원자력발전소의 정량적 위험성 평가를 위해서 확률론적 안정성 평가 기법이 이용되고 있다. 확률론적 안전성 평가를 수행하기 위해서는 여러 가지 분야의 다양한 신뢰도 데이터가 필요한데, 이를 위한 각종의 신뢰도 자료 중에 인간의 지각 행위 및 수행 행위로부터 발생하는 인적 오류 확률은 그 특성상 실질적이 오류 확률을 얻기가 매우 어렵다. 그래서 인적 오류 확률을 구하기 위해서는 인간 신뢰도 분석분야의 전문가들이 제안한 인간 신뢰도 분석 방법을 이용하여 인적 오류 확률을 추정한다. 한국 원자력 연구소에서는 이를 위해 인간의 지각 및 수행 행위에서 야기되는 인간 오류 사건을 관리하고 인적 오류 확률을 추정하기 위한 인간 신뢰도 분석 시스템을 개발하고 있다. 본 연구에서는 인간 신뢰도 분석 시스템의 개발 과정 및 데이터베이스 설계 그리고 입출력 시스템의 설계에 관하여 기술하였다.
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.
확률론적 안전성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)나 정량적인 위험도 평가(Quantitative Risk Assessment: QRA)에서 인간신뢰도분석(human reliability analysis)은 인간행위를 기기처럼 생각하여 전체 시스템의 안전성에 중요한 초기사건(initiating event) 이전이나 초기사건 이후 또는 초기사건을 유발하는 인간행위를 파악하고 정량화하여, 확률론적 평가의 논리구조인 사건 및 고장수목(event tree 및 fault tree)이나 사고경위 단절집합 (accident sequence outsets)에 포함시키는 것이다. (중략)
최근 기후변화로 인한 강우 패턴이 변화하고 있으며 강도가 큰 강우의 발생빈도가 높아짐에 따라 홍수의 위험성이 증가하고 있다. 또한, 강우발생의 공간적 이질성이 더욱 증가하는 실정이며, 지역적 강우특성은 각 유역의 지형적 특성과 맞물려 홍수특성을 나타낸다. 이러한 상황은 보다 상세한 지역적 특성을 반영하여 홍수를 대처하는 방어 체계가 요구되며, 행정구역간 강우의 특성을 분석하여 할 필요가 있다. 이와 관련하여 본 연구에서는 낙동강권역에 강우의 지역적 특성을 파악하기 위해, 행정구역별 강우에 대한 빈도분석을 실시하였다. 이를 위하여 과거 기상청의 홍수 예 경보 기준을 분석하였으며, 낙동강권역에 해당되는 70개 행정구역(시,군,구)에 해당되는 기상청 및 국토교통부의 강우관측소의 데이터를 사용하였다. 본 연구 결과는 같은 빈도에서 행정구역별로 강우의 크기가 상당히 달랐으며 특정시기에 발효된 호우특보와 해당 행정구역에 100년 빈도의 강우크기에 차이가 있는 것으로 나타났다. 행정구역별 홍수위험전망 매트릭스를 구축하는데 있어 행정구역별 홍수 위험의 크기를 결정하는데 본 연구 결과가 적용될 수 있다고 판단된다. 또한, 국가 홍수 재해 연구를 진행할 때 유역단위 및 행정구역별 홍수 방어방안을 활용함으로써 관련 연구들의 연구방안에 기본 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 결정적 경제성분석모형(Deterministic Economic Analysis : DEA)의 한계를 극복할 수 있는 확률적 위험도분석(Probabilistic Risk Analysis : PRA) 모형을 이용하여 ITS사업의 경제성평가모형을 개발하고 사례분석을 통해 모형의 적합성(Goodness-of-fit)과 유용성을 검증하는 것이다. 즉 ITS사업의 경제성에 영향을 미치는 위험변수를 확률밀도함수(PDF), 누적확률밀도함수(CDF)로 산출하고 몬테카를로 시뮬레이션기법(Monte-Carlo Simulation Approach : MCSA)을 통해 산출된 결과변수(사업비, 경제성지표)의 통계값에 대해 합리적인 의사결정 방법론을 정립하였다. 대규모 지방자치단체 ITS사업의 사례분석(대전광역시 첨단교통모델도시사업) 수행결과, 통합시스템의 사업비 총사업비는 PRA모형을 통해 산출된 확률분포 상에서 편의(Bias)된 백분율값으로 나타났으며, 사업비 총사업비의 변동계수가(각각 15, 4) 일반교통사업에 비해 낮아, ITS사업의 위험도가 높은 것으로 나타났다. 또한 PRA모형의 결과변수(B/C, NPA, IRP)가 변동가능한 사업환경 하에서 90%이상 모두 경제성이 있는 것으로 나타났다. 그러나 총사업비 사업비의 우발성비용(목표관리값 85%기준)이 발생하는 것으로 나타나 경제성은 높으나 사업비 초과 위험도는 높은 사업으로 분류되었다. 또한 DEA모형의 경제성평가지표는 PRA모형의 확률분포 상에 단일 %값(B/C:27%값, NPV:27%값, IRR:33%값)으로 나타나며, 평균값 또는 중앙값과 비교할 때, 경제성이 과소추정(Underestimate)되는 것으로 나타났다. 또한 단위시스템의 우선순위결과정에서 모형에 따라 우선순위가 바꾸는 결과가 나타났다. 특히 대규모 ITS사업의 경제성평가 시 DEA모형이 편의된 하나의 사례만으로 경제성을 평가함으로써, 경제성을 과대 과소추정하거나 비합리적인 투자우선 순위를 도출하는 오류를 범할수 있는 것으로 나타났다.
이 논문은 전통적인 기대효용이론의 한계를 극복하기 위해 대안으로 제시된 Tversky와 Kahneman의 전망이론이 타당한지에 대해 실험연구를 통하여 검증하였다. 연구방법은 대학생 115명에게 가상적인 2개의 대안 중에서 하나를 선택하도록 하는 게임을 제시하였는데, 하나는 위험이 없는 안전한 투자안이며 다른 하나는 위험이 있는 투자안이다. 위험한 대안은 발생확률이 낮은 경우, 중간인 경우, 그리고 높은 경우로 구분하였으며, 게임의 금액도 이득이 발생하는 경우와 손실이 발생하는 경우로 나누었으며, 금액이 큰 경우와 작은 경우로 구분하여 실험을 하였다. 참가자들로부터 받은 응답을 최우추정법으로 분석한 결과, 이득의 상황에서 위험대안의 발생 가능성이 큰 경우에는 위험회피적, 위험대안의 발생 확률이 작은 때에는 위험선호적, 위험대안의 발생가능성이 작은 경우에는 위험회피적인 것으로, 그리고 위험대안의 발생확률이 중간인 경우에는 손실의 경우에만 통계적 유의성이 있었으며, 이득의 경우에는 유의적이지 않은 것으로 나타났다. 게임의 금액의 크기는 이득의 상황이건 손실의 경우이건 영향을 미치지 않았다. 따라서 본 연구의 결과는 Laury & Holt (2008)의 연구보다 대체로 더 강하게 전망이론을 지지하는 것으로 해석된다.
본 연구에서는 우리나라 주식시장에서 연속시간모형의 실증적 탐구와 확장을 위하여 정교하고 포괄적인 방법론을 도입하고자 하였다. 즉 확률변동성(Stochastic Volatility) 모형을 이용하여 우리나라 주식수익률 과정을 연속시간모형으로 설정하고 이런 정교한 연속모형의 추정을 위하여 효율적 적률법(EMM)을 도입하였다. 본 연구의 분석기간은 1995년 1월 3일부터 2002년 12월 30일까지이며 분석대상은 일별 KOSPI 지수 2150 관측치 이다. 연구모형 분석결과 우리나라 주가지수 수익률의 비정규성, leptokurtic한 분포 및 확률변동성 등이 추정되었으며 특히 EMM 모형의 추정결과 우리나라 주식시장의 주가지수 수익률과정은 단일요인(one factor) 확률변동성 모형보다는 2 요인(two factor) 확률변동성 모형을 도입하는 것이 더 바람직한 것으로 판명되었고 또한 확률변동성 모형을 설정할 때에는 우리나라의 개별 주식수익률뿐만 아니라 주가지수 수익률 등에도 존재되는 것으로 알려진 점프 특성 고려의 필요성이 증대되었다. 외환위기 이후 주식시장의 변동성 급등락 현상이 갈수록 심화되어 금융자산 위험관리의 필요가 절실히 요구되는 요즘시기에 기초자산의 수익률과정 및 확률변동성 특성을 심층적으로 분석하는 본 연구를 통하여 각종 금융기관 및 투자자들의 투자기회비용과 시행착오를 줄이는데 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
Dempster-Shafer 이론은 미지의 매개변수 추정시 베이지안 기법의 제약을 완화시키기 위한 베이지안 접근법의 일반화로 해석될 수 있으며, 상호배타적인 싱글톤에만 확률이 할당되는 것이 아니라 가능한 결과의 부분집합들이 기본확률할당을 위한 대상으로 고려된다. 베이지안 접근은 우연적 불확실성 및 지식의 불확실성을 효율적으로 구분할 수 없으며, 특정도가 낮고 애매한 증거들을 다룰 수 없는 반면, Dempster-Shafer 증거추론은 이러한 문제들을 효율적으로 평가할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 홍수위험평가 및 수자원 계획 수립시 가장 기본이 되는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.
위험정보를 확률이나 빈도양식으로 제시하고 질병으로 사망할 확률(기저율)에 대한 위험을 판단하게 하고 양성판정을 받은 사람이 질병에 걸렸을 확률(사후확률)에 대한 위험판단과 추론의 정확성을 비교하였다. 베이스 추론 과제를 사용한 연구 1에서 숫자양식의 효과가 관찰되었다. 참가자들은 위험이 확률보다는 빈도로 제시될 때 더 위험하다고 판단하였고 질병에 걸렸을 확률을 더 정확하게 추론하였다. 빈도의 범위가 좁을 때보다 넓을 때 더 위험하다고 판단하는 효과는 관찰되지 않았다. 분석적 사고체계가 위험판단에 미치는 영향을 검토하려고 사후확률을 계산하는 조건과 계산하지 않는 조건을 비교하였다. 숫자양식의 효과는 여전히 관찰되었다. 연구 2는 기저율과 사후확률의 크기에 따라 숫자양식 효과와 빈도범위 효과가 달라지는지 알아보았다. 숫자양식의 효과는 기저율과 사후확률의 크기에 상관없이 모든 조건에서 관찰되었다. 위험한 사건이 발생할 확률의 높고 낮음에 상관없이 빈도로 제시되었을 때 참가자들이 더 위험하다고 판단하였다. 그러나 빈도범위 효과는 기저율이 낮은 조건에서만 발견되었다. 본 연구의 결과들을 이중처리체계 이론과 관련시켜 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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