해상에서 발생하는 위기의 확률적인 평가결과는 확률(P=0.0~1.0)로 나타난다. 이러한 확률적인 위기평가결과는 위험한 정도를 쉽게 알기 위하여 일반적으로 평가의 기준이 되는 위기허용수준(Risk Acceptance Criteria, RAC)을 이용하여 지수(index)로 나타낸다. 현재 RAC은 3단계, 5단계, 7단계 등으로 구분하는데, 구분한 단계 수가 위기평가에 적합한지를 평가할 필요가 있음에도 불구하고 관련 연구가 전무한 실정이다. 본 연구에서는 RAC의 단계 구분 수에 따른 민감도(Sensitivity)와 민감도의 분포특성을 이용하여 최적의 RAC 구분 단계 수를 정할 수 있는 평가기법을 제안하였다. 사전 연구결과로부터 획득한 확률적인 위기평가 데이터에 대해서 제안한 기법을 적용한 결과, 민감도가 10배 이내로 형성되는 최적의 RAC 구분 단계 수를 결정할 수 있었고, 이를 통해서 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.

계측점의 규모가 제한되어 있는 경우에 대형구조물의 모든 부재의 손상을 추정하는 것은 기술적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 최근에 국내외에서 많이 연구되고 있는 인공신경망이론을 이용하여 구조물의 손상을 추정하는 기법을 개발하였으며, 대형구조물의 손상을 계측자료로부터 보다 효과적으로 평가하기 위해 두 단계로 수행되는 손상부재 평가과정을 개발하였다. 먼저 합리적인 평가대상 부재선택을 위해 구조물의 파괴 또는 이상거동 등에 가장 큰 영향을 미치는 부재를 민감도분석을 통해 선정한 후, 선정된 부재의 손상추정에 가장 영향을 미치는 계측점과 적절한 계측기의 수를 민감도분석기법을 이용해 선정하는 기법이다. 다양한 예제를 통하여 본 연구에서 제안된 방법들의 적용가능성을 검증한 결과, 본 연구에서 개발한 기법을 적용하면 제한된 수의 계측자료를 가지고 보다 효과적으로 대형구조물의 파괴나 이상거동을 사전에 감지할 수 있는 것으로 분석되었다.