Geotechnical engineering problems are characterized by many sources of uncertainty. Some of these sources are connected to the uncertainties of soil properties involved in the analysis. In this paper, a numerical procedure for a probabilistic analysis that considers the spatial variability of soil properties is presented to study the response of spatially random soil. The approach integrates a commercial finite difference method and random field theory into the framework of a probabilistic analysis. Two-dimensional non-Gaussian random fields are generated based on a Karhunen-$Lo{\grave{e}}ve$ expansion in a fashion consistent with a specified marginal distribution function and an autocorrelation function. A Monte Carlo simulation is then used to determine the statistical response based on the random fields. A series of analyses were performed to study the effects of uncertainty due to the spatial heterogeneity on the settlement and bearing capacity of a rough strip footing. The simulations provide insight into the application of uncertainty treatment to the geotechnical problem and show the importance of the spatial variability of soil properties with regard to the outcome of a probabilistic assessment.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.348-348
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2022
미래에 대한 기후는 과거와 비교하여 변동성이 더 크고 불확실성 또한 더 크기 때문에 미래의 기후변화를 예측하기 위해서는 기후변화의 절대적인 크기뿐 아니라 불확실한 정도도 함께 고려되어야 한다. 본 연구에서는 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) DB에서 제공된 일 단위 18개의 GCMs(General Circulation Models)의 결과를 분석하였으며 또한 3개의SSP(Shared Socioeconomic Pathway)시나리오와 3개의 미래 구간에 대하여 100개의 앙상블을 각각 생성하였다. 불확실성을 초래하는 원인을 3가지로 구분하고, 각각의 원인에 대한 불확실성의 정도를 앙상블 시나리오에 반영하고자 한다. 현재 기간 및 미래 기간에 대해 100개의 20년 시계열 날씨변수 앙상블을 생성하여 LSTM(Long short-term memory)의 입력자료로 사용하여 댐유입량, 저수위, 방류량을 산정하였다. 댐 유입량 및 방류량의 예측성능을 향상시키기 위해 Input predictor의 종류를 선정하는 방법과 그 변수들의 lag time을 결정하는 방법, 입력자료들을 재구성하는 방법, 하이퍼 매개변수를 효율적으로 최적화하는 방법, 목적함수 설정 방법들을 제시하여 댐 유입량 및 방류량의 예측을 크게 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 예측된 미래의 댐유입량 및 방류량 정보는 홍수 또는 가뭄 등 다양한 수자원 관련 문제의 전략을 수립하는 데 있어서 적절한 도움이 될 것이다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.4
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pp.383-389
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2011
In this paper, a statistical calibration method is proposed in order to identify the variability of complex modulus for a rubber material due to operational temperature and experimental/model errors. To describe temperature- and frequency-dependent material properties, a fractional derivative model and a shift factor relationship are used. A likelihood function is defined as a product of the probability density functions where experimental values lie on the model. The variation of the fractional derivative model parameters is obtained by maximizing the likelihood function. Using the proposed method, the variability of a synthetic rubber material is estimated and applied to a rubber mount problem. The dynamic characteristics of the rubber mount are calculated using a finite element model of which material properties are sampled from Monte Carlo simulation. The calculated dynamic stiffnesses show very large variation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.348-348
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2023
최근 전세계 곳곳에서는 다양한 유형의 물 관련 복합재해가 발생하고 있다. 일례로 미국 캘리포니아 지역은 2014년부터 2017년까지 극심한 가뭄에 시달리다가 대기강(atmospheric river)의 영향으로 인하여 대규모의 홍수가 잇달아 발생하였다. 유럽에서는 2021년 전례 없는 홍수 직후 500년 빈도의 가뭄이 발생하면서 심각한 인명 및 재산피해가 발생하였다. 짧은 시간 동안 양극단의수재해가 연속적으로 발생하거나, 가뭄과 폭염, 홍수와 산사태의 결합, 또는 동시에 여러 지역에서 홍수나 가뭄이 발생하는 현상 등도 복합재해에 해당한다. 즉, 복합재해는 서로 다른 특성의 독립적인 수재해가 결합되어 나타나는 재해의 한 형태로써, 발생 빈도는 적으나 유발되는 피해는 매우 크다. 더욱이 복합재해는 미래에 더욱 빈번하게, 극심하게 발생할 것으로 예상되고 있다. Single Model Initial-condition Large Ensemble (SMILE)은 복합재해의 분석에 적합한 자료로 최근 활용사례가 증가하고 있다. 기존의 기후변화 관련 연구는 여러 기후모델에서 생산한 단일 모의자료를 앙상블의 형태로 이용하여 기후요소 및 기후재해의 미래 전망이나 거동을 분석하는 과정에 기반해왔다. 이 기후모델 앙상블은 모델 간 불확실성은 고려할 수 있으나 기온 상승 시나리오의 불확실성 및 기후 시스템 내부의 변동성은 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에 미국의 National Center for Atmospheric Research에서는 자연 자체의 변동에 의한 불확실성을 모의할 수 있는 SMILE을 개발하였다. SMILE은 단일 기후모델에서 N개의 다중 모의자료 앙상블을 출력한다. 기존의 기후모델과 유사한 과정으로 모의를 수행하되, 미세한 섭동을 부여함으로써 자연적으로 발생하는 기후시스템 내부의 변동성을 고려한다. 이러한 실험 설정은 카오스 이론에 근거한다. 여러 기후모델에 대해 SMILE 기반 모의를 수행하면 앙상블의 앙상블 개념(large ensemble)이므로 방대한 양의 기후모의 자료가 확보되어 다양한 목적의 연구에 활용할 수 있다. SMILE은 기존의 다중 기후모델 앙상블이 고려할 수 없었던 종류의 불확실성을 추가적으로 고려함으로써 인간의 활동과 자연적 변동성이 복합재해에 미치는 상대적 영향을 정량적으로 평가할 수 있게 한다. 복합재해 연구에 필수적인 표본 수 부족의 한계를 극복할 수 있기 때문에 최근 기후변화 및 수자원 관련 연구에서 적극적으로 활용되고 있다. 또한, 미래 기후를 모의하기 때문에 복합재해 발생의 특성 및 거동을 전망할 수 있고, 충분한 수의 표본은 통계분석 결과에 신뢰성을 부여할 수 있다. 이러한 SMILE의 장점은 향후 더욱 다양한 연구의 기회를 제공할 것이다.
Kim, Min-Ji;So, Byung-Jin;Kim, Kyung Wook;Kwon, Hyun-Han
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.9-9
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2016
많은 연구들에서 단변량 수문 변량들에 대한 불확실성 분석이 이루어지고 있지만, 다변량에 대한 불확실성에 관한 연구는 아직까지 정확하게 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 갈수기(12월~4월)의 강수, 온도와 남방진동(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)과 같은 수문기상학적 변량들 사이의 시간에 따른 변동 구조를 조사하고, 식별된 패턴을 이용한 강우와 온도의 예측 향상 가능성을 살펴보았다. 수문기상학적 변수간의 시변성 구조를 이해하기 위해서 각각의 단변량 매개변수와 시간에 따라 변화하는 Copula 매개변수를 동시에 추정할 수 있는 Copula 함수 기반의 새로운 다변량 비정상성 모델을 개발하고자 한다. 강우와 온도의 비정상정 단변량 분포를 생성하기 위해 ENSO 지표 또는 시계열 예측인자와 함께 시변성 모델을 적용할 수 있다. 최종적으로, 확인된 시간 변동적인 구조와 연관된 종관 패턴을 나타내고 논의하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.359-359
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2017
하천관리청은 유량변동이 큰 환경에서도 평상시 하천의 기능을 유지하고 안정적인 용수공급이 이루어지도록 하천수 허가관리를 수행하고 있다. 이때, 하천수 사용허가 검토시 기준으로 사용되는 유량은 자연상태의 기준갈수량에서 하천유지유량을 감안하여 적용하고 있는데, 이는 하천유량의 변동에도 최대 용수수요를 만족할 수 있게끔 관리하기 위한 것으로 최대 사용량일 때의 물의 과부족을 계산하여 허가 여부를 결정한다. 본 연구에서는 Park et al.(2016)이 제안한 시기별(홍수기/이수기, 비관개기/관개기 고려) 하천수 사용허가 기준유량 설정방법을 기반으로, 수질오염총량제(Total Maximum Daily Loads, TMDLs)에서 적용하는 안전율(Margin of Safety, MOS)의 개념을 접목하여 허가기준유량의 불확실성을 정량적으로 고려할 수 있는 방법을 제시하였다. 허가기준 유량은 수문모델에 의해 자연상태의 모의유량을 유황분석하여 도출하게 되므로 유량의 연도별 변도성(Margin of Variability, MOV)과 예측모델 매개변수의 불확실성(Margin of Uncertainty, MOU)을 고려하는 Walker Jr.(2003)의 안전율 산정방법을 적용하였다. 본 연구에서는 금호강 유역을 대상으로 시기별 자연유량 산정시 고려한 SWAT 모형결과를 기반으로 하였으며, 모의자료의 변이계수를 산정하여 시간적 변동성에 의한 불확실성을 도출하고 SWAT-CUP모형을 활용하여 모형의 불확실성을 도출하여 안전율을 계산하였다. 단, 기준갈수량이 허가기준유량으로 사용되는 기간(1월 1일~3월 31일)에는 안전율까지 고려할 경우 지나치게 보수적이라고 판단되어 적용에서 제외하였다. 본 연구에서 제안된 불확실성을 고려한 하천수 관리방법론은 시기별 하천수 허가기준유량 설정에 대한 의사결정자들의 판단을 지원하는데 기여함으로써 정책적 활용도를 높일 뿐만아니라 탄력적인 하천유량관리를 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것이며, 타 분야 기술과의 융합이라는 점에서도 의의를 가질 수 있을 것으로 생각된다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2011.04a
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pp.362-365
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2011
본 논문에서는 통계적인 방법을 이용하여 점탄성 제진재인 합성고무의 물성에 대한 변동성을 평가하는 방법을 제안하고 측정데이터를 이용하여 합성고무에 대한 평가를 수행하였다. 고무 물성의 불확실성 인자로는 외기 온도의 변화와 실험 데이터의 오차 및 점탄성 제진모델의 오차를 고려하였다. 고무는 분수차 미분 모델로 표현되었고 온도의 영향은 비선형 이동계수모델을 도입하여 복소계수로 나타내어 동강성과 감쇠를 표현하였다. 이러한 물성모델을 바탕으로 고무에 대한 물성 실험데이터와 물성계수의 확률밀도함수 사이에 정의된 우도함수를 최대화하는 통계적 보정방법을 이용하여 물성모델의 물질계수들에 대한 변동성을 추정하였다.
풍력 터빈 블레이드용 익형의 경우 운용 조건에서 높은 양항비를 가지도록 설계되나 풍속, 풍향의 변동에 의해 운용조건에 변화가 발생할 경우 성능의 저하가 발생할 수 있다. 따라서 운용조건의 변동이 발생하더라도 공력 성능이 크게 변하지 않는 익형이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 운용조건의 불확실성을 고려하여 풍력 터빈 블레이드용 익형의 신뢰성 기반 강건 최적 설계를 수행하였다. 익형 설계를 위해서 여러 익형 형상 변수들을 고려할 수 있는 익형 모델링 함수를 정의하였고 기저형상으로는 NREL에서 개발한 S809 익형을 사용하였다.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.30
no.4
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pp.46-60
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1993
Accurate measurements of fluctuating pressure in the cavitation tunnel are necessary to predict vibration and noise intensities in full scale ship. In this paper, the results of an experimental study on fluctuating pressure induced by a cavitating propeller are presented and discussed. Extensive measurements at several propeller revolutions are made using the flat plate to understand controversial problems of the effects of propeller revolution in the cavitation tunnel. The analysis of the uncertainties in experimental measurements and results is used to estimate the errors in uniform flow.
Seo, Young-Min;Yeo, Woon-Ki;Lee, Seung-Yoon;Jee, Hong-Kee
Journal of Korea Water Resources Association
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v.43
no.11
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pp.933-944
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2010
This study compares the CEM and SGS methods which are geostatistical stochastic simulation methods for assessing the uncertainty by spatial variability in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the stochastic simulations using CEM and SGS, two methods show almost similar results for the reproduction of spatial correlation structure, the statistics (standard deviation, coefficient of variation, interquartile range, and range) of realizations as uncertainty measures, and the uncertainty distribution of basin mean rainfall. However, the CEM is superior to SGS in aspect of simulation efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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