• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.365-365
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• 2012

이수 및 치수를 위한 수공구조물 설계 및 하천기본계획 수립의 요점은 설계홍수량의 산정에 있으며, 통계적으로 유의성을 가지는 설계홍수량을 산정하기 위해서는 일반적으로 30년 이상 관측된 홍수자료가 요구된다. 우리나라의 경우 대부분의 유역이 미계측 유역이거나 관측년수가 비교적 작은 경우가 많으므로, 상대적으로 자료 연한이 긴 강우자료를 빈도분석한 후 이를 강우-유출 모형에 입력하여 확률홍수량을 추정하는 간접적인 방법이 주로 이용되며 사용된 강우의 빈도가 홍수의 빈도와 동일하다는 가정을 기본으로 한다. 그러나 동일한 강우량이 발생하더라도 강우의 강도, 지속시간, 유역의 선행함수조건 등과 같은 유역 특성에 따라 유출의 특성은 현저히 다르게 나타나며 결국 이러한 특성은 입력자료, 강우-유출 모형, 기후변동성 등과 같은 불확실성 요소로 인식될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 불확실성을 고려할 수 있는 강우-유출 모의기법을 개발하여 이를 통해 홍수빈도곡선을 유도할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 불확실성 분석을 위해 기존 HEC-1 강우-유출 모형에서 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수들의 사후분포를 추정하여 매개변수들의 최적화 및 불확실성 분석을 수행하였다. 마지막으로 기후변화 영향을 통합한 홍수빈도곡선을 유도하기 위해서 극치강수를 모의하는 것이 필요하며, 본 연구에서는 극치값 재현에 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Kernel-Pareto Piecewise분포 기반의 강우모의발생 기법을 적용하여 HEC-1모형과 연동되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존 홍수빈도곡선 유도 방법에서 불확실성을 분석하기 위해 모든 변수들을 독립사상으로 간주하고 Monte Carlo Simulation을 수행함으로서 매개변수들간의 상호연관성, 상관성, 조건부 확률들을 고려할 수 없었던 점을 Bayesian 모형을 통해 매개변수들간의 조건부 확률을 고려한 매개변수의 사후분포 도출을 가능하게 하여 보다 현실적인 강우-유출 관계 도출이 가능하고 불확실성 구간이 자연적으로 도출됨으로서 향후, 신뢰성 있는 수자원 계획수립에 유용한 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.21 no.3
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• pp.275-280
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• 2008

A technique for reliability-based design optimization(RBDO) is developed based on the Bayesian approach, which can deal with the epistemic uncertainty arising due to the limited number of data. Until recently, the conventional REDO was implemented mostly by assuming the uncertainty as aleatory which means the statistical properties are completely known. In practice, however, this is not the case due to the insufficient data for estimating the statistical information, which makes the existing RBDO methods less useful. In this study, a Bayesian reliability is introduced to take account of the epistemic uncertainty, which is defined as the lower confidence bound of the probability distribution of the original reliability. In this case, the Bayesian reliability requires double loop of the conventional reliability analyses, which can be computationally expensive. Kriging based dimension reduction method(KDRM), which is a new efficient tool for the reliability analysis, is employed to this end. The proposed method is illustrated using a couple of numerical examples.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.31 no.4
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• pp.301-312
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• 2010

Geochemical data have been regarded as one of the important environmental variables in the environmental management. Since they are often sampled at sparse locations, it is important not only to predict attribute values at unsampled locations, but also to assess the uncertainty attached to the prediction for further analysis. The main objective of this paper is to exemplify how indicator geostatistics can be effectively applied to geochemical data processing for providing decision-supporting information as well as spatial distribution of the geochemical data. A whole geostatistical analysis framework, which includes probabilistic uncertainty modeling, classification and risk analysis, was illustrated through a case study of cadmium mapping. A conditional cumulative distribution function (ccdf) was first modeled by indicator kriging, and then e-type estimates and conditional variance were computed for spatial distribution of cadmium and quantitative uncertainty measures, respectively. Two different classification criteria such as a probability thresholding and an attribute thresholding were applied to delineate contaminated and safe areas. Finally, additional sampling locations were extracted from the coefficient of variation that accounts for both the conditional variance and the difference between attribute values and thresholding values. It is suggested that the indicator geostatistical framework illustrated in this study be a useful tool for analyzing any environmental variables including geochemical data for decision-making in the presence of uncertainty.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.3
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• pp.72-79
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• 2019

Autonomous locomotion has two essential functionalities: mapping builds and updates maps by uncertain position information and measured sensor inputs, and localization is to find the positional information with the inaccurate map and the sensor information. In addition, obstacle detection, avoidance, and path designs are necessarily required for autonomous locomotion by combining the probabilistic methods based on uncertain locations. The sensory inputs, which are measured by a metric-based scanner, have difficulties of distinguishing moving obstacles like humans from static objects like walls in given environments. This paper proposes the low resolution grid map combined with reinforcement learning, which is compared with the conventional recognition method for detecting static and moving objects to generate obstacle avoiding path. Finally, the proposed method is verified with experimental results.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.89-89
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• 2004

결정적인 알고리즘과 입력정보의 사용은 평가된 해석과 실제 시스템 값과의 차이로 잘못된 결론을 이끌지도 모른다. 실제 시스템은 대부분 각각의 입력 매개변수들(input parameters)과 관계된 넓은 공차 영역(tolerance band)을 가지고 있어서 입력정보로 하나의 단일한 값을 할당하는 것이 어렵다. 단일 입력에 대한 한가지 해는 변동의 이해 없이 제한된 값이라는 것을 인식할 필요가 있는데 대개 결정론적 설계는 형상과 관련된 치수변동, 항복강도나 부재의 밀도, 탄성계수와 같은 재료 물성치의 불확실성(uncertainty)과 시스템에 작용하는 하중의 변동 등을 직접 고려하지 않고 설계를 수행하기 때문에 수용할 수 있는 오차의 범위 안에서 시스템의 응답을 정확히 평가하기가 쉽지 않았다.(중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.1-3
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• 2016

연안여객운송은 도서와 육지의 인적 및 물적 교류가 이루어질 수 있도록 하는 유일한 교통수단으로서 그 중요성이 매우 크다. 그럼에도 불구하고 연안여객선에서의 수익성이 낮다는 이유로 그 중요성을 인식하지 못하고 있는 것이 사실이다. 그렇지만 앞으로의 연안여객 수요에 따라 향후 도서민들에게 안정적인 서비스를 제공하기 위해 선박의 추가 투입 및 시설 확충을 위한 의사결정에서 가장 기본이 되는 것이 연안여객의 수요를 예측하는 것이다. 본 논문 에서는 가장 많은 여객 수요를 가지고 있는 제주지역 중에서도 세월호 이후에 끊긴 인천과 제주 항로에 초점을 맞추어 연구를 진행할 것이다. 2007년 1월부터 2013년 12월 까지 84개의 월별 자료를 바탕으로 예측 기법 중에서도 계량적 기법인 시계열 분석을 통해 여객 수요를 예측하고자 한다. 예측 작업에 있어 항상 우수한 성과를 보이는 단 하나의 모형은 존재하지 않기 때문에 예측에 수반된 불확실성을 줄이기 위해 다양한 예측모형을 사용한다. 여러 방법론 중에서 가장 적합도가 높은 모형을 찾아 여객 수요를 예측하고 결과를 도출하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.2 no.2
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• pp.93-99
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• 1989

Since 1960's, structural engineers have recognized that the inherent random nature of loadings and materials as well as the imperfect structural analysis may be important factors in the structural safety evaluation. Based on the successful developments of the reliability-based structural analysis and design, the design criteria of the standards are recently developed(or modified) in the light of the probabilistic concepts. To develop the probability - based criteria for the domestic buildings, the probabilistic characteristic of loadings acting on structures should be defined first. In this study, therefore, live load data on apartment buildings have been collected and analyzed in systematic manner, and their probabilistic characteristics have been studied. Based on the results, the lifetime extreme values are computed and compared with current design loads. More rational design loads are suggested, which are more consistent in the probabilistic concepts.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.215-215
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• 2021

인도네시아 수마트라 지진해일(2004년)과 동일본 대지진(2011년)으로 인해 해당지역에서 막대한 인적·물적 피해가 발생하였으며, 지진해일에 대한 사람들의 경각심은 더욱 커지게 된 계기가 되었다. 반면 우리나라는 지진이 빈번하게 발생하는 국가에 비해 상대적으로 지진해일에 대해 안전하다는 국민들의 인식이 강한 것이 사실이다. 하지만 최근 우리나라에서 크고 작은 지진이 발생(2016년 경주 지진, 2017년 포항 지진 등)함에 따라 국민들은 지진 및 지진해일 안전에 대한 경각심이 높아지고 있다. 또한 한반도 주변에서 지진은 끊임없이 발생하고 있으며, 과거 우리나라는 지진해일로 인한 인명 및 재산피해가 기록된 사례도 존재한다(Cho, 2018). 본 연구에서는 원자력 발전소에서 지진해일에 대한 위험성에 대비하기 위해 지진해일 수치모형 실험을 통해 계산된 지진해일고 결과값에 대해 적절한 확률분포 모형을 개발한 후 각 지진해일 시나리오의 연초과 확률을 분석함으로써, 확률론적 지진해일 재해도 분석(PTHA : Probabilistic Tsunami Hazard Analysis)을 실시하는 것이다. 최종적으로는 연구대상지역의 지진해일 안전성 평가에 기여할 수 있는 검증된 자료를 제공한다. PTHA 분석은 미국(Park and Cox, 2016), 인도네시아(Horspool et al., 2014), 남유럽(Lorito et al., 2014), 일본(Japan Society of Civil Engineers, 2016) 등에서 연구가 활발하게 이루어졌으며 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 먼저, 역사 지진해일 및 우리나라 근해에서 발생가능한 지진원(단층매개변수) 조사, 그리고 지진해일 수치모형실험 case 선정을 위한 파향선추적모형(wave ray-tracing) 수행, 마지막으로 지진해일고의 불확실성을 고려하기 위한 로직트리(Logic-Tree)기법 적용 시 사용하게 될 지진해일 단층매개변수 선정을 위한 지진해일 수치모형 실험 등을 수행한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.59-59
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• 2019

최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 강우 특성은 산지지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 돌발홍수 예경보시스템에 예측강우 자료는 예측 선행시간의 한계를 가진다. 즉, 예측강우 자료자체가 가지는 편의와 불확실성으로 인해 예측 선행시간이 3시간을 초과하면 신뢰도가 급격히 하락하게 된다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 지상관측치와의 편의를 보정하거나 예측강우자료 자체의 품질을 개선하려는 노력을 지속하고 있다. 본 연구에서는 예측 선행시간을 확장하고자 순차적으로 생산되는 예측강우를 가중평균하여 앙상블 예측치를 모의하는 기법을 개발하였다. 각 선행시간별 예측강우자료를 앙상블 멤버로 인식하여 이들의 공분산 구조를 파악하고, 분산과 공분산 수치를 이용하여 가중치를 결정하였다. 1, 2, 3시간 예측 선행시간에 대한 확장 가능성을 확인하고자 하였고, 최적의 앙상블 멤버 개수를 결정하여 적용 및 평가하였다. 본 연구에서는 2016년과 2017년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 예측강우 앙상블 생성 방법론을 적용하였다. 그 결과, 가중평균 앙상블의 예측치가 예측강우장 1개, 단순평균 앙상블 예측치에 비해 좋은 품질의 예측 성능을 보였으며, 예측치의 분산 또한 감소하여 예측에 대한 불확실성이 줄어듦을 확인하였다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.22 no.4
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• pp.73-83
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• 2006

Seepage analysis through unsaturated zone based on the theory of unsaturated flow is commonly performed to evaluate dam safety. However, the concepts of unsaturated soil behavior have not been transferred into the hands of practicing geotechnical engineers since the problems involving unsaturated soils often have the appearances of being extremely complex. There is variability and uncertainty associated with the unsaturated hydraulic properties that in turn will lead to variability in predicting unsaturated soil behavior such as seepage rate and the pore water pressure distribution. In this paper, measurements of the soil-water characteristic curve and saturated hydraulic conductivity for the core material of dam were conducted. Then, finite element stochastic analysis was used to capture the effect of unsaturated hydraulic properties on the seepage behavior of dam. It is observed that the amount of seepage increases, as the values of unsaturated soil parameters a and n increase. The values of m and p showed opposite trend.