지진파로 인하여 발생되는 지진하중은 발생 특성상 예측이 불가능한 불확실성이 존재한다. 또한 비탈면과 같은 지반구조물에는 지반정수의 불확실성이 존재한다. 따라서 이러한 불확실성들을 확률론적 해석으로 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 깎기비탈면에 대하여 확률론적 해석으로 구조물의 안전성을 평가하는 대표적인 방법인 취약도 곡선을 작성하는 방법을 제시하였다. 지반정수의 불확실성을 고려한 취약도 곡선은 Monte Carlo Simulation 기법을 이용해 유사정적 해석으로 작성하였다. 지진파의 불확실성을 고려한 취약도 곡선은 30개의 실제 발생한 지진파로 시간이력해석을 실시하여 Newmark-Type 변위 해석으로 작성하였으며, 취약도 곡선은 최대 우도 추정법을 이용하여 대수정규분포를 갖는 누적 확률분포 함수로 나타내었다.
DMT 방식의 송·수신기는 파일롯 채널의 페이즈 정보를 이용하여 샘플동기를 맞추게 된다. 파일롯 채널의 페이즈 값은 심볼 단위로 행해지는 FFT 결과에서 구할 수 있으므로, 심볼동기를 샘플동기 이전에 맞추어 주어야 한다. DMT VDSL시스템의 경우, 심볼 내의 반복되는 구간사이의 상관성을 통해서 심볼동기를 구할 수 있게 된다. 수신신호의 부호를 기본으로한 최우도 추정함수를 사용하여 심볼동기를 구하는 기법에 대해 제안하였으며, Tx 윈도우에 의해, 심볼동기의 추정값이 잡음에 민감해지는 것을 막기위해 가중합을 적용한 추정 방법을 제안하였다. 송·수신기 사이에 샘플링 클럭 옵셋이 존재할 경우, 샘플동기를 위해 디지털 영역에서 샘플링 클럭 옵셋을 보정해주는 기법을 제안하였다.
입력 랜덤 변수(input random variable)의 통계 모델링은 기계시스템의 신뢰성 해석(reliability analysis), 신뢰성 기반 설계(reliability-based design optimization), 해석모델의 통계적 검정(validation) 및 보정(calibration)을 위해 반드시 필요하다. 대표적인 통계모델링 기법에는 Akaike Information Criterion (AIC), AIC correction (AICc), Bayesian Information Criterion, Maximum Likelihood Estimation (MLE), Bayesian 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 기본적으로 주어진 데이터로부터 후보 모델의 우도함수값을 이용하여 후보 모델 중 가장 적합한 모델을 선택하는 방법이며, 방법에 따라 데이터 수 혹은 파라미터의 수를 고려하여 모델을 선정한다. 하지만 실제 현장에서 데이터의 통계모델링을 하는 엔지니어는 각 방법의 장단점에 대한 이해가 부족하여 어떤 방법이 정확한 방법인지 몰라 통계모델링 수행 시 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 통계모델링 방법들을 비교하고 각 방법의 장단점 분석을 통해 가장 적합한 모델링 기법을 제안하고자 한다. 각 방법의 검증을 위해 다양한 모분포를 가정하고 다양한 사이즈의 샘플을 임의로 생성하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 공학 데이터를 사용하여 통계모델링 방법의 유효성을 검증하였다.
수공구조물의 계획과 설계에 있어서 수문자료에 대한 적정분포형을 선정하는 것은 매우 중요하며, 선정된 분포함수가 실측자료의 통계학적 특성을 잘 나타내고 있는가를 검토하는 것은 필수적인 과제이다. 본 연구에서는 전국 22개 지점, 7개 지속기간의 강우자료에 대하여 2변수 및 3변수 gamma, 2변수 및 3변수 lognormal, Gumbel, 2변수 및 3변수 log-Gumbel, GEV, log-Pearson type III, 2변수 및 3변수 Weibull, 4변수 및 5변수 Wakeby 분포를 적용하여 모멘트법, 확률가중 모멘트법, 최우도법 등으로 각 분포형의 매개변수를 추정하고, 적합성 조건을 검사하였다. 각 매개변수 추정법에 의하여 추정된 매개변수를 이용하여 10,000번 모의 발생하여 분리효과를 검토한 결과 매개변수 적합성을 고려한 경우 모멘트법에서는 log-Pearson type III 분포, 확률가중 모멘트법에서는 log-Pearson type III와 GEV 분포, 최우도법에서는 GEV 분포가 분리효과를 가장 작게 나타냈으며, 2변수 분포형의 경우 모두 분리효과가 크게 나타났다.
토머그래피 영상재구성에서 초점은 높은 이미지 품질을 유지하면서 환자의 방사선 노출을 줄일 수 있는 CT 영상재구성 방법을 개발하는 것이다. 일반적으로 통계적 영상재구성 방법은 고품질 및 정확한 이미지를 생성할 수 있는 능력을 개선하면서 환자의 방사선 노출을 크게 줄일 수 있다. 그런데 CT 영상재구성과 같은 다차원의 모수 추정인 경우에서는 그것의 페널티 함수의 헤이지안 행렬의 역행렬 차수가 매우 크기 때문에 구할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 저자는 PEMG-1 알고리즘을 제안하였다. 그러나 PEMG-1 알고리즘은 일반 통계적 영상재구성 방법처럼 페널티 로그우도를 증가시키는 수렴속도에 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 수렴속도가 빠르고 우도의 단조 증가성을 보장하는 재구성 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘의 기본 구조는 반복마다 모수들을 동시에 갱신하지 않고 몇 개의 픽셀로 이루어진 그룹들을 순차적으로 갱신하는 방법이다.
본 연구에서는 I-125 (35 keV) 와 Tc-99m (140 keV)에 대해 고해상도를 지닌 SPECT 영상을 동일한 검출기로 획득하는 방법을 제시하였고, 이를 몬테칼로 시뮬레이션 코드인 DETECT2000과 GATE를 이용하여 검증하였다. 제안된 검출기는 두께 3.0 mm의 CsI (Tl) 블록형 섬광체와 하마마츠사의 H8500C PSPMT로 이루어져 있다. 35 keV 감마선을 방출하는 I-125 핵종을 영상화할 때는 두꺼운 섬광체를 사용 할 경우, 일반적인 앵거방법으로는 빛 퍼짐이 많아지기 때문에 내인성 공간분해능이 저하되지만, 최대우도 함수와 색인테이블을 사용하여 감마선 반응 위치를 추적하면 내인성 공간분해능을 향상시킬 수 있다. DETECT2000 시뮬레이션 결과 1.0 mm 이내의 내인성 공간분해능을 획득하였다. 140 keV를 방출하는 Tc-99m를 영상화할 경우에는 I-125 전용인 1.0 mm 두께의 섬광체를 사용하였을 경우보다 3.0 mm 두께의 섬광체를 사용하였을 때 2.3배 이상 향상된 민감도를 보였다. 본 연구에서 제안한 검출기의 장점은 저에너지의 I-125 선원에 대해 상대적으로 두꺼운 섬광체를 사용하더라도 최대우도함수를 사용하기 때문에 분해능의 감소가 없다는 점과 Tc-99m 선원에 대해 민감도의 저하가 적다는 점이다. 본 연구에서 제안한 검출기를 사용하면 고에너지와 저에너지를 가진 핵종을 모두 영상화할 수 있다.
지하수의 지속가능개발량을 산정하기 위해서는 유역 내에서 지하수 개발에 따라 시공간적으로 끊임없이 변화하는 하천과 대수층의 상호흐름을 포함한 물 순환계의 유동을 모의하여야 한다. 유역 단위의 지하수 함양 및 하천-대수층 상호흐름 특성을 모의하기 위한 강우-유출모형으로 탱크모형과 SWMM 모형을 선정하였다. 토양저류구조 표준3단 탱크모형을 하천과 대수층의 상호흐름을 모의할 수 있도록 개선하였다. 오차의 비등분산성을 고려하기 위한 분산함수를 가진 최우도추정법을 적용하고, 전역 최적화 기법인 Simulated Annealing 방법을 적용하여 탱크모형과 분산함수의 매개변수를 동시에 추정하였다. 하천-대수층 상호흐름을 개선한 SWMM-GE모형은 도시하천에 적용되어 검증을 받은바 있다. 금강의 지류인 갑천 유역에 하천-대수층 상호흐름을 개선한 탱크모형(TANK_GS)을 적용한 결과 개선 전 보다 모형성능평가가 더 나았으며, SWMM-GE 모형과 동일하게 지하수 함양 및 하천-대수층 상호흐름 현상을 잘 모의하고 있었다. 향후 권역 수자원 계획 등에 활용이 용이한 탱크모형(TANK_GS)을 이용하여 지하수의 지속가능 개발량 산정이 가능하다.
본 연구는 도체 평가형질인 도체중, 등지방두께, 등심면적 및 근내지방도에 대한 유전모수 및 한우 암소 번식우의 육종가 추정에서 사육농가가 미치는 영향력을 파악하기 위하여 실시하였다. 자료는 강원도 평창군내 한우 사육농가에서 비육 출하한 거세우의 도체성적과 거세우의 혈통 자료를 이용하였으며 유전분석은 다음과 같은 3개의 모델을 적용하여 실시하였다. 모델 1은 도축장소-도축년도-도축월을 동기우 그룹으로 형성한 고정효과로 그리고 상가적 개체 유전 효과를 임의 효과로 포함시켰고, 모델 2는 모델 1에 사육농가의 효과를 임의 효과로 추가하였으며, 모델 3은 모델 1에 사육농가의 효과를 고정효과로 추가하였다. 각 모델을 적용해서 실시한 분석결과를 비교해보면 모델 1에 비해 사육농가의 효과를 포함한 모델 2나 모델 3에서 모든 형질의 유전력 추정치가 작았는데 특히 도체중의 경우 모델 1에서의 유전력이 0.23, 모델 2에서의 유전력이 0.15, 모델 3에서의 유전력이 0.18로 사육농가효과를 포함한 모델에서 유전력 크기의 감소가 더 심했으며, 사육농가를 포함한 모델 2나 모델 3의 최대우도 값(maximum log Likelihood)은 도체중에서 각각 -44629.70과 -43956.12, 등지방두께에서 각각 -22939.43과 22687.18, 등심 면적에서 각각 29370.39와 29016.19, 근내지방도에서 각각 -11678.12와 -11591.64로 사육농가를 포함하지 않은 모델 1에서 각각의 우도함수 값 -44900.86 (도체중), -23055.71 (등지방두께), -29438.26 (등심면적), -11750.38 (근내지방도) 보다 더 컸고, 사육농가의 효과를 임의효과로 적합시킨 모델 2에서 사육농가의 분산은 형질에 따라 최대 18% (도체중)에서 최하 4% (등심면적)의 범위로 추정되었다. 그리고 거세우 어미 전체의 육종가를 이용하여 추정한 육종가의 모델 간 순위 상관 계수와 모델 1로 추정한 육종가에 근거하여 상위 10%와 하위 10%에 해당하는 암소를 각각 선발하고 선발된 집단 내에서 추정된 각 형질들의 모델 간 순위 상관계수를 추정한 결과 상위 10% 그룹내에서 형질별로 모델간 상관 계수는 0.57에서 0.95의 범위였고, 하위 10% 그룹 내에서 0.68에서 0.95의 범위였는데 이것은 육종가 추정에 적용된 모델에 따라 육종가 순위에 차이가 발생할 수 있음을 보여준다. 이러한 결과들은 한우 암소의 도체형질 개량을 위한 목적으로 육종가를 추정할 때 분석모형에 사육농가의 효과를 포함시켜야 함을 시사한다.
지진에 대한 경각심이 높아지는 가운데 고속철도 시스템의 지진 취약성을 분석하는 것은 지진피해 사전대응분석을 위해 필수적이다. 고속철도를 이루는 구조물은 400km/s 정도까지 속도를 낼 수 있는 고속열차의 직진성을 유지하기 위해 주로 교량, 터널 등으로 구성되어 있다. 이러한 구조물의 지진에 대한 취약도는 각 구조물의 단면을 분석하여 해석적 또는 수치적 방법으로 구할 수도 있으나, 고속철도 전체 시스템을 이러한 방법으로 분석하기에는 그 대상이 넓어 많은 연구 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이런 해석적 방법이 아닌 경험적 방법을 사용하여 고속철도 시스템 전체의 일반적인 지진 취약도 곡선을 개발하였다. 연구에 활용한 대상 지진 사례는 규모 6.6 2004년 니가타 지진으로, 이 지진은 진앙 인근 부근을 지나는 고속철도에 심각한 피해를 초래하였다. 본 연구에서는 고속철도에서의 계기진도 및 피해 사례를 수집하였고, 통계분석을 통해 각 피해 정도에 따른 피해 확률을 결정하였다. 그 후, 최대우도추정법을 사용하여 계기진도를 함수로 하는 초과피해 확률을 로그정규누적분포함수로 추정하였다. 이러한 취약도 곡선을 분석한 결과, 장주기 성분의 계기진도인 주기 3초의 응답스펙트럼(SAT3.0)이 로그정규누적분포함수의 표준편차가 가장 작게 나타나고 오차의 표준편차 또한 작게 나타나 터널 및 교량 등 고속철도 시스템의 피해 확률을 추정하는데 가장 적합한 계기진도로 판단되었다. 이는 장주기 성분의 지진파가 터널 및 교량 등의 피해에 큰 연관성이 있기 때문으로 유추된다. 개발된 취약도 곡선으로부터 보통 이상(DL > 1)의 피해에 대해 SAT3.0 = 0.1g일 때 2%의 피해확률을 예측하였으며, SAT3.0 = 0.2g일 때 23.9%의 피해확률을 예측하였다.
버스정보시스템 (BIS, Bus Information System)에서의 실시간 버스도착정보의 제공은 정류장에서 버스를 기다리고 있는 이용자들의 관점에서 보면 크게 두 가지 측면에서의 가치를 제공받는 것을 의미한다. 첫째, 불확실한 버스 도착시간에 대한 불안감을 해소할 수 있다는 것과, 둘째, 버스의 도착시각 이전까지 선택할 수 있는 이용자의 행동 및 행위 예를 들면, 편의점에서의 물건구매 등과 같은 행동에 대한 의사결정에 필요한 중요 요소를 제공할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 버스도착정보가 제공할 수 있는 가치 중 첫 번째로 기술한 버스를 기다리고 있는 이용자들이 대기 중 느낄 수 있는 불안감을 해소할 수 있다는 측면에서 접근하여 그 정보의 가치를 측정해 보고자 하였다. 이를 위해 경제 및 환경 분야에서 잠재적인 가치를 측정하는 방법으로 사용되고 있는 잠재가치측정법 (CVM. Contingent Valuation Method)을 이용하였으며, 실시간 버스정보에 대한 버스 이용자의 지불의사를 설문 조사하여 그 결과를 분석하는 방법을 통해 해당 정보의 가치를 정량적으로 측정하였다. 연구의 결과, 1분 동안의 대기 시간에 따른 불안감을 해소하기 위해 요구되는 버스정보시스템의 실시간 버스도착정보에 대한 지불의사액은 유의수준 0.3(우도비 함수 314.9225)에서 132.5원/분인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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