강우-유출(Rainfall Runoff, R-R)모형은 수자원계획과 관리를 위하여 가장 보편적으로 이용되는 도구로 홍수, 가뭄 등과 같은 극한 사상의 예측 또는 물수지 분석에 사용되고 있다. 오랜 기간 많은 수문학자들이 강우-유출 모형의 불확실성 개선 및 정량화하기 위하여 노력하였으나, 여전히 중요한 수문학적 과제로 남아있다. 이에 본 연구에서는 강우-유출 모형의 불확실성을 정량화하는데 목적을 두고 물리적 기반의 분포형 모형과 개념적 준 분포형 모형을 중랑천 유역에 적용하여 그 결과를 비교하였다.
본 연구는 일정 지역의 확률론적 지진위험도 (Probabilistic Seismic Hazard) 평가와 관련하여 전문가가 제시한 제1차 입력자료를 이용하여 제2차 입력자료를 도출할 때 입력자료의 다단계화를 통하여 각 단계별 구간의 입력자료가 확률론적 지진위험도 불확실성에 미치는 상대적 영향을 분석하였다. 확률론적 지진위험도 분석을 위하여 미국지질조사연구소 (USGS) 및 미국 로렌스리버모어 연구소(LLNL)가 개발한 전산코드를 각각 이용하였고 또한 전문가가 제시한 제 1차 입력자료는 기존 연구보고서에서 주어진 자료를 이용하였다. 분석결과 지진활동도 변수 특히 지진규모의 각 단계 및 감쇠특성함수의 진앙거리 단계에 따라서 확률론적 지진위험도의 절대값 및 불확실성에 미치는 영향의 차이가 상대적으로 크다는 것이 확인되었다. 또한 부지별로 이러한 분석을 함으로서 확률론적 지진 위험도 곡선에 영향을 미치는 임의 부지에 고유한 임계 지진규모 및 임계 진앙거리에 대한 분석을 통하여 전반적으로 불확실성을 감소시킬 수 있다.
본 연구에서는 3차원 수리해석과 함께 유사의 이송, 침식, 퇴적 현상을 연동하여 모의할 수 있는 유한차분 수치모형인 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code)를 이용하여 주운하천 구간으로 유입되는 다입경 혼합유사의 입경별 시 공간적 퇴적분포 특성을 고찰하고, 하상변동 예측에 있어서 유사의 밀도와 모델의 유한차분 격자 구조에 의한 불확실성 해석을 수행하였다. 유입 유사의 입경별 공간적 퇴적특성은 하천 하류부와 단면 확대부에서 발생하는 3차원적 수리현상과 매우 밀접한 상관성을 보였으며, 굴포천과 합류하는 주운수로 유입부에서는 대부분 입경이 큰 비점착성 유사($63{\mu}m$ 이상)인 사질(sand)입자들이 주로 퇴적되는 것으로 나타났으며, 주운하천 합류부로부터 하류구간까지는 $4\sim63{\mu}m$ 입자의 실트질(silt) 유사가 대부분 이송되어 퇴적되는 것으로 분석되었다. 점착성 유사인 $4{\mu}m$ 이하의 점토(clay)는 단면이 확대되어 유속이 매우 느린 구간이나 사수역을 중심으로 퇴적되는 것으로 나타났다. 단면 횡방향 분포특성은 굴포천과 주운하천이 합류하는 합류부 구간의 주흐름 방향 남쪽에서 흐름의 정체구간이 발생되어 퇴적이 발생하고, 단면 급확대부 양안에서 사수역이 형성되므로 퇴적이 지배적으로 발생되었다. 하상변동 예측의 불확실성 해석을 위해 유사 밀도값에 대한 민감도 분석결과, 하상변동량은 유사밀도($1.3ton/m^3\sim2.65ton/m^3$)가 감소됨에 따라 약 2배까지 증가하는 것으로 분석되어 민감도가 매우 크게 나타났다. 또한 수치격자 구조의 민감도 분석결과, 수층을 3개 층으로 분석한 결과가 단일층 분석결과보다 최대 6배의 하상변동량이 많게 산정되었다. 이는 수심방향의 유속과 부유사 농도의 불균등 분포특성이 실제 자연현상에 더 가깝게 모의되기 때문으로 판단되었다.
본 논문은 차세대 침입탐지 시스템을 위해서 데이터 융합에서의 불확실한 데이터 처리의 알고리즘을 제안한다. 차세대 침입탐지는 사이버 공간에서 생성되어지는 정보를 지식으로 만들어내기 위해 수많은 네트워크 센서로부터의 데이터가 수집되어진다. 수집된 센서 정보를 지식의 수준으로 이끌어내기 위해서 데이터 융합의 과정이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Demster-Shafer 증거이론 추론적 기법을 통하여 서로 다른 데이터들의 특징을 분석하여 불확실한 데이터가 어느 구간에서 신뢰구간을 갖는지를 분류하여, 불확실한 데이터에 대한 표현을 이루어낸다. 본 실험내용에서는 이러한 불확실성 데이터에 대한 이상탐지를 위해 iris plant 데이터세트를 이용한 신뢰구간에 따른 분류를 실행하였다. 이에 대해 각 신뢰구간을 통해서 데이터 분류가 가능하다는 것을 검증하였다.
이수 및 치수를 위한 수공구조물 설계 및 하천기본계획 수립의 요점은 설계홍수량의 산정에 있으며, 통계적으로 유의성을 가지는 설계홍수량을 산정하기 위해서는 일반적으로 30년 이상 관측된 홍수자료가 요구된다. 우리나라의 경우 대부분의 유역이 미계측 유역이거나 관측년수가 비교적 작은 경우가 많으므로, 상대적으로 자료 연한이 긴 강우자료를 빈도분석한 후 이를 강우-유출 모형에 입력하여 확률홍수량을 추정하는 간접적인 방법이 주로 이용되며 사용된 강우의 빈도가 홍수의 빈도와 동일하다는 가정을 기본으로 한다. 그러나 동일한 강우량이 발생하더라도 강우의 강도, 지속시간, 유역의 선행함수조건 등과 같은 유역 특성에 따라 유출의 특성은 현저히 다르게 나타나며 결국 이러한 특성은 입력자료, 강우-유출 모형, 기후변동성 등과 같은 불확실성 요소로 인식될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 불확실성을 고려할 수 있는 강우-유출 모의기법을 개발하여 이를 통해 홍수빈도곡선을 유도할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 불확실성 분석을 위해 기존 HEC-1 강우-유출 모형에서 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수들의 사후분포를 추정하여 매개변수들의 최적화 및 불확실성 분석을 수행하였다. 마지막으로 기후변화 영향을 통합한 홍수빈도곡선을 유도하기 위해서 극치강수를 모의하는 것이 필요하며, 본 연구에서는 극치값 재현에 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Kernel-Pareto Piecewise분포 기반의 강우모의발생 기법을 적용하여 HEC-1모형과 연동되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존 홍수빈도곡선 유도 방법에서 불확실성을 분석하기 위해 모든 변수들을 독립사상으로 간주하고 Monte Carlo Simulation을 수행함으로서 매개변수들간의 상호연관성, 상관성, 조건부 확률들을 고려할 수 없었던 점을 Bayesian 모형을 통해 매개변수들간의 조건부 확률을 고려한 매개변수의 사후분포 도출을 가능하게 하여 보다 현실적인 강우-유출 관계 도출이 가능하고 불확실성 구간이 자연적으로 도출됨으로서 향후, 신뢰성 있는 수자원 계획수립에 유용한 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
일반적으로 부식된 부재의 두께를 측정하는 데는 많은 불확실성이 존재하며, 부식의 진행정도에 따라 부재의 부식 두께는 측정 위치마다 다르므로, 기존의 신뢰성 해석 방법을 사용하여 모든 불확실성을 고려한 정량적인 안전도를 평가하는 것은 실질적으로 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 불확실 신뢰도 기법을 적용한 안전도 분석 절차를 제안하였으며, 효율성과 적용성을 검토하기 위하여 국내 공용중인 사장교에 적용하였다. 심하게 부식된 부재의 잔존 두께의 불확실성은 부식이 진행되는 정도에 따라 증가하므로 부재의 부식 두께를 불확실 정도로 표현되는 불확실 구간으로 표현하였으며, 기존의 신뢰성 기법과 불확실 신뢰도 기법의 비교를 수행하였다. 이러한 불확실 신뢰도 기법은 주관적이거나 조건부 독립에 대한 통계적 판단을 이용하여, 부식된 구조물의 안전도 평가나 위험도 평가를 하는 경우에 유용하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
강우유출모형의 입력 자료로 사용되는 강우 관측 자료의 불확실성이 유량예측에 미치는 영향을 분석하기 위하여 모형변수 검정의 불확실성 연구에서 사용하는 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)방법을 입력 자료 부분으로 확장하여 적용 하였다. 독일의 Weida 유역의 강우 관측 자료를 바탕으로 구조적 및 비구조적인 불확실성 부분을 각각 구조적인 오차 수정 과정과 DUE (Data Uncertainty Engine)을 통하여 강우자료를 구성하였다. 이를 유역의 수문학적 작용을 고려하기 위해 선정한 집중형 강우유출모형, PDM (Probability Distribution Model)에 MC (Monte Carlo)와 GLUE 방법을 활용하여 적용하였다. MC검정변수들의 검정 후 반응 표면(Posterior response surface)을 검토하고 GLUE 의 반응검정 모형변수(Behavioural model parameter set)를 선택, 간략한 GLUE 유량곡선들을 계산하였다. 계산된 GLUE 유량곡선들을 모두 합하여 앙상블 유량을 산정하고, 이 유량의 90 분위를 강우량자료 및 모형변수 검정의 불확실성을 고려한 신뢰구간으로 제시하였다. PDM 모형의 결과는 유량곡선의 전구간에서 안정적인 모의 능력을 보여주고 있으나, 첨두유량 부분이 적게 산정되는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서 상대적으로 적은 수의 강우 시나리오 및 반응검정 모형변수의 적용이라는 한계에도 불구하고, GLUE 방법을 강우관측자료의 불확실성 부분으로 확장하여 강우자료 및 변수 검정의 불확실성을 고려한 모의된 유량예측의 신뢰구간의 적용가능성을 보여주고 있다.
장대레일 궤도의 부동구간에서 발생되는 과도한 축력은 혹서기 궤도의 좌굴을 유발시켜 주행하는 열차의 안정성을 위협할 수 있다. 궤도 제원을 제외한 압축응력과 관련된 레일온도 인자, 궤도 강성과 관련된 도상저항력, 궤도의 초기결함인 궤도틀림과 같은 인자들은 기후조건, 궤도 운영조건, 유지관리조건 등에 의해 임의적으로 변동되는 불확실성이 높은 궤도 매개변수이다. 그러므로 장대레일 궤도의 좌굴은 불확실성이 높은 현상임을 알 수 있다. 따라서 궤도 매개변수들의 불확실성 및 임의성을 합리적으로 고려하기 위해서는 확률론적 접근방법의 적용이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 기존 본 연구진에 의해 개발된 장대레일 궤도의 좌굴확률 평가시스템을 이용하여 장대레일 축력을 산정하기 위한 필수요소인 중립온도의 확률분포 특성에 따른 좌굴 안정성을 분석하였다.
시간 영역에서 펄스 레이다 신호는 송신 펄스가 존재하는 구간과 표적으로부터 반사된 수신 신호가 존재하는 구간으로 구분할 수 있으며, 수신 신호 성분은 송신 펄스에 비해 크기가 매우 작고, 표적으로 부터 반사된 성분을 제외하고는 잡음으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 잡음 전력에 대한 불확실성이 존재하는 환경에서 에너지 검파를 이용하여 레이다 신호를 검출하는 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 수위-유량 관계곡선식의 매개변수 추정을 수행하기 위하여 Bayesian 회귀분석을 적용하였다. 또한 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 최소자승법(ordinary least square, OLS)에 의한 회귀분석의 추정치를 각각 산정하여 산정결과의 신뢰구간을 비교분석 하였다. 등분산케이스의 통계적 실험결과 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았으나, 비등분산 케이스의 경우에는 Bayesian 회귀분석이 참값에 가까운 추정치를 산정함을 알 수 있었다. 또한 불확실성 측면에서 평가해 볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 수위-유량 관계곡선식의 매개변수를 추정하는 경우 Bayesian 회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 적용된 두 가지의 추정방법은 비등분산성을 고려한 통계적 실험을 통하여 장점과 단점이 비교되었으며, 안양천 유역의 5개 지점으로부터 얻어진 유량측정성과를 이용하여 적용성을 알아보았다. 현장 적용결과는 참값을 알지 못하므로 정량적 우수성은 평가할 수 없었으나, 기존에 사용되는 불확실성 산정방법보다 Bayesian 회귀 분석 불확실성은 감소시켜 나타냄을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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