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.
This study estimates connectedness index among the US, China, Europe, Japan, and South Korea using monthly economic policy uncertainty (EPU) data from January 2000 to December 2023. The connectedness index allows us to analyze the effect of global economic uncertainty on domestic economic uncertainty. The EPU is used as a proxy for economic uncertainty. Inter-country connectedness index is computed from variance decomposition. The findings from forecast error variance decomposition show that three-fourths of total uncertainty comes from economic uncertainty in the own country and one-fourth of total uncertainty comes from economic uncertainty in the others. The analysis on net pairwise connectedness reveals that, even though the extent of the effect of economic uncertainty in one country from economic uncertainty in another country varies over time, economic uncertainty in South Korea, a small-open economy, is mainly affected by economic uncertainty in the others. The reverse situation rarely happens except in the specific occurrence such as the collapse of the credit bubble in 2003 and the subsequent years, the inter-Korean summit and North Korea-the US summit in 2018, and the period from the first outbreak of COVID-19 on the implementation of the government's severe regulation against COVID-19.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.4
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pp.1651-1664
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2013
Precise analysis on deterioration processes of road pavements is not so simple matter due to severe uncertainty originated from a lot of explanatory variables engaged in. For those reasons, most analytical models for pavement deterioration prediction have often preferred to probabilistic approaches than deterministic models. However, the general probabilistic approaches that treat overall characteristics of population or entire sample would not be suitable for providing detail or localized information on their changing process. Considering the aspects, this paper aimed to suggest a stochastic disaggregation method to analyze the localized deterioration speeds and its variances changed by time and condition states. In addition, life expectancies and their uncertainty were estimated by probabilistic algorithm using the disaggregated stochastic process. For an empirical study, pavement inspection data (crack) accumulated from 2003 to 2010 from Korean national highway network was applied. This study can contribute to securing reliability of life cycle cost analysis, which is one of the primary analyses in road asset management, with much advanced deterioration forecasting functions. In addition, it would be meaningful trials as fundamental research for preventive maintenance strategy that demands essential understanding on changing process of the deterioration speed of pavement.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.428-428
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2022
본 연구에서는 최근 RCM을 이용하여 생산된 미래 강우자료를 1시간강우량으로 변환하기 위한 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모델 기반의 강우분해기법을 개발하고 이를 기반으로 짧은 지속시간에 대한 확률강우량이 어떻게 변화하는지 전망해보고자 하였다. 강우분해기법의 성능평가는 관측자료를 이용하여 수행되었으며, 관측 시계열을 우수하게 모의했으나 일최대 시간 강수량이 20mm를 초과하는 경우 불확실성이 증가함에 따라 사용에 주의가 필요할 것으로 판단된다. 미래 확률강우량 전망결과는 모든 지점(울산, 부산, 창원, 밀양)에서 향후 재현기간별 1시간 확률강우량이 증가될 것으로 전망되었다. 울산과 밀양 지점의 경우, 재현기간에 클수록 증가율 또한 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났는데 이는 상대적으로 복잡한 산악지역 내 위치하고 있고, 다른 지점보다 산지효과 영향이 크기 때문으로 판단된다. 부산과 창원지점은 다른 두 지점에 비해 재현 기간별 확률강우량의 변동성이 크게 나타났는데, 이는 해안에 가깝에 위치해 있어 RCM별 불확실성이 다소 크게 작용한 것으로 판단된다. 특히 과거 200년 빈도 확률강우량 보다 미래 50년미만 빈도 확률 강우량이 더 커질 수 있는 가능성을 확인하였다. 다양한 불확실성이 포함되어 있는 결과이긴 하나 이러한 결과를 기반으로 곧 도래할 미래의 도시유역 방재성능 재정비가 필요할 것으로 사료된다. 아울러, 극한 강우발생 가능성이 높아질 수 있음을 의미하기 때문에 이에 대한 새로운 수자원의 이수와 치수 대비를 위한 구조적/비구조적 대책이 시급할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.188-188
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2021
APEX(Agricultural Policy Enviromental eXtender) 모형은 일 단위로 구동되며 필지단위 및 소유역 단위에서의 흐름을 장기 모의를 할 수 있는 모형이다. APEX는 유출을 포함한 토양 침식, 탄소 이동 등 다양한 자연현상을 모의할 수 있는 모형이다. 강우에 의한 직접유출량을 APEX를 이용하여 산정할 수 있지만, 모델링 과정에서 발생하는 불확실성으로 인하여 부정적인 요인이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 APEX 모형의 유출 매개변수를 이용한 불확실성을 평가하고자 한다. 이를 위해서 금강권역에서 표준유역으로 분류되어있는 한천 유역에 대해 2008~2019년도 유출량을 모의하였으며, 검증을 위해 동일기간에 대해 기저유출분리를 수행하였다. 불확실성 평가를 위해서 Python 기반으로 사전분포로부터 매개변수를 임의로 선택하도록 설정하여 총 10,000번의 구동을 수행하였다. 불확실성 평가지표로는 NSE, PBIAS, RSR을 이용하여 평가하여 평가지표별 불확실성 구간을 비교분석 하였다. 본 연구에서의 APEX 모형의 불확실성 평가를 통하여 APEX의 활용성을 더욱 확대하고 신뢰성을 높일 것으로 기대한다.
본 논문에서는 도립 진자 시스템에 대하여 모델의 불확실성에도 불구하고 수레의 위치가 기준 입력을 추종하는 강건한 2-자유도(two degree of freedom) 제어기를 설계한다. 도립 진자 시스템의 모델 불확실성은 기약 분해 불확실성으로 고려하고, 기준 입력 추종 성능은 도립 진자 시스템의 수레 위치가 원하는 기준 위치로 추종하는 문제를 고려한다. 이러한 강건 안정화와 기준입력 추종사이의 절충 문제를 해결하기 위해서 2-자유도 제어기를 설계한다. 2-자유도 제어기는 프리필터와 피드백 제어기로 구성된다. 설계 절차에 따라 얻어진 제어기는 모의 실험을 통해 그 성능을 확인한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.3
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pp.26-32
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1998
본 논문은 파라미터 불확실성을 가지는 비선형 시스템을 안정화하는 견실 퍼지 제어기 설계 기법을 제시한다. 견실 퍼지 제어기를 설계하기 위하여, 비선형 시스템을 Takagi-Sugeon(T-S)모델로 표현하고 퍼지 제어기는 병렬 분한 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용한다. Lyapunov함수를 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 T-S퍼지 모델의 안정성을 논하고, 견실 퍼지 제어기가 존재할 충분조건을 선형 행렬 부등식(LMI " linear materix inequality)을 이용하여 나타낸다. 이러한 선형 행렬 부등식의 해들로부터 견실 퍼지 제어기를 직접적으로 구할 수 있다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.101-104
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2009
최적설계는 설계자가 요구하는 제한조건을 만족시키는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 설계점을 찾는 방법이다. 그러나 기존의 최적설계는 불확실성의 영향을 고려하지 않아 최적해가 제한조건의 경계에 위치하고 이것은 모델링과정이나 가공 등으로 인한 오차에 대한 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. 신뢰성 기반 최적설계는 불확실성을 정량화하면서 신뢰도를 계산하는 신뢰도 해석과정과 최적설계과정을 포함한다. 일반적으로 신뢰성 해석은 크게 추출법, 급속 확률 적분법, 모멘트 기반 신뢰성해석이 있다. 가장 널리 사용되는 급속 확률 적분법 중 최대 손상 가능점(MPP) 방법은 많은 MPP점이 존재하는 경우 수치적 비용이 증가하는 문제점과 표준 정규분포 공간으로 변환하는 과정에서 제한조건의 비선형성을 증가시켜 큰 오차를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RBDO를 수행하기에 앞서 선행되어야 할 신뢰성해석 방법으로 곱분해기법을 사용하였고 이로부터 민감도 정보를 유도하여 기울기 기반 최적화 알고리즘을 적용하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.37-37
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2016
기후변화는 댐유입량의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 따라서 기후변화에 따른 댐 유입량의 영향을 정량적으로 평가하고 그에 적응할 수 있는 댐 운영 방안이 필요하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 댐 유입량 전망 시 발생하는 불확실성을 평가 단계별로 분해할 수 있는 기법을 이용하여 계절별 댐 유입량 전망 결과의 불확실성을 평가하였다. 이를 위해 현재 국내에서 가용한 CORDEX East Asia에서 제공하고 있는 5개 RCM 결과를 이용하였으며, 5가지 통계적 후처리기법, 2가지 수문모형을 이용하였다. 대상지역은 충주댐 유역으로 선정하였으며, 계절 댐 유입량에 대한 과거기간 대비 미래기간의 전망 결과에 대해 분석하였다. 평가결과, 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM이 29.3~68.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으며, 겨울철은 수문모형이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 이는 홍수기의 댐 유입량은 강수량에 직접적인 영향을 받으나 이수기에는 강수량 이외에 그 당시의 토양상태, 기후환경 등의 영향에 따른 수문순환 전반적인 영향이 물가용성에 영향을 미친다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이러한 분석을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선정에 따라 전체 불확실성에 미치는 영향을 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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