본 연구에서는 우리나라 강우에 다변량 분석기법을 적용하여 대표확률분포형을 결정하고, 결정된 대표확률분포형으로부터 확률강우강도식을 유도하였다. 강우자료는 30년 이상의 연최대강우자료로서 12개의 지속기간(10분, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 18, 24시간)과 50개의 강우특성인자를 적용하였다. 확률분포형은 빈도해석에 널리 사용되는 14개 분포형을 사용하였으며, 전 지역의 강우 동질성을 검정하는 방법으로 주성분분석과 군집분석을 실시하였다. 본 연구의 수행으로 얻어진 결과를 하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라 전역을 대표할 수 있는 적정분포형을 선정할 수는 없었으나, 수문학적 동질성이 인정되는 5개의 권역으로 구분하였다. 둘째, I, III, IV, V 권역은 GEV 분포, I I권역은 Gumbel 분포가 대표적정분포형으로 선정되었다. 셋째, 대표적정분포형에 의한 확률강우량은 기존 연구들과 차이가 발생하는 것을 알 수 있었다. 넷째, 대표적정분포형으로부터 얻어진 확률강우량을 이용하여 대표확률강우강도식을 유도하였다.
극치 수문(Hydrologic extremes)분야에서는 수문자료의 분포에 따라 Gumbel, GEV, 그리고 GLO 분포와 같은 다양한 확률통계 분포형이 존재한다. GEV와 GLO 분포형의 경우 Gumbel 분포형과 달리 형상매개변수가 포함된 3변수 분포형으로써 이상 기후 현상으로 인한 잦은 극치 수문사상을 표현하는데 좀 더 유연한 것으로 알려져 있다. 특히 GLO 분포형의 경우 영국에서 홍수빈도해석 시 적정분포형으로 선정된바 있다(Institute of Hydrology, 1999). 다양한 분포형 중에서 표본 자료를 대표할 수 있는 분포형을 선정하는 통계적 기법이 적합도 검정이다. 적합도 검정에는 $x^2$-검정, Cramer von-Mises 검정, Kolmogorov-Smirnov 검정, PPCC(probability plot correlation coefficient, 확률도시 상관계수)검정 등이 있으며 그 중 PPCC 검정은 이용방법이 간편하면서도 뛰어난 기각능력을 보이는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 극치 수문분야에서 널리 이용되고 있는 GLO 분포형을 대상으로 자료의 왜곡도 영향을 고려할 수 있는 확률도시 상관계수 검정의 검정통계량을 추정하여 보았다.
지반정수의 신뢰성 높은 확률분포형을 결정하기 위해서는 분석자료에 대한 이상치 및 무작위성 검정, 적용한 확률 분포형의 매개변수 추정 및 매개변수 적합성 검정, 마지막으로 확률분포형의 적합성 검정의 과정이 필요하며, 위의 순서로 지반정수의 확률분포형을 산정할 것을 제안하였다. 본 연구에서는 제안한 절차에 따라 분석대상 지반으로 선정된 인천 송도지역 지반정수들의 확률분포형을 추정하였으며, 추가로 지반정수들의 변동성을 나타내는 변동계수를 산정하였다. 이와 같이 신뢰성 높은 지반정수들의 확률분포형과 변동계수는 확률론적 설계방법에 사용될 수 있을 뿐만 아니라 결정론적 설계에 사용될 지반정수의 합리적인 결정에 사용될 수 있는 중요한 자료로 판단된다.
지진해일은 발생빈도는 높지 않지만, 한 번 발생하게 되면 막대한 피해를 일으킬 수 있다. 우리나라에서는 1,900년대 4건의 지진해일이 기록되었으며, 이로 인해 동해안 및 남해안 등에 인명피해 및 재산피해가 발생하였다. 또한 2011년 동일본 지진해일로 인해 후쿠시마 원자력 발전소 변전설비가 침수됨에 따라 냉각수 공급이 중단되고 방화벽이 파괴되어 방사능이 누출되어 큰 피해로 연결되었다. 이러한 피해를 저감하기 위해 지진해일 수치해석과 확률론적 분석방법 등 다양한 방법을 활용한 연구가 국내외 적으로 활발히 수행되고 있다. 본 연구는 확률분포기반 지진해일고 예측모델 개발을 위해 수치해석을 수행하여 지진해일고(tsunami heights)를 산출하고 결과값에 대한 적절한 확률분포 분석을 실시하는 것이다. 지진해일고는 원자력발전소에서 취수구를 통한 냉각수 공급가능 여부를 판단하기 위해 최대 지진해일고(maximum tsunami height)와 최저 지진해일고(minimum tsunami height)로 구분하였다. 지진해일 수치해석은 지진원(단층매개변수) 조사, 조사된 지진원 중 지진해일 수치해석 case 선정을 위한 파향선추적기법(wave ray tracing) 수행, 선정된 지진원에 대해 로직트리(logic tree) 기법 적용, 로직트리를 적용한 지진원 case에 대한 수치해석 순서로 수행하였다. 수치해석을 통해 산출된 최대 및 최저 지진해일고 자료를 기반으로 확률분포형을 선정하기 위하여 확률분포별 적합성 평가를 실시하였다. 선정된 분포를 기준으로 처오름 및 처내림높이와 관련된 다양한 변수간의 의존관계를 파악하였다. 향후, 파악된 의존관계를 기반으로 예측모델을 개발하여 수치해석 결과와 연계함으로써 국내에 적용할 수 있는 확률론적 지진해일재해도를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 비교적 장기간의 조위 관측자료가 축적되어 있는 인천, 제주, 여수, 부산, 묵호에 대하여 극치확률법과 결합확률법을 이용하여 극치해면을 산정하였다. 극치확률법의 분포는 Gumbel, Weibull 및 일반화 극치(GEV)분포에 대하여 최소자승법, 모멘트법, 확률가중적률(PWM)법으로 parameter를 추정하여 극치해면을 산출하였다. 그 결과 Gumbel 분포와 최소자승법이 각각 다른 분포와 다른 parameter 추정법에 비해 크게 추정되는 경향이 있다. 그리고 결합확률법이 극치확률법 보다 대략 5-l0cm 정도 크게 나타났다. 이는 극치확률법이 tide와 surge가 동시에 발생한 조위를 사용한 반면 결합확률법은 동시 발생하지 않은 극치 tide와 극치 surge도 포함하여 극치해면을 산출하기 때문에 값이 조금 크게 추정된다.
권혁민 등(2004)은 우리나라 동해안의 실해역 극치파고 및 조위발생빈도분포를 고려한 기대월파확률 산정기법을 제안했다. 권 등의 연구는 동해안의 묵호와 부산지역을 비교하여 조위발생빈도분포가 기대월파확률에 크게 영향을 준다는 것을 예시했으며 그 분포의 표준편차가 크면 클수록 기대월파확률이 작아짐을 보였다. 본 연구는 권혁민 등이 제안한 기대월파확률 계산방법을 준용하여 우리나라 동 남 서 해역의 기대월파확률 특성에 대하여 현행 설계방법에 의해 결정된 마루높이에 대한 평가를 시도하였다. 본 연구결과, 개략적으로 동 남 서 해역으로 갈수록 기대월파확률이 작아짐을 알 수 있다.
본 논문에서는 k개의 포아송 확률변수가 서로 종속 되어 있는 다변량 포아송 분포를 따를 때, 주어진 분산-공분산 행렬 구조를 유지하는 다변량 포아송 확률난수 생성방법에 대해 다루었다. 특히, 확률난수를 생성하기 위해 선형방정식을 푸는 두 가지 수치해석 알고리즘을 제안하였으며, Park 등 (1996)의 다변량 베르누이 확률난수 생성에 활용된 알고리즘과의 연관성을 다루었다.
송수관이나 배수관은 계획된 필요유량을 특정 지점까지 안전하게 전달할 수 있도록 설계되지만 여러 가지원인으로 인하여 갑작스런 파열이나 균열이 일어난다. 파이프 파괴의 원인으로는 수격현상, 관의노화, 파이프 외부로부터의 충격, 흙의 상태, 그리고 파이프 설치시의 공사여건 등이 있다. 본 연구에서 여러 가지 요인들을 불확실성 인자로 가정하여 파이프의 파괴확률을 산정할 수 있는 신뢰성 해석 모형이 개발되었다. 상수관망의 설계 시 파이프의 두께를 산정하는 주 장력 공식을 이용하여 신뢰함수를 만들고 파이프의 파괴확률을 계산하였다. 신뢰함수를 구성하는 확률변수들 중 파이프의 내압에 대한 분포함수는 정규분포가 아닌 극치분포(Gumbel distribution)를 따른다는 것을 부정류 수치해석 결과로서 알 수 있었고 AFDA(Approximate Full Distribution Approach) 기법을 사용하여 파괴확률을 산정하였다. 신뢰성 모형을 이용하여 파이프의 두께, 직경, 허용응력, 그리고 파이프 내압에 따른 파괴확률을 정량적으로 산정할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 신뢰성 해석모형을 이용하여 보다 안전하고 경제적인 송배수관의 설계기법을 구축할 수 있을 것이다.
확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이 변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이사용됐으며 copula 모형은Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.
교량의 내구성과 설계수명 평가에 있어 대형화물차와 같은 중차량의 총중량 크기와 분포 특성은 큰 영향을 미치며, 총중량의 특성은 WIM 시스템에서의 측정 데이터를 활용하여 파악하고 있다. 고속도로상에 설치된 고속 WIM 시스템을 통해 측정된 중차량의 분포를 분석한 결과, 대부분의 중차량은 7종, 10종, 12종 화물차에서 발생하였다. 이들 화물차의 전체적인 총중량 분포와 상위 총중량 분포에 대한 확률분포 모델을 추정하였다. 전체적인 총중량 분포는 정규확률 분포에 근접하는 것으로 분석되었으며, 상위 10% 데이터는 극치분포의 하나인 Weibull 3 확률분포에 가장 높은 적합도를 갖는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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