Sewer deterioration models are needed to forecast the remaining life expectancy of sewer networks by assessing their conditions. In this study, the serious defect (or condition state 3) occurrence probability, at which sewer rehabilitation program should be implemented, was evaluated using four probability distribution functions such as normal, lognormal, exponential, and Weibull distribution. A sample of 252 km of CCTV-inspected sewer pipe data in city Z was collected in the first place. Then the effective data (284 sewer sections of 8.15 km) with reliable information were extracted and classified into 3 groups considering the sub-catchment area, sewer material, and sewer pipe size. Anderson-Darling test was conducted to select the most fitted probability distribution of sewer defect occurrence as Weibull distribution. The shape parameters (β) and scale parameters (η ) of Weibull distribution were estimated from the data set of 3 classified groups, including standard errors, 95% confidence intervals, and log-likelihood values. The plot of probability density function and cumulative distribution function were obtained using the estimated parameter values, which could be used to indicate the quantitative level of risk on occurrence of CS3. It was estimated that sewer data group 1, group 2, and group 3 has CS3 occurrence probability exceeding 50% at 13th-year, 11th-year, and 16th-year after the installation, respectively. For every data groups, the time exceeding the CS3 occurrence probability of 90% was also predicted to be 27th- to 30th-year after the installation.

In engineering problems, many random variables have correlation, and the correlation of input random variables has a great influence on reliability analysis results of the mechanical systems. However, correlated variables are often treated as independent variables or modeled by specific parametric joint distributions due to difficulty in modeling joint distributions. Especially, when there are insufficient correlated data, it becomes more difficult to correctly model the joint distribution. In this study, multivariate kernel density estimation with bounded data is proposed to estimate various types of joint distributions with highly nonlinearity. Since it combines given data with bounded data, which are generated from confidence intervals of uniform distribution parameters for given data, it is less sensitive to data quality and number of data. Thus, it yields conservative statistical modeling and reliability analysis results, and its performance is verified through statistical simulation and engineering examples.

This study performed an inverse detection of fiber stiffness degradation that occurs due to damages in free vibrating composite structures. Five unknown parameters are considered to determine the fiber stiffness which is a modified form of the bivariate Gaussian distribution function. The proposed approach is more feasible than the conventional element-based damage detection method from the computational efficiency because a finite element analysis coupled with a genetic algorithm using a small number of unknown parameters is performed. The numerical examples show that the proposed technique is a feasible and practical method, which can prove the location of a damaged region as well as inspect the distribution of deteriorated fiber stiffness although there is a small difference in dynamic characteristics between damaged and undamaged structures.

본 연구의 목적은 통항분포함수 계산 시 적용하는 기준선의 방향과 기준점의 수평위치 및 수직위치에 따라서 통항분포함수가 변하는 양상을 식별하기 위한 것이다. 목포항 입구에 있는 항로를 대상으로 2013년 1월달의 AIS 실측자료를 이용하여 기준선의 방향(θ), 수평위치(ℒH) 및 수직위치(ℒV) 등의 3가지 변수가 통항분포함수의 평균(χ)과 표준편차(δ)에 미치는 영향을 실험하였다. 실험결과, θ에 따라 추출되는 샘플 데이터가 달라지기 때문에 θ의 변화에 따라서 χ와 δ가 변화됨을 나타냈고, θ에 따른 χ와 δ의 변화는 사인(sine)함수 합의 관계로 도출되었다. 또한 항로가 복잡한 해역에서 최적의 통항분포함수를 결정하기 위해서는 의 변화 값이 최소가 되는 θ을 기준선의 방향으로 설정하는 것이 타당함을 알았다. 본 연구의 결과는 정규분포가 보다 더 정량화된 수치로 표현되어 해상교통흐름을 파악하고 해상교통안전관리 의사결정을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

This paper presents accelerated life tests for Type I censoring data under probabilistic stresses. Probabilistic stress, S, is the random variable for stress influenced by test environments, test equipments, sampling devices and use conditions. The hazard rate, θ is a random variable of environments and a function of probabilistic stress. In detail, it is assumed that the hazard rate is linear function of the stress, the general stress distribution is a gamma distribution and the life distribution for the given hazard rate, θis an exponential distribution. Maximum likelihood estimators of model parameters are obtained, and the mean life in use stress condition is estimated. A hypothetical example is given to show its applicability.

본 논문에서는 축방향 인장 부재의 균열거동과 철근콘크리트 부재의 인장강화현상을 고려하기 위한 새로운 해석적 기법을 제시하였다 균열 후 거동 규명을 위하여 부착응력-슬립의 관계나 부탁 응력의 분포를 가정하는 기존의 해석방법과는 달리, 철근과 콘크리트의 변형률 분포 함수를 다항식으로 가정하여, 이를 바탕으로 일축 인장부재의 균열 해석 기법을 구성하였다. 제시한 균열 해석모델은 기존의 해석기법과 비교하여, 철근콘크리트 구조물의 유한요소해석을 위한 균열 후의 평균 응력-변형률 관계를 정의하거나, 부재의 길이방향으로 철근과 콘크리트가 분담하는 하중 및 슬립량 산정시 매우 효율적이다. 제안된 모델을 이용하여 얻어진 균열하중과 보강철근의 신장률 값을 다른 해석기법 및 실험값과 비교한 결과 만족할만한 정확도를 보여주었다.

This paper presents accelerated life tests for Type I censoring data under probabilistic stresses. Probabilistic stress, Sj, is the random variable for stress influenced by test environments, test equipments, sampling devices and use conditions. The hazard rate, ,thetaj, is the random variable of environments and the function of probabilistic stress. Also it is assumed that the general stress distribution is uniform, the life distribution for the given hazard rate, θ, is exponential and inverse power law model holds. In this paper, we obtained maximum likelihood estimators of model parameters and the mean life in use stress condition.

Soil water enters the atmosphere via evapotranspiration, where it transforms into atmospheric water vapor and plays important role in the surface-atmosphere energy exchange. Soil conditions have a direct influence on the effective rainfall, and initial soil moisture conditions are important for quantitatively evaluating the effective rainfall in a watershed. To examine the sensitivity of the initial saturation to hydrologic outflow, a two-dimensional distributed FLO-2D hydrologic model was applied to a small watershed. The initial saturation was set to 0.3, 0.5, and 0.7 and the obtained results were compared. The Green-ampt model was chosen to calculate the penetration loss. Depending on the initial soil moisture, the peak flow rate varied by up to 60%, and the total water volume in the watershed by approximately 40%.

염해에 콘크리트 구조물은 사용기간의 증가에 따라 내구성에 문제가 발생하므로 보수를 포함한 유지관리가 필수적이다. 일반적으로 결정론적인 방법으로 내구수명이 결정되고 이에 따라 유지관리비가 평가되고 있으나, 확률론적 유지관리 기법을 고려할 경우 연속적인 보수비용이 평가되므로 합리적인 유지관리가 가능하다. 기존의 확률론적 유지관리 기법에서는 정규분포만 고려되었으나, 본 연구에서는 초기 내구수명 및 보수에 따른 수명-확률함수에 로그함수를 고려할 수 있도록 개선되었으며, OPC 및 GGBFS를 사용한 콘크리트에 대하여 보수비용을 평가하였다. 로그 함수를 가지는 수명-확률함수는 중앙값 이전보다 이후에 미치는 영향이 지배적이므로 초기 내구수명 분포에 유리하며 전반적으로 낮은 보수비용을 도출할 수 있다. GGBFS를 사용한 콘크리트는 OPC 콘크리트 비하여 높은 내구수명과 낮은 보수횟수를 통하여 30% 수준으로 보수비가 감소하였다. 본 연구에서 도출된 확률론적 유지관기 기법은 정규분포 뿐 아니라 로그분포를 가지는 수명-확률함수를 초기 및 다양한 보수시기에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있으며, 더욱 합리적인 보수비용을 도출할 수 있다.

해양사고를 야기한 선원의 행동오류를 식별하는 것은 해양사고의 예방 또는 저감에 관한 연구의 기초가 된다. 본 연구의 목적은 선원들의 행동오류를 세 가지 행동(즉, Skill, Rule, Knowledge)으로 모델링하는데 필요한 최적의 확률분포함수를 추정하는데 있다. 본 저자들 의 사전 연구에서 획득한 해양사고 종류별 행동오류 데이터를 이용하여 세 가지 행동오류에 최적인 확률분포함수를 추정하고, 확률분포함수에서 도출한 확률 값들 사이의 유의성을 검증하였다. 확률분포함수 추정에는 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 적용하고, 유의성 검증에는 분산분석(ANOVA)를 이용하였다. 실험결과 여덟 가지 해양사고 종류별 세 가지 행동으로 각각에 대해서 최소의 오차를 갖는 확률분포함수를 추정할 수 있었다. 이를 이용하여 계산한 여덟 가지의 해양사고 종류에 대한 세 가지 행동오류들의 확률 값들은 통계적인 유의성이 관측 되었다. 또한, 행동오류가 해양사고에 영향을 미치는 것으로 관측되었다.

A Quantile-based Matching (QM) method has been widely used to correct the biases in global and regional climate model outputs. The basic idea of QM is to adjust the Cumulative Distribution Function (CDF) of model for the projection period on the basis of the difference between the model and observation CDFs for the training period. Therefore, the CDF of observation on training period plays an important role in quantile-based matching. Also, ensembles are highly correlated because ensemble forecasts generated from a combination of randomly perturbed initial conditions and different convective schemes in numerical weather model. We discuss the dependence of the bias correction results obtained from Qunatile-based Matching when there is correlation between ensembles and the variance of observation is larger than that of model. A simulation study is employed to understand the relation and distributional characteristics of observation and model when applying Quantile-based Matching method.

본 연구에서는 농업용 저수지의 저수율, 선행토양함수조건(AMC) 및 Huff 시간분포가 첨두유출량에 미치는 영향을 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 저수지 저수율, 선행토양함수조건 및 Huff 시간분포의 적용에 따라 4가지 경우에 대해 첨두홍수량을 산정하고 비교한 결과, 50~300년 빈도의 첨두홍수량은 저수율 100% 또는 AMCIII로 일괄 적용했을 때 각 조건의 발생확률을 고려한 첨두홍수량에 비해 20~30% 크게 산정되었다. Huff 3분위를 일괄 적용했을 때의 첨두홍수량은 발생확률을 고려한 Huff 분위 적용에 비해 5% 크게 산정되어, AMC와 저수지 저수율에 비해 첨두홍수량에 미치는 영향이 적었다.

본 연구의 주목적은 조양하 유역의 유출응집구조와 에너지소비 양상을 멱함수 법칙분포의틀 내에서 해석하는 것이다. 이를 위하여 GIS를 기반 으로 대상유역 내 지점별 배수면적과 함께 소류력 및 수류력을 정의하는 지형학적 인자를 추출하고 해당 인자들의 여누가 분포에 대한 도해적 해석과 함께 멱함수 법칙분포의 적합을 수행하였다. 주요한 결과로서 세 가지 지형학적 인자들의 여누가 분포는 세 개의 개별적인 거동특성 구간으로 구분할 수 있었다. 멱함수 법칙분포 확률밀도함수의 매개변수를 최우도법을 이용하여 추정해 본 결과 배수면적과 수류력은 대표적인 규모를 유한 하게 결정할 수 없는 규모 불변성 지형인자이지만 소류력은 유한한 규모를 갖는 규모 종속성 지형학적 인자로 판단할 수 있었다. 또한 소류력의 경우 제한된 범위 내에서만 복잡계 거동을 보여 멱함수 법칙분포를 따르지 않는 것으로 판단되었다. 최우도법을 적용하여 추정한 배수면적의 멱함수 법칙분포 지수는 선행연구에 비하여 큰 수치로서 해당 지수의 추정에 사용된 방법론의 차이에 기인하는 것임을 확인할 수 있었다. 또한 수류력의 멱함수 법칙분포 지수는 선행연구에 비하여 다소 작은 수치로서 대상유역의 규모에 따른 수로경사의 특성에 기인하는 것으로 판단되었다.