본 연구에서는 확률론적 해석에 지반의 공간적 변동성을 고려하기 위한 해석 절차를 제시하였다. 제안된 방법은 한계평형법을 이용하는 결정론적 해석방법을 지반정수의 불확실성과 공간적 변동성을 고려할 수 있도록 확률론적 사면안정 해석으로 확장한다. 개발된 방법은 랜덤유한요소해석법과 같이 미리 임계파괴면을 가정하지 않으면서도 계산시간을 단축할 수 있다는 장점이 있다. 지정된 입력 확률분포함수와 자기상관함수를 따르는 2차원의 랜덤필드를 생성하기 위하여 Karhunen-Lo$\grave{e}$ve 전개법을 사용하였으며, 생성된 랜덤필드를 이용하여 확률론적 응답을 얻기 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 개발된 해석기법의 적용성을 검토하고 지반정수의 공간적 변화가 확률론적 안정해석에 미치는 영향을 검토하기 위해 예제해석을 수행하였으며, 해석결과는 제안된 방법이 지반물성의 공간적 변동성에 따른 다양한 사면파괴 형태를 확률론적 사면안정 해석에 효과적으로 고려할 수 있음을 보여준다.
지금까지 간략히 살펴본 것처럼 심리학에서 연역추리를 연구하는 이론과 가정이 변화하고 있는데, 크게 네 가지 흐름으로 요약할 수 있다[2,6,7]. 가장 큰 변화는 연역 추리와 귀납 추리의 구분이 점차로 흐려지고 있다는 것이다. 두 번째 변화는 연역 추리를 이해하는 관점이 달라지고 있다는 점이다. 심리학에서 연역추리를 본격적으로 다루기 시작한 1960년대에는 사람들이 논리적인 사고를 하느냐에 관심이 모아졌다. 그러다 1980년대와 1990년대에는 연역추리를 하는 기제에 관한 심성 논리 이론과 심성 모형 이론 간의 논쟁이 치열하게 전개되면서 내용효과와 같은 실용적 요인들에 대한 연구도 많이 수행되었다. 그리고 1990년대 들어서면서 연역추리를 정보 획득의 관점에서 접근하는 확률적 접근, 연역 추리 과정을 heuristic 처리 단계와 분석적 처리 단계로 나누어 접근하는 이중 과정 이론이 등장하면서 기본적인 이론틀의 변화도 일어나고 있다. 세 번째 변화는 연역 추리를 문제 해결이나 의사결정과 같은 다른 인지 처리와 연결하려는 시도들이 진행되고 있다는 점이다. 마지막으로 심리학의 다른 분야에서와 마찬가지로 연역 추리에 관여하는 뇌 부위를 알아보는 뇌 영상 연구들이 점차 증가하고 있다. 이런 연구들의 결과로 연역 추리 과정에 대한 다차원적인 이해가 증진되고 다른 인지과정과도 연동되는 종합적 이해가 가능해질 것으로 예상한다.
본 논문에서는 동일한 평균 전력을 가지며 주파수 비선택적 느린 나카가미 m-분포의 페이딩을 겪는 MPSK 신호들에 대한 다수의 다이버시티 가지 중 크기가 센 두세개의 신호를 순서대로 선택하고 합성하는 일반화된 선택성 합성 기법에 대한 평균 심벌 오류 확률식을 유도한다. 오류 확률식을 유도하기 위해 순서 통계량(Order Statistics)의 개념을 적용한다. 유도 과정에서 수신 신호의 확률 밀도 함수에 대한 새로운 전개가 소개되고 있으며, 다양한 수학적 기법들을 사용한다. 기존의 선택적 합성과 최대비 함성 기법과의 성능을 비교하여 적절한 다이버시티 가짓수를 찾는다.
외부로부터 불규칙 교란을 받는 동력학계에 대해 '허-확률 제어기법'을 이용하여 설계된 제어기의 성능을 수치모사를 통하여 검증하였다. 압전소자를 알루미늄 보에 부착하여 다중입출력의 복합재료보로 만들고, 기반에 불규칙한 외부교란을 받는계에 대한 모델링을 수행하였으며, Ito의 확률미분방정식과 F-P-K방정식을 이용하여 동적 모멘트 방정식을 유도하여 시스템의 확률영역에서의 특성을 알아보았다. 본 연구에서 제어기의 목표는 외부교란의 입력에 의해 발생하는 시스템의 모멘트 응답크기를 줄이는 방향으로 전개하였고, 확률영역에서의 MIMO PI제어기('허-확률 MIMO PI 제어기')를 설계하여 시간영역에서의 응답형태를 관찰하였다.
이 연구는 KDC에서의 통계학 주제가 사회과학 통계학과 자연과학 수리통계학에 교착분류되는 문제점을 개선하고 세부영역의 체계적 전개방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 통계학의 학문적 특성, 국내 대학 통계학과의 현황 및 학과명의 변천과정, 교과과정을 분석하였으며, DDC, LCC, NDC의 문헌분류법과 한국연구재단의 연구분야분류표를 비교 분석하였다. 그 결과 관련학과와 연구분야분류표의 학문적 배경에 따라 사회과학의 통계학을 자연과학 아래로 이치 및 통합하였다. 기존의 사회통계학 주제는 사회과학 연구방법을 보완하여 통계적 연구방법으로 세분하여 전개하였다. 또한, 자연과학의 '확률, 수리통계학'의 표목을 '통계학'으로 수정하고 세부영역의 주제를 체계화하여 확대 전개하였다.
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.
일상적인 상황이 주로 시간을 고려한 일정에 따라서만 발생한다고 가정하면 각 상황별 확률분포함수에 기반한 데이터 생성법은 효과적이다. 하지만, 사람들은 상황을 인식하거나 판단할 때, 이전 상황을 고려하여 현재 상황을 미루어 짐작하거나 결정하는 경우도 흔하다. 본 논문에서 제안한 상황 전파 네트워크는 상황 인식 및 결정에서 이전 상황이 현재 상황에 미치는 영향을 고려하는 것과 유사하게 상황발생 확률분포함수를 보상해 줌으로써 상황의 전개가 연속적이면서 자연스러운 흐름을 갖도록 해준다. 본 논문에서는 평범한 직장인이 집이라는 공간에서 발생시키는 상황 데이터를 생성하는 모델을 제안하였고, 모의실험을 통해 상황 전파 네트워크가 상황의 자연스러운 흐름에 얼마나 영향을 기여하는지 확인하였으며, 특히, 순차적 상황 모호성과 충돌성 지표를 새롭게 정의하여 제안한 상황 데이터 생성 모델을 평가했다. 결론적으로 상황 전파 네트워크를 결합시켰을 경우, 확률 모델만을 사용했을 때보다 순차적 상황 모호성은 6.45% 상황 충돌성은 4.60% 감소함을 확인했다.
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.
본 연구에서는 수리구조물이 설치된 2층으로 이루어진 포화 기초지반에서의 구속흐름(confined flow)에 대하여 확률론적 침투해석을 수행하였다. 투수계수는 지반의 층상구조에 따라 명확한 변동성을 보일 뿐 아니라 각각의 층 내에서도 공간적인 변동성을 보인다. 따라서 기존의 결정론적 침투해석기법을 층상지반에서의 투수계수의 불확실성과 공간적 변동성을 고려할 수 있도록 확률론적 해석으로 확장하였다. 각 층에 지정된 입력 확률분포함수와 자기상관함수(autocorrelation function)를 따르는 2차원의 랜덤필드를 생성하기 위하여 Karhunen-Lo$\grave{e}$ve 전개법을 사용하였다. 제안된 절차의 적용성을 검토하고 수리구조물 하부의 2층 지반을 통한 흐름에 공간적 불균질성이 미치는 영향을 연구하기 위해 생성된 랜덤필드를 이용하여 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 해석결과는 층상지반에서의 침투거동 평가에서 지반의 층상구조와 지층내에서의 투수계수의 공간적 변동성에 의한 지반에서의 다양한 침투패턴을 확률론적 해석기법을 통하여 효율적으로 고려할 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 댐이나 보와 같은 수리구조물이 설치된 포화 기초지반에서의 구속흐름(confined flow)에 대하여 확률론적 침투해석을 수행하였다. 침투해석은 유한요소법을 이용하였으며 투수계수의 수평방향과 연직방향의 공간적 상관성이 상이한 비등방성을 고려하였다. 지정된 입력 확률분포함수와 자기상관함수(autocorrelation function)를 따르는 2차원의 랜덤필드를 생성하기 위하여 Karhunen-Lo$\grave{e}$ve 전개법을 사용하였으며 생성된 랜덤필드를 이용하여 확률론적 응답을 얻기 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 이로부터 투수계수의 불확실성과 공간적 변동성이 수리구조물과 기초의 침투로 인한 안정성과 관련된 기초를 통한 유량, 구조물 하부에 작용하는 양압력, 하류 유출면에서의 유출동수경사에 미치는 영향을 연구하였다. 해석결과로부터 투수계수의 확률분포와 자기상관 구조를 만족하는 랜덤필드로 고려하여 공간적 변동을 고려하는 방법은 결정론적 해석이나 투수계수를 하나의 랜덤변수로 고려하는 경우에 나타나지 않는 다양한 지반의 침투거동을 효과적으로 고려할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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