격납건물은 원자력 발전소의 중대 사고 발생시 방사성 물질의 외부 방출을 막는 심층 방어 체계 중 마지막 방벽이다. 중대사고 발생시 격납건물 내부에선 노심 융해와 수소 발생으로 인한 내압 상승과 증기 폭발로 인한 구조적 손상이 일어나며, 이에 대한 구조적 건전성을 평가하기 위해 격납건물에 대 한 극한 내압 성능 평가를 실시한다. 극한 내압 성능 평가 방법 중 확률론적 평가시 현실적인 제약으 로 인해 고신뢰도 유한요소해석 모델을 이용하며 이때에 불확실성 인자들의 확률 분포 특성을 고려한 데이터 셋을 샘플링 기법을 이용하여 구성한 후 비선형 해석을 실시한다. 도출된 비선형 해석 결과는 취약도 곡선을 도출에 사용되며, 취약도 곡선을 이용하여 확률론적인 평가가 실시된다. 샘플링 기법에 따라 적절한 표본 크기가 아닌 데이터셋을 구성하게 되면 통계적 불확실성으로 인한 취약성 분석의 오차가 증대된다. 하지만 유한요소해석시 발생하는 막대한 계산 비용으로 인하여 기존의 방식은 적절 한 샘플링 크기 선정 및 부적절한 샘플링 크기 선정으로 인한 확률론적인 성능평가에 대한 영향에 대 한 정량화 및 평가를 제한적으로 수행하였다. 따라서 본 연구에서는 격납건물의 재료적 특성 및 내압 으로 인한 변위 데이터를 기반으로 생성한 인공신경망 모델을 통해 유한요소 해석에 대한 대리모델을 생성한다. 이후 생성한 대리모델을 기반으로 일반적인 불확실성 분포 샘플링에 사용되는 Monte Carlo method, latin hypercube sampling, Sobol sequence을 이용하여 표본 크기에 따른 격납건물 확률론적 인 극한내압성능 평가에 대한 영향을 정량화 및 평가를 실시하겠다. 이를 통해 제한적으로 탐색되었던 불확실성 공간에 대하여, 그 통계적 불확실성 및 전방위적인 탐색이 가능해 질것으로 기대한다.

급격히 발전하는 도시지역 및 산업단지의 경우 불투수지역이 대부분이며, 이로 인해 유출이 증가함에 따라 내수침수가 발생할 확률이 높아지고 있다. 도시지역의 유출해석은 대부분 SWMM모형을 이용하여 강우-유출해석을 수행하고 있으나 이러한 모형은 실제 자연 현상을 해석하는데 한계가 있으며, 모형 자체도 불확실성을 가지고 있어 정확한 유출해석을 하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 모형의 매개변수를 조사하고 불확실성을 가지는 매개변수를 선정한 후 매개변 수의 불확실성 정도를 불확실성 정량화 지수를 이용하여 정량화하였다. 수행 결과 관조도계수의 불확실성이 가장 크며, 유출량에 미치는 영향도 가장 컸다. 그러므로 우수관거 설계 시 관조도계수 추정을 보다 정확히 산정하여야 하며, 불확실성 정도를 예측하여 유출해석에 반영하고, 각 매개변수가 가지는 특성을 파악한다면 내수 침수를 예방하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.

수자원장기종합계획에서는 물의 과부족 또는 가용한 물을 정량적으로 평가하기 위해 물수지 분석을 실시한다. 물수지 분석은 미래 예측되는 용수수요량과 공급가능량을 비교하는 단순한 과정이지만, 분석 과정에 포함되어 있는 자료와 모형의 불확실성으로 인하여 물수지 분석을 실시한 각종 보고서마다 서로 다른 결과를 보여주고 있어 국민의 신뢰를 얻지 못한 실정이다. 본 연구에서는 Monte Carlo simulation 기법 중 Latin Hypercube sampli