• The Journal of Information Systems
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• v.21 no.2
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• pp.181-196
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• 2012

본 논문은 고객의 수요정보에 대해 모호한 정보를 가진 공급자와 구매자 사이의 공급망 계약에 관한 것을 다루고 있는 것으로, 고객 수요에 대한 불확실성은 확률적 프로그래밍 모델에서 공식적으로 다루어져왔다. 확률적 프로그램의 한 가지 핵심적인 가정은 널리 알려져 있는바와 같이 수요에 대한 확률분포가 알려져 있다는 것이다. 그럼에도 불구하고 만약 수요에 대한 정보가 모호하거나 정확하지 않다면 수요에 대한 확률분포가 정확하지 않다는 점이다. 이런 상황에서 퍼지 이론은 수요정보를 나타내는데 유용하다고 할수 있다. 본 논문은 퍼지 랜덤수요변수들을 분산시스템의 공급망 계약에서 다루고 있다. 이 계약은 구매자의 주문량을 조정하는 옵션을 이용한다. 본 연구는 퍼지 랜덤 변수들을 GMIR(Graded Mean Integration Representation)을 이용하여, 알고리즘을 통해 구현함으로써 실증적 결과 값을 제시하고 미래 연구의 확장 가능성을 제시하고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.20-20
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• 2015

최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.493-493
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• 2017

부유사 수리실험에서 부유사의 농도를 측정하는 것은 불확실성이 매우 크다. Einstein(1950)은 유사의 pickup function 결정에서 이러한 불확실성 때문에 유사입자의 거동을 발생시키는 양력의 확률을 적용하기도 하였다. 일반적으로 부유사의 측정은 부유사 채집기를 통해 수행하지만, 시간적으로 비효율 적이며, 채집 시 채집기의 부피로 인한 난류 발생으로 채집 후 흐름 변화가 발생할 수 있다. 수리실험의 규모라면 이 문제는 더욱 부각될 수 있다. 연속적인 부유사의 농도 측정을 위해 이러한 점은 개선되어야 하는 문제이다. 본 연구에서는 유사 실험의 이러한 단점을 극복하고자 image processing 기법을 적용하였다. Image processing은 부유사의 농도가 증가할수록 탁도가 증가하는 특성을 이용하여, 부유사 농도를 추정하는 방법이다. 이 과정에서 RGB(Red-Green-Blue)로 색을 표시하는 방식에서 image를 변환하여 gray scale로 전환해야 하며, 파(wave)의 전파에 의한 image 결과의 변형은 없다고 가정하였다. Gray scale과 탁도와의 관계를 도출하기 위해 하상에 유사를 포설하고, 단파(surge)를 발생 시켰다. 실험은 길이 12.0m, 폭 0.8m, 높이 0.75m의 개수로에서 수행하였으며, 수로 상류에 sluice형 gate를 급격하게 개방하는 것으로 단파를 재현하였다. 탁도 측정을 위해 유사 채집기를 이용하였으며, 상기에서 제시한 흐름 교란문제로, 1지점에서 1개의 시간동안만 채집을 수행하였으며, image의 촬영을 병행하였다. 또한 data의 정확도를 높이기 위해 3번의 반복실험을 수행하였다. 실험결과 gray scale과 탁도와는 일정한 관계가 나타났으며, 이를 토대로 gray scale-SSC(suspended sediment concentration)와의 관계를 도출하였다. Bayesian 분석을 이용하여 image processing의 보정(확률적 보정)을 추가적으로 수행하였다. 최종적으로 실측한 값과 image processing을 통한 값을 1:1 curve를 통해 비교하였으며, 약 9%의 평균 오차가 발생하여, image processing과 bayesian 적용을 통한 부유사 농도 측정은 신뢰할 만한 결과를 도출하는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.166-169
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• 2011

현재 국내에서 사용하고 있는 교량구조물의 성능평가방법으로는 크게 공용하중에 대한 내하율을 구하기 위하여 허용응력개념이나 강도설계 개념을 적용한 내하력 평가 기법이 사용되고 있다. 그러나 위의 방법들은 일반적으로 공용연수의 경과에 따른 재료 및 구조적 성능의 손실과 여러 가지 하중 및 환경적 요인들의 불확실성으로 인하여 발생하는 손상 및 열화를 반영하기 어렵다. 그리고 제원 및 재료물성치의 불확실성에 대한 기존 설계 자료의 DB 부족으로 기존의 평가방법에서는 이러한 시간의 경과에 따른 성능저하를 정확히 산정할 수 없어 이론상의 값과 실제 구조물과의 차이로 인한 불확실성이 존재 한다. 이에 본 연구에서는 공용년수 경과에 따른 시설물의 재료 구조적인 성능 및 거동분석 수행, 신뢰성 해석 수행을 바탕으로 교량 안전성 평가의 합리성 및 현실성을 제고하며, 구조 신뢰성 해석을 수행함으로써 실제 구조물의 강도 한계상태에 대한 파괴확률을 산정하고 그에 대응하는 위험도를 평가함으로써 안전성 검토를 수행하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.3
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• pp.173-184
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• 2004

The objective of this study is to examine the usefulness of climate model simulations (GCM) in Korea water resource management. The methods are based on probabilistic measures of the effectiveness of GCM simulations of an indicator variable for discriminating high versus low regional observations of a target variable. The formulation uses the significance probability of the Kolmogorov-Smirnov test for detecting differences between two variables. AMIP-II(Atmospheric Model Intercomparison Project-II) type GCM simulation done by ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) was used for indicator variable and observed mean average precipitation(MAP) values on 7 major river basins were used as target variable. Monte Carlo simulation is used to establish the significance of the estimator values. The results show that GCM simulations done by ECMWF are skillful in discriminating the high from the low of the observed MAP for wet season in all seven basins of Korea, but not enough for dry season.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.6
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• pp.9-19
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• 2013

This paper deals with fuzzy $H_{\infty}$ filtering problem of discrete-time nonlinear Markovian jump systems with state and output time delays. The purpose is to design fuzzy $H_{\infty}$ filter such that the corresponding estimation error system with time delays and initial state uncertainties is stochastically stable and satisfies an $H_{\infty}$ performance level. A sufficient condition for the existence of fuzzy $H_{\infty}$ filter is given in terms of matrix inequalities. In order to relax conservatism, a stochastic mode dependent fuzzy Lyapunov function is employed. The Lyapunov function not only is dependent on the operation modes of system, but also includes the fuzzy membership functions. An illustrative example is finally given to show the applicability and effectiveness of the proposed method.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.33 no.5
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• pp.25-35
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• 2017

Liquefaction is one of the major seismic damage, and several methods have been developed to evaluate the possibility of liquefaction. Recently, a probabilistic approach has been studied to overcome the drawback of deterministic approaches, and to consider the uncertainties of soil properties. In this study, the spatial variability of cone penetration resistance was evaluated using CPT data from three locations having different variability characteristics to perform the probabilistic analysis considering the spatial variability of soil properties. Then the random fields of cone penetration resistance considering the spatial variability of each point were generated, and a probabilistic analysis of liquefaction induced settlement was carried out through CPT-based liquefaction evaluation method. As a result, the uncertainty of soil properties can be overestimated when the spatial variability is not considered, and significant probabilistic differences can occur up to about 30% depending on the allowable settlement.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.28 no.2
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• pp.177-200
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• 2019

Energy demand forecast which serves as an essential input in energy policy is exposed to multiple factors of uncertainty such as GDP and weather forecast uncertainty. The Master Plan of Electricity Market in Korea which is biennially prepared is critically based on fluctuating energy demand forecast whereas its resulting proposal on electricity generation mix is substantially irreversible. The paper provides a real options model to evaluate energy transition policy by considering Knightian uncertainty as a measure to study multiple uncertainties with multiple set of probability distributions. Our finding is that the current energy transition policy under the master plan is not robust in terms of securing stable management of electricity demand and supply system.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.303-304
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• 2023

확률론적 위험성 평가는 하중, 재료특성 등과 같은 불확실성 인자를 고려하여 구조물의 안전성을 평가하는 기법이지만 모든 불확실성을 고려하는 것은 현실적으로 불가능하다. 또한 원전 격납건물은 콘크리트, 철근, 라이너, 텐던이 복잡하게 결합되어 있다. 따라서 전역민감도 분석을 통해 격납건물의 불확실성 인자 검토하고 선정하는 작업은 필요하다. 따라서 본 연구는 대리모델을 기반으로 축소규모 원전 격납건물의 전역 민감도 분석을 수행하고 격납건물의 주요 영향인자를 분석하고자 한다. 유한요소 해석 모델을 기반으로 대리모델의 학습데이터를 생성하였으며 구축된 대리모델의 성능지표를 분석하였을 때 높은 회귀성능을 갖는 것으로 판단된다. 대리모델을 기반으로 전역 민감도 분석을 수행한 결과 콘크리트의 인장균열이 발생하는 내압수준에서 민감도 지수는 콘크리트의 압축강도가 높지만, 전체적인 내압 구간에서 민감도 지수는 텐던의 탄성계수 및 항복강도가 높은 것으로 나타났다.

• 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.