Probabilistic tsunami hazard analysis (PTHA) is based on the approach of probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) which is performed using various seismotectonic models and ground-motion prediction equations. The major difference between PTHA and PSHA is that PTHA requires the wave parameters of tsunami. The wave parameters can be estimated from tsunami propagation analysis. Therefore, a tsunami simulation analysis was conducted for the purpose of evaluating the wave parameters required for the PTHA of Uljin nuclear power plant (NPP) site. The tsunamigenic fault sources in the western part of Japan were chosen for the analysis. The wave heights for 80 rupture scenarios were numerically simulated. The synthetic tsunami waveforms were obtained around the Uljin NPP site. The results show that the wave heights are closely related with the location of the fault sources and the associated potential earthquake magnitudes. These wave parameters can be used as input data for the future PTHA study of the Uljin NPP site.

This study investigates the performance of four Bayesian methods, Random Walk Metropolis (RWM), Hit-And-Run Metropolis (HARM), Adaptive Mixture Metropolis (AMM), and Population Monte Carlo (PMC), for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution, and the results are compared with those of conventional parameter estimation methods; namely, the Method Of Moment (MOM), Maximum Likelihood Method (MLM), and Probability Weighted Method (PWM). As a result, Bayesian methods yield similar or slightly better results in parameter estimations compared with conventional methods. In particular, PMC can reduce parameter uncertainty greatly compared with RWM, HARM, and AMM methods although the Bayesian methods produce similar results in parameter estimations. Overall, the Bayesian methods produce better accuracy for scale parameters compared with the conventional methods and this characteristic improves the accuracy of probability rainfall. Therefore, Bayesian methods can be effective tools for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution in hydrological practices, flood risk assessment, and decision-making support.

염해에 따라 발생하는 보수시기와 보수로 유지되는 내구수명은 보수비용 평가에 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 사용하는 결정 론적 보수비용 평가는 사용기간의 연장에 따라 계단식으로 증가하게 되며, 보수로 인해 변동되는 내구수명의 변화를 고려하지 못한다. 본 연구 에서는 확률론적인 보수시기 및 비용을 평가하기 위해, 염해에 노출된 콘크리트 교각을 선정하였다. 두 가지 배합과 염화물에 노출된 외부 환 경조건을 고려하여 염화물 거동을 평가하였으며, 도출된 내구수명과 수명에 대한 확률변수를 변화시키면서 보수시기 및 비용 변화를 분석하 였다. 변동계수의 변화에 따른 보수회수는 큰 차이가 발생하지 않았으나, 초기의 내구수명 연장이 구조물의 보수시기 및 비용에 큰 영향을 미 치고 있었다. 또한 확률론적 보수비용 산정 모델은 결정론적 모델과 다르게 연속적인 보수비용이 평가되므로 목표내구수명에 따라 보수회수 를 감소시킬 수 있는 효과적인 기법임을 규명되었다.

최근 수문자료에서 비정상성 현상들이 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 시간에 따라 변화하는 통계 적 특성을 고려하기 위하여 다양한 형태의 비정상성 확률분포형이 제시되고 있으며, 비정상성 매개변수를 추정할 수 있는 다양한 방법들이 연구되 고 있는 추세이다. 본 연구에서는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용한 비정상성 Gumbel 분포형의 매개변수 추정방법을 제시하고 기존에 비정상 성 매개변수 추정방법으로 주로 사용되어온 최우도법과 비교해보고자 하였다. 국내 자료의 적용을 위하여 기상청 지점의 다양한 지속기간에 대해 경향성이 나타나는 연 최대치 강우자료를 사용하였다. 적용 결과 선형적 경향성을 나타내는 자료에 대해서는 두 가지 방법 모두 적절한 모형을 선 정하였으나, 2차 곡선 형태의 경향성이 존재하는 자료에 대해서는 앙상블 경험적 모드분해법의 경우에만 이러한 경향성을 반영하는 비정상성 Gumbel 모형을 선정하였다.

본 연구에서는 확률 대응법의 적용성을 평가하고, 이를 적용하여 실제 호우사상에 적합한 레이더 강우 추정관계식을 결정하였다. 먼저, 확률 대응법의 과정을 새로 정리하여 zT나 rT 등의 임계값을 결정하였다. 둘 째, 확률 대응법에 적용할 자료의 수가 매개변수 결정에 미치는 영향에 대하여 모의 자료를 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 셋 째, 확률을 나타낼 반사도와 강우강도 히스토그램의 구간 간격이 매개변수 결정에 미치는 영향에 대해 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과, 확률대응법으로 매개변수를 결정할 경우 확률대응법에 2시간 정도 누적된 반사도와 강우 쌍을 적용하는 것이 적합함을 확인하였다. 아울러 확률대응에는 반사도와 강우강도의 누가확률 차이보다 1차 모멘트 차이를 이용하는 것이 양호한 결과를 얻을 수 있고, 30~100% 구간을 대응하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 결과를 바탕으로 비슬산 레이더로 관측한 실제 호우사상에 대해 확률대응법으로 매개변수를 결정하였다. 또한, 매개변수를 이용하여 레이더 강우를 추정하였고, 이를 지상강우와 비교하였다. 전체적으로 레이더 강우가 지상강우보다 크게 산정되었지만, 레이더 강우와 지상 강우를 쉽게 대응하기 어려운 기존의 연구 결과를 고려하여 본 연구에서 평가한 확률대응법이 비교적 호우사상에 적합한 레이더 강우를 산정할 수 있다고 판단하였다.

본 연구에서는 비슬산 레이더 반사도 자료와 지상강우 자료를 이용하여 확률대응법으로 레이더 강우 추정관계식(Z-R 관계식)의 매개변수를 결정하였다. 먼저, 확률대응법의 자료 수와 히스토그램의 구간 간격에 따른 민감도 분석을 수행하여 적합한 자료 수와 구간 간격을 정하였다. 민감도 분석 결과를 바탕으로 실제 자료에 확률대응법을 적용하여 매개변수를 결정하고 레이더 강우를 추정하여 그 특성을 지상강우와 비교하였다. 이를 통해 확률대응법의 적용 방법을 체계화하고 그 성능을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다.1. 자료 수에 따른 민감도 분석을 통하여 확률대응법에 2시간 정도 누적된 반사도와 강우 쌍을 적용하는 것이 적합함을 확인하였으며, 2. 히스토그램의 구간 간격에 따른 민감도 분석을 통하여구간을 100개로 분할하였을 때 해당하는 간격이 적절함을 파악하였으며, 3. 확률대응법으로 호우사상에 적합한 매개변수를 결정할 수 있지만 지상강우를 적절히 표현할 수 있는 레이더 강우를 산정하기에 어려움이 있는 것을 확인하였다.

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 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.

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.