• Title/Summary/Keyword: 불확실도 분석

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A study on Estimation of Uncertainties in Flow Measurement Data (유량측정자료의 불확실도 평가에 관한 연구)

  • Kim, Min-Seok;Kim, Chi-Young;Lee, Ki-Sung;Jung, Seong-Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.294-297
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    • 2011
  • 신뢰성 높은 수위-유량관계곡선식을 산정하기 위해서 정확한 유량측정 자료를 수집하는 것은 대단히 중요하다. 정확한 유량측정 자료를 판단하는 대표적인 지표 중 하나가 바로 불확실도이다. 따라서 하천에서 측정되는 유량의 정확성을 높이기 위해서는 과거에 측정된 자료에 대한 불확실도를 정량적인 비교분석과 고찰을 통해 개선하는 것이 바람직하다. ISO는 무작위 불확실도와 계통 불확실도를 산정하여 결합한 후, 총 불확실도를 산정하는 방법을 사용하고 있으며, USGS(U.S. Geological Survey) 불확실도의 산정은 경험식을 통한 개별적인 성분을 평가하고 각각의 성분을 이용하여 불확실도를 산정하게 된다. 따라서, 유량측정성과의 정확도를 판단하기 위하여 과거 낙동강 유역에서 측정된 유속계 성과를 바탕으로 ISO기준 신뢰도 95%와 USGS기준 신뢰도 68%에 대한 불확실도를 산정하여 비교분석 및 평가를 실시하였다.

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Reliability Analysis under Input Variable and Metamodel Uncertainty using Bayesian Approach (베이지안 접근법을 이용한 입력변수 및 근사모델 불확실성 하에서의 신뢰성 분석)

  • An, Da-Wn;Won, Jun-Ho;Choi, Joo-Ho
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2009.04a
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    • pp.97-100
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    • 2009
  • 신뢰성 분석은 불확실성으로 인한 제품의 성능 변동을 안전확률이나 파괴확률로 정량화 하여 설계에 이용하기 위해 연구되어 왔다. 불확실성은, 데이터의 양에 따라-물질의 본질적인 특성으로서의 많은 데이터가 주어진 경우의 물리적 불확실성과 부족한 데이터에서의 인식론적 불확실성으로 구분되고, 불확실성을 갖는 대상에 따라-입력변수 및 근사모델 불확실성으로 구분된다. 물리적 불확실성에 대한 연구는 많이 진행되어 왔지만, 실제 산업현장에는 부족한 데이터로 인한 인식론적 불확실성이 지배적이며 이에 대한 연구는 최근에서야 진행되고 있다. 불확실성을 고려하는 신뢰성 기반 설계에는 효율성을 위해 실제모델을 대체하는 근사모델이 이용되는데, 근사모델법 자체에 대한 연구는 많이 진행되어 왔으나, 근사모델 이기 때문에 존재하는 불확실성을 고려한 연구는 최근에서야 연구되기 시작하였다. 본 연구에서는 베이지안 접근법에 기반하여 입력변수 및 근사모델 불확실성을 통합 고려하는 새로운 신뢰성 분석 기법을 제시하고 수치예제를 통해 타당성을 증명한 후, 이를 공학문제에 적용한다.

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한국형 표준원전 화재사건에 대한 2단계 PSA 불확실성 분석

  • 김시달;안광일;박수용;김동하;진영호
    • Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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    • 1998.05a
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    • pp.881-886
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    • 1998
  • 한국형 표준 원진(울진 원전 3,4호기)화해 사건에 대한 2 단계 확률론적 안전성평가 (Level 2PSA) 에서 격납건물 파손모드에 큰 영향을 준다고 판단되는 현상들에 대한 불확실성 분석을 수행하였다. 불확실성 분석 대상은 주로 민감도분석 및 기존 2단계 PSA수행결과 중요한 인자로 선정된 8가지 주요 현상들로 국한하였다. 수행 방법은 성층화 추출방식 (Latin Hypercube Sampling)으로부터 발생된 1000개의 표본을 사용하였고, 분석결과는 두가지 불확실성 측도로 제시하였으며, 사용된 코드는 2 단계 PSA 분석용 전산코드인 CONPAS 이다. 불확실성 관리측면에서. 제일 불확실성이 높은 격납건물 파손모드인 원자로 공동바닥관통의 불확실성 인자를 줄이기 위해서는 CR-EJECT 현상에 대한 불확실성 을 줄여야 할 것이다.

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Uncertainty Evaluation of Fire Modeling Analysis Results (화재모델링의 불확실도 평가방안)

  • Park, Jong-Seuk;Lee, Chang-Ju
    • Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.239-242
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    • 2011
  • NFPA-805 불확실도 분석 요건에 따른 경수형 원전 스위치기어실 모터제어반의 화재시나리오에 대한 입력변수 불확실도 평가를 수행하였고 이를 통해 화재모델링의 불확실도 평가방안을 제시하였다. 화재모델링은 FDS5를, 불확실도분석은 MOSAIQUE를 사용하였고 Wilks 방법에 근거하여 93회의 latin hypercupe 샘플링을 수행하였다. 스위치기어실 케이블의 최소 평균손상시간은 212초로 예측되어 화재발생시 스위치기어실의 화재진압은 약 4분 이내에 이루어져야 하는 것으로 확인되었다.

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Uncertainty analysis of the Hydrograph utilizing a Bayesian techniques (Bayesian 기법을 활용한 홍수수문곡선 불확실성 분석)

  • Kim, Tae-Jeong;Kim, Ki-Young;Park, Rae-Gun;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.528-528
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    • 2016
  • 신뢰성 있는 수문순환모의를 위해서 다양한 수문모형이 사용되고 있다. 그 중 대표적인 수문모형인 강우-유출 모형은 유역에 발생한 강우에 반응하는 유출특성을 평가하는데 이용된다. 강우-유출 과정은 강우량, 유출량, 도달시간 및 토양수분 등과 연관된 매개변수들의 최적화 과정을 통해서 추정된다. 하지만 동일한 강우사상이라도 다양한 매개변수들로 인하여 상당히 다른 유출패턴을 나타내기 때문에 수문순환 과정을 정확히 모의하기 위해서 강우-유출 분석시 불확실성 분석이 필수적으로 요구된다. 불확실성 분석은 통계학에서도 쉽지 않은 연구내용으로서 가장 진보된 불확실성 분석기법인 Bayesian 기법은 매개변수의 추정과 불확실성 분석을 동시에 수행할 수 있는 방법으로 매개변수들은 사후분포(posterior distribution)로 귀결되며 최종적으로 확률분포형의 형태를 가진다. 본 연구에서는 국내외적으로 널리 사용되는 단기유출 모형 HEC-1 모형에 Bayesian 기법을 연계하여 대상유역의 도달시간, 저류상수 및 CN No. 최적화 및 불확실성 평가를 수행하였다. 연구결과 Bayesian 기법을 통한 매개변수 최적화 결과는 안정적인 수렴결과를 확인하였으며, 확률강우량을 입력자료로 사용하여 산정된 빈도별 홍수수분곡선의 불확실성 분석을 통하여 향후 수공구조물의 위험도 분석 및 수자원계획 수립시 유용한 자료로 사용될 것으로 판단된다.

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Uncertainty analysis of quantitative rainfall estimation based on weather radars (기상레이더 기반 정량적 강수추정에서의 불확실성 분석)

  • Lee, Jae-Kyoung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.23-23
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    • 2017
  • 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하는 특성으로 인해 정량적 강우산출 과정 중에 다양한 원인으로 인해 불확실성 발생 요소가 존재하나 이를 정량화하고 저감하는데 많은 어려움이 있다. 원인을 살펴보면, 첫째, 기상레이더의 관측에서부터 정량적 강우량 추정까지 일련의 과정에 대한 포괄적으로 불확실성 정량화와 분석이 이루어지지 못하며, 둘째, 전체 불확실성이 어느 정도 되는지 제시하지 못하므로 각 단계별 불확실성이 전체 불확실성 대비 어느 정도 비율이 되는지 제시하지 못한다. 마지막으로 기존 연구들은 불확실성을 줄이고자 여러 방법을 사용하고 있으나 어느 정도 효용성이 있는지 불확실성 측면에서 제시하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 Maximum Entropy(ME)와 Uncertainty Delta Method(UMD)를 이용한 접근방법을 제안하여 기상레이더를 활용하여 정량적 강우량을 추정하는 일련의 과정에서 단계별로 불확실성이 어떻게 전파되는지 추정하였다. 본 연구에서는 한반도 전역을 대상으로 2012년 여름철(6~8월)에 발생한 18개 강우사례를 이용하여 품질관리(Open Radar Product Generator 품질관리 알고리즘, fuzzy 알고리즘), 강우추정(Window Probability Matching Method, Marshall-Palmer 관계식), 후처리보정(Local Gauge Correction 기법, Gauge to Radar ratio 기법)단계만을 수행하였으며, 이 결과를 바탕으로 기상레이더 정량적 강우추정 단계별 불확실성을 정량화하였다. 정량화결과, 최종적으로 관측단계의 불확실성보다 최종 불확실성이 줄어들었으나, 강우추정 단계에서 불확실성이 증가하는 것으로 나타났다. 이는 어떤 강우추정식을 적용하느냐에 따라 레이더 강우추정결과가 매우 달라질 수 있음을 의미한다. 따라서 본 연구에서 제시한 불확실성 정량화 방법을 통하여 첫째, 전체 및 단계별 불확실성을 정량화할 수 있고, 둘째, 최종 불확실성 대비 각 단계별 불확실성을 비율을 제시할 수 있으며, 마지막으로 수행단계별로 불확실성 전파과정을 파악할 수 있다. 이는 향후 정량적 레이더 강우추정 과정에 있어서 불확실성을 발생시키는 주요 원인파악과 이에 대한 집중적인 투자를 가능하게 한다. 이러한 과정을 통하여 보다 정확한 정량적 레이더 강우추정이 가능할 것으로 판단된다.

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Knowledge Trend Analysis of Uncertainty in Biomedical Scientific Literature (생의학 학술 문헌의 불확실성 기반 지식 동향 분석에 관한 연구)

  • Heo, Go Eun;Song, Min
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.36 no.2
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    • pp.175-199
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    • 2019
  • Uncertainty means incomplete stages of knowledge of propositions due to the lack of consensus of information and existing knowledge. As the amount of academic literature increases exponentially over time, new knowledge is discovered as research develops. Although the flow of time may be an important factor to identify patterns of uncertainty in scientific knowledge, existing studies have only identified the nature of uncertainty based on the frequency in a particular discipline, and they did not take into consideration of the flow of time. Therefore, in this study, we identify and analyze the uncertainty words that indicate uncertainty in the scientific literature and investigate the stream of knowledge. We examine the pattern of biomedical knowledge such as representative entity pairs, predicate types, and entities over time. We also perform the significance testing using linear regression analysis. Seven pairs out of 17 entity pairs show the significant decrease pattern statistically and all 10 representative predicates decrease significantly over time. We analyze the relative importance of representative entities by year and identify entities that display a significant rising and falling pattern.

Efficient Uncertainty Estimation of TOPMODEL Using Particle Swarm Optimization : Case Studies for Texas Watersheds (입자군집최적화 기법을 통한 TOPMODEL의 효율적인 불확실도 분석 : Texas 유역을 대상으로)

  • Park, Jeongha;Cho, Huidae;Kim, Dongkyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.161-161
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    • 2017
  • 본 연구는 효율적인 매개변수 추정 방법인 Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO)와 불확실도 분석 기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE의 개념을 도입하였다. 임의 매개변수 추출을 방식인 GLUE 기법과 ISPSO-GLUE와의 효율성 비교를 위해 분포형 강우-유출모형인 TOPMODEL에 적용하였으며, 추정된 매개변수에 대한 모의 유량치를 이용하여 성능을 비교하였다. 연구대상지는 Texas의 $1000{\times}2000km^2$ 크기 내외의 두 유역을 택하였으며, 2002-2007년을 보정기간으로 하고, 2008-2013년을 검증기간으로 설정하였다. 불확실도 분석에 10개의 TOPMODEL 매개변수를 이용하고, 우도함수로는 Nash-Sutcliffe(NS) Coefficient이용하여 0.6이상 기준으로 행동모형을 구분하였다. 분석 결과 모수 추정성능면에서, 누적 최대 NS 값과 행동 모형의 개수는 전반적으로 ISPSO-GLUE에서 큰 값을 보였으나, 불확실도 구간에 속하는 관측치는 GLUE에서 더 높은 경향을 보였다. 이는 ISPSO-GLUE의 편향된 모수 추정으로 불확실도 구간이 작아지며, 포함되는 관측치가 GLUE에 비하여 적게 되는 것으로 확인되었다. ISPSO-GLUE의 개선을 통하여 TOPMODEL에 대한 적용성을 증진시키고, 값비싼 수문모형에 대한 매개변수 추정에 더 큰 효과를 가져올 것으로 기대된다.

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Uncertainty decomposition in water resources projection considering interaction effects (교호작용 효과를 고려한 수자원 전망의 불확실성 분해)

  • Ohn, Ilsang;Kim, Yongdai;Kim, Young-Oh
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.51 no.spc
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    • pp.1067-1078
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    • 2018
  • Water resources projection typically consists of several stages including emission scenarios, global circulation models (GCMs), downscaling techniques, and hydrological models, and each stage is a source of total uncertainty in water resources projection. Several studies proposed methods to quantify the relative contribution of each stage to total uncertainty, and we call such analysis uncertainty decomposition. Uncertainty decomposition enables us to investigate the stages yielding large uncertainties and to establish the uncertainty reduction plan that reflects them. Interactions between stages is one of the important issues to be considered in uncertainty decomposition. This study suggests a new uncertainty decomposition method considering interaction effect. The proposed method has an advantage of decomposing the total uncertainty to the uncertainty from each stage considering both the main and interactions effects. We apply the proposed method to streamflow projection for Chungju Dam basin. The results show that the uncertainties from the main effects are larger than the uncertainties from interaction effects in both summer and winter. Using the proposed uncertainty decomposition method, we show that the GCM stage is the largest source of the total uncertainty in summer and the downscaling technique stage is the one in winter among the following four stages: emission scenarios, GCMs, downscaling techniques, and hydrological models.

불완전정보하(不完全情報下)의 기업적정규모분석(企業適正規模分析)

  • Gang, Sin-Il
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • v.9 no.1
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    • pp.69-81
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    • 1987
  • 본고(本稿)는 기업(企業)이 당면(當面)하고 있는 시장수요(市場需要)의 변화(變化)에 따른 불확실성(不確實性)이 기업규모결정(企業規模決定)에 미치는 영향을 구명(究明)하고자 하였으며, 불확실성(不確實性)이 시장가격(市場價格)의 변화로 나타나는 변화과정(變化過程)을 확률과정(確率過程)으로 가정(假定)하여 모형정립(模型定立)을 하였다. 실증분석(實證分析)에 있어서는 1980년도(年度) 한국표준산업분류상(韓國標準産業分類上) 5digit를 기준(基準)으로 섬유산업(纖維産業)을 사례(事例)로 하여 총(總)35개(個)를 추출(抽出)하여 횡단면분석(橫斷面分析)을 시도(試圖)하였으며, 요인분석(要因分析)을 사용(使用)하여 불가측변수(不可測變數)인 불확실성(不確實性)을 가측변수화(可測變數化)하였다. 섬유산업(纖維産業)은 상품(商品)디자인의 변화로 인한 시장수요(市場需要)의 불확실성(不確實性)이 높은 것이 특징이다. 실증분석(實證分析) 결과(結果)는 섬유산업내(纖維産業內) 기업(企業)들이 불확실성하(不確實性下)에 비례하여 보다 노동집약적(勞動集約的)임을 보이고 있는바, 이는 시장수요(市場需要)에 대한 불확실성(不確實性)이 높을수록 기업(企業)의 적정규모(適正規模)가 작다는 것을 나타낸다고 할 수 있다.

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