• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.23 no.6
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• pp.577-583
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• 2019

A dynamic system is called positive if any trajectory of the system starting from non-negative initial states remains forever non-negative for non-negative controls. In this paper, we consider the new stability condition for the positive time-varying linear discrete interval systems with time-varying delay and unstructured uncertainty. The delay time is considered as time-varying within certain interval having minimum and maximum values and the system is subjected to nonlinear unstructured uncertainty which only gives information on uncertainty magnitude. The proposed stability condition is an improvement of the previous results which can be applied only to time-invariant systems or had no consideration of uncertainty, and they can be expressed in the form of a very simple inequality. The stability conditions are derived using the Lyapunov stability theory and have many advantages over previous results using the upper solution bound of the Lyapunov equation. Through numerical example, the proposed stability conditions are proven to be effective and can include the existing results.

• Journal of Wetlands Research
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• v.13 no.1
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• pp.53-66
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• 2011

We estimated the expected flood damage considering uncertainty which is involved in hydrologic processes and data. Actually, this uncertainty represents a freeboard or safety factor in the design of hydraulic structures. The uncertainty was analyzed using Bootstrap method, and SIR algorithm then the frequency based rainfalls were estimated for each method of uncertainty analysis. Also the benefits for each uncertainty analysis were estimated using 'multi-dimensional flood damage analysis(MD-FDA). As a result, the expected flood damage with SIR algorithm was 1.22 times of present status and Boostrap 0.92 times. However when we used SIR algorithm, the likelihood function should be selected with caution for the estimation of the expected flood damage.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.6
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• pp.143-151
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• 2009

Extreme hydrologic events cause serious disaster, such as flood and drought. Many researchers have an effort to estimate design rainfalls or discharges. This study evaluated parameter estimation methods to estimate probability rainfalls with low uncertainty which will be used in design rainfalls. This study collected rainfall data from Incheon, Gangnueng, Gwangju, Busan, and Chupungryong gage station, and generated synthetic rainfall data using ARMA model. This study employed the maximum likelihood method and the Bayesian inference method for estimating parameters of the Gumbel and GEV distribution. Using a bootstrap resampling method, this study estimated the confidence intervals of estimated probability rainfalls. Based on the comparison of the confidence intervals, this study recommended a proper parameter estimation method for estimating probability rainfalls which have a low uncertainty.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.29 no.1
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• pp.33-42
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• 2017

This study conducted uniaxial tension tests on D10, D19, D29, and D35 SD400 steel-grade rebar and evaluated the strain distributions and necking regions to provide basic data for resolving differences between evaluation methods. Owing to the limitations of the existing measurement methods, this study conducted detailed evaluations of the strain of the rebar and necking regions using image processing, which is almost limitless on the measurement range and can easily distinguish measurement regions. The strain was concentrated at the region where necking occurred when the rebar approached its ultimate strength, which was successfully confirmed through image processing. The correlation between the length of the necking region and the diameter of the rebar could be analyzed by evaluating the necking region that occurs during the ultimate behavior of the rebar. According to the results, the length of the necking region is around 1.5~2.5 times the diameter of the rebar.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.41 no.11
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• pp.1099-1108
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• 2017

Data points obtained by conducting repetitive experiments under identical environmental conditions are, theoretically, required to correspond. However, experimental data often display variations due to generated errors or noise resulting from various factors and inherent uncertainties. In this study, an algorithm aiming to determine valid bounds of input variables, representing uncertainties, was developed using probabilistic and statistical methods. Furthermore, a reliability assessment was performed to verify and validate applications of this algorithm using bolt-fastening friction coefficient data in a sample application.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.13-13
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• 2018

우리나라의 하천 홍수량 자료는 대부분 댐 상류나 홍수위험 지역 등 유역 내 하천관리가 필요한 주요 지점에서만 측정되고 있다. 그러나 매년 관측되는 강우량 자료에 비해 유출량 자료는 유역의 크기가 작아질수록 매우 제한적이며, 신뢰성 있는 홍수량자료의 구축이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 유역특성인자(유역면적, 유역경사)를 매개변수로 활용하여 권역별 설계홍수량 자료에 대한 지역화 분석을 수행하였으며, 미계측 유역에서 홍수량 추정이 가능하도록 모형을 개발 하였다. 모형에서 발생하는 불확실성을 고려하기 위하여 Bayesian GLM(generalized linear method)기법을 활용하였으며, 최종적으로 모형의 매개변수와 산정되는 홍수량 결과에 대한 불확실성 구간을 정량적으로 제시하였다. 제안된 모형을 통해 일부 유역을 미계측 유역으로 가정하여 홍수량을 추정하였으며, 통계적 지표를 활용하여 기수립된 설계홍수량 자료와의 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하였다. 본 연구를 통해 제안된 모형은 검증과정과 도출된 결과를 통해 유역특성에 따른 재현기간별 홍수량을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, Bayesian 기법을 도입하여 매개변수와 도출된 결과에 대한 불확실성의 정량적인 평가가 가능한 장점을 확인하였다.

• 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 Korea Water Resources Association
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• v.31 no.3
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• pp.337-345
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• 1998

DAMBRK-U model is developed for the evaluation of overtopping risk of dam and levee and for the estimation of uncertainty in floodwave simulation. The original algorithm is revised and expanded to include Monte-Carlo analysis to estimate them. The model is tested by applying to hypothetical channels of widening, uniform and narrowing geometry. Larger variation in discharge and water depth are expected at narrower sections of a river. It is calibrated by applying to the Hantan River, where severe damages from Yunchun dam-break and levee overtopping occurred on July, 1996. Overtopping risk of dam is calculated for various discharge conditions for Yunchun-dam, and that of levee is also calculated by comparing levee height with flood level at Hantan recreation area. Simulation results show that the overflow depth of flood level is 1,266~0.782 m and the overflow risk turns out to be 100%.

• Defense and Technology
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• no.11 s.285
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• pp.52-61
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• 2002

측정불확도의 평가방법은 1993년부터 국제적으로 통일된 방법이 정리되면서 이제는 활용 가능한 수단으로 정착되기에 이르게 되었으며, 측정불확도의 의미는 측정결과자료의 믿을 수 있는 신뢰구간을 정의하며 측정결과에 대한 유용성을 판단하는 중요하고 효율적인 척도가 된다. 측정불화도의 용도는 측정결과의 품질을 정량적인 수치로 표시할 수 있는데, 자료의 불확실한 것을 완전히 극복할 수는 없으나 불확실한 정도의 크기를 적절한 기법을 사용하면 추정가능하며, 측정결과가 수용할 수 있는 범위내에서 적합한지의 여부를 판정하여 준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.280-280
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• 2016

특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.