최근 지진해일 발생으로 인한 막대한 피해로 인해 지진해일 방재에 대한 중요성이 높아지고 있다. 지진해일 방재연구는 주로 실제 발생하였던 역사지진해일과 발생가능성이 높은 가상의 지진해일에 대해 해당지역의 재해정보도를 제작하여, 지진해일 발생 시 인명 및 재산피해를 최소화 하는 것에 초점이 맞추어져 있다. 따라서 이번 연구에서는 이러한 재해정보도의 효율성을 높이기 위해 지진해일 발생 시 인명피해가 발생할 가능성이 높은 위험지역을 선정하였다. 지진해일 위험지역을 선정하기 위해 가상의 지진해일을 수치모의 하였으며, 지진해일 발생 시 인명피해가 발생할 수 있는 지진해일 범람 높이를 선정하여 선정한 기준 높이 이상의 범람이 발생할 확률을 계산하였다. 지진해일 수치모의는 지진해일 전파모의와 범람모의 과정으로 이루어진다. 지진해일 전파모형은 선형 Boussinesq 방정식을 지배방정식으로 사용하며, 지진해일 범람모형은 비선형 천수방정식을 지배방정식으로 사용하였다. 수치모의를 통해 주문진항에서의 가상의 지진해일에 대한 범람영역 및 범람 높이를 얻었다. 수치모의를 통해 얻어진 범람 데이터를 이용해 기준 높이 이상의 범람 발생 확률을 계산하였다. 확률 계산을 위해선 해당 데이터의 확률분포를 결정하여야 하기 때문에, 적합도 검정을 수행하였다. 이번 연구에서는 여러 가지 적합도 검정 기법 중 하나인 확률도시 상관계수 검정(Probability Plot Correlation Coefficient Test)을 사용하였으며, 범람 데이터의 확률분포로 Normal, Log-normal, Exponential, Gumbel 분포를 가정하여 검정을 수행하였다. 각 지점별로 확률도시 상관계수 검정을 수행하여, 해당 지점의 확률분포를 결정하였고, 각 지점별로 해당하는 확률분포의 누적확률분포 함수를 이용해 기준 높이 이상의 범람이 발생할 확률을 계산하였다. 얻어진 확률을 지도상에 도시하여 기준 높이 이상의 범람 발생 확률이 높은 지점을 주문진항에서의 지진해일에 대한 인명피해 발생 가능성이 높은 위험지역으로 선정하였다.
현대 전자전에서는 통신 및 감시의 목적으로 무선 전파를 사용하는 다양한 장비들이 운용되고 있는데, 이러한 장비들이 동일한 대역에서 운용될 경우 서로 전파 간섭에 의한 영향을 줄 수 있다. L 대역의 경우 레이다 등의 다양한 전파 장비들이 운용 중이며, 동 대역에서 신규 전파 장비가 운용될 경우 기존 전파 장비들이 간섭원으로 작용하여 성능에 영향을 줄 수 있으므로 이런 간섭 영향에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 L 대역 간섭 환경에 대한 수학적 분석의 토대를 마련하기 위하여 실제 측정한 L 대역 전파 측정 데이터 중 특정 임계값 이상의 데이터를 활용하여 간섭 신호의 확률분포를 추정한다. 먼저 확률분포 후보군을 선정한 후 그 중 최근접 확률분포를 식별하여 제시한다. 본 연구 결과는 L 대역 간섭 환경의 수학적 접근을 위한 기초 자료로 활용이 기대된다.
본 연구는 1996-2015년 기간 동안 개인이 아닌 기업이나 기관이 미국 특허청(USPTO)에 출원 및 등록한 특허자료를 사용하여 우리나라 지식전파의 지역화 효과를 분석하였다. 이를 위해 Jaffe, Trajtenberg, and Henderson (1993)이 제시한 '샘플-매칭(matched-sample)' 분석틀을 활용하였으며, 지식 생산의 지리적 집적 분포를 통제한 후 국내에 있는 발명가의 특허를 국내 다른 발명가가 인용할 확률과 해외에 있는 발명가가 인용할 확률을 비교하는 방식으로 지식전파의 지역화 효과를 추정하였다. 분석결과, 우리나라 지식전파의 지역화 효과의 증거를 발견할 수 없었으며 오히려 감소하고 있는 추세를 보이고 있는 것으로 나타났다. 이는 지식 창출의 지리적 집적 정도를 통제한 후에는 국내 발명가의 특허를 타 기관이나 기업 소속의 국내 다른 발명가가 인용할 확률과 해외에 있는 발명가가 인용할 확률이 같거나 오히려 후자가 높은 것을 의미한다. 아울러 본 연구는 국내 지역별 및 산업별 지식전파의 지역화 효과와 함께, 한국의 지역화 효과를 대만과 일본의 경우와 비교분석 하였다.
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.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제25권5호
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pp.1058-1064
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2001
In this paper, the development of probability distribution estimation program for fatigue crack growth lives was summarize. The probability distribution estimation program of life was developed to increase the reliability of life estimation. In this study, it is considered that the cause of scatter in fatigue crack growth data is due to material inhomogeneity. The material resistance to fatigue crack growth is modelled as a spatial stochastic process, which varies randomly along the crack path. We developed the GUI program to estimate the probability distribution and reliability using the non-Gaussian stochastic process method. This program can be used for the reliability assessment.
Presented are the estimation of the probability distribution of fatigue crack growth life and reliability assessment of structures by simulating material resistance to fatigue crack growth along a crack path. The material resistance is treated as a Weibull stochastic process. A non-Gaussian stochastic fields simulation method proposed by Shimozuka, et al is applied with the statistical data obtained experimentally. Test results are obtained for $\Delta$K constant amplitude load in tension with stress ratio of R=0.2 and three specimen thicknesses of 6, 12 and 18mm. This simulation method is useful to estimate the probability distribution of fatigue crack growth life and the smallest life.
Presented are the estimation of the probability distribution of fatigue crack growth life and reliability assessment of structures by simulating material resistance to fatigue crack growth along a crack path. The material resistance is treated as a Weibull stochastic process. A non-Gaussian stochastic fields simulation method proposed by shimozuka, et al is applied with the statistical data obtained experimentally. Test results are obtained for $\delta K$ constant amplitude load in tension with stress ratio of R=0.2 and three specimen thicknesses of 6,12 and 18mm. This simulation method is useful to estimate the probability distribution of fatigue crack growth life and the smallest life.
본 연구에서는 마찰교반용접된 AA7075-T651 판재의 피로균열전파저항의 공간적 불규칙성에 미치는 초기균열위치의 영향에 대하여 고찰되었다. 본 연구의 목적은 3가지 다른 초기균열위치에 따른 피로균열전파저항의 통계적 성질을 특성화하는 것이다. 본 연구에서는 피로균열전파저항 계수를 하나의 확률과정으로 취급하였다. 본 연구를 통하여 모든 초기균열위치의 시험편에 대한 피로균열전파저항 계수는 2-파라메터 Weibull 분포에 잘 따름을 알 수 있었다. 피로균열전파저항 계수의 확률분포의 형상 파라메터는 BM-ICL 시험편이 7.50으로 가장 크게 나타났으며, WM-ICL 시험편이 2.61로 가장 낮았다. 또한 피로균열전파저항 계수의 자기상관함수는 초기균열위치 시험편에 관계없이 모두 지수함수로 평가될 수 있음을 알았다.
본 연구에서는 토성정수와 하중을 종래의 단일치 대신 확률변수로 취급하여 얕은 기초의 신뢰도 해석을 시도하였다. 즉 토성정수와 하동을 점추정하는 대신 구간추정하여 얕은 기초의 안정성을 종래의 안전률 대신 파괴확률로 표시할 수 있었다. 이른바 허용안전률이 별다른 이론적 배경이 없는 경험의 소산에 불과하며 안전률이 수치적 안전척경가 되지 못한다는 태책을 감안하면 파괴확율은 보단 합리적인 신뢰도의 표현수단이 될 수 있다고 생각한다. 지전의 지지력과 하중은 정규분포, 대수총규분포 및 베타분포하는 것으로 가정하였고 이들 각 분포에 따르는 다수의 확률변수를 생성하여 오차전파방법으로 파괴확률을 산정하는 전산 프로그램을 개발하였다. 이 전산 프로그램을 이용하여 Case study를 하고 그 결과를 분석하였다.
시, 공간적으로 변하는 해양환경에서 선배열 소나의 성능예측 정보를 추출하기 위해서는 정밀 해양 DB (Data Base)와 함께 현장에서 실시간으로 측정한 해양자료의 연동이 필수적이다. 이러한 실시간 정보와 DB 정보를 융합하여 얻을 수 있는 정보들로는 전술적 운용상황, 근거리 환경소음 분포, 전파손실/탐지확률 분포, 그리고 음파의 전파 경로 등이 있다. 소나 운용자는 이들 정보로부터 최종적으로 전술상황을 판단함과 동시에 소나의 최적 운용 수심 및 방향을 권고할 수 있다. 국과연에서는 이러한 정보를 획득하기 위하여 음탐환경분석 S/W를 개발하였으며, 수차례의 해상시험을 통하여 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서는 실시간 해양정보와 DB정보의 융합을 통하여 선배열 소나의 핵심 성능예측 기법인 전파손실/탐지확률 계산과 근거리 환경소음 계산을 수행하는 알고리즘을 제시한다. 아울러 S/W로 구현된 이들 기법들의 해상시험 결과도 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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