현재 국내에서 사용하고 있는 교량구조물의 성능평가방법으로는 크게 공용하중에 대한 내하율을 구하기 위하여 허용응력개념이나 강도설계 개념을 적용한 내하력 평가 기법이 사용되고 있다. 그러나 위의 방법들은 일반적으로 공용연수의 경과에 따른 재료 및 구조적 성능의 손실과 여러 가지 하중 및 환경적 요인들의 불확실성으로 인하여 발생하는 손상 및 열화를 반영하기 어렵다. 그리고 제원 및 재료물성치의 불확실성에 대한 기존 설계 자료의 DB 부족으로 기존의 평가방법에서는 이러한 시간의 경과에 따른 성능저하를 정확히 산정할 수 없어 이론상의 값과 실제 구조물과의 차이로 인한 불확실성이 존재 한다. 이에 본 연구에서는 공용년수 경과에 따른 시설물의 재료 구조적인 성능 및 거동분석 수행, 신뢰성 해석 수행을 바탕으로 교량 안전성 평가의 합리성 및 현실성을 제고하며, 구조 신뢰성 해석을 수행함으로써 실제 구조물의 강도 한계상태에 대한 파괴확률을 산정하고 그에 대응하는 위험도를 평가함으로써 안전성 검토를 수행하였다.
사용자들이 콘텐츠를 매개로 하여 의견이나 관점, 경험 등을 공유하고, 사용자들 간의 상호작용을 촉진시키는 온라인 서비스를 소셜미디어라고 한다. 본 연구는 소셜미디어 사용자들의 공유 행동과 사용자 간 상호작용을 이해하는데 중요하다고 판단되는 약한 유대관계에 초점을 맞추어 사회 연결망 이론과 불확실성 감소 이론을 기반으로 약한 유대관계의 형성에 영향을 미치는 주요 요인들을 탐색적으로 도출하고자 하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 다이어리 조사와 심층 인터뷰 등의 정성적 연구를 실시하였으며, 수집된 데이터를 근거이론 방법론에 따라 분석하였다. 본 연구의 결과, 소셜미디어에서는 강한 유대관계 보다 약한 유대관계를 통한 공유와 상호작용이 활발히 이루어지는 것을 발견할 수 있었다. 또한 유사성과 자기개방, 그리고 관련성이 소셜미디어 사용자 간 심리적 거리감을 줄이고 이는 소셜미디어 사용자들이 느끼는 불확실성을 감소시킴으로써 약한 유대관계의 형성을 촉진시키는 것으로 나타났다.
이 논문은 산업용 로봇의 모델링을 할 때 일어나는 불확실성을 측정하여, 이 불확실성이 야기하는 비선형 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 얻는 데 목적이 있다. 우선 주어진 로봇모델에서 수학적 운동방정식을 유도하고, 불학실성의 물리적 현실에 가능한 가상모델을 접목하여 수학적 확장 모델을 세우고, 이를 바탕으로 불확실성을 측정 할 수 있는 관측자를 설계한다. 이 불확실성에는 모델링을 하기 어려운 모델링 오차, 중력, 마찰, 질량의 불균일 분포, 코리오리스 힘이 포함된다. 관측자와 관련된 조건들을 관측가능성 및 수렴 관계를 분석한다.
불확실성은 사면의 안정성을 해석하는 과정에서 특성자료의 부족이나 지질공학적 특성의 공간적 변동성 등의 원인으로 포함되며 따라서 불확실성으로 인해 변수들의 정확한 값을 획득하기 힘들게 된다 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확률론적 해석기법이 활용되어 왔으며 최근에는 퍼지집합이론(fuzzy set theory)을 이용한 해석기법이 활용되고 있다. 특히 확률변수들의 자료 양이 제한적인 경우 변수의 확률특성을 정확하게 파악하기 힘들어 확률론적 해석기법의 활용이 제한적일 수 있으며 이러한 경우 퍼지집합이론은 확률변수의 특성을 효과적으로 표현할 수 있다. 본 연구에서는 암반사면의 안정성 해석과정에서 포함되는 불확실성을 정량화하기 위해 퍼지신뢰도척도(fuzzy reliability measure)를 활용하여 분석을 수행하였으며 특히 암반사면의 안정성에 영향을 미치는 여러 지질공학적 특성중 불연속면의 경사와 내부마찰각을 삼각형 퍼지숫자(fuzzy number)로 해석하였다 이를 위하여 연구대상사면을 선정하여 암반사면에서 발생하는 평면파괴를 대상으로 분석을 수행하였다. 퍼지신뢰도(fuzzy reliability) 해석에서는 퍼지숫자에 대한 퍼지 연산을 통해 퍼지신뢰도 지수(fuzzy reliability index)를 획득하였으며 이러한 결과를 확률론적 해석 결과와 비교하기 위하여 몬테카를로모사기법(Monte Carlo simulation)과 점추정법(point estimate method)을 이용한 확률론적 해석을 수행하였다. 해석결과 불충분한 자료 등으로 인해 불확실성의 정량화가 어려운 경우 퍼지신뢰도 해석을 통해 적절한 퍼지신뢰도 지수와 파괴확률을 획득할 수 있을 것으로 판단된다.
지하수를 음용수로 공급시 질산오염문제는 한국을 포함한 세계의 여러나라에서 보고되어 왔다. 질산($NO_3$)은 청색증 유발물짙로서 뿐만 아니라 발암물질일 가능성도 동물실험을 통해 제기되고 있는 실정이다. 질산에 오염된 지하수로 인한 인체의 위해성을 감소시키기 위하여 여러 가지의 질산 위해성 관리 대책들은 개발될 수 있다. 이러한 여러가지의 대책들을 비교 평가할 때 기준이 되는 항목으로는 (1) 허용할 수 있는 인체의 위해도(Risk Level), (2) 비용, 그리고 (3) 적용하는 방법의 기술적 타당성을 들 수 있다. 그러나 불충분한 자료와 인간지식의 한계 때문에 각 기준항목을 대표하는 값의 대부분은 불확실성을 내포하게 된다. 본 논문에서는 의사결정권자들이 불확실성을 고려하면서 여러가지 대책들 중에서 최적의 대책을 선정하는데 이용하기 위한 다기준의사결정기법은 보여진다. 그리고 각 기준값의 불확실성을 표현하고 다기준의사결정기법과 불확실성을 결합시키기 위하여 퍼지집합이론(Fuzzy Set Theory)은 응용되어 진다.
본 논문은 현재 개발되고 있는 원격 중환자 관찰 시스템의 부 시스템인 호출 시스템의 호출 매체 결정 알고리즘에 대하여 기술한다. 이 호출 시스템은 중환자실에 입원중인 환자의 상태 변화에 따라 담당 의사나 환자 보호자를 신속하게 연락하는 역할을 담당한다. 전달되는 메시지는 연락 시점과 연락의 긴급성에 따라서 유선전화, 무선전화, 호출기, 전자우편, fax 등의 통신 매체를 한 개 또는 두 개 이상 이용하여 전달된다. 이러한 메시지의 효율적인 전달을 위하여 본 연구에서는 불확실성 추론 방법인 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 주어진 상황에서 가장 효과적인 전달 매체를 선택하는 알고리즘을 개발하였다. Dempster-Shafer 이론을 사용함으로서, 불확실한 상황에서 효율적이고 합리적으로 메시지 전달 매체를 결정할 수 있다.
구조물의 능동제어 시스템에서 제어기 설계에 사용되는 구조계의 모델과 실구조계의 차이는 시스템의 성능저하 및 불안정성을 유발할 수 있다 이연구에서는 무시된 고차모우드와 같이 주파수영역에서 표현되는 비구조적 불확실성에 대하여 시스템의 안정성을 보장하도록 강인성을 가지는 LQG/LTR제어이론을 사용하여 구조물의 지진응답제어에 효과적으로 사용할 수 있는 제어기 설계방법을 제시한다 특히 고층건물이나 교탑과 같은 구조물의 지진응답 제어에 적용할 수 있도록 각층의 절대 가속도를 측정변수로 층간상대변위를 제어변수로 설정하여 최적제어기를 구성한다 El Centro 지진압력을 받는 6자유도 전단빌딩모델에 대하여 제어기를 설계하거 수치모사를 수행하여 제시한 제어기가 안정도-강인성을 가지고 지진응답제어에 효과적임을 보인다.
극한강우사상의 분석은 다양한 극치 분포로 구성된 극치이론을 통해 가능하다. 일반적으로 단일 지점의 극한사상의 분석을 위한 지점빈도해석 (Point Frequency Analysis, PFA)이 다양한 재현기간에 해당하는 강우량을 추정하는데 널리 사용되어왔다. 하지만 수문기후학적 극치기록은 시간적 그리고 공간적으로 제한적이다. 따라서 모의 불확실성을 줄이고 신뢰성 높은 결과를 도출하기 위해 서로 유사한 분포를 가질 수 있는 인근 지점의 활용하는 지역빈도해석 (Regional Frequency Analysis, RFA) 방법이 개발되어 적용되고 있다. 본 연구에서는 부산, 울산, 경남지역의 기상청 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 울산, 부산, 통영, 진주, 거창, 합천, 밀양, 산청, 거제, 남해지점 일강수량을 자료를 기반으로 Metropolis-Hasting 알고리즘을 사용하여 일반극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 매개변수를 추정하고 PFA 및 RFA의 불확실성을 평가하고자 한다. 이러한 연구는 공간적 구성 요소(예, 지리적 좌표, 고도)를 고려하지 못하며 추가변수 (예, 공변량)를 분석에 결합할 수 없는 등의 RFA의 한계를 극복하고, 명시적으로 불확실성을 추정하여 결과의 신뢰성을 확보 할 수 있는 계층적 베이지안 모델의 개발에 도움이 되리라 기대된다.
본 논문의 목적은 벤처캐피탈(Venture Capitalist)의 투자전략을 게임이론을 통해 분석하고 이해하자는 것이다. 벤처캐피탈은 성장가능성은 높지만 불확실한 벤처기업에 투자하는 전문투자자이다. 벤처캐피탈은 이익을 극대화하기 위해서 성장가능성이 크고 위험관리가 가능한 기업에 투자를 하여야 한다. 하지만, 벤처캐피탈은 일반적으로 제한된 시간과 벤처기업의 속성 때문에 기업에 대한 정보가 부족한 상태에서 투자결정을 내려야 하는 경우가 대부분이다. 투자가 이루어진 후 벤처캐피탈은 벤처기업의 운영 및 기업활동을 감시(Monitor)하고 자문활동(Consulting Activity)을 수행하면서 차츰 기업에 대한 정보를 습득하게 되고 기업의 가치를 판단할 수 있게 된다. 본 논문은 앞에서 기술한 바와 같은 정보 불확실성 상태에서 창업자의 효용(utility)와 벤처캐피탈의 가치평가(value evaluation)를 바탕으로 벤처캐피탈의 투자전략을 게임이론을 통해 분석하였다. 본 논문은 벤처캐피탈이 전환사채형태의 투자를 하는 논거를 밝혀내었다.
Type-2 fuzzy 이론은 기존의 퍼지 이론보다 패턴의 불확실성에 대한 제어를 더 향상시킬 수 있다. 반면에 계산 량이 커지는 문제점 때문에 본 논문에서는 type-2 fuzzy set 대신에 secondary membership이 interval의 형태를 갖는 interval type-2 fuzzy set을 기존의 radial basis function(RBF) neural network에 적용시킨 interval type-2 fuzzy RBF neural network를 제안한다. 제안한 알고리즘은 interval type-2 fuzzy membership function에 의하여 패턴들의 불확실성을 좀 더 잘 제어하여 기존의 RBF neural network의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 여러 데이터 집합에 대한 분류 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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