• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.451-451
• /
• 2015

최근 1900년부터 1990년 사이 해수면은 매년 평균 1.2mm 상승했지만 1990년부터는 매년 평균 3mm씩 높아지고 있으며, 이에 1990년부터 현재까지 해수면 수위의 상승속도가 이전 90년 동안 측정된 수치보다 2.5배 빠르다는 연구결과가 발표되었다. 해수면 상승으로 인한 피해는 범람과 침식을 야기할 수 있으며 해일 및 폭풍으로 인한 피해를 증가시킴으로 물질적 피해와 인명 피해를 유발할 수 있다. 이러한 이유로 해수면 상승에 따른 과학적인 분석과 신뢰성 있는 전망을 통하여 해수면 상승에 따른 대응과 대비가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비정상성 빈도해석 방법을 통하여 미래의 해수면 상승을 고려할 수 있는 비정상성 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 극치사상을 추출하기 위해 국립해양조사원 (Korea Hydrographic and Oceanographic Administration, KHOA)에서 관리한 45개 조위관측소의 시 조위 자료를 이용하였다. 45개 조위관측소의 한 시간 단위 자료로부터 연최대 및 연평균 조위계열 (annual average and annual maximum sea level series)을 추출하였다. 본 연구에서는 한반도 해안을 동해안, 서해안, 남해안, 제주 권역으로 구분하고 빈도 해석의 신뢰성을 만족하기 위해 자료 구축기간이 20년 이상이며, 각 해안을 나타낼 수 있는 지점을 선정하였다. 비정상성 빈도해석은 Gumbel 극치분포를 적용하였으며, 계층적 Bayesian 기법을 결합하여 매개변수들에 대한 사후분포를 추정하였다. 본 연구에서는 대부분의 지점에서 비정상성 빈도해석 결과와 정상성 빈도해석 결과와 상당한 차이를 보여주고 있으며, 이는 주로 정상성 가정에 기인하는 문제점으로 판단된다. 향후 기후변화에 따른 연안지역의 홍수 및 사회기반시설의 위험도를 평가하기 위해서는 비정상성을 고려한 빈도해석 절차의 수립과 적용이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제17권2호
• /
• pp.51-57
• /
• 2001

지하수위의 상승에 따른 간극수압의 증가는 사면의 불안정을 야기할 수 있다. 그러나 모델링 오차, 계측오차, 모델변수의 불확실성 등과 같은 오차로 인하여 사면에서의 지하수위 변동을 예측하는 것은 매우 어렵다. 이러한 불확실성을 극복하고 지하수위 변동을 평가하기 위한 최적의 모델변수를 구하기 위하여 역해석 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 사면에서의 지하수위 변동을 예측하기 위하여 포화대에서의 지하수 흐름과 불포화대에서의 지하수 흐름을 동시에 고려할 수 있는 수치해석 모델과 변수예측기법을 적용하였다. 따라서, 본 논문에서는 포화투수계수($K_{s}$ ), 포화흡인력($\psi$$_{e}$) 및 불포화 투수계수의 함수에 사용되는 경험적인 상수(b)를 주요 매개변수로 선정하여 역해석을 실시하였다. 그리고, 역해석 기법 가운데 Maximum Likelihood(MK), Maximum-A-Posterior(MAP) 및 Extended Bayesian Method(EBM)에 대하여 비교연구를 실시하였다. 위의 세가지 방법 가운데 EBM은 가상의 변수(Hyperparameter) $\beta$를 도입함으로써 현장계측치와 사전정보를 가장 잘 조화시키는 방법으로 다른 ML, MAP 보다 탁월한 방법인 것을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제43권8호
• /
• pp.733-745
• /
• 2010

수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관개용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수문빈도해석을 위해 POT 자료와 같은 부분기간치계열을 사용함으로써 자료의 확충, 계절성 확보, 발생빈도모형의 구축 등이 가능하다. 본 연구에서는 POT 자료의 장점을 효과적으로 빈도해석에 연계시키는 방법론으로서 POT 자료로부터 계절성을 추출하고 이를 빈도해석과 연계시켜 Bayesian 기법을 기반으로 하는 비정상성 빈도해석 모형을 구축하였다. 서울지점의 관측 자료로부터 98% Threshold를 적용하여 POT 자료를 추출하였으며, GEV 분포에 대한적합성을 검토하였다. 위치 및 규모매개변수의 계절적변동성을 Fourier 급수로 표현하고, Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 통해 매개변수들의 사후분포를 추정하였으며, 사후분포와 Quantile 함수를 이용하여 재현기간에 따른 확률강수량을 추정하였다. 계절성을 고려한 비정상성빈도해석 결과 7~8월의 비정상성 확률강수량과 기존 정상성빈도해석의 결과가 유사한 값을 나타내고 있으며 동시에 계절성을 반영한 확률강수량의 거동을 효과적으로 모의가 가능하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.35-41
• /
• 1988

지상사진에 의한 삼차원변형해석을 하는데 있어서 변위양계산의 정확도를 향상시키기 위해 반복경증률 상사변환법이 사용되었으며, 변위점검출에서는 Bayesian Inference가 적용되었고, 변위형태해석을 위해 변위방정식을 이용하는 방법을 제시하였다. 그 결과 변위양계산에서는 최소절대법($\Sigma$$\mid$d$\mid$⇒min)에 의한 경중률조건이 정확도를 향상시켰으며, 또한 Bayesian Inference을 적용하므로써 정확한 변위점검출을 할 수 있었다. 변위형태해석에서는 최적변위방정식을 이용하여 대상들의 전체 또는 부분적인 움직임을 해석할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.466-466
• /
• 2015

지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제48권10호
• /
• pp.781-791
• /
• 2015

댐 위험도 해석시 수문학적 변량(강수, 유출 및 수위)들의 상호관계를 고려한 체계적인 분석과정이 요구된다. 그러나 기존 댐 위험도 해석 연구에서는 변량간의 체계적인 관계 평가를 수행하는데 있어서 한계점을 나타내고 있다. 이러한 점에서, 본 연구에서는 수리 수문학적 변량간의 관계를 효과적으로 평가하고자 Bayesian Network 기반의 댐 위험도 해석 기법을 개발하였다. 실제 댐에 대해서 제안된 모형을 적용한 결과 파괴인자간의 상호관계 규명 및 불확실성을 평가하는데 있어서 기존 연구보다 쉽게 가장 큰 파괴인자를 파악할 수 있는 장점이 있었다. 이와 더불어 다양한 시나리오에 따른 댐의 안정성을 파괴확률 및 예상피해의 함수인 위험도로 평가할 수 있도록 하였다. 즉, 기존 댐 위험도 기법으로 수행한 결과에서는 월류 확률이 도출 되지 않았지만, Copula 함수를 도입하여 댐 초기수위를 고려한 결과 댐 월류 확률이 발생하였으며, 피해결과 역시 크게 증가하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 기반으로 향후 댐의 보수보강 등의 우선순위 결정을 위한 도구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제21권3호
• /
• pp.275-280
• /
• 2008

신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)글 위한 기술은 한정된 정보로 인한 인식론적 불확실성을 다룰 수 있는 베이지안 접근에 근거하여 발달된다. 최근까지, 전통적인 RBDO는 측정 데이터가 무한히 많아서 확실한 확률정보를 알고 있다는 가정 하에 실행되었다. 하지만 실제로는, 부족한 데이터로 인해 기존의 RBDO 방법의 유용성을 떨어뜨린다. 본 연구에서는, 확률정보의 불확실성을 인식하고, 따라서 산포를 갖게 되는 시스템 신뢰도의 확률 분포에서의 신뢰수준의 하한 값을 고려하기 위해 '베이지안 신뢰성'이 소개된다. 이런 경우, 베이지안 신뢰성 해석은 기존 신뢰도 해석의 이중 해석을 요구하게 된다. 크리깅 기반 차원 감소 방법(KDRM)은 신뢰도 해석을 위한 새로운 효율적인 방법으로써 사용되며, 제시된 방법은 몇 가지 수치예제를 사용하여 설명된다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제39권6호
• /
• pp.667-673
• /
• 2019

지구 온난화로 인해 기후변화가 가속화되고 이에 따라 강풍에 대한 재해가 늘어날 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 시간에 따른 선형 경향성을 고려한 비정상성 빈도해석 모형을 구축하기 위한 방법으로 Bayesian 기법을 적용하였다. 그리고 제주공항 지점의 연 최대풍속자료를 이용하여 극치분포 매개변수들의 사후분포를 추정하고 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 재현기간 100년 빈도의 풍속을 추정한 결과를 보면, 경향성이 통계적으로 유의하며 이로 인해 비정상성 빈도해석에 의한 기본풍속이 정상성 빈도해석의 기본풍속보다 크게 추정되고 있다. 이처럼 기상자료의 정상성을 가정한 현재의 빈도해석 절차는 경향성이 존재하는 지역의 경우에 미래의 기본풍속을 과소 추정할 가능성이 크다고 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제21권3호
• /
• pp.99-108
• /
• 2005

지하 구조물을 설계하는데 있어서 가장 중요하면서도 어려운 일은 대상 지반의 정확한 공학적 특성을 파악하는 것이다. 본 논문의 주된 목적은 터널 주변지반의 지반정수 평가를 위한 새로운 터널 역해석 기법의 제안에 있다. 이를 위하여, 초기 예측치와 계측치로부터 예측된 값을 합리적으로 조합할 수 있는 확장 Bayesian 방법(Extended Bayesian Method, EBM)을 적용하였다. 또한 터널 내에서 계측된 터널 상대변위만을 역해석 입력값으로 사용함으로써 터널 절대변위 예측을 위한 수학적 연산 과정에서 발생되는 오차를 제거하였으며, 터널 상대변위 발생 경향을 역해석에 충분히 반영하기 위하여 3차원 수치해석을 적용하였다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 터널 상대변위를 이용한 3차원 터널 역해석 기법을 제안하였으며, 가상의 단면에 대한 예제해석을 통해 그 적용성을 검증하였다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제21권3호
• /
• pp.109-118
• /
• 2005

터널과 같은 선형 구조물의 경우, 터널이 시공될 지반의 전체적인 상태를 설계단계에서 정확히 파악하기는 매우 힘든 것이 사실이다. 따라서 시공과정에서 획득되어지는 계측자료와 설계단계에의 사전정보를 적절히 조합하는 피드백(feed-back)과정이 필수적이게 된다. 본 논문에서는 터널 내에서 계측된 상대변위만을 역해석 입력값으로 적용한 3차원 터널 역해석 기법을 이용하여 터널 주변 지반의 최적의 지반정수를 평가하였다. 이를 위하여 예측치와 계측치를 합리적으로 조합할 수 있는 확장 Bayesian 방법(Extended Bayesian Meoth EBM)을 역해석의 목적함수로 사용하였으며, 터널 내공변위 예측을 위해 3차원 수치해석을 적용하였다. 두 곳의 실제 터널 현장계측자료를 바탕으로 역해석을 수행하였으며, 이를 통하여 제안된 역해석 기법의 효용성을 검증하였다.