Discharge limits for nuclear power plant gaseous effluents are presented as dose constraints or on the basis of radioactivity or radioactivity concentration. Accordingly, the operator evaluates the amount of radioactive material discharged from a specific nuclear power plant to the environment and periodically reports them to regulators. Multi-step sampling and analysis and calculation are performed during the radioactivity evaluation process of radioactive effluent, and the uncertainty generated in each step causes the uncertainty of the final radioactivity. Considering that the purpose of evaluating radioactivity discharged from nuclear power plants to the environment is to verify the satisfaction of discharge limits and safety margins, it is necessary to accurately evaluate the discharged radioactivity as much as possible, understanding of the uncertainty contained in the reported value of radioactivity and efforts to reduce it. In this study, modelling of the radioactivity evaluation procedure in gaseous effluent discharged as batch mode from nuclear power plant has performed, a generalized framework was established to evaluate the uncertainty based on ISO/IEC Guide 98-3 (GUM: 1995) involved in the whole process, and the uncertainty contained in the calculated radioactivity of each radionuclide (group) was evaluated and its characteristics. In addition, through probabilistic evaluation, the actual probabilistic distribution and statistical characteristics of radioactive effluent releases reported as a single value were confirmed. As a result, the range of values expected to be included in the confidence level of approximately 95% of the distribution of values for radioactivity in a gaseous effluent discharged as a batch mode from nuclear power plant was calculated. And, the priority of each input parameter turned out to be (1) gaseous waste volume, (2) sample bottle volume, and (3) measured radioactivity of the sample. In addition, the probability distribution of the radioactivity was simulated by Monte Carlo method. As such, the mean, minimum, and maximum values in confidence level of 95% were obtained, and they were reasonably matched the calculated value within 5% deviation. It was shown that radioactivity to the environment, which has been reported as a single value, has a specific probabilistic distribution form.

The design of a wooden impact limiter equipped to a transportation cask for radioactive materials was optimized. According to International Atomic Energy Agency Safety Standards, 9 m drop tests should be performed on the transportation cask to evaluate its structural integrity in a hypothetical accident condition. For impact resistance, the size of the impact limiter should be properly determined for the impact limiter to absorb the impact energy and reduce the impact force. Therefore, the design parameters of the impact limiter were optimized to obtain a feasible optimal design. The design feasibility criteria were investigated, and several objectives were defined to obtain various design solutions. Furthermore, a probabilistic approach was introduced considering the uncertainties included in an engineering system. The uncertainty of material properties was assumed to be a random variable, and the probabilistic feasibility, based on the stochastic approach, was evaluated using reliability. Monte Carlo simulation was used to calculate the reliability to ensure a proper safety margin under the influence of uncertainties. The proposed methodology can provide a useful approach for the preliminary design of the impact limiter prior to the detailed design stage.

배전기 캐비닛은 발전소와 같은 플랜트 시설에서 전자기기 혹은 시스템 컨트롤러 등을 보관하는 역할을 한다. 전기 캐비닛이 지진과 같은 외부하중에 의해 손상될 경우 시스템 장애 혹은 운영 중단이 발생할 수 있다. 안정적이고 지속가능한 에너지 공급을 위해 외부 하중에 의한 전기 캐비닛의 안전성 평가는 매우 중요하다. 전기 캐비닛은 주로 콘크리트 슬래브에 앵커 로 지지되기 때문에 앵커의 지지력 상실로 인해 전기 캐비닛이 손상될 수 있다. 콘크리트 재료는 다양한 불확실성이 존재하며 변동성이 다른 재료에 비해 큰 편이다. 따라서 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 전기 캐비닛-앵커 시스템의 유한요소 모델을 이용하여 콘크리트 재료의 불확실성을 고려한 지진 취약도 평가를 수행하였다. 30개의 콘크리트 재료 모델을 라틴 하이퍼큐브 샘플링을 이용하여 샘플링하였으며 울진 지역의 등재해도 스펙트럼을 만족하는 인공지진을 적용하여 시간이력 해석을 수행하였다. 앵커의 응력과 캐비닛 최상단의 변위를 한계상태로 정의하였다. 지진 취약도 분석 결과 0.2g를 초과할 때 앵커의 응력 및 캐비닛 최상단 변위가 정해진 한계상태를 초과하는 것으로 나타났으며 대부분 0.5g에서 파괴되는 것으로 나타났다. 추후 연구에서는 지진의 불확실성과 재료의 불확실성을 동시에 고려하여 지진 취약도 평가를 수행하고자 한다.

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.

구조물의 붕괴성능을 정확하게 평가하기 위해서는 구조물과 관련된 구조부재 및 지반운동의 불확실성을 고려한 확률적 접근방식이 요구된다. 불확실성의 종류에 상관없이 불확실성은 구조물의 응답에 영향을 미치게 되는데, 구조물의 성능목표를 설정함에 있어 이러한 불확실성 전파를 예측할 필요가 있다. 최근 들어, 구조물의 붕괴성능을 평가하는 방법으로 사용되고 있는 증분동적해석은 지반운동과 관련된 임의적 불확실성을 해석과정에서 고려할 수 있다는 장점이 있으나, 확률론적 평가를 위한 또 다른 중요 요인인 인식론적 불확실성을 직접적으로 평가할 수 없다는 제한사항이 있다. 본 연구에서는 철골모멘트골조를 표본 건물로 선정하여 인식론적 불확실 요인으로 정의한 구조물의 고유감쇠, 지진중량, 구조부재의 항복강도 및 탄성계수가 구조물의 붕괴성능에 미치는 영향을 확률적으로 평가하였다. 이를 위하여 라틴 방격 추출법을 사용한 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 증분동적해석을 수행하여 구조시스템 붕괴성능의 변동성을 정량적으로 예측하였다. 해석결과, 붕괴성능의 변동성에 인식론적 불확실성을 대표하는 변수 중에서 구조물 고유감쇠의 영향이 가장 두드러지는 것으로 나타났다.

불확실성을 가지는 하중의 변동성을 고려한 구조제어시스템의 최적설계방법에 관하여 연구하였다. 일반적인 제어시스템의 설계 문제가 구조물과 제어시스템간의 상호작용 고려하여 구조-제어 시스템을 최적화이나, 이 연구에서는 하중-구조물-제어 시스템간의 상호작용에 대한 최적설계방법에 관하여 다루었다. 구조물의 응답을 최대화하는 하중과, 이를 최소화하는 구조제어시스템을 동시에 구하는 최대-최소문제(Min-max Problem)를 정식화하고, 최적설계변수를 효율적으로 찾는 방법으로 병렬진화 알고리즘을 이용하여 불확실성이 존재하는 선형구조제어시스템의 최적설계방법을 제시하였다. 지진하중을 받는 구조물의 제진시스템 설계 예 및 수치해석을 통하여 연구한 방법의 타당성을 검증하였다.

We have examined how sensitively the extinction value determined by the method of star-count depends on such factors as the plate limit, the size of counting reseau, the non-linearity in the number distribution of stars with magnitude, and the angular resolution demanded by the given problem. We let the Poisson distribution portray the statistical nature of the countings, and chose the region containing the globule Barnard 361 as an example field. Uncertainties due to various combinations of the factors are presented in graphic forms: (1) Dynamic range in the extinction measurements is evaluated as a function of reseau size for varying plate limits. (2) Statistical errors involved in the star-count are analized in terms of the signal-to-noise ratio, the plate limit and the reseau size. (3) Systematic error due to the non-linearity in the number distribution are thoroughly analized. (4) Finally, a methodology is presented for correcting the systematic error in the observed radial density gradient. These graphs are meant to be used in selecting proper size of the reseau and in estimating errors inherent to the star-count analysis.

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.

In this study, uncertainty ranges for bias-corrected temperature and precipitation in seven metro-cities were estimated using nine GCM-RCM Matrix, and climate changes were predicted based on the corrected temperature and precipitation. During the present climate (1981-2005), both uncertainties for annual temperature and precipitation and differences in regional uncertainties were reduced by bias correction methods. Model’s systematic errors such as cold bias of surface air temperature and underestimated precipitation during the second-Changma period were improved by a bias correction method. Uncertainties of annual variations for bias corrected temperature and precipitation were also decrease. Furthermore, not only mean values but also extreme values were improved by bias correction methods. During the future climate (2021-2050), differences in temperature and precipitation between two RCP scenarios (RCP4.5/8.5) were not quite large. Temperature had an obvious increasing tendency, while future precipitation did not change significantly compared to present one in terms of mean values. Uncertainties for future biascorrected temperature and precipitation were also reduced. In mid-21st centuries, models prospected that mean temperature increased thus lower extremes associated with cold wave decreased and upper extremes associated with heat wave increased. Models also predicted that variations of future precipitation increased thus the frequency and intensity of extreme precipitation increased.

A RSM-based reliability analysis approach is applied to evaluate the safety of floating structures considering uncertainties associated with various design variables. Uncertainties in both load and resistance related variables are explicitly considered in the analysis. It is expected to be practically applied in the reliability-based design of real structures including floating structures.

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.

본 연구에서는 기후변화에 따른 충주댐 유입량을 모의하였으며 이때 발생되는 불확실성을 분석하였다. GCM별 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4 A2 시나리오에 의한 4개의 GCM 강수량 결과를 추계학적 모형인 TFN 모형에 적용하였다. TFN 모형의 불확실성을 고려하기 위하여 정규분포를 따르는 100개의 잡음항을 생성하여 앙상블 유입량 시나리오를 생성하였고, 결과적으로 400개의 미래 유입량 시나리오를 제시하였다. 분석 결과 과거 30년과 비교하여 미래에는 다른 변화율을 보였으며, 모든 시나리오에서 전 기간에 걸쳐 연 유입량 증가 양상을 보였고 여름철의 유입량 증가, 봄철의 유입량 감소가 전망되었다.

최근 도시개발에 따른 인구증가와 기후변화의 영향으로 강우의 경년변화 등과 같이 수문기상학적 변동성 등으로 우리나라의 수자원 부족문제가 대두되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 강우모의기법과 강우-유출 관계의 불확실성을 동시에 고려할 수 있는 통합 저수지 유량 산정 모형을 개발하였다. 본 연구의 목적은 제시된 방법론을 저수지 둑높임 사업에 적용하여 저수지 유입량을 산정하고 최종적으로 저수지 하류에 위치한 하류하천의 하천유지유량 산정 방안에 대한 편의성을 제공하고자 하였다. 대상유역은 한강권역 추평저수지, 금강권역 한계저수지, 영산강권역 광주호로 3곳을 선정하였으나 일반적으로 농촌용수개발에 따른 저수지는 유역면적이 협소한 미계측 유역으로 주변에 인접한 계측유역의 충분한 관측기간 동안 양질의 자료를 보유한 관측소의 수문자료를 이용하였다. 강우 모의기법으로 불연속 Kernel-Pareto 분포형 기반 Markov Chain 모형에 적용하여 기존 Markov Chain 모형의 문제점인 극치강수량을 효과적으로 재현하였으며 동시에 국내외에서 주로 이용되고 있는 NWS-PC 강우-유출 모형을 대상으로 보다 진보된 매개변수 추정 및 검정과정을 통하여 불확실성 분석이 가능한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법을 적용하였다. 이를 통해서 총 13개 강우-유출모형 매개변수에 대한 사후분포를 추정하고 유출수문곡선의 불확실성 구간을 추정하였으며 물수지 분석을 병행하여 매개변수와 강우모의에 대한 불확실성을 포함한 각 저수지의 시기별 가능공급량을 산정하였다.