paddy fields considering nature of straight forward application.

본 연구는 확률강우량에 대한 공간분포 추정시 신뢰도를 향상시키는데 있어서 외부변수 사용의 유효성을 평가하기 위하여 확률강우량과 단일 보조변수로서 지형특성인자들과의 상관관계를 고려한 KED 기법을 적용하였으며, 그 결과 강우공간분포 및 유역평균강우량의 추정에 있어서 확정론적 공간보간기법 및 크리징 기법과 대체로 비슷한 결과를 나타내는 것으로 분석되었으며, KED 및 크리징 기법에 대한 교차검증 결과 보조변수로서 표고를 사용한 KED 기법이 가장 좋은 결과

Land cover and land use change data are important in many studies including climate change and hydrological studies. Although the various theories and models have been developed, it is difficult to identify the driving factors of the land use change because land use change is related to policy options and natural and socio-economic conditions. This study is to attempt to simulate the land cover change using the CLUE model based on a statistical analysis of land-use change. CLUE model has dynamic modeling tools from the competition among land use change in between driving force and land use, so that this model depends on statistical relations between land use change and driving factors. In this study, Yongin, Icheon and Anseong were selected for the study areas, and binary logistic regression and factor analysis were performed verifying with ROC curve. Land cover probability map was also prepared to compare with the land cover data and higher probability areas are well matched with the present land cover demonstrating CLUE model applicability.

The purpose of this paper is to estimate a probability to visit the Yeosu Aquarium with an ordered logit model. Ordered logit model is affordable to estimate the probability when the dependant variable represents likert-type scale. The estimated results are as follows. The more income induces the visiting-expectation. The experience for another aquarium and the visiting-expectation for the Yeosu EXPO are contributed to the visiting-expectation for the Yeosu Aquarium. The needs to visit the Yeosu Aquarium is low in Kyoungsang area and Seoul-Kyounggi-Incheun Metropolitan area. This is related to the Aquarium facilities, which were established in each area. In average level conditions regarding to all independent variables the probability to visit the Yeosu Aquarium is calculated to 15.75%. However, the probability to visit to the Yeosu Aquarium is decreasing according to the change of an admission fee.

본 연구는 최근에 개발된 비정상성 강우빈도해석법을 적용하여 추정한 확률강우량에 대한 적용성 및 신뢰성을 평가하였다. 이를 위하여 기상청 관할 강우관측소 중 자료의 증가 경향성이 유의한 4개 지점에 대하여 3가지 형태의 확률강우량을 산정하였다. 첫 번째 확률강우량은 1973-1997년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도해석을 적용하여 추정한 확률강우량(SPR1997)이고, 두 번째 확률강우량은 1973-2006년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도 해

본 연구에서는 전국의 30년 이상의 강우관측기록을 보유하고 있는 기상청 산하 56개 강우관측소의 연 최대치 강우자료들로부터 확률분포형에 대하여 모멘트법, 최우추정법, 확률가중모멘트법을 이용하여 모수를 추정하고, 그 모수의 범위와 확률변수의 범위에 대한 적정성을 알아보았다. 적정성이 있는 모수를 대상으로 적합도 검정법인 x-검정, K-S검정, Cramer von Mises (CVM)검정, Probability Plot Correlation Coeffici

본 연구에서는 부정류 상태의 조압수조를 해석 할 수 있는 수치모형이 개발되었다. 그리고 부정류 효과를 고려한 파이프의 파괴확률 산정을 위한 신뢰성 모형이 개발되었다. 파이프 파괴의 상대적 위험도 평가와 조압수조의 기능성 평가를 위해 부정류 효과를 고려한 조압수조가 있는 상수관망 시스템의 파괴확률을 산정하였다. 신뢰성 해석을 통하여 부정류가 파괴확률을 크게 증가 시키는 것을 알 수 있었으며 조압수조가 부정류의 압력을 크게 감쇠시킴으로써 파괴확률을 현저히

본 연구에서는 기상인자를 반영하여 확률강수량을 산정하고 불확실성을 평가하였다. 기상인자는 범지구적으로 관측되고 있는 해수면온도와 습윤지수 자료를 이용하였다. 분석 방법은 기상인자와 연최대시간강수량 사이의 지체상관계수를 산정하여 비교함으로써, 우리나라의 시간최대강수량과 상관관계가 큰 기상인자의 관측지역과 지체시간을 선정하고 지역가중다항식을 이용하여 회귀관계를 설정하였다. 다음으로 기상인자를 변동핵밀도함수를 이용하여 확률 밀도함수를 추정하여 모의발생을 수행

해안철근콘크리트 구조물은 해수 또는 비래염분에 의하여 철근이 부식하게 되고 결과적으로 콘크리트에 균열로 발전하여 성능을 다하게 된다. 본 연구에서는 염해에 대한 해안 철근콘크리트 구조물의 내구성능 평가를 위하여 수치해석에 의한 결정론적 방법이 아니라 확률론에 입각한 성능평가를 위하여 확률론적 시뮬레이션 수법을 구축하였다. 시뮬레이션 수법으로는 몬테카를로법이 적용되었으며, 파괴확률에 대한 설계확률변수(표면염화물 농도, 초기 함유 염소이온농도, 철근의 피복두께, 염소이온 확산계수) 및 각각의 변동계수의 영향을 평가하였다. Fick의 확산방정식을 이용한 해석결과, 해안에서의 거리의 차 및 확산계수의 차에 의한 영향은 컸으며 상대적으로 변동계수의 영향은 그다지 높지 않다는 것을 알 수 있었다.

본 연구에서는 지점 간 확률가중모멘트의 교차상관관계를 구하기 위해 Monte Carlo 모의를 이용하여 이를 지점간 표본자료의 교차상관성에 대한 관계식으로 확장하여 근사값을 구하고자 하였다. 모의실험 결과 각각의 확률가중 모멘트간 교차상관계수는 지점 간 표본자료의 교차상관계수와 자료크기가 동일하고 동시간 자료일 경우 기울기 1인 선형관계를 보이며, 자료크기에 따른 동시간 자료의 비율이 작아질수록 선형적인 관계는 점점 약해지게 된다. 따라서 자료크기에 따

본 연구에서는 팔당댐 지점을 중심으로 상류에 위치하고 있는 소양강, 충주 다목적댐 운영에 따른 빈도홍수량의 거동변화를 분석하고자 하였다. 이를 연구하기 위해서는 동일기간의 댐운영 여부에 따른 두 계열(조절유량, 비조절 유량)의 홍수량 자료를 합리적으로 획득하는 것이 무엇보다 중요하다. 홍수량 산정을 위해서는 단기 강우-유출모형을 이용해야 하지만, 계산의 어려움과 유역의 비선형으로 인해 그 결과를 증명하기 매우 어려운 현실이다. 따라서 상대적으로 유역면적

A probability-based data generation is a typical context-generation method that is a not only simple and strong data generation method but also easy to update generation conditions. However, the probability-based context-generation method has been found its natural-born ambiguousness and confliction problems in generated context data. In order to compensate for the disadvantages of the probabilistic random data generation method, a situation propagation network is proposed in this paper. The situation propagating network is designed to update parameters of probability functions are included in probability-based data generation model. The proposed probability-based context-generation model generates two kinds of contexts: one is related to independent contexts, and the other is related to conditional contexts. The results of the proposed model are compared with the results of the probability-based model with respect to performance, reduction of ambiguity, and confliction.

게임 사용자와 자주 소통하는 게임 요소는 NPC이다. 최근 게임에서 사용되는 인공지능 알고리즘은 많은 발전을 이루었지만, NPC의 행동은 과거 게임 내의 단순한 행동을 하는 수준에서 머물러 있다. 사람과 비슷한 NPC의 행동 관찰을 주된 목적으로 하는 라이프 게임의 경우, 단순한 행동의 NPC는 게임을 지루하게 만드는 요인이 되고 있다. 이것은 NPC를 생성할 때 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 행동을 보여주는 방법이 미흡하기 때문이다. 사람과 비슷한 행동을 하는 NPC를 생성하려면 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 다양한 행동 생성이 필요하다. 본 논문에서는 확률 분포를 이용하여 캐릭터의 성격에 따라 다양한 감정을 표현하고, 그에 따른 행동 생성 방법에 관해 기술한다. 본 논문에서 기술한 행동 생성 방법을 실제 3D환경의 게임에 적용함으로써, 본 연구에서 제시한 연구 방법에 대한 성능을 입증하였다.

현존하는 교량의 실제적인 거동에 대한 보다 정확한 예측방법의 개발은 보수보강이 필요한 교량에 예산이 집중될 수 있도록 하여 교량운영의 경제성 및 안전성 측면에서 매우 중요하다. 특히 교량의 형태와 설치 지역의 활하중의 특성을 고려하며 활하중에 교량이 반응하는 실제적인 거동을 파악하여 실제적인 교량의 내하력 평가 이외에도 평가대상 교량의 선정 및 평가의 우선순위를 결정하여 교량의 유지 보수에 사용되는 예산의 보다 효율적인 집행을 가능하게 할 수 있다. 이 연구에서는 교량 현장실험에서 얻어지는 결과를 신뢰성 해석에 반영하여 보다 실제적인 교량 안전성 평가의 방법론을 연구하였다. 17개의 강거더 교량에 대해 기존의 교량 실험 결과를 토대로 교량의 내하력을 평가하기 위하여 2단계의 신뢰성 해석을 수행하였다. 우선 대상교량에 대해 설계에 사용된 계수 및 공칭강도를 이용하여 신뢰성 해석을 수행하였으며 2단계 신뢰성 해석에서는 교량 실험 결과를 신뢰성 해석에 포함하였다. 해석 결과를 비교해 본 결과 교량실험을 통한 각종 구조적 계수의 불확실성 제거를 통해 교량의 안전성을 저해하지 않고도 대상 교량의 신뢰성이 대폭 증가하는 결과를 얻을 수 있었다.

수공구조물의 설계를 위해서는 충분한 기간의 관측자료가 필요하지만, 우리나라의 수문자료는 대부분 충분한 수의 관측자료를 보유하고 있지 못하는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 핵밀도함수를 이용한 비동질성 Markov 모형을 통해 시간강수량 자료를 모의하였다. 첫 번째로 시간강수량 자료에 변동핵밀도함수를 이용하여 천이확률을 산정하였으며, 두 번째로 난수와 천이확률을 통해 강수가 발생하는 시간을 결정하였다. 세 번째로 강수가 발생한 시간의 강수량의 크기를 핵밀