• Structural Engineering and Mechanics
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• 제36권1호
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• pp.79-94
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• 2010

This study shows how uncertainties of data like material properties quantitatively have an influence on structural topology optimization results for dynamic problems, here such as both optimal topology and shape. In general, the data uncertainties may result in uncertainties of structural behaviors like deflection or stress in structural analyses. Therefore optimization solutions naturally depend on the uncertainties in structural behaviors, since structural behaviors estimated by the structural analysis method like FEM need to execute optimization procedures. In order to quantitatively estimate the effect of data uncertainties on topology optimization solutions of dynamic problems, a so-called interval analysis is utilized in this study, and it is a well-known non-stochastic approach for uncertainty estimate. Topology optimization is realized by using a typical SIMP method, and for dynamic problems the optimization seeks to maximize the first-order eigenfrequency subject to a given material limit like a volume. Numerical applications topologically optimizing dynamic wall structures with varied supports are studied to verify the non-stochastic interval analysis is also suitable to estimate topology optimization results with dynamic problems.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제46권3호
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• pp.291-298
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• 2014

This paper concerns estimating uncertainties of the core neutronics design parameters of power reactors by direct sampling method (DSM) calculations based on the two-step McCARD/MASTER design system in which McCARD is used to generate the fuel assembly (FA) homogenized few group constants (FGCs) while MASTER is used to conduct the core neutronics design computation. It presents an extended application of the uncertainty propagation analysis method originally designed for uncertainty quantification of the FA FGCs as a way to produce the covariances between the FGCs of any pair of FAs comprising the core, or the covariance matrix of the FA FGCs required for random sampling of the FA FGCs input sets into direct sampling core calculations by MASTER. For illustrative purposes, the uncertainties of core design parameters such as the effective multiplication factor ($k_{eff}$), normalized FA power densities, power peaking factors, etc. for the beginning of life (BOL) core of Yonggwang nuclear unit 4 (YGN4) at the hot zero power and all rods out are estimated by the McCARD/MASTER-based DSM computations. The results are compared with those from the uncertainty propagation analysis method based on the McCARD-predicted sensitivity coefficients of nuclear design parameters and the cross section covariance data.

• 대한간호학회지
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• 제31권2호
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• pp.244-256
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• 2001

The purpose of this study was to investigate the effects of coping mechanisms on uncertainty and depression. The subjects were 71 cancer patients selected from Junbook National University Hospital, and the data collection period was from June 21 to October 19 of 2000. Uncertainty was measured by using Mishel's Uncertainty Scale, problem- focused coping, and emotional-focused coping. The data was collected by a questionnaire developed by Lee (1984), and then depression measured by using Beck's depression scale. program by Pearson Correlation Coefficients, and Path analysis. The results were as follows : 1. The mean uncertainty score was 59.17, the mean problem-focused coping score was 48.78, the mean emotional-focused coping score was 42.52. 2. The mean depression score was 15.77. 3. Uncertainty in illness was significantly related to depression (p=0.003) and emotional-focused coping (p=0.028), but uncertainty was not associated with coping mechanisms. 4. When analyzed multiple regression between uncertainty, problem-focused coping, emotional- focused coping, and depression, more specifically emotional-focused coping showed a stronger association with depression than problem-focused coping. 5. Depression was highly correlated with economic status (p=0.015), educational background (p=0.005), duration of disease (p=0.045). 6. Problem-focused coping and emotional-focused coping appeared to function as moderators instead mediators on the relation between uncertainty and depression. In addition, as a whole, uncertainty showed a significant moderating effect on depression, while problem-focused coping did on depression. Finally, limitation of present findings were discussed and implications for future studies are suggested.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권2호
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• pp.287-295
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• 2020

Group method of data handling (GMDH) is considered one of the earliest deep learning methods. Deep learning gained additional interest in today's applications due to its capability to handle complex and high dimensional problems. In this study, multi-layer GMDH networks are used to perform uncertainty quantification (UQ) and sensitivity analysis (SA) of nuclear reactor simulations. GMDH is utilized as a surrogate/metamodel to replace high fidelity computer models with cheap-to-evaluate surrogate models, which facilitate UQ and SA tasks (e.g. variance decomposition, uncertainty propagation, etc.). GMDH performance is validated through two UQ applications in reactor simulations: (1) low dimensional input space (two-phase flow in a reactor channel), and (2) high dimensional space (8-group homogenized cross-sections). In both applications, GMDH networks show very good performance with small mean absolute and squared errors as well as high accuracy in capturing the target variance. GMDH is utilized afterward to perform UQ tasks such as variance decomposition through Sobol indices, and GMDH-based uncertainty propagation with large number of samples. GMDH performance is also compared to other surrogates including Gaussian processes and polynomial chaos expansions. The comparison shows that GMDH has competitive performance with the other methods for the low dimensional problem, and reliable performance for the high dimensional problem.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.151-151
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• 2018

The present study is aimed to quantifying the uncertainty in the general circulation model (GCM) selection and its impacts on hydrology studies in the basins. For this reason, 13 GCMs was selected among the 26 GCM models of the Fifth Assessment Report (AR5) scenarios. Then, the climate data and hydrologic data with two Representative Concentration Pathways (RCPs) of the best model (INMCM4) and worst model (HadGEM2-AO) were compared to understand the uncertainty associated with GCM models. In order to project the runoff, the Precipitation-Runoff Modelling System (PRMS) was driven to simulate daily river discharge by using daily precipitation, maximum and minimum temperature as inputs of this model. For simulating the discharge, the model has been calibrated and validated for daily data. Root mean square error (RMSE) and Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) were applied as evaluation criteria. Then parameters of the model were applied for the periods 2011-2040, and 2070-2099 to project the future discharge the five large basins of South Korea. Then, uncertainty caused by projected temperature, precipitation and runoff changes were compared in seasonal and annual time scale for two future periods and RCPs compared to the reference period (1976-2005). The findings of this study indicated that more caution will be needed for selecting the GCMs and using the results of the climate change analysis.

• 응용통계연구
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• 제33권5호
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• pp.639-653
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• 2020

COVID-19 대유행, 미·중 무역분쟁, 글로벌 금융위기 등 대내외 환경변화에 따른 경제불확실성이 증가하고 있다. 경제불확실성은 경제 전반의 성장을 지연·제약하고 있어 정책 수행과 경제분석에서 경제불확실성을 측정하는 것이 중요하다. Baker 등 (2016) 등은 주요 언론사의 기사의 키워드를 분석하여 우리나라를 포함한 주요국의 경제불확실성(economic policy uncertainty) 지수를 산출하여 공개하고 있다. 그런데 Baker 등의 우리나라 경제불확실성 지수는 키워드 선정, 기사 수집 방법, 대상 언론사의 선정 등에 있어 우리나라 상황을 충분히 반영하지 못하고 있다. 이 논문에서는 우리나라 상황에 맞게 우리나라 경제불확실성 지수를 수정·보완하여 작성하고, 그 유용성을 거시경제 통계와의 관련성, 예측력과 경제분석 측면에서 비교·검증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권1호
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• pp.35-43
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• 2023

미래 유량분석은 기후변화 시나리오와 수문모형의 매개변수에 영향을 받고 이에 따른 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 시나리오와 수문모형 매개변수에 따른 미래 유량 분석의 불확실성을 분석하고자 하였다. SSP 시나리오 중, 대표적으로 사용되는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5시나리오를 사용하였으며, 수문모형으로는 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형을 사용하였다. SWAT 모형의 매개변수는 SWAT-CUP을 이용해 관측된 유량 데이터에 따라 총 11개의 기간에 대해 매개변수 최적화를 각각 수행하였다. 그 후 분포의 차이를 계산 할 수 있는 Jensen-Shannon Divergence (JS-D)를 이용해 과거 유량 대비 미래 추정된 유량의 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과 미래 유량의 불확실성은 SSP5-8.5에서 SSP2-4.5보다 더 크게 분석되었으며, 가까운 미래(2021-2060년) 보다 먼 미래(2061-2100년)에서 더 크게 분석되었다. 강우-유출 분석은 수문모형 매개변수에 따라 88.5%-108.5%까지 차이가 발생하였으며, 이에 따라 미래 유량을 추정하는데 불확실성이 발생하였다. 본 연구에서의 수문 모형의 매개변수에 따른 미래 유량 추정의 불확실성은 평년 대비 유량이 적은 연도의 관측 유량 데이터를 이용한 매개변수를 이용할 시 불확실성이 크게 분석되었다. 또한 평년 대비 유량 변화가 큰 기간의 매개 변수일수록 미래 유량 추정의 불확실성이 크게 분석되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.155-161
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• 2014

We survey the relation of fuzzy entropy measure and similarity measure. Each measure represents features of data uncertainty and certainty between comparative data group. With the help of one-to-one correspondence characteristics, distance measure and similarity measure have been expressed by the complementary characteristics. We construct similarity measure using distance measure, and verification of usefulness is proved. Furthermore analysis of similarity measure from fuzzy entropy measure is also discussed.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.549-557
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• 2013

정밀한 홍수 범람도는 홍수의 공간적 특성에 대한 정보를 의사 결정자나 설계자들에게 전달할 수 있다. 수리모형을 이용하여 홍수 범람도를 구축하는 과정에서 확실하게 정의되거나 측정되지 않은 조도계수와 수위유량관계식으로부터 얻은 유량은 불확실성을 일으키는 핵심 요인들이다. 또한, 홍수 범람도에 대한 불확실성 해석을 위해서는 관측 자료가 필요한데, 홍수 범람의 관측 자료는 인공위성영상을 이용하여 확보할 수가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수리모형과 인공위성자료를 이용하여 조도계수와 유량이 홍수범람도 제작에서 일으키는 불확실성을 정량적으로 산정하는 것이다. 미국 Illinois주 Metropolis시 주위의 Ohio 강에 대하여 HEC-RAS과 지형분석을 이용하여 홍수 범람를 모의하고 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis)분류 방법으로 Landsat 5TM 위성 영상으로부터 수체를 추출하였다. 추출된 수체는 GLUE(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)에서 우도측정(F-통계량)을 계산하는데 관측 자료로 이용되었다. GLUE는 누적확률 5 %와 95 %에 각각 해당하는 74.59 $km^2$와 151.95 $km^2$의 홍수범람면적을 산정했다. 홍수 범람도 구축과정에서 발생하는 불확실성을 정량적으로 산정하는 것은 효율적인 홍수방어 계획을 실현화하는데 중요한 역할을 할 거라 사료된다.

• 대한지리학회지
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• 제44권3호
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• pp.395-409
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• 2009

이 논문에서는 퇴적물 입도분포지도 사례 연구를 통해 원격탐사 자료를 부가자료로 이용하는 경우 크리깅 기법이 원격탐사 자료와의 통합과 더불어, 원격탐사 자료의 영향을 분석할 수 있는 불확실성 모델링에 효율적으로 이용될 수 있음을 예시하고자 하였다. 안면도 동쪽 해안과 천수만 연안 지역에서 현장 조사 자료와 입도와 연관성이 높은 Landsat TM 자료의 반사도를 부가 자료로 이용하여 입도 분포도를 작성하였다. 사례 연구 결과, 조건부 분산의 분석을 통해, 샘플링 되지 않은 지역에서의 불확실성은 원격탐사 자료를 부가 자료로 이용함으로써 현저하게 줄어듦을 확인할 수 있었다. 이러한 크리깅 기반 불확실성 모델링 방법론은 입도 분포도 작성뿐만 아니라, 부가 자료의 이용이 가능한 다른 분야에서의 지표환경 주제도 작성에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.