본 연구에서는 다단연소사이클 액체로켓엔진 파워팩에 대해 시동과정에서의 동특성 변화를 예측하였다. 시동특성과 관련된 주요 인자 중 밸브 개방시점에 대해 분산값을 정의하고 몬테카를로 방법을 적용하여 이들이 시동특성에 미치는 영향을 살펴보았다. 해석 결과, 연소기 연료 밸브 개방시간 및 시동터빈 종료시간이 시동특성과 관련된 주요 변수임을 확인하였다. 연소기 연료 밸브 개방시점과 시동터빈 종료시점을 분리하여 해석한 결과, 연소기 연료 밸브 개방시점이 시동특성과 매우 밀접한 관련이 있음을 확인하였고 안정적 시동을 위해서는 시동터빈 작동이후 약 1초 이전에 밸브가 개방되어야함을 알 수 있었다. 이를 통해 안정적 시동을 위한 시동 시퀀스 설정이 가능함을 확인하였다.
기후변화로 인한 기상이변 현상으로 폭우와 홍수 등 수문학적 극치 사상의 출현 빈도가 잦아지고 있다. 따라서 이러한 기상이변 현상에 적응하기 위하여 보다 정확한 확률강우량 측정의 필요성이 증가하고 있다. 대장 지점의 미래 확률강우량 계산을 위해선 기후변화 시나리오의 비정상성을 고려해야 한다. 본 연구는 비정상적인 미래 기후에서 확률강우량이 어떻게 변화하는지 측정하는 것을 목표로 한다. Representative Concentration Pathway (RCP4.5)에 따른 우리나라의 확률강우량 계산에 인공신경망을 포함한 정상성, 비정상성 확률강우량 산정 모델들이 사용되었다. 지점빈도해석(AFA), 홍수지수법(IFM), 모분포홍수지수법(PIF), 인공신경망을 이용한 Quantile & Parameter regression technique(QRT & PRT)이 정상성 자료에 대해 확률강우량을 계산하는 모델로 사용되었으며, 비정상성 자료에 대해서는 비정상성 지점빈도해석(NS-AFA), 비정상성 홍수지수법(NS-IFM), 비정상성 모분포홍수지수법(NS-PIF), 인공신경망을 사용한 비정상성 Quantile & Parameter regression technique(NS-QRT & NS-PRT)이 사용되었다. Rescaled Akaike information criterion(rAIC)를 사용한 불확실성 분석과 적합도 검정을 통해서 generalized extreme value(GEV) 분포형 모델이 정상성 및 비정상성 확률강우량 산정에 가장 적합한 모델로 선정되었다. 이후, 관측자료가 GEV(0,0,0)을 따르고 시나리오 자료가 GEV(1,0,0)을 따르는 지점들을 선택하여 미래의 확률강우량 변화를 추정하였다. 각 빈도해석 모델들은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 bias, relative bias(Rbias), root mean square error(RMSE), relative root mean square error(RRMSE)를 바탕으로 측정하여 정확도를 계산하였으며 그 결과 QRT와 NS-QRT가 각각 정상성과 비정상성 자료로부터 가장 정확하게 확률강우량을 계산하였다. 본 연구를 통해 향후 기후변화의 영향으로 확률강우량이 증가할 것으로 예상되며, 비정상성을 고려한 빈도분석 또한 필요함을 제안하였다.
재료인수, 기하인수 또는 작용하중 등에 불확실성을 가지는 구조에 대한 추계론적 해석의 정확해는, 일반적인 관점에서, 불확실성을 표현하는 추계장의 수치생성과 이에 대한 몬테카를로 해석을 통하여 얻을 수 있다. 그러나 불확실 인수의 공간적 분포를 나타내는 추계장은 그 특성을 표현해주는 두 가지의 함수를 동시에 만족시켜야 한다. 하나는 확률변수의 공간적 분포 상황을 표현해주는 스펙트럼밀도함수이며, 다른 하나는 통계적 특성을 나타내는 확률밀도함수이다. 일반적으로 이들 두 함수를 동시에 만족시키는 추계장의 정확한 수치생성은 여러 이유에서 어려운 일로 여겨지고 있다. 그러나 상관관계거리가 무한대인 확률변수상태의 경우 추계장은 상수추계장이 되며, 이 경우 스펙트럼밀도함수에 의하여 부과되는 제한조건은 사라지게 되어, 단순히 확률밀도함수에 대한 조건만이 남게 된다. 이 경우, 구조인수의 불확실성에 의한 구조응답은 확률밀도함수만을 고려하여 얻을 수 있게 된다. 이렇게 산정되는 응답변화도는 기존의 급수전개 및 섭동법 등의 수치해법은 물론 몬테카를로 해석에서도 얻을 수 없었던 정확해에 대한 준이론해를 제공해 줄 수 있다.
본 연구는 재료물성치의 불확실성을 고려한 구조신뢰성 해석 기법에 대한 내용이다. 설계변수의 확률분포 및 상태한계방정식을 구하고 이에 대한 확률밀도함수와 누적분포함수 계산 시 근사화 기법인 크리깅을 적용하여 구조신뢰성에 대한 계산 및 해석시간을 단축하고자 하였다. 이에 대한 예제로 알루미늄을 소재로 하는 로켓모터케이스의 재료물성치의 분포를 고려한 구조신뢰성 해석을 수행하고 그 결과를 몬테카를로 시뮬레이션과 비교함으로써 제안된 기법에 대한 정확성과 효율성을 판단하고자 한다.
구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이다. 이 방법은 시험 수행에 드는 시간과 비용을 줄여준다. 그러나 공정 과정과 환경에 의하여 생기는 입력 물성치들의 변화 때문에 우리는 유한요소해석의 결과를 전적으로 믿어서는 안 된다. 따라서 유한요소해석의 신뢰성을 증명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 현장에 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석을 이용하여 피로수명 파라미터를 역 추정 하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플 데이터를 기반으로 새로운 형상의 스프링에 대한 피로 수명을 예측한다. 신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)는 서스펜션 코일 스프링의 요구수명을 만족시키기 위하여 수행된다. 또한 크리깅 근사 모델은 유한요소해석의 연산 량 감소를 위해 이용한다.
암반사면의 안정성 해석에는 다양한 원인에 의하여 불확실성이 개입하게 되며 경우에 따라 이러한 불확실성이 암반사면의 붕괴원인이 되기도 한다. 따라서 1980년대 이후부터 이러한 불확실성에 대한 중요성이 인식되었고 이를 정량화하기 위한 기법의 하나로 확률론적 해석기법이 제안되었다. 그러나 확률론적 해석기법은 불확실성에 대한 정보를 충분하게 획득할 수 있어 확률변수(random variable)치 확률특성을 정확하게 파악할 수 있다는 가정 하에 그 적용이 가능하다. 또한 불확실성중 공간적인 변동성이나 불균질성에 의한 불확실성은 확률론에 의해 쉽게 정량화될 수 있으나 측정오차나 측정수량의 부족 등에 의해 기인하는 불확실성은 확률론에 의해 다루기 어려운 것이 사실이다. 따라서 이러한 한계점을 보완하기 위해 퍼지집합이론(fuzzy set theory)의 활용이 제안되었다. 본 연구에서는 확률변수를 퍼지 숫자(fuzzy number)로 고려하여 퍼지집합이론을 활용하였고 이를 해석하기 위한 방법으로 몬테카를로기법(Monte Carlo simulation) 기법을 제안하였다. 이것은 퍼지숫자(fuzzy number)를 분석하기 위해 꼭지점(vertex) 기법이나 점추정법(point estimate method, PEM), 일계이차모멘트법(first order second moment method, FOSM)의 기법을 활용하였던 기존의 방법이 대표값만을 이용했던 단점을 보완할 수 있을 것으로 보인다. 제안된 기법의 적용성을 판단하기위해 현장을 선정하여 적용해 보았다. 결정론적 해석 결과 절리군 2는 안전한 것으로 절리군 4는 불안정한 것으로 해석되었다. 반면 확률론적 해석 결과 절리군 2의 경우 29.3%의 파괴확률을, 절리군 4의 경우 73.5%의 파괴확률을 보였다. 본 연구를 통해 제안된 기법을 활용하여 파괴확률을 계산해본 결과 절리군 2의 경우 33.5%, 절리군 4의 경우 73.5%로 확률론 해석기법의 결과와 유사하게 산정되었다. 따라서 본 연구에 의해 제안된 해석기법인 퍼지몬테카를로기법(Fuzzy Monte Carlo simulation) 기법이 이전의 해석결과와 유사한 해석결과를 보여주면서 자료의 분산이 많이 감소했다는 것을 알 수 있다.
초고층건물에서 발생하는 부등축소량은 기둥과 코어를 연결하는 보와 슬래브에서의 부가응력을 유발하거나 파티션과 커튼월의 균열과 같은 문제 등을 유발하므로, 부등축소량의 영향을 최소화하기 위해 기둥축소량의 예측 및 보정이 정확히 이루어져야 하며, 구조안전성과 사용성의 관점에서 시간변화에 따른 초고층건물 기둥축소량의 정확한 예측이 필요하다. 기둥축소량에 영향을 주는 콘크리트의 재료물성치 중 콘크리트강도, 크리프계수, 건조수축계수 등의 변동성을 고려하여 확률론적 해석을 이용한 기둥축소량 예측을 하여야 한다. 본 논문에서는 41층 초고층 내력벽식 구조물을 예제로 하여 몬테카를로 기법을 이용한 확률론적 축소량을 구하고 축소량의 분포도를 조사하여 신뢰수준별 기둥축소량을 분석하였다. 초고층 내력벽식 구조물예제에서 현장계측된 변형값은 해석에 의한 결과값보다 전체적으로 작으며, 확률론적으로 신뢰구간 ${\mu}-1.645{\sigma}$(신뢰수준 90.0% 하한치)이내의 값을 나타내었다.
선박의 해상 시운전 중 속도성능시험은 선박의 속도를 입증하기 위한 중요한 시험항목 중 하나이다. 국제표준화기구에서는 2015년 시운전 속도성능시험에 관한 표준 가이드라인을 제정한 바 있다. 일반적인 해상상태에서는 바람과 파도등 환경적 외란의 영향이 언제나 존재하므로, 정확한 전달동력을 추정하기란 불가능 하다. 또한 외란의 영향으로 최근 개발되고 있는 에너지 절감장치의 개선효과를 정확히 평가하는 것도 쉽지 않다. 본 연구에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 공기윤활시스템을 장착한 선박의 동력 절감량에 관한 불확실성 해석을 수행하였다. 그 결과 공기윤활시스템 가동으로 3.2%의 동력이 절감되었으며, 절감된 동력의 확장불확도는 95% 신뢰수준 (k = 2)에서 약 ± 2.7 % 범위를 갖는 것으로 나타났다.
본 연구는 35명의 예비교사와 현직교사를 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션의 난수 생성 아이디어에 관한 이해를 분석하여 학교현장에 교육적 함의를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구의 분석 결과, 실험 대상의 70%가 확률 문제 해결을 위해 제시된 세 가지 유형의 난수 생성 아이디어에서 적절한 아이디어를 선택하지 못했고, 자신의 선택을 설명하는 과정에서 오류를 나타냈다. 오류 유형으로는 첫째, 연속확률분포에서 한 점 또는 경계가 선택될 확률은 확률밀도함수에 대입한 값과 같다. 둘째, 교사B의 아이디어는 조건부확률로 문제를 변형하여 표본공간을 확장한 것임에도 처음 제시된 표본공간으로만 문제를 해석하려는 오류를 나타냈다. 셋째, 두 확률변수 X, Y가 독립일 때에만 $P(X=x,\;Y=y)=p(X=x){\times}P(Y=y{\mid}X=x)$이 성립한다는 오류를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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