수문학적 강우-유출 모형의 가장 중요한 입력 자료는 강우량 자료이다. 기존에는 지상 우량계 관측자료의 점 우량을 티센, 역거리제곱법, 크리깅 등의 내삽방법을 사용하여 유역의 면적강우량을 산정하였다. 그러나 이러한 방법들도 여전히 유역 내의 정확한 강우의 분포 추정에 많은 어려움이 있다. 강우 레이다의 경우 공간적인 측정을 통하여 보다 정확하게 강우의 공간적 분포를 파악할 수 있게 한다. 본 연구에서는 지상 우량계에서 관측된 점 우량을 역거리제곱법(Inverse Distance Squared, IDS)과 크리깅 기법으로 면적강우량의 공간분포를 산출하였고, 이를 강우레이다로부터 추정된 레이다 강우의 공간분포와 비교하였다. 그 결과 레이다에 의해 측정된 강우가 현실적인 강우의 공간 분포를 제공하는 것을 확인하였다.
수변공간 및 수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 하천의 수리적인 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 필요하다. EFDC 모형은 이러한 의사결정을 지원하기 위한 다차원 수리모형으로 3차원 정밀지형을 활용하여 수체의 수리적인 특성을 분석할 수 있다. 그러나 EFDC 모형의 입력자료로 활용되는 3차원 정밀지형의 경우, 측량간격과 지형보간기법에 의해 많은 영향을 받게 되며 3차원 정밀지형의 변화에 따라 대상 수체의 수리적인 특성이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 다른 측량간격 및 지형보간기법에 따라 도출된 3차원 정밀지형이 EFDC 모형의 모의결과에 미치는 영향을 검토하였다. 연구 대상지역은 낙동강 금호강 유입구간이며, 검토 사상은 2006년 강우사상에 대한 수치모의를 수행하고, 면적-고도 곡선, 수위 및 유속의 모의결과를 비교 분석하였다. 분석결과, 동일한 측량 간격에서는 지형보간기법에 따른 면적고도곡선의 차이는 크지 않았으나, 측량 간격이 160m에서 모든 보간기법에서 차이가 발생하였고 측량간격이 80m 이상이 되면 하상단면의 변화가 발생하였다. 또한, 수위의 경우에 Kriging을 제외한 나머지 기법은 해상도에 따른 차이가 크지 않았고, Kriging은 160m 측량간격에서 다른 기법에 비해 차이가 크게 나타났다. 유속의 경우, 80m 측량간격이상에서 각 보간기법별 차이가 나타나기 시작했으며 160m 측량간격에서 Kriging은 다른 보간기법과 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다.
본 연구는 바람통로의 세밀도와 편이성을 향상시켜 도시 녹지계획 활용도를 높이는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 유체역학적 거칠기 특성을 나타내는 거칠기길이($z_0$)로부터 바람통로 네트워크 추출기법을 제안하였다. 지적필지 단위로 산출된 $z_0$에 IDW, Spline, Kriging 내삽기법을 적용해 표면이 연속적인 수치거칠기길이모델(DZoM)을 생성한 후 수계망 추출 기법을 적용해 바람통로 네트워크를 산출하였다. 내삽기법 적용 결과들을 비교하여 가장 적합한 내삽 기법을 정하고 산출된 바람통로와 토지피복 및 지표온도의 공간적 관계를 분석하였다. 연구결과 DZoM 산출기법 중 Kriging 기법의 적용성이 IDW 및 Spline 기법보다 우수한 것으로 나타났다. Kriging 기법을 이용하여 선형 추출한 바람통로 네트워크(Type B)와 Landsat-7 ETM+에서 산출한 여름철과 겨울철 야간 지표온도 분포를 비교한 결과는 공간적 일치도가 높았다. 주목할 부분으로 산출된 바람통로의 흐름이 도시의 야간 열 부하들을 완화하는 것으로 보인다. 추출된 바람통로 네트워크 사상들(features)에 대한 엄밀한 평가와 개선이 수행된다면 녹지계획 실무에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다. 이를 위해서는 (1) 거칠기길이 개선, (2) 녹지계획 목적에 맞는 바람통로의 해석 및 편집, (3) 분절된 바람통로 네트워크 연결, (4) 관련 자료의 상세한 구축 및 무결성 확보 등이 선행되어야 할 것이다. 제안된 바람통로 네트워크의 녹지계획 적용을 위해 향후 연구범위를 수도권으로 확장할 계획이다.
흐르는 물을 저장하여 공업, 농업, 상수도, 수력발전 등의 다양한 이용과 관광자원으로도 활용할 수 있는 저수지는 중요한 사회기반시설중의 하나이다. 그러므로 저수지의 유지관리는 행정 및 기술적 방안들을 동원하여 관리주체별로 정기적으로 수행되며, 저수지의 유지관리를 위해서는 저수지 하상 파악이 우선적이다. 이를 위하여 본 연구에서는 비교적 신뢰가 높은 Echo sounder를 이용한 방류전의 저수지 수심 측량과 방류후의 저수지 지형 측량을 UAV에 의하여 실시하였다. 그리고 수심 측량 자료를 Inverse Distance Weighting 보간, Kriging 보간, Minimum curvature 보간, Radial basis function 보간 등의 공간 보간별로 저수지의 내용적을 산출하여 UAV에 의한 방류 후 내용적 및 단면적을 비교 분석함으로 다음과 같은 결과를 알 수 있었다. 첫째, UAV에 의한 지형 자료와 Echo sounder에 의한 수심 자료를 공간 보간 기법별 적용 결과 Kriging 보간이 약 97%의 저수지 내용적 정확도를 확인 할 수 있었다. 둘째, 저수지 하상의 형상 비교를 위하여 검토 단면 설정 후 지형 선형과 보간별 선형의 상이 면적차를 비교한 결과 Kriging 보간이 최소 단면적 차이를 보임으로 지형 선형과의 가장 유사 형상임을 알 수 있었다. 따라서 Echo sounder에 의해 취득된 수심 자료로 저수지 하상의 최적 모델링 구축시 저수지의 효율적 유지관리에 기초적 자료 제공이 가능하리라 판단된다.
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.
메타모델의 정확도를 엄밀하게 검증하는 것은 메타모델링에서 중요한 연구주제이다. k 점 선택교차검증기법이 많은 계산시간을 요구하면서도 메타모델의 정확도를 정략적으로 측정하지 못한다. 최근들어, 평균 $_0$ 기준이 메타모델의 정확도를 정량적으로 제공하기 위하여 제안되었다. 그러나 평균 $_0$ 검증 기준은 크리깅 메타모델이 부정확함에도 불구하고 일찍 수렴하는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 최대엔트로피를 이용한 순차적 실험계획에서 크리깅모델의 평균과 분산을 이용한 정확도 평가기법을 제안한다. 이 제안한 기법은 평균 및 분산을 계산할 때 수치해석으로 구하는 것이 아니라 크리깅메타모델을 직접 적분하여 구하기 때문에 k 점 선택교차검증기법보다 효율적이며 정확하다. 제안한 기준은 실제 응답의 평균제곱오차의 경향과 매우 유사하여 순차적 실험계획의 수렴기준으로 사용할 수 있다.
본 연구에서는 크리깅 기법을 이용하여 엇갈린 핀휜이 부착된 회전하는 내부냉각유로의 형상 최적화를 수행하였다. 냉각유로 형상의 여러 매개변수 중 핀의 지름과 높이의 비, 핀의 지름과 핀과 핀 사이의 거리의 비를 최적설계를 위한 설계변수로 선택하였다. 열전달 관련 목적함수와 마찰손실 관련 목적함수를 가중계수를 이용하여 선형적으로 결합한 목적함수를 정의하였다. 크리깅 모델을 구축하기 위해 라틴하이퍼큐브 샘플링기법에 의해 생성된 20개 실험점에서 목적함수가 SST난류모델을 사용한 삼차원 레이놀즈평균 나비어-스톡스(RANS) 유동해석법에 의해 계산되었다. 크리깅 기법을 통하여 예측된 목적함수값은 RANS해석을 이용해 계산된 값과 매우 작은 오차 범위 내에서 일치하였으며, 최적설계를 통해 목적함수가 11% 감소하는 결과를 얻었다.
이 연구에서는 시추 조사와 물리탐사 자료와 같은 다양한 지반 정보를 통합하여 최적의 암반 분류 기법을 도출하는데 지시크리깅을 적용하였다. 최적의 지시크리깅 결과를 얻기 위해서는 효과적으로 hard data(시추조사)와 soft data(물리탐사 자료)를 통합하기 위한 알맞은 방법을 모색할 필요가 있다. 이론적인 베리오그램 모델변수를 결정하기 위해 반복적 비선형 역산 방법을 적용하였고 이 알고리즘의 타당성 검증을 위해 목적함수의 분포양상을 검토한 결과 상관거리에 따른 구배는 대단히 작은 특성을 보였다. 현장 적용지역은 지표에서 터널 계획고까지의 심도가 최대 500 m인 대규모 산악터널 예정지이다. 지시크리깅을 이용하여 soft data인 AMT (Audio frequency Magneto-Telluric) 탐사 자료와 hard data인 RMR자료를 하나로 통합하고자 하였다. 결론적으로 터널계획고와 터널 상부 1D 구간에 대한 암반등급도를 작성하여 도시하였다.
RBCC 엔진의 공기흡입 모드 추진성능을 결정하는 주요 요소인 유로 형상 설계를 위하여 최적설계 기법을 적용하였다. Kriging 모델 기반의 유전자 알고리즘을 이용하여 RBCC 엔진의 비추력을 최대로 하는 최적화를 수행하였으며, 분산분석법과 자가조직도를 통해 설계결과를 분석하였다. 램제트 및 스크램제트의 설계 조건을 각각 고도 20 km, 마하수 4 및 30 km, 마하수 7 설정하여 최적화를 수행한 결과, 기본 형상에 비해 각 모드에서 약 7% 및 10%의 비추력 상승을 얻을 수 있었다.
Surrogate models aim to approximate the performance function with an active-learning design of experiments (DoE) to obtain a sufficiently accurate prediction of the performance function's sign for an inexpensive computational demand in reliability analysis. Nevertheless, many existing active-learning methods are limited to the Kriging model, while the uncertainties of the Kriging itself affect the reliability analysis results. Moreover, the existing general active-learning methods may not achieve a fully satisfactory balance between accuracy and efficiency. Therefore, a novel active-learning method GLM-CM is constructed to yield the issues, which conciliates several merits of existing methods. To demonstrate the performance of the proposed method, four examples, concerning both mathematical and engineering problems, were selected. By benchmarking obtained results with literature findings, various surrogate models combined with the proposed method not only provide an accurate reliability evaluation while highly alleviating the computational burden, but also provides a satisfactory balance between accuracy and efficiency compared to the other reliability methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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