실세계의 시각정보로부터 식별된 물체정보를 이용하여 장면에 대해 설명하는 컨텍스트를 추론하는 시각 기반 장면 이해 문제에서는 변화가 많고 불확실한 환경을 극복해야 할 뿐만 아니라, 사용자의 요구 사항을 잘 반영해야 하고 궁극적으로는 지도(teaching)가 가능해야 한다. 본 논문에서는 불확실성 극복을 위해 확률적 접근 방법을 사용하고, 사용자의 요구를 실시간으로 반영하기 위해 논리 네트워크를 이용한 상호 작용 학습 방법을 제안한다. 몇 가지 테스트 환경에서 사용자에 의해 제공되는 논리적, 부분적, 실시간 정보를 이용하여 제안하는 상호작용 학습을 수행한 결과, 장면인식 에이전트의 기능 장 및 적응이 가능하고 새로운 기능의 지도가 가능함을 알 수 있었다.
도시 유역의 강우-유출 모의에는 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 인위적 배수계통의 영향을 고려할 수 있는 도시유출모형이 널리 이용되고 있으며, 모형 검증을 통해 모의 성능을 평가한다. 도시유출모형의 검증은 일반적인 강우-유출 모형과 같이 강우사상별 유량의 관측시계열과 모의시계열의 목적함수가 최소가 되는 최적 매개변수를 탐색하는 과정이다. 도시유출모형의 검증에서 발생하는 문제점은 크게 다음과 같다. 첫째, 대규모 도시 유역의 복잡하고 다양한 하수관거에 대한 최적매개변수를 관거별로 구하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 동일 배수분구내 하수관거의 매개변수 값은 동일하다고 가정하거나, 모형 단순화 과정을 통해 매개변수의 물리적 범위 내에서 최적해를 탐색해야 하는 단순화에서 기인한 불확실성이 있다. 둘째, 다양한 매개변수들의 물리적 범위를 고려하기 위해서는 전역최적화기법이 유효하다. 그러나 전역최적화 종류, 목적함수, 모의횟수, 목표성능별 최적 매개변수 결과가 각각 다르므로 추정된 최적 매개변수의 범위에 대한 불확실성이 있다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 모형과 EPA SWMM(Storm Water Management Model)을 연계하여 도시유출모형의 매개변수 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 이를 위해 서울 우이천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 구축하고, 절단 정규분포(truncated Gaussian distribution)를 사전분포(prior)로 가정하여 매개변수의 물리적 범위를 고려하였다. 최종적으로 결합확률분포로 계산된 각 매개변수간 사후분포를 통해 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 대규모 도시 유역의 도시유출모형 구축 시 다양한 매개변수의 물리적 범위를 고려한 최적화와 동시에 내재된 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있으므로, 침수예측 및 홍수예경보 등의 문제에서 상당한 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 홍수량과 홍수위 산정 및 치수경제성 분석을 함에 있어 본질적으로 내재되어 있는 불확실성에 대한 고려를 분석에 포함하여 피해발생확률을 추정하고자 하였다. 이를 위하여 섬강유역을 대상유역으로 선정하였고 각 홍수량 산정지점에서의 빈도별로 임계지속시간 개념을 사용하여 빈도별 확률강우량을 산정하였다. 유역내 8개구간을 대상으로 연 피해 기대치, 연 초과확률, 장기간 위험도, 조건부 비초과확률 등을 계산하기 위해 HEC-FDA를 이용하여 유량-빈도, 수위-유량, 침수심-피해액 함수를 구축 하였으며 불확실성이 고려된 함수들로부터 500,000번 이상의 모의발생을 통하여 표본 추출한 자료를 바탕으로 연 피해 기대치를 구하였다. 여러 가지 설계빈도의 제방을 계획하여 이에 대한 평가를 수행하여 적정 빈도나 투자우선순위에 대한 결과를 산정하였다. 분석결과 불확실성을 고려할 경우 B/C값이 12%정도 증가됨을 알 수 있었으며, 적정 빈도나 투자우선순위 등도 바뀔 가능성이 있었다. 실제 홍수피해 저감계획시 경제적인 분석이외에 정치적, 사회적인 분석을 함께 수행한다면 보다 합리적인 결정에 도움을 줄 수 있을것으로 판단된다.
특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.
홍수나 가뭄 등 극한 사상을 예측하여 재해에 대비하거나 또는 수자원을 효율적으로 관리, 배분하기 위하여 강우-유출 모형이 이용되고 있다. 그러나 많은 수문학자들은 강우-유출 모형이 가질 수밖에 없는 불확실성에 대하여 언급하였다. 실제 유역에 내린 강우는 증발과 증산, 차단, 침투 등 여러 과정을 거쳐 유출로 이어지는데, 모형에서는 이러한 복잡한 물리적 과정을 단순화하여 표현하였으므로 불확실성이 반드시 존재할 수밖에 없는 것이다. 따라서 모형으로부터의 모의 결과를 신뢰할 수 있는지를 정량적으로 판단하는 과정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 현재까지 강우-유출 모형의 불확실성을 평가한 선행 연구 중 Montanari와 Brath(2004)가 제시한 Meta-Gaussian 기법을 이용하여 강우-유출 모형 모의 결과에 대한 불확실성을 검토하였다. 이 기법은 모형 오차의 확률 분포형으로부터 신뢰구간의 상한계와 하한계를 추정하는 방법으로 수문모형의 전역적 불확실성(Global Uncertainty)을 정량화할 수 있다. 본 논문에서는 동일한 강우사상에 대한 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 개념적 준 분포형 모형인 HEC-HMS 모형으로부터 모의된 유출량을 Meta-Gaussian 기법을 적용하여 불확실성을 분석하였다.
프로젝트의 일정 네트워크는 선-후행 관계로 정의된 액티 비 티들로 구성되어 있다 액티비티를 완료하는데 소요되는 기간은 다양한 단축-지연 원인들에 의해 임의적이고, 확률-통계적 인 특성을 지닌다. 이러한 특성은 최종공사기간을 불확실하게하며, 재무리스크의 주요인이 된다. 본 연구는 선행 연구에서 개발된 확률-통계적 일정 시뮬레이션 시스템(Stochastic Project Scheduling Simulation)을 확장하여 액티비티 기간이 임의적으로 변동함에 따라 최종공사비가 어떻게 거동하는지 추정하는 방법론을 제시한다. 액티비티 기간을 임의의 변수로 취급하였고, 액티비티에 할당된 직접공사비에 공사기간의 단축-지연에 따른 간접비의 증감을 반영하여 최종공사비를 추정하였다. 액티비티 기간의 변동에 따라 의존 변수인 간접비가 변동하는 특성을 고려하여 시뮬레이션 출력값들(최종공사기간들)의 통계적 특성을 정량적으로 분석하여 최종공사비를 추정하였으며, 예비할 필요가 있는 지체보상금의 정도를 정량화하였다. 기존의 결정론적 기법이 불확실성을 내재한 체 지체 보상금의 비율을 주관적으로 적용해 왔던 반면, 본 연구에서 제시된 기법은 확실성과 신뢰도를 가지고 지체보상금의 비율을 책정할 수 있도록 하는 방법론을 제시하고 있다. 하나의 예제 프로젝트가 시뮬레이션을 이용한 정량분석기법을 예시하기위해 사용되었으며, 불확실성을 내포하고 있는 액티비티 기간들이 최종공사비에 미치는 영향을 검증하기위해 시뮬레이션 모의실험을 실행하였다 자동화된 민감도분석 기법을 이용하여 액티비티 기간을 정의하는 확률분포함수의 통계적 위치를 변화시킴에 따라 최종공사기간 및 최종공사비가 어떠한 거동을 나타내는지 확인하였다. 예제로 사용된 표본 프로젝트에 내재되어있는 재무리스크에 대응하기위해 지체보상금을 어느 정도까지 보유할 필요가 있는지를 정량적으로 분석하고, 의사결정을 위해 어떻게 적용될 수 있는지를 소개한다. 본 연구에 제시된 기법은 연구자들 및 현업 종사자들에게 최종공사비 예측에있어서 액티비티 기간 변화의 확률적 영향과 이론적 의미를 밝힘으로 프로젝트 자본계획과 관련된 위기관리에 진보된 예측방법론을 제공한다.
본 연구에서는 사면안정해석 수행과정에서 입력되는 지반강도정수의 불확실성이 최소 신뢰성을 갖는 임계 활동면의 추적에 미치는 영향을 정량화하기 위한 확률론적 사면안정해석기법을 소개하였다. 일반적인 공사 현장에서 실무자가 상당한 양의 실내 및 현장 시험을 통해 얻어질 수 있는 지반강도정수의 다양한 통계.확률적 정보를 항상 확보하여 그것들을 상당한 수준의 통계적 지식을 가지고 자유스럽게 이용하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 실무자가 쉽게 확률적인 개념을 이해하면서 사면안정해석을 수행할 수 있도록 기존의 결정론적 사면안정해석 기법에 공학적 확률해석 기법을 결합시키는 방안을 제시하였다. 미 공병단에서 개발한 UTEXAS 3라는 범용 사면안정 해석 프로그램을 이용하여 본 연구는 파괴확률 또는 신뢰지수라는 관점에서 제안한 확률론적 사면안정해석기법의 결과들을 도출하였다. 본 확률론적 사면안정해석기법은 사면안정의 안전율만을 고려하는 기존의 결정론적 사면해석 기법들 보다 더욱 종합적으로 사면안정의 신뢰성에 대한 결과를 제시하는 것으로 나타났다.
이 논문에서는 환경변수의 시계열 분포도 작성과 불확실성 모델링을 위해 시공간영역으로 확장된 다중 가우시안 크리깅을 제안하였다. 다중 가우시안 틀 안에서, 우선 정규점수변환된 환경변수를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해하였다. 그리고 시간 경향 모델 계수의 내삽을 통해 경향 성분의 시계열 공간 분포도를 작성하였다. 정상성 잔차 성분의 시공간 상관 구조는 곱-합 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 정량화하였고, 이 베리오그램 모델과 시공간 크리깅을 이용하여 국소적 누적 확률분포함수를 모델링하였다. 이 국소적 누적 확률분포함수로부터 평균값과 조건부 분산을 계산하여 공간분포도 작성과 불확실성 분석에 각각 이용하였다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 인천광역시에서 3년간 13개 관측소에서 측정된 월 평균 미세먼지($PM_{10}$) 농도 자료를 이용한 시계열 분포도 작성 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 제안 기법을 통해 기존 공간 정규 크리깅에 비해 작은 편향과 높은 예측 능력을 가진 시계열 미세먼지($PM_{10}$) 농도 분포도 작성이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 분산과 특정 농도값을 초과할 확률값들은 해석을 위한 유용한 보조 정보를 제공하였다.
최저 안전율 또는 최대 파괴확률을 기반으로 하는 기존의 사면안정해석에 대하여, 지반물성과 해석모델이 갖는 고유 불확실성을 최소화하고, 사면안정해석에서 다양한 안정해석모델과 그에 따른 파괴형상을 반영할 수 있도록 다중 파괴모드에 대한 동시 파괴확률을 고려한 사면의 신뢰성해석기법을 제안하였다. 붕괴현장조사를 통하여 현장에서 가장 빈번하게 발생하는 파괴형식을 다파괴모드로 정의하였다. 동시 파괴확률의 산정에는 체계 신뢰성해석분야에서 최근 도입된 선형계획법에 의한 최적화를 이용하였으며, 이를 통하여 여러 가지 해석모델을 신뢰성 기반으로 동시에 고려하여 해석할 수 있다. 이 방법의 적용성 평가를 위하여 기존 문헌에서 나타난 제방에 대한 신뢰성해석 결과와 비교하였다. 다중 파괴모드에 대한 동시 파괴확률을 고려한 사면의 신뢰성 해석을 적용한 결과, 전체 시스템에 대한 대한 안정성을 정량적으로 산출할 수 있음을 확인하였다.
기후변화로 인한 기상이변 현상으로 폭우와 홍수 등 수문학적 극치 사상의 출현 빈도가 잦아지고 있다. 따라서 이러한 기상이변 현상에 적응하기 위하여 보다 정확한 확률강우량 측정의 필요성이 증가하고 있다. 대장 지점의 미래 확률강우량 계산을 위해선 기후변화 시나리오의 비정상성을 고려해야 한다. 본 연구는 비정상적인 미래 기후에서 확률강우량이 어떻게 변화하는지 측정하는 것을 목표로 한다. Representative Concentration Pathway (RCP4.5)에 따른 우리나라의 확률강우량 계산에 인공신경망을 포함한 정상성, 비정상성 확률강우량 산정 모델들이 사용되었다. 지점빈도해석(AFA), 홍수지수법(IFM), 모분포홍수지수법(PIF), 인공신경망을 이용한 Quantile & Parameter regression technique(QRT & PRT)이 정상성 자료에 대해 확률강우량을 계산하는 모델로 사용되었으며, 비정상성 자료에 대해서는 비정상성 지점빈도해석(NS-AFA), 비정상성 홍수지수법(NS-IFM), 비정상성 모분포홍수지수법(NS-PIF), 인공신경망을 사용한 비정상성 Quantile & Parameter regression technique(NS-QRT & NS-PRT)이 사용되었다. Rescaled Akaike information criterion(rAIC)를 사용한 불확실성 분석과 적합도 검정을 통해서 generalized extreme value(GEV) 분포형 모델이 정상성 및 비정상성 확률강우량 산정에 가장 적합한 모델로 선정되었다. 이후, 관측자료가 GEV(0,0,0)을 따르고 시나리오 자료가 GEV(1,0,0)을 따르는 지점들을 선택하여 미래의 확률강우량 변화를 추정하였다. 각 빈도해석 모델들은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 bias, relative bias(Rbias), root mean square error(RMSE), relative root mean square error(RRMSE)를 바탕으로 측정하여 정확도를 계산하였으며 그 결과 QRT와 NS-QRT가 각각 정상성과 비정상성 자료로부터 가장 정확하게 확률강우량을 계산하였다. 본 연구를 통해 향후 기후변화의 영향으로 확률강우량이 증가할 것으로 예상되며, 비정상성을 고려한 빈도분석 또한 필요함을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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