지반공학 문제는 많은 불확실한 요인을 내포한다. 이러한 불확실성 중 일부는 해석 수행과정에 필요한 지반 물성의 변동성과 관련이 있다. 본 연구에서는 지반물성의 공간적 변동성을 고려한 확률론적 해석을 수행할 수 있는 절차를 제시하였다. 제시된 방법은 유한차분 해석기법과 랜덤필드 이론을 확률론적 해석기법에 통합하게 된다. 지정된 입력 확률분포함수와 자기상관함수를 따르는 non-Gaussian 랜덤필드를 생성하기 위하여 Karhunen-$Lo{\grave{e}}ve$ 전개법을 사용하였다. 생성된 랜덤필드를 이용하여 확률론적 응답을 얻기 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 지반의 공간적인 변동성에 기인하는 불확실성의 효과를 연구하기 위하여 대상 기초의 침하량과 지지력에 대한 일련의 해석을 수행하였다. 해석결과는 지반공학 문제에서 불확실성을 고려할 수 있는 관점을 제시하며 확률론적 평가의 결과에 미치는 지반물성의 공간적 변동성의 중요성을 보여준다.
일반적으로 공정계획을 수립할 때 가장 어려운 업무가 작업별 공기와 작업간 연결관계를 추정하는 것이다. 왜냐하면 사업에 잠재된 위험요인들로 인해 작업공기와 작업간 연결관계가 불확실성에 노출될 가능성이 높기 때문이다. 따라서 사업공기를 확률적으로 추정할 경우 작업공기에 대한 확률적인 추정뿐만 아니라 작업간 연결관계에 대한 확률적인 추정도 반드시 고려해야 한다. 확률적으로 사업공기를 추정하는 대표적인 방법인 PERT기법은 작업간 연결관계를 'FS0'로 확정하고 작업공기만을 확률적으로 추정하므로 작업관계의 불확실성을 고려할 수 없었다. 본 연구에서는 BDM기법의 연결관계를 확률적으로 추정함으로써 전체 사업공기를 확률적으로 추정하는 새로운 방법인 PLET기법을 제안하고, 이를 통해 사업공기에 대한 보다 폭넓고 다양한 확률적인 정보를 제공하는데 목적이 있다.
본 연구에서는 계의 변수들이 불확실성을 갖고 비정상확률입력을 받는 비선형 동적계를 포함한 일반적인 확률적 선형/비선형 동적계의 해석을 수행하기 위하여 동적계의 확률적 모델과 새로운 확률과정근사법을 이용한 확률해석을 제시하고, 그 타당성을 Monte Carlo 시뮬레이션으로 검증하고자 한다.
통계학은 불확실성(uncertainty)에 대한 연구이다. 베이지안 통계 방법은 불확실성 아래서 통계 추론과 의사 결정 모두를 위한 완전한(complete) 패러다임을 제공한다. 베이지안 방법론은 합리적인 초기 정보와 결합하는 것을 가능하게 만들고, 전통적인 통계적 방법론에 의하여 직면하는 많은 어려움들을 풀 수 있는 coherent 방법론을 제공하면서 엄격한 수학적 기본에 근거하고 있다. 베이지안 패러다임은 일반적인 용어로써 확률이란 단어의 사용을 가장 잘 어울리게 하는 불확실성의 조건부 측도(conditional measure of uncertainty)로써 확률의 해석에 근거한다. 관심있는 것에 대한 통계적 추론은 증거의 관점에서 그 값에 대한 불확실성의 변형으로써 묘사되며, 베이즈 정리(Bayes' theorem)는 이러한 변형이 어떻게 만들어지는 가를 자세히 설명할 수 있다. 베이지안 방법들은 전통적인 통계적 방법론에 접근할 없는 복잡하고, 다양한 구조적 문제들에 응용할 수 있다.
수자원장기종합계획에서는 물의 과부족 또는 가용한 물을 정량적으로 평가하기 위해 물수지 분석을 실시한다. 물수지 분석은 미래 예측되는 용수수요량과 공급가능량을 비교하는 단순한 과정이지만, 분석 과정에 포함되어 있는 자료와 모형의 불확실성으로 인하여 물수지 분석을 실시한 각종 보고서마다 서로 다른 결과를 보여주고 있어 국민의 신뢰를 얻지 못한 실정이다. 본 연구에서는 Monte Carlo simulation 기법 중 Latin Hypercube Sampling에 기반한 확률적 모사로 물수지의 불확실성을 표현하고, 이를 기존에서 제시한 단일 물부족량과 비교하여 불확실성의 범위와 특성을 분석하였다. 또한 민감도 분석을 수행함으로써 입력변수들 간의 상대적 중요도를 산정하여 수자원계획 수립시 투자 우선순위를 제시하였다.
본(本) 연구(硏究)에서는 베이지안 이론(理論)을 이용(利用)한 확률적(確率的) 추론방법(方法)을 도입하여 불확실한 정보(情報)에 그 불확실성(不確實性)을 고려해주고, 그러한 과정(過程)을 통하여 가설들에 대한 확실성(確實性)의 정도(程度)를 평가(評價)해주는 전문가(專門家) 대체 시스템을 위한 일종의 지식습득 과정(過程)을 전개하였다.
이 연구는 불확실성 하에서 프로젝트 포트폴리오 구성 및 평가를 모델링하고 알고리즘을 소개한다. 실제로 산업계에서 프로젝트 포트폴리오를 관리하는 방법은 포트폴리오 내외적으로 존재하는 불확실성을 감안하여 초기계획을 수립하고 목표 대비 실적을 감안하여 주기적으로 계획을 수정한다. 본 연구는 초기 계획 수립 및 주기적 개정이라는 산업계의 관리 방식을 반영하는 알고리즘을 개발하였으며, 시뮬레이션을 반복적으로 수행함으로서 관리하고자 하는 포트폴리오 성과의 확률적 분포를 구할 수 있다.
건축개발사업은 목적물을 완성시킴으로써 이윤을 창출하는 사업이고, 프로젝트의 성공을 좌우하는 것은 프로젝트 초기에 사업타당성을 정확히 분석하고 예측하는 것에 달려있다. 사업타당성 분실은 본질적으로 현재시점에서 미래예측이라는 불확실성을 내포하고 있으므로 불확실한 상황 하에서 의사결정을 할 수밖에 없다. 이러한 불확실성 하에서의 의사결정방법은 통계학의 확률이론에 기초하고 있지만, 지금까지 사업 타당성 분석은 확률론적 결정방법에 의한 타당성 분석이 아니라 결정론적 방법에 의한 타당성분석을 적용하여 왔다. 따라서 본 연구에서는 초기 사업 타당성 분석 시 프로젝트의 성공을 위해 확률론적 방법에 의한 의사결정을 함으로써, 의사결정 자에게 좀 더 정확하고 신뢰성 있는 자료를 제공할 수 있는 시뮬레이션을 이용한 확률론적 분석방법을 제시한다. 본 연구 결과 확률론적 시뮬레이션 기 법은 건축개발사업의 재무적 타당성 분석 기법으로 적합하다. 중요한 사업 또는 신중한 의사결정시 이 방법을 활용함으로서 정확성과 신뢰성에 근거하여 효율적인 판단이 가능해 질 것이므로 그 활용성이 기대된다.
재료인수, 기하인수 또는 작용하중 등에 불확실성을 가지는 구조에 대한 추계론적 해석의 정확해는, 일반적인 관점에서, 불확실성을 표현하는 추계장의 수치생성과 이에 대한 몬테카를로 해석을 통하여 얻을 수 있다. 그러나 불확실 인수의 공간적 분포를 나타내는 추계장은 그 특성을 표현해주는 두 가지의 함수를 동시에 만족시켜야 한다. 하나는 확률변수의 공간적 분포 상황을 표현해주는 스펙트럼밀도함수이며, 다른 하나는 통계적 특성을 나타내는 확률밀도함수이다. 일반적으로 이들 두 함수를 동시에 만족시키는 추계장의 정확한 수치생성은 여러 이유에서 어려운 일로 여겨지고 있다. 그러나 상관관계거리가 무한대인 확률변수상태의 경우 추계장은 상수추계장이 되며, 이 경우 스펙트럼밀도함수에 의하여 부과되는 제한조건은 사라지게 되어, 단순히 확률밀도함수에 대한 조건만이 남게 된다. 이 경우, 구조인수의 불확실성에 의한 구조응답은 확률밀도함수만을 고려하여 얻을 수 있게 된다. 이렇게 산정되는 응답변화도는 기존의 급수전개 및 섭동법 등의 수치해법은 물론 몬테카를로 해석에서도 얻을 수 없었던 정확해에 대한 준이론해를 제공해 줄 수 있다.
효율적인 수자원 관리를 위해 빈도해석을 통한 수문 자료의 통계적 특성을 고려하여 정확한 확률강수량을 산정해야 한다. 지점빈도해석은 지점 자료만을 이용하여 확률강수량을 산정하기 때문에 정확도를 높이기 위해서는 자료 확충이 필요하지만, 지점별로 활용할 수 있는 자료가 제한적이며 지점마다 변동성이 크다. 지역빈도해석은 수문기상학적으로 동질한 주변 지점들의 자료를 모두 포함해서 빈도해석을 수행함으로써 지역에 대한 통합 결과를 제시하고 자료에 대한 신뢰성 확보가 가능하다. 일반적으로 빈도해석은 자료에 적합한 확률분포 기반으로 수행되지만 확률분포 선정과정에 따라 결과는 상이하다. 본 연구에서는 지역빈도해석에서 확률강수량 산정방법으로 Quantile Regression(QR)을 적용하였다. QR 기반의 빈도해석은 확률분포 아니라 자료 자체로 확률강수량을 산정하여 기존의 확률분포 기반의 빈도해석에서 발생했던 불확실성을 개선하였다. 또는, 확률강수량의 시간에 따른 변동성도 고려되어 바정상성 빈도해석도 가능하다. 최종적으로 본 연구에서 소개된 지역빈도해석 결과와 기존의 지역빈도해석 결과 비교 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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