본 연구는 차량 충돌 및 방호울타리 구조의 불확실성을 고려하여 탑승자의 보호성능과의 상호관계 분석을 수행하였다. 라틴 하이퍼큐브 샘플링 기법을 기반으로 실제 충돌 상황을 고려할 수 있는 확률적 변수를 결정하였다. 매개변수 예제는 탑승자 보호 성능과 확률적 매개변수와의 상관관계의 중요성을 나타내었다. 본 연구 결과는 차량충돌로 인한 탑승자 보호를 고려 한 방호울타리의 설계에 대한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

콘크리트충전강관(Concrete Filled Steel Tube, CFST) 기둥 설계 시, 강관의 국부좌굴을 방지하기 위하여 강관두께 t에 대한 기둥외경 D의 크기를 제한하고 있다. 각각의 설계시방서에서 각기 다른 최대 D/t 값을 제안하고 있으며, 강재의 항복응력 fy, 또는 fy와 강재의 탄성계수 E의 식으로 표현된다. fy와 E의 불확실성을 고려할 경우, 최대 D/t 계산식을 포함한 한계 상태함수(limit state function)를 구성하여 CFST 단면의 국부좌굴에 대한 신뢰성지수(reliability index) β를 산정할 수 있다. 결정된 β는 사용된 최대 D/t 계산식에 따라 달라질 것이다. 이러한 신뢰성해석(reliability analysis) 결과의 가변성(variability)은 한계상태함수에 포함되는 전산모델 선택의 모호함(ambiguity)에서 기인한 것으로 모델링불확실성(modelling uncertainty)이라 한다. 모델링불확실성은 정보적불확실성(epistemic uncertainty)의 하나로 알려진 불명확성(non-specificity)으로 고려할 수 있으며, 불명확성은 가능성분포함수(possibility distribution function)를 사용하여 모델링할 수 있다. 본 연구에서는 다른 3개의 최대 D/t 계산식을 사용하여 주어진 CFST 단면의 국부좌굴에 대한 신뢰성해석을 수행하고 각각의 신뢰성지수를 계산할 것이다. 불명확한 신뢰성지수들은 가능성분포함수를 사용하여 모델링되고, 이로부터 확신정도(degree of confirmation)를 측정할 것이다. 확신정도는 신뢰성지수가 감소하면 증가한다. 결과적으로, 확신정도에 따라 재구성된 신뢰성지수들을 얻을 수 있으며, 허용 확신정도와 함께 CFST 단면의 국부좌굴에 대한 신뢰성지수의 결정이 가능하게 된다.

신뢰성 해석을 수행할 때 정보부족으로 인해 발생하는 인식론적 불확실성(epistemic uncertainty)은 고유의 변동성에 의해 존재하는 내재적 불확실성(aleatory uncertainty)보다 더 중요하게 다뤄야 한다. 그러나 그동안 개발된 확률이론은 주로 내재적 불확실성을 모델링하는데 이용된 반면, 인식론적 불확실성의 모델링에 대해서는 아직 확실한 접근법이 없었다. 최근 이를 위해 probability theory를 포함한 여러 접근법들이 제시되고 있지만 이들은 서로 다른 통계적 이론들을 바탕으로 도출되었기 때문에, 각 방법들의 결과들을 이해하는데 어려움이 있었다. 본 연구에서는 고장 확률을 계산하는 문제를 가지고 이러한 방법들이 인식론적 불확실성을 어떻게 다루는지를 비교, 분석하였다. 이를 위해 probability method, combined distribution method, interval analysis method 그리고 evidence theory를 대상으로 신뢰도 분석문제에 대해 각 방법들의 특징들을 비교하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 입력변수의 확률분포 형태를 알 수 있다면 probability method가 가장 우수하나, 이를 전혀 모르면 interval method를 사용해야 한다. 그러나 계산비용 면에서는 두 방법이 유사하므로 결국 입력변수의 확률특성 정보가 얼마나 있느냐에 따라 방법을 선택한다. Combined distribution method는 failure probability의 평균만 제공하므로 사용하지 않는 것이 좋다. 다만 이 방법은 계산비용이 매우 적게 드는 장점이 있다. Evidence theory는 probability와 interval 방법의 중간에 해당하며, 구간별 probability assignment를 세분화 할수록 probability결과에 접근한다. 이 방법은 계산비용이 가장 높은 것이 문제이다.

In this paper, the stochastic 1D site response analysis method using Monte Carlo simulation and considering thespatial variation of shear wave velocity profile isproposed. To consider thespatial variation of shear wave velocity profile for 1D site response analysis, the proposed method generates random shear wave velocity profiles representing the target site, and Monte Carlo simulation is used to calculate theprobability distribution of the site response analysis results such as thepeak ground acceleration. Through the field application, The applicability of the proposed method is verified through field application.

본 논문에서는 반강접을 고려한 프레임 구조에서 강재 탄성계수의 불확실성이 프레임 구조의 비선형거동에 미치는 영향을 분석하였다. 강재 탄성계수의 불확실성의 확률분포는 정규분포로 모델링 하였으며, 이러한 확률적 물성치를 반강접 프레임의 비선형 거동에 적용할 수 있는 해석 프로그램을 개발하였다. 프레임의 비선형 거동 인수인 기하학적 비선형, 재료적 비선형, 그리고 접합부의 반강접에 의한 비선형 효과를 고려하여, Monte Carlo Simulation에 기반한 확률론적 해석을 수행하였다. 확률론적 해석을 위해 확률변수를 세 종류로 생성하여 사용하였다. 확정론적 해석의 결과는 기존의 연구 결과와 잘 일치하는 결과를 보였다. 확률론적 해석의 경우, 변위의 분산계수는 구조에 작용하는 하중이 증가함에 따라 증가하는 결과를 나타냈으며, 그 값은 프레임구조의 구조적 특성에 영향을 받는 것으로 나타났다.

무딘 모양 물체의 대표적 형상인 정사각주의 후류에서의 와류 형성 분석을 위한 스트롤수 측정 실험에서 실험 방법 및 결과의 신뢰성 확보를 위하여 실험계획법과 불확실성 해석을 수행하였다. 스트롤수는 정사각주와 지면과의 간극을 변화시키면서 열선유속계를 사용하여 측정하였다. 정사각주가 지면과 충분히 떨어져 있다면, 후류의 어느 곳에서 스트롤수를 측정하더라도 신뢰할 수 있다. 그러나 정사각주가 지면과 가까워지면 와류가 부분적으로 약하게 형성되기 때문에 스트롤수는 후류의 일정한 영역에서만 측정할 수 있으며, 신뢰할 수 있는 값을 얻기가 쉽지 않다. 이에 요인배치법과 분산분석을 이용하여 5% 유의수준에서 신뢰할 수 있는 스트롤수 측정 구역을 확보하였다. 마지막으로 불확실성 해석을 실시하여 실험 환경 및 계측 장비로부터의 오차 요인을 분석하였으며 스트롤수에 대한 95% 신뢰구간을 구하였다.

교량의 손상추정을 위한 구조계 규명기법은 신호취득시스템 및 정보처리기술의 발전과 함께 최근에 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 신경망기법이나 유전자 알고리즘과 같은 소프트컴퓨팅 기법은 뛰어난 패턴인식성능 때문에 손상추정 문제에 활발히 활용되고 있다. 본 연구에서는 모드계수를 활용한 신경망기법기반 손상추정을 수행하였으며, 신경망을 훈련시키기 위한 훈련패턴을 생성하는 해석모델에서의 불확실성을 효과적으로 고려할 수 있는 방법을 제시하였다. 해석모델의 불확실성 대하여 민감하지 않은 입력자료인 손상 전 후의 모드형상의 차 또는 모드형상의 비를 신경망의 입력자료로 활용하였다. 단 순보와 다주형교량에 대한 수치예제를 통하여 본 연구에서 제시한 기법의 타당성 및 적용성을 검증하였다.

접착제와 피착재의 물성치는 고정된 값을 가지기보다 항상 어느 정도의 불확실성을 내포하고 있으며, 이는 결합부의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 컨벤스 모델링을 이용하여 불확실한 물성치를 갖는 단일 겹치기 이음의 응력해석을 수행하였다. 불확실성을 고려한 수치해석 결과, 결합부에 작용하는 전단 및 수직 응력은 증가하였으며 이는 결합부의 강도 해석에 불확실성이 반드시 고려되어야 함을 보여준다. 또한 컨벡스 모델링의 신뢰성과 효율성을 입증하기 위해 몬테카를로 기법에 의한 응력 해석 결과와 비교하였으며, 두 방법에 의한 결과는 잘 일치함을 알 수 있었다.

본 연구의 목적은 하천의 조도계수와 유량의 불확실성을 고려하여, 부정류 흐름에서 홍수위 해석에 미치는 영향을 정량적으로 분석하는 데 있다. 본 연구에서는 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하여 조도계수와 유량의 불확실성이 홍수위 해석에 미치는 영향을 분석하고, 강우사상의 크기와 불확실성과의 관계를 분석하였다. 조도계수의 불확실성은 하천기본계획을 참고하여 0.025~0.040의 범위에서 분석하였다. 유량의 불확실성은 수위 h일 때의 유량을 Q라고 할 때, Q= A(h- B)C로 표현되는 수위-유량관계식의 회귀계수 A, B, C를 통해 분석하였다. 수위-유량관계식의 회귀계수를 비선형 회귀분석을 통해 추정하였으며, 회귀계수는 t 분포를 가정하여 95% 신뢰도로 상한과 하한의 범위를 산정하였다. 산정된 회귀계수의 범위는 A는 5.138~18.442, B는 -0.524~0.104, C는 2.427~2.924로 산정되었다. 범위 내에서 10,000개의 매개변수 세트 를 추출하여 HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center’s River Analysis System)에 적용하여 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 강우사상 1~3에서 모의된 홍수위의 95% 신뢰구간의 평균적인 범위는 각각 0.39 m, 0.83 m, 0.96 m이며, 첨두 홍수위가 발생했을 때의 범위는 각각 0.52 m, 1.36 m, 1.75 m로 산정되었다. 또한 이천관측소의 1986~2015년의 일 강우에 대한 빈도해석을 수행하였으며, 수행 결과 GEV (Generalized Extreme Vlaue) 분포일 때 강우사상 1~3의 재현기간은 각각 1년, 10년, 25년 빈도에 해당되었다. 본 연구를 통해 강우사상의 크기와 불확실성의 관계를 분석하 였으며, 향후 다양한 강우사상에 적용하여 검증한다면 홍수위의 불확실성을 예측하여, 하천관리 등을 위한 구조물의 계획 및 설계 시 의사 결정에 실질적인 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.

수문학적 댐 위험도 분석은 복잡한 수문분석과 연계되어 있으며, 기본적으로 수문분석 과정과 모형에 사용되는 입력 자료에 대한 불확실성을 평가하는 과정이 필요하다. 그러나 체계적인 불확실성 분석 과정을 통한 댐 위험도 분석 절차에 대한 연구는 상대적으로 적은편이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 연구에 대해서 2가지 주요 개선점을 도출하여 댐 위험도 분석에 활용하였다. 첫째, 강우 분석 시 매개변수의 불확실성 분석이 가능한 Bayesian 모형 기반의 지역빈도해석 절차를 수립하였다. 둘째, 강우-유출 모형 매개변수의 사후분포를 정량적으로 추정하기 위하여 Bayesian 모형과 연계한 HEC-1모형을 도입하였다. 도출된 유입 시나리오를 댐의 수위로 환산하기 위하여 기존 저수지 운영기준에 근거하여 저수지 추적을 수행하였으며, 최종적으로 실행함수를 통하여 수문학적 위험도를 추정하였다. 실제 댐에 대해서 모형의 적합성을 평가하였으며, 초기수위 가정에 따른 수문학적 위험도에 민감도를 평가하였다.

This study applied the Bayesian method for the quantification of the parameter uncertainty of spatial linear mixed model in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the application of Bayesian method, the prior sensitivity analysis was implemented by using the priors normally selected in the existing studies which applied the Bayesian method for the puppose of assessing the influence which the selection of the priors of model parameters had on posteriors. As a result, the posteriors of parameters were differently estimated which priors were selected, and then in the case of the prior combination, F-S-E, the sizes of uncertainty intervals were minimum and the modes, means and medians of the posteriors were similar to the estimates using the existing classical methods. From the comparitive analysis between Bayesian and plug-in spatial predictions, we could find that the uncertainty of plug-in prediction could be slightly underestimated than that of Bayesian prediction.

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.

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

연약지반에 시공된 지반구조물의 거동은 구조물 하부의 연약지반이나 인접 지반의 특성에 크게 영향을 받는다. 지반 구조물 설계시 사용되는 지반 특성치는 결정론적인 모델이나 확률론적인 모델을 이용하여 나타낼 수 있다. 일반적인 지반구조물 설계시 사용되는 결정론적인 모델은 설계 파라메타로 단 하나의 대표값을 사용하는 반면, 확률론적인 모델은 이산통계나 확률 밀도함수를 이용한다. 연약지반의 압밀도나 침하량등의 산정 결과는 간극비, 압밀계수, 연직 및 수평방향 투수계수등의 불확실성 요소에 영향을 받는다. 본 연구에서는 연직 드레인을 이용한 개량지반에 대한 침하해석시 사용되는 불확실성 인자들에 대한 영향을 분석하여 보았다. 또한, 변동계수가 침하량에 미치는 영향을 분석하였으며 이들 파라메타들이 압밀도나 침하계산시 미치는 영향에 대한 민감도 분석을 실시하였다.

수공구조물의 위험도에 관한 불확실성을 검토하기 위하여 본 연구에서는 빈도해석을 통하여 추정되는 설계홍수량의 분산량을 고려한 불확실성 해석을 실시하였다. Gumbel 분포형을 기본 분포형으로 가정하였으며, 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법을 이용하여 각 매개변수 추정방법별로 추정된 설계홍수량에 대한 이론적인 분산량을 산정하였다. 이론적으로 유도한 분산량의 특성을 규명하기 위하며 다양한 표본크기와 설계연한, 비초과확률 및 변동계수조건에 대하여 Monte

본 연구에서는 관악산 레이더 자료로부터 소양강 유역에서 최적 추정된 레이더 강우로 준분포형 TOPMODEL의 적용성을 평가하고 Monte Carlo난수발생 기법과 연계한 앙상블 유량모의 기법을 구축하여 레이더 추정강우가 가질 수 있는 불확실성이 수문모형에 미치는 영향을 모형의 매개변수와 연계하여 분석하였다. 레이더 추정강우를 활용하여 소양강 유역의 유량계산을 2003년 7월의 사례기간 동안 수행한 결과 실시간 편차보정 기법으로 수정된 레이더 입력강우의

지하저장공동의 적절한 설계와관리를 위해서는 공동주위의 지하수 흐름이 분석되어야 한다. 지하수 흐름은 수리전도도의 공간적인 변동성에 의해 영향을 받게 되므로 본 연구에서는 이러한 영향분석을 위해 추계학적 개념을 도입한 2차원 유한요소모형을 개발하였다. 추계학적으로 정의된 불균일 매질에서의 2차원 정류흐름에 대한 근사해를 얻기 위해 Monte carlo 방법을 이용하엿으며, 이를 위해 알려진 평균과 표준편차를 가진 수리전도도를 발생시켰다. 모형을 통한 예측