일반적으로 암반의 물성은 암반이 가지고 있는 불확실성이란 특성 때문에 하나의 대표치로 표현되는 것보다는 어느 정도의 분산성을 포함하는 값으로 표현되는 것이 타당하다. 이러한 특성은 지하구조물 설계에 중요한 부분이지만 아직까지 잘 정립되지 못한 부분이다. 확률유한요소법은 결정론적 유한요소법에 대비되는 말로써 구조계의 불확실성을 해석에 반영하기 위해 개발된 방법이다. 따라서, 이 방법을 이용하면 구조계의 응답 변화도를 얻을 수 있고 이를 통하여 확률적 안정성 분석이 이루어 질 수 있다. 본 연구에서는 암반물성(변형계수)을 평균과 표준편차로 정의되는 확률변수로 표현하여 정수압상태의 암반에 원형공동이 굴착될 경우 변위의 응답변화도를 분석하였다. 분석된 변위의 응답변화도는 변형계수의 표준편차에 따라 상당한 편차를 보이고 있어 신뢰성 있는 변형계수의 평균과 표준편차를 이용한 지하구조물의 확률적 안정성 분석이 이루어져야 할 필요성을 보여주고 있다.
현실적으로 통계추론 방법의 적용시, 그 정당성이 보장되는 기본가정이외에도 추가적인 가정이 불가피하여, 본래의 정당성이 퇴색되는 경우가 흔히 발생한다. 따라서 이런 경우에는 통계추론의 평가가 필수적일 것이나, 많은 경우에 분석적 평가를 하기에는 너무 복잡하여, 특정상황을 상정한 모의분석 평가가 주류를 이루고 있다. 본 고에서는 보다 일반적 상황에서의 통계추론의 평가를 위해 브트스트랩방법과 같이 관찰값에 의존한 모의방법(observation-based simulation)을 이용한 평가방법을 제안한다. 우선 설득력 있는 평가요소로서 구간추정시 포함확률(coverage probability)와 같은 빈도성질(frequency property)를 선택하였다. 빈도성질은 고전적 통계추론은 물론 베이지안 통계추론을 대상으로도 의미있는 평가기준으로 판단되는 바, 이를 평가요소로서 선택하고, 이의 추정을 위한 방법과, 그 추정결과의 해석과 나아가 이를 기준으로 한 통계추론 결과의 조정 방법까지 일련의 절차에 대한 방법론을 제시하였다.
가뭄은 일반적으로 기상학적, 수문학적, 농업적 및 사회·경제적 가뭄으로 분류된다. 그 중 강수량 부족으로 인해 야기되는 기상학적 가뭄은 지역 사회에 직접적인 피해를 유발하는 도화선이 된다. 그러나 강우량 부족이 경제적, 사회적 피해로 전파되는 과정은 단순하지 않으며, 정량화가 어려운 실정이다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 자연재해에 대한 지역의 취약성의 맥락에서 파악되어야하므로, 가뭄 위험도 평가 방안은 위험도와 지역사회 사이의 관계를 규명하는 과정을 포함해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가뭄 취약성(vulnerability)과 노출성(hazard)을 정량화하여 나타내는 지표를 적용한 가뭄 위험도 분석 방법이 주로 사용된다. 일반적으로 수용되는 취약성 개념은 개인 또는 그룹이 자연재해의 영향에 대처하고 이에 저항할 수 있는 능력을 의미하며, 노출성은 자연적 또는 인간이 유발할 수 있는 물리적 사건의 가능성을 나타낸다. 따라서 취약성은 지역의 문화적, 사회적 및 경제적 인자를 이용하여 정의된다. 반면 노출성은 주어진 시간 또는 영역 내에서의 특정 현상의 발생 확률에 따라 결정된다. 본 연구에서는 가뭄 취약성 지수 (Drought Vulnerability Index, DVI)와 가뭄 노출성 지수(Drought Hazard Index, DHI)를 이용하여 지역 가뭄 위험도를 평가하였다. 취약성 및 노출성 지수를 활용한 선행연구에서의 주요 쟁점은 연구자의 주관성을 배제하고 지역의 상황을 반영할 수 있도록 (1) 객관적이고 합리적인 변수의 선택과 (2) 각 인자들의 관계를 규정하는 가중치 정의 방법이다. 본 연구에서는 확률론적 접근방법을 적용한 위험도 평가 방안을 제시하고자 하였다. DVI를 산정 시 지역에서 지배적인 사회경제적 인자를 선택하기 위해 주성분분석(PCA) 기법을 활용하였으며, DHI는 이변량 가뭄 빈도 분석에 의해 산정된 특정 가뭄사상의 발생 확률로 정의되었다. 본 연구에서는 국내에서 가뭄 위험도가 가장 높은 것으로 평가되는 충청북도 및 충청남도를 대상지역으로 선정하고 지역 위험도를 평가하였다. 그 결과 가장 가뭄 위험도가 높은 지역은 충청북도에서는 청주시, 충청남도에서는 공주시로 분석되었다. 특히 청주시는 DVI가 매우 높지만 DHI는 상대적으로 작게 나타났으며, 반면 공주시는 DHI와 DVI가 지역 내에서 가장 높게 산정되었다.
균열진전에 관한 많은 실험결과는 피로 균열진전 과정이 확률과정(stochastic process)임을 보여주고 있다. 따라서, 피로 균열진전에 관한 연구는 확률론적 기반에서 다루어져야 한다. 본 연구에서는 균열의 진전과정을 discrete Markov process로 가정하여, Bogdanoff가 제안한 Markov chain model(MCM)을 이용하여 구조물의 신뢰도를 평가할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 구조부재의 파괴형태로 누출, 소성붕괴 그리고 취성파괴를 취하였으며, 초기 균열크기의 변동성, 검사의 효과 등이 고려되었다. 또한, 불규칙 하중은 등가음력의 개념을 도입하여 처리하였다. 그리고, 구조물에의 계산례를 통하여 본 연구의 유용성을 보였다.
FAQ 분류는 자주 묻는 질문을 범주화하고 사용자 질의에 대해 가장 유사한 클래스를 추론하는 방식으로 진행된다. FAQ 데이터셋은 클래스가 다수 존재하기 때문에 클래스 간 포함 및 연관 관계가 존재하고 특정 데이터가 서로 다른 클래스에 동시에 속할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 최근 FAQ 분류는 다중 클래스 분류 방법론을 적용하는 데 그쳤고 FAQ 데이터셋의 특징을 모델에 반영하는 연구는 미미했다. 현 분류 방법론은 이러한 FAQ 데이터셋의 특징을 고려하지 못하기 때문에 정답으로 해석될 수 있는 예측도 오답으로 여기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서도 분류를 잘 하기 위해 손실 함수를 조정하는 정규화 기법을 소개한다. 이 정규화 기법은 클래스 간 포함 및 연관 관계를 반영할 수 있도록 오답을 예측한 경우에도 예측 강도에 비례하여 손실을 줄인다. 이는 오답을 높은 확률로 예측할수록 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 크다고 판단하여 학습을 강하게 하지 않게 하기 위함이다. 실험을 위해서는 다중 클래스 분류에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 비교 실험을 위한 정규화 방법으로는 통상적으로 사용되는 라벨 스무딩을 채택했다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 방법보다 성능이 개선되고 보다 안정적으로 학습이 된다는 것을 확인했으며, 데이터의 신뢰성이 부족한 상황에서 효과적으로 분류를 수행함을 알 수 있었다.
도시기반 라이프라인은 지진발생시 시설물의 붕괴뿐만 아니라 붕괴로 인한 도시기능 마비, 대형화재와 같은 2차 피해를 동반하여 막대한 사회 경제적 손실을 야기할 것으로 예측된다. 이에 대한 대비책으로 국내에서는 지진재해대응시스템을 운영 중이며, 지진재해대응시스템은 각 시설물별 지진취약도 모델을 통해서 시설물의 파괴확률을 산정하고, 지진재해 정도를 평가한다. 따라서 본 논문에서는 국내 지반특성을 고려하여 도시기반 라이프라인 시설물 중 매설가스배관의 시간이력 해석을 수행하였고, 확률론적인 해석방법인 최우도추정법을 이용하여 지진취약도 모델을 개발하였다. 해석모델은 국내 대표도시인 서울지역에 매설된 고압관과 중압관으로 선정하였으며, 지반의 모델링은 Winkler foundation 모델을 이용하였다. 또한 개발된 취약도 모델의 GIS 적용방안을 제시하였다.
여러 지질재해 중에서 산사태로부터 피해를 최소화하기 위해서는 미래의 산사태에 대해 취약한 지역의 추정이 필요하다. 산사태 위험성의 정량적 분석을 목적으로, 본 논문에서는 확률론적 공간통합 방법인 베이지안 기법의 적용가능성에 대해서 논의하고자 한다. 우선 산사태 발생과 관련이 있는 여러 공간자료의 확률론적 표현을 위해 우도비 함수를 사용하였으며, 베이지안 결합 규칙을 이용하여 최종적으로 통합된 검증을 수행하였다. 이러한 방법의 적용가능성을 검토하기 위하여 1998년 여름 산사태 공간 분포의 분할을 통한 검증을 수행하였다. 이러한 방법의 적용가능성을 검토하기 위하여 1998년 여름 산사태로 피해를 입은 경기도 장흥지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 사례연구 수행 결과, 우도비에 기반한 베이지안 공간 통합 기법은 효율적으로 다양한 공간 자료를 통합할 수 있었으며, 검증결과는 해석과 의사결정 보조자료로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
라벨 없이 진행되는 비지도 학습 중 하나인 군집분석은 자료에 어떤 그룹이 내포되어 있는지 사전 지식이 없을 경우에 군집을 발굴하고, 군집 간의 특성 차이와 군집 안에서의 유사성을 분석하고자 할 때 유용한 방법이다. 기본적인 군집분석 중 하나인 K-means 방법은 변수의 개수가 많아질 때 잘 동작하지 않을 수 있으며, 군집에 대한 해석도 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 고차원 자료의 경우 주성분 분석과 같은 차원 축소 방법을 사용하여 변수의 개수를 줄인 후에 K-means 군집분석을 행하는 Tandem 군집분석이 제안되었다. 하지만 차원 축소 방법을 이용해서 찾아낸 축소 차원이 반드시 군집에 대한 구조를 잘 반영할 것이라는 보장은 없다. 특히 군집의 구조와는 상관없는 변수들의 분산 또는 공분산이 클 때, 주성분 분석을 통한 차원 축소는 오히려 군집의 구조를 가릴 수 있다. 이에 따라 군집분석과 차원 축소를 동시에 진행하는 방법들이 제안되어 왔다. 그 중에서도 본 연구에서는 De Soete와 Carroll (1994)이 제안한 방법론을 확률적인 모형으로 바꿔 군집분석을 진행하는 확률적 reduced K-means를 제안한다. 모의실험 결과 차원 축소를 배제한 군집분석과 Tandem 군집분석보다 더 좋은 군집을 형성함을 알 수 있었고 군집 당 표본 크기에 비해 변수의 개수가 많은 자료에서 기존의 비 확률적 reduced K-means 군집분석에 비해 우수한 성능을 확인했다. 보스턴 자료에서는 다른 군집분석 방법론보다 명확한 군집이 형성됨을 확인했다.
확정론적 최적설계에서는 설계변수의 변동이나 불확실성 등을 최적화 과정에서 고려하지 않는다. 신뢰성 최적설계는 설계변수의 임의성을 체계적인 확률 및 통계이론을 적용하여 생산품의 안정성을 보다 정밀하고 합리적으로 다룬다. 본 논문에서 설계변수를 확률변수로 취급하여 실제 제작시의 제작오차를 고려한 표준편차를 주었으며, 설계변수의 평균에 대한 표준편차를 기존의 고정된 값을 사용하지 앉고 평균과 표준편차의 관계가 오목함수로 나타나도록 하였다 즉, 설계변수의 평균이 달라짐에 따라 표준편차도 변동계수만큼 변하도록 하였다. 신뢰성해석은 불변 2차 모멘트 방법을 이용하고 신뢰성을 구하는 방법은 신뢰도 지수 접근방법의 개선된 일계 2차 모멘트 방법을 이용하여 신뢰성을 구하였다. 두 가지 예제를 통해 확정론적 최적설계, 신뢰성 최적설계와 표준편차의 변동을 고려한 신뢰성 최적설계의 값을 비교하였다.
기존의 설계방식 및 유한요소법에 의해 모델링된 해상풍력 기초의 거동특성을 비교하였고, 확률론적 측면에서 기초형식에 따른 해석사례를 비교 분석하였다. 동일한 수심 및 지반조건에서 동일한 형식의 기초를 설계할 경우 가정모델에 따른 거동양상을 비교한 결과 지반의 강성을 고려하는 가상고정식과 분포 스프링식은 부재력에 차이가 크지 않은 반면, 이를 고려하지 않는 지반고정식은 상대적으로 부재력이 작게 산정됨으로써 보다 불안정한 설계를 유도하는 경향이 있었다. 다시 말해 기초와 지반의 상호관계는 해석결과에 크게 영향을 미치므로 지반의 강성을 고려함이 합리적이다. p-y 방법과 FEM 모델을 이용하여 각각 동일한 모노파일을 해석한 결과 상 하부에서 상당한 오차가 발생하였고, 특히 직경이 큰 경우에 파일 하부에서의 오차가 크게 나타남으로써 5m 이상의 대구경 모노파일 설계 시는 FEM 등 정밀해석이 병행되어야 하며, 해저지반 특성의 면밀한 고려와 공학적 판단이 필요하다. 트라이포드 및 모노파일 형식의 기초를 동일한 수심 및 지반조건에 대하여 신뢰성을 해석한 결과 트라이포드 형식의 파괴확률이 매우 작게 산정되었고, 모노파일 형식은 파괴확률이 비교적 크게 산정되어 안전도가 낮게 평가될 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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