대규모 유한요소 모델을 빠르게 해석하기는 위해서 병렬 희소 솔버를 필수적으로 적용해야 한다. 이논문에서는 미세하게 변화하는 시스템 행렬을 대상으로 연속적으로 해를 구해야 하는 문제에서 효율적으로 적용가능한 반복-직접 희소 솔버 조합 기법을 소개한다. 반복-직접 희소 솔버 조합 기법은 병렬 희소 솔버 패키지인 PARDISO에 제안 및 구현된 기법으로 새롭게 행렬값이 갱신된 선형 시스템의 해를 구할 때 이전 선형 시스템에 적용된 직접 희소 솔버의 행렬 분해(factorization) 결과를 Krylov 반복 희소 솔버의 preconditioner로 활용하는 방법을 의미한다. PARDISO에서는 미리 설정된 반복 회수까지 해가 수렴하지 않으면 직접 희소 솔버로 해를 구하며, 이후 이어지는 갱신된 선형 시스템의 해를 구할 때는 최종적으로 사용 된 직법 희소 솔버의 행렬 분해 결과를 preconditioner로 사용한다. 이 연구에서는 첫 번째 Krylov 반복 단계에서 소요되는 시간을 동적으로 계산하여 최대 반복 회수를 설정하는 기법을 제안하였으며, 주파수 영역 해석에 적용하여 그 효과를 검증 하였다.

Wind turbine tower has a very important role in wind turbine system as one of the renewable energy that has been attracting attention worldwide recently. Due to the growth of wind power market, advance and development of offshore wind system and getting huger capacity is inevitable. As a result, the vibration is generated at wind turbine tower by receiving constantly dynamic loads such as wind load and wave load. Among these dynamic loads, the mechanical load caused by the rotation of the blade is able to make relatively periodic load to the wind turbine tower. So natural frequency of the wind turbine tower should be designed to avoid the rotation frequency of the rotor according to the design criteria to avoid resonance. Currently research of the wind turbine tower, the precise research does not be carried out because of simplifying the structure of the other upper and lower. In this study, the effect of blade modeling differences are to be analyzed in natural frequency of wind turbine tower.

이 연구는 북서태평양에서 여름철(7-9월) 동안 발생하는 태풍 빈도를 예측하기 위한 다중회귀모델을 4가지 원격패턴을 이용하여 개발하였다. 이 패턴은 4-5월 동안 동아시아 대륙에서의 시베리아 고기압 진동, 북태평양에서의 북태평양 진동, 호주근처의 남극진동, 적도 중앙태평양에서의 대기순환으로 대표된다. 이 통계모델은 이 모델로부터 예측된 높은 태풍발생빈도의 해와 낮은 태풍발생빈도의 해 사이에 차를 분석함으로써 검증되었다. 높은 태풍발생빈도의 해에는 다음과 같은 4가지의 아노말리 특성을 나타내었다: i) 동아시아 대륙에 고기압성 순환 아노말리(양의 시베리아 고기압진동), ii) 북태평양에 남저북고의 기압계 아노말리, iii) 호주 근처에 저기압성 순환 아노말리(양의 남극진동), iv) 봄부터 여름 동안 니뇨3.4 지역에 저기압성 순환 아노말리. 따라서 적도 서태평양에서 무역풍 아노말리는 양반구의 아열대 서태평양에 위치한 저기압성 순환 아노말리에 의해 약화되었다. 결국, 이러한 기압계 아노말리의 공간분포는 열대 서태평양에 대류를 억제하는 대신 아열대 서태평양에 대류를 강화시켰다.

본 연구에서는 고속도로를 대상으로 각각의 구간에 대한 선형유형을 구분하여 사고빈도모형을 개발하였다. 현재 사고빈도모형 부문의 연구는 주로 고속도로 구간 전체를 대상으로 한 연구가 대부분이기 때문에 거시적인 측면에서 사고빈도모형이 개발되었다고 할 수 있으며, 이에 따라 각각의 구간특성이 정확히 반영되지 않은 상태에서의 사고빈도를 예측하였다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 인식하여, 동질구간 분할법을 사용하여 고속도로의 평면선형을 직선부, 곡선부, 연속곡선부로 구분하였고, 이를 군집분석을 통하여 직선부와 곡선부의 유형을 구분하여 고속도로의 각각의 구간별 특성을 반영한 사고빈도모형을 구축하였다. 본 연구 결과는 고속도로 각 구간의 사고빈도를 예측하는데 있어 더 정확하고 합리적인 결과를 도출해 낼 것이라 판단한다.

본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로 입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

일반도로구간에서의 사고발생건수는 2000년부터 2006년까지 감소추세를 보이는 반면 교차로에서의 교통사고건수는 현재까지 꾸준하게 증가하고 있기 때문에 교차로에서의 안전성을 증대시키기 위한 노력이 절실히 필요한 실정이다. 본 연구에서는 신호교차로에서의 도로조건, 교통조건, 교통운영상의 조건 등을 분석하여 교차로의 설계 안전성을 저해시키는 요인들을 찾아내고, 그 요인들과 사고와의 상관관계를 이용하여 지방부 4지 신호교차로의 안전성 판단을 위한 사고예측모형을 개발하고자 한다. 또한 사전에 위험요소를 제거하여 교차로에서의 안전성 평가를 위한 가이드라인을 제시함으로써, 교차로에서의 안전성을 높이는데 그 목적이 있다. 본 연구는 교차로에서의 사고분석을 위하여 비선형 회귀분석을 통해 사고모형을 개발하였고, 이러한 모형들을 이용하여 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수들에 대한 분석을 시도하였다. 모형분석결과, 포아송회귀분석(Poisson Regression)이 모형개발에 가장 적합한 것으로 나타났으며, 사고에 영향을 미치는 변수로는 좌회전 전용차로, 횡단보도, 제한속도, 조명시설, 교차각, ADT 등으로 분석되었다.

비선형 함수로 모델링되는 동적 시스템의 비선형 파라미터를 결정하기 위하여 주파수 영역 볼테라 모델을 적용하는 연구를 수행하였다. 시간영역의 1차, 2차, 3차 전달함수에 해당하는 주파수 영역의 볼테라 핵함수를 비선형 파라미터 산정 과정에 3차 비선형 항까지 포함시켰다. Schetzen의 방법으로 시스템의 비선형 미분방정식에 적합한 볼테라 급수 표현식을 정하고, 이로부터 유도되는 비선형 전달함수를 입력 출력 관계식에 사용하였다. 관찰된 입력을 비선형 주파수 영역 모델에 대입하여 계산한 출력과 관찰된 출력의 차이로 오차를 정의한 후 오차를 최소화 시키는 시스템 파라미터의 값을 구하였다. 예제를 통하여 선형 주파수 구간 뿐만 아니라 2차 혹은 3차 비선형이 지배적인 주파수 범위 대에서 볼테라 모델이 충분한 정확성과 수렴성을 가지며 인식된 파라미터는 실제 값과 잘 일치함을 확인할 수 있었다.

진동수 기반 내하력 평가모델을 실교량에 접목시켜 실시간으로 그 결과를 추정하기 위해 모니터링 및 평가 시스템 프레임 웍을 제시하고자한다. 실시간 내하력 평가 시스템은 무선 IOT가속도계를 부착하여 유효 상시진동데이터를 원격으로 획득하고 이를 통해 진동수 및 점성비를 분석하여 모델에서 요구하는 성능계수를 결정하고 이 결과들을 종합하여 이전 내하력 결과 대비 현재의 내하력을 추정하는 방법이다.

This study evaluated the performance of GFDL HiRAM, a fine resolution AGCM, in the simulation of GPI (Genesis Potential Index) of tropical cyclone and its temporal variation over the Western North Pacific (WNP). We analyzed the AMIP simulation by the AGCM for the 30-year (1979-2008) forced by observed sea surface temperatures as the lower boundary condition. Since GPI depends on the five large-scale environmental factors(850 hPa absolute vorticity, 700 hPa relative humidity, vertical wind shear, maximum potential intensity, and 500 hPa vertical velocity), the biases of the simulation are examined for these factors as well as GPI itself. The results are compared with the ECMWF Interim reanalysis (ERA-I), and the analyses show that both the mean spatial pattern and the seasonal cycle of GPI over the WNP are reasonably simulated by HiRAM. But the magnitude of GPI is significantly underestimated due to the combined contribution of negative biases in four factors excluding the low-level vorticity. It is demonstrated that the three leading modes of spatio-temporal variability of GPI in EOF analysis for ERA-I are associated with ENSO, climate change with long-term trends, and SST anomalies over the WNP. The response of GPI to ENSO is more or less captured by HiRAM, including the east-west shift of Typhoon genesis location. However, it is supposed that unrealistic response of GPI and its factors to La-Nina or eastern Pacific El-Nino is an important shortcoming of HiRAM. In addition, HiRAM fails to reproduce the characteristic spatiotemporal variation associated with the climate change mode of GPI. The key findings from this study provide helpful guidance for improvement of HiRAM.

In order to analyze the dynamic characteristics and seismic performance of electrical cabinet affected the earthquake, a preliminary study should be carry on to find the natural frequency of that, and it can be known that through shaking table test and finite element analysis. The purpose of this study is to developing regarding the numerical model by using finite element method for the natural frequency of electrical cabinet be influenced by earthquake and to verify its reliability in comparison with experimental data through shaking table test in the future.

Copula 함수 기반의 모형들은 가뭄빈도해석 및 수문시계열분석 등 수문학적 모델링을 위해 다각적으로 활용되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 Copula 함수 및 주변확률분포 매개변수에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 모형의 개발 사례는 국내외적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Copula 모형에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 이변량 가뭄빈도해석 기법을 개발 하였다. 본 연구에서는 우선적으로 모의자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가하였으며, 모형 적용결과 가정한 매개변수를 정확하게 재추정하는 것을 확인할 수 있다. 최종적으로 기 개발된 Bayesian Copula 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 최근 2013~2015 년에 가뭄 사상을 평가하였다. 서울, 경기 및 강원 지역에서 특히 가뭄이 심한 것으로 나타났으며, 대부분의 지역에서 결합재현기간이 100년을 상회하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 제안된 모형의 검증과정과 도출된 결과를 기준으로 판단해보면 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.

Frequency-adaptive Lumped Mass Stick (LMS) method has been proposed recently to present the dynamic responses of a structure by a stick model which has identical frequencies to the original structure. The masses of the LMS model are obtained by an iterative method following a sequence of equations, where the masses always converge to certain values. Those values are solutions of a nonlinear equations system as will be shown in this study. This paper also investigates the significance of masses locations on the dynamic responses of the LMS models.

본 연구에서는 가뭄의 특성분석에 유리하며, 확률론적 접근이 가능한 은닉 마코프 모델(HMM) 기반의 가뭄 분석 기법을 적용하였다. HMM 기반의 가뭄의 심도뿐만 아니라 지속시간을 동시에 평가할 수 있도록 코플라 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 기법을 도입하여 우리나라의 2015년 가뭄 빈도를 평가하였다. 가뭄빈도분석 결과 최근 40년 자료를 기준으로 영동지방에 비해 영서지방이 전체적으로 가뭄이 발생할 경우 가뭄의 심도가 큰 것으로 평가되었다. 심한가뭄의 발생 비율의 경우에 철원의 경우 10%를 상회하는 등 임진강 유역에서 상대적으로 심한가뭄의 발생비율이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 한강유역 일부지점에서는 2014/2015년의 가뭄 지속기간 및 심도의 결합재현기간이 1,000년이 넘는 가뭄이 발생하고 있는 것으로 평가되었다. 특히 북한강 및 임진강 유역에 심한 가뭄이 발생하고 있으며 전반적으로 100년 이상의 기왕최대가뭄을 나타내고 있는 것으로 판단되었다.

최근 10년(‘99~‘08년)간 재해로 인한 피해가 과거 10년(‘89~‘98년)에 비해 3년 이상 증가하는 등 피해 규모가 갈수록 증가하고 있는 추세다. 또한 상습침수지역에 반 지하주택의 건설 및 전기·가스시설 등으로 인하여 침수피해로 대피하는 주민들이 위험에 노출되어 있다. 이 때문에 전문가들은 급속한 경제 성장 과정에서 재해위험을 크게 고려하지 않고 도시계획 및 개발을 주요원인으로 지적하고 있다. 따라서 침수위험지역에서 일어나는 잠재위험성을 예측하고, 위험성에 따른 영역을 분석하기 위한 연구가 필요하다. 그래서 본 연구에서는 강우빈도에 따른 도시침수 영역을 분석하여 안전한 주민대피 방안을 제시하기 위하여, MIKE URBAN의 모형 중 도심지 배수시스템의 복잡한 수리학 및 유체역학적 모의가 가능한 MOUSE Model을 선정하였으며, 경사가 급하고 우수관로가 노후하여 침수피해가 빈번한 인천시 서구 지역을 대상으로 모의를 실시하였다. 입력 자료는 인천광역시 서구의 유출계수, 지반고, 우수 관망 자료를 이용하였다. 모의 결과는 강우빈도 10년부터 200년까지 조건으로 모의하였을 때, 발생되는 침수의 지역은 대체로 비슷하나 강우빈도가 높아질수록 수위와 침수범위가 증가하는 것으로 나타났다. 강우빈도에 따른 모의결과 비교검증을 통해 보다 정확한 결과를 도출할 것이며, 모의 결과를 바탕으로 강우빈도별 침수지역 및 범위에 따라 재난시 국가에서 지정된 대피소(학교, 공원 등)에 연령대별 자유보행속도를 고려하여 최단거리의 대피로를 산정 본 연구의 결과로 강우빈도에 맞는 시나리오 구성을 지역적 특성에 맞게 적용하여 주변 도시의 재해 위험성을 사전에 예측하고 재해 취약지점에 대비할 수 있는 기초자료를 제공 할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 활용한 지역빈도해석 모형을 기반으로 외부 기상인자 및 공간정보에 의한 확률강우량의 변동성을 고려할 수 있는 Bayesian 지역빈도해석 기법을 개발하였다. 기존 지역빈도해석에서 분석시 확률분포형의 매개변수는 과거와 일정하다는 정상성을 기본 가정으로 연구를 진행해 왔다. 이는 평균의 변동성 및 확률강우량 추정시 최근 기후변화의 영향을 효과적으로 고려하지 못하는 단점이 존재하였다. 또한 우리나라의 경우 산악지형이 약 70% 이상을 차지할 정도로 지형적 및 계절적으로 강수량 패턴이 불분명하여 확률강우량 추정시 공간적 변동성을 고려할 수 있는 새로운 개념의 지역빈도해석의 필요성이 대두되고 있다. 최근 국내 연구에서는 유역내 면적강우량 환산시 극치계열의 강수자료를 이용하여 지점빈도해석(point frequency analysis, PFA) 또는 지역빈도해석(regional frequency analysis, RFA)을 수행하여 수자원 설계에 이용되고 있다. 그러나 기존 지역빈도해석연구에서 매개변수 산정시 외부인자(covariate)를 고려할 수 없는 단점이 존재하며, 불확실성을 정량적으로 해석하는데 어려움이 있다. 이와 더불어 기존 RFA에서는 관측지점을 중심으로 산정된 확률강우량은 Thiessen망을 통해 유역면적강우량으로 변환하여 사용하는 것이 일반적이나 우리나라의 산지특성과 여름철 강우처럼 시공간적 변동성이 큰 경우 면적평균강우를 추정하는데 있어서 오차가 크게 발생할 수 있다고 알려지고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 활용하여 매개변수 추정시 기상인자 및 공간정보가 고려된 지역빈도해석을 수행할 수 있는 모형을 개발하였으며 다음과 같이 연구를 진행하였다. 첫째, 한강유역내 18개 관측소를 대상으로 연도별 여름강수량을 추출하고 이들 관측소의 여름강수에 물리적인 영향을 미치는 기상인자로서 SST(sea surface temperature)를 외부인자로 채택하였다. 둘째, 극치분포를 잘 재현한다고 알려져 있는 Gumbel 분포를 확률분포형으로 선정하였으며, Gumbel 분포 매개변수 산정시 앞서 추출한 SST와 한강 유역내 공간정보를 활용하여 매개변수를 산정하였다. 마지막으로 Bayesian 기법을 도입하여 산정된 매개변수의 불확실성 구간을 제시하였으며, 추정된 확률강우량 또한 불확실성 구간을 제시하여 신뢰성 있는 연구를 수행하였다.

사장교 케이블의 손상은 사장교 전체의 안전에 가장 큰 영향을 주는 요인이 되므로 케이블의 손상에 대한 유지관리를 필수적으로 해야한다. 이러한 유지관리의 대표적인 방법으로 케이블의 고유진동수변화을 추적하는 방법이 있다. 지금까지 케이블의 고유진동수는 진동법에 의해 횡방향 진동으로 추정하여 왔으며 시스템인식기법은 반복법에 의한 민감도방정식으로 축방향강성을 추정하나 새그의 영향으로 종방향운동에 대한 고유진동수의 분포에 대한 연구가 필요하다. 이 연구에서는 종방향운동에 의한 고유진동수를 이용하여 손상을 추정함으로써, 종방향운동의 신뢰성을 향상시키는 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법의 적용결과를 근사해인 유한요소해석결과와 비교하여 유사한 결과를 얻음으로써 제안된 방법의 신뢰성을 검증하였다. 따라서, 케이블손상과 고유진동수와의 관계를 분석한 결과는 손상률이 증가할수록 고유진동수는 낮게 나타났다. 따라서 케이블의 실측 고유진동수를 알 때 케이블손상과 고유진동수와의 관계식을 통해 케이블의 손상정도를 추정할 수 있으므로 케이블의 효율적인 유지관리가 가능하게 된다.

본 연구에서는 지역특성(위도, 경도, 고도)과 기후학적 특성(연최대강우량)을 계층적 Bayesian 모형안에서 연계하여 공간적 분석이 가능한 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 기존 지역빈도해석은 강수지점의 지리적/지형적 특성을 반영한 해석이 어려운 단점이 있으며, 지점을 기준으로 해석된 확률강수량을 유역면적강우량으로 변환 시 불확실성이 큰 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용하여 지역특성 및 기후학적 특성이 고려된 Gumbel 확률분포형의 매개변수를 추정하였으며, 이들 매개변수들을 공간적으로 보간하여 한강유역내 모든 지점에 대해서 확률강수량을 추정할 수 있도록 하였다. 결과적으로 기존 L-모멘트 방법과 유사한 결과를 확인할 수 있었으며 확률강수량의 불확실성 정량화와 더불어 지리적/지형적 영향을 고려한 해석이 가능하였다.

신뢰성 있는 홍수빈도해석을 수행하기 위해서는 충분한 홍수량 및 강우자료가 필요하다. 강우자료의 경우 우리나라 대부분 지역에서 30년 이상의 극치자료가 활용이 가능한 반면 홍수량 자료는 상대적으로 충분한 자료가 확보되지 않아 신뢰성 있는 빈도해석이 어려운 실정이다. 이에 따라 강우모의기법에 근거한 홍수빈도곡선 유도방안연구가 몇몇 연구에서 제안된 바 있으나, 기본적으로 입력된 강우의 빈도와 홍수의 빈도가 동일하다고 가정함으로 인하여 발생하는 불확실성이 상당부분 내포되어 있다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강우모의기법과 불확실성 분석이 고려된 홍수빈도곡선 유도방법을 개발하는 것으로 홍수빈도곡선을 유도하는데 있어서의 핵심은 미래에 발생 가능한 극치강수량을 효과적으로 재현할 수 있는 강수량 모의발생 기법과 강우-유출관계의 불확실성 분석에 있다. 본 연구에서는 극치강수량 모의를 위해 불연속 Kernel Pareto 분포를 이용한 다지점 강수모의기법과 Bayesian HEC-1 (BHEC-1) 모형을 연계하여 본 연구의 대상유역인 대청댐 유역의 강우-유출 관계의 불확실성을 고려한 홍수빈도곡선을 개발하고 모형의 적합성을 평가하였다. 최종적으로 기존 홍수빈도결정방법과 비교를 통해서 모형의 적합성을 확인하였다.

본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용한 새로운 지역빈도해석 모형을 개발하는데 목적이 있으며 이를 통해서 신뢰성 있는 매개변수를 추정과 동시에 지역빈도해석 절차의 불확실성 평가를 용이하게 접근할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안되는 계층적 Bayesian 기반 지역빈도해석 모형(HBRFA)의 적합성을 평가하기 위해서 모의실험을 수행하였다. 즉, 10개의 모의 관측소를 대상으로 Monte-Carlo 모의를 통한 평가를 수행하였으며 전체적으로 HBRFA 모형이 기존 L-모멘트 방법에 비해 편의를 줄여주는 것으로 평가되었다. 특히 재현기간이 증가될수록 편의가 두드러지게 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 전라북도의 6개 강우지점을 대상으로 HBRFA 모형과 기존 L-모멘트 기반 지역빈도해석 결과를 비교하였다. 계층적 Bayesian 모형의 특징을 평가하고자 매개변수의 Shrinkage 과정을 정량적으로 도출하여 제시하였으며 추정된 지역확률강수량이 기존 L-모멘트 기법과 유사한 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 더불어 빈도별 확률강수량의 불확실성을 정량적으로 제시할 수 장점을 확인할 수 있었다.