본 논문에서는 진동대 실험 데이터를 활용하여 기존 지진취약도 곡선을 업데이트하기 위해 파티클 필터링(Particle Filtering, PF)의 적용 타당성을 분석하였다. PF는 비선형적이며, 비가우시안적인 문제를 다루는 데 적합하며, 기존 베이지안 업데이트 기법인 분산점 변환(Unscented Transformation, UT)과 마르코프 연쇄 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)에 비해 지진취약도 곡선 업데 이트 과정에서 더 높은 정확성과 안정성을 제공하였다. 연구 결과, PF는 HAZUS, HRC, 변형률 기반(Strain-based) 손상 상태에서 기존 기법보다 더 보수적인 지진취약도 곡선을 도출하였으며, 불확실성이 큰 상황에서도 안정적인 결과를 제공하였다. 특히, PF는 재추출 (Resampling) 과정을 통해 불확실성을 효과적으로 감소시켜 더 신뢰할 수 있는 지진취약도 평가 결과를 제공하였다. 본 연구는 PF가 지진공학 분야에서 지진취약도의 정확성과 안정성을 높이는 데 유용한 도구임을 시사한다.

최근 공간정보 및 컴퓨터기술의 발달과 함께 시공간적인 토양침식의 프로세스를 구현할 수 있는 다양한 물리적 기반의 모델이 개발되고 있다. 비록 물리적 기반의 토양침식모델이 다양한 지점에서 다양한 형태로 발생하고 있는 침식, 이송 및 퇴적에 관한 일련의 정보를 제공하지만, 파라메타, 모델의 구조 및 관측 자료의 불확실성 등으로 인하여 모델을 예측 혹은 특정 목적을 위하여 활용하는 경우에는 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 유역기반의 토양침식모델(CSEM)의 최적 파라메타의 추정 및 그 불확실성을 평가하기 위하여 자료동화기법 중의 하나인 파티클 필터를 적용하였다. 파티클 필터를 CSEM과 연계한 모형(CSEM-PF)은 비선형 시스템의 특성을 갖는 물리적 기반 모형인 CSEM의 파라메타를 추정하기 위하여 매 시간의 관측 유량 및 관측 유사량을 활용하여 각각의 가중치를 계산하고, 이를 바탕으로 필터링을 수행하여 유출량 및 유사량과 관련된 다양한 파라메타를 추정하였다. 또한 이를 통하여 각 파라메타에 대한 불확실성 뿐만 아니라, 시변성을 갖는 파라메타에 대한 특성을 고려할 수 있음을 확인하였다. CSEM-PF를 용담댐의 소유역을 대상으로 과거의 기록적인 3개의 태풍에 의하여 발생한 사상에 적용하여, 각 사상에 대한 최적의 파라메타를 추정하고, 그에 대한 불확실성 분석을 수행하였다.