본 논문에서는 구조의 재료물성치와 기하학적 인수의 공간적 불확실성에 의한 구조 응답변화도 산정을 위한 정식화를 제안하였다. 정식화는 추계론적 유한요소해석의 해석법 중의 하나인 가중적분법을 기본으로 하였다. 해석 대상 구조는 전단변형을 포함하는 평판구조로서, 평판구조에 나타날 수 있는 불확실 인수로는 재료적 측면에서는 재료탄성계수와 포아송비가 있으며, 기하학적 인수로는 평판의 두께를 들 수 있다. 선형탄성 영역에서 선형성을 나타내는 재료탄성계수와는 달리 평판의 두께는 3차함수로 강성에 기여하고, 포아송비의 경우 분수의 형태로 강성에 기여하므로 직접적으로는 이를 추계론적 해석에 고려할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 적합행렬내의 포아송비를 Taylor전개하여 사용하였다. 제안된 정식화에 의한 결과는 기존 연구결과는 물론 몬테카를로 해석에 의한 결과와도 비교하여 제안한 정식화를 검증하였다.
탄성계수와 함께 포아송비는 구조의 거동을 결정하는 중요 구조인수중의 하나이다. 따라서 구조응답의 불확실성에 미치는 포아송비의 독립적 영향에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 포아송비의 불확실성이 복합적층판의 거동에 미치는 영향을 산정하기 위한 정식화를 제안한다. 포아송비의 영향은 동일 차수인 임의인수의 영향을 포함하는 부행렬을 통하여 얻을 수 있으며, 이는 대상 인수의 평균을 중심으로 한 Taylor전개를 통하여 구할 수 있다. 제안방법의 검증을 위하여 예제 평판을 해석하였고, 그 결과를 몬테카를로 해석에 의한 결과와 비교하였다. 두 방법을 통하여 얻은 결과는 상화 잘 일치하는 결과를 나타내어, 제안한 방법이 적절함을 제시하였다.
구조응답에 기여하는 중요성으로 인하여 추계론적 해석에서는 재료탄성계수의 불확실성에 의한 응답변화도에 대한 연구가 주로 진행되어 왔다. 그러나 추계론적 해석이 의미있는 값을 제공하기 위해서는 가능한 많은 인수에 대한 불확실성을 동시에 고려하여야 한다. 본 연구에서는 구조재료의 중요한 두 인수인 탄성계수와 포아송비에 나타나는 불확실성을 고려한 추계론적 해석을 위한 정식화를 평면문제에 대하여 제안하였다. 이를 위하여 이들 두 인수의 함수로 주어지는 구성행렬의 각 요소에 대한 다항식 전개를 채용하였으며, 두 인수의 불확실성에 따라 나타나는 자기 및 상호상관함수는 n-차 모멘트에 대한 일반식을 적용하여 구성하였다. 다항식 전개에 따라 부행렬의 무한합으로 변형된 구성행렬은 계산상의 편의를 위하여 요구되는 정확도 내에서 절삭하여 사용하였다. 제안된 방법의 검증을 위하여 단순 평면구조를 예제로 택하여 해석하었으며, 해석결과는 국부평균법을 채용한 고전적인 몬테카를 해석 결과와 비교하였다.
추계학적 강우생성모형 중 포아송 클러스터(Poisson Cluster) 모형은 단일지점에 대하여 시간강우량의 관측연한 문제점을 해결하기 위한 강우모형으로 강우 단계별 계층적 구조를 이해하는데 유용한 모형이다. 특히 강우 특성을 계절, 지역 등과 같이 비교하는 기준에 따라 5~6개의 비교적 적은 매개변수들로 모의 강우시계열을 생성할 수 있다는 점에서 장기간 강우분석에 필요한 관측연한 문제를 보완할 수 있다. 그러나 매개변수 최적해가 수렴되지 않는 사례가 많고, 매개변수들이 강우의 물리적 특성을 반영하는 것에 비해 내포된 불확실성에 관한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형 중 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모형을 Bayesian 모형과 연계한 Bayesian NSRP 모형을 개발하여 매개변수간 물리적 상관성을 고려한 최적화 기법을 개발하였다. Bayesian 모형은 물리적 범위가 다른 매개변수간의 결합확률분포를 산정하여 사후분포(posterior)를 추정하므로 매개변수 최적화와 불확실성 정량화 문제를 동시에 해결할 수 있다. 최종적으로 Bayesian NSRP 모형에 기후변화 시나리오의 통계적 특성을 고려한 시간단위 강우시계열 생성 모의 기법의 활용 가능성을 평가하고자 한다.
본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로 입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 복개터널 안정해석시 이용되는 불확실한 지반물성값을 계측자료로부터 최적화하는 역해석에 관한 연구이다. 이 문제에 적합한 최적화 알고리즘을 선택하기 위하여 Simplex방법, Powell방법, Rosenbrock방법, Leverberg-Marquardt방법의 최적화 알고리즘을 가상의 지반굴착문제에 적용하여 소정의 정확성으로 최적해를 구할 수 있는 신뢰도와 변수평가에 소요되는 연산속도에 관하여 비교분석하였다. 해석결과 각 방법모두 허용규준을 만족한 후 정해에 수렴하였고, 함수평가에 소요되는 연산속도에서 최소자승법의 Levenberg-Marquardt방법과 Rossenbrock방법이 효율적으로 수행되는 것으로 나타났다. 한편 복개터널의 탄성계수와 포아송비를 역해석한 결과 역해석시 고려되는 계측점의 수가 증가할수록 설계변수를 정확하게 평가할 수 있었으며 소요되는 연산속도도 개선되는 것으로 나타났다.
교통안전연구에서 한 지점 (또는 구간)의 기대교통사고건수를 신뢰성 높게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기대교통사고건수를 추정하기 위해 현재 국내에서는 주로 관측교통사고건수를 사용하고 있으나 국외에서는 포아송-감마 혼합모형에 기반한 경험적 베이즈 추정치를 활용하고 있는 추세이다. 그간 많은 연구들이 경험적 베이즈 추정치를 이용해 기대교통사고건수 추정 및 교통안전개선사업의 평가를 시도 하였으나 전술한 2가지 추정방법의 추정오차를 비교연구한 문헌은 없는 실정인 바 본 연구는 2가지 추정방법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하여 제시하였다. 모의 발생된 총 3,000,000개 지점의 교통사고 자료를 분석한 결과 기대교통사고건수를 경험적 베이즈 추정방법을 이용해 추정했을 경우 그 추정오차는 관측교통 사고건수만을 이용했을 때 발생하는 추정오차에 비해 항상 작은 것으로 나타나 국내의 교통안전연구 가이드라인에 경험적 베이지안 추정방법의 도입이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 사전분포의 불확실성이 높아질수록 두 가지 추정방법의 추정오차의 차이는 감소하는 것으로 나타나, 기대교통사고건수 추정 시 추정된 음이항 모형에 대한 종합적인 검증을 수행한 후 신뢰성 있는 초모수의 추정치를 이용해 경험적 베이지안 방법을 적용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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