A new approach to reliability analysis of rubble mound breakwater using neural network is proposed. At first, a neural network model which can estimate the stability number of any breakwaters for some design conditions is trained. Then, the neural network model is integrated with Monte Carlo simulation technique in order to calculate probability of failure for the breakwater. The proposed technique is compared with conventional approach using empirical formula.
결정립계에 존재하는 핵분열기체의 기포가 소결체의 외부와 연결되는 정도를 모사할 수 있는 방법을 개발하였다. $UO_2$ 결정립의 형상을 TKD로 취급할 때, 결정립 Corner에서 자유 공간과 연결되는 핵분열 기체의 기포 비율을 결정립 Corner에 형성된 기포 반경의 함수로서 몬테 카를로 방법을 이용하여 계산하였다. 2차원적인 분석에도 불구하고, 본 방법은 모든 기포가 자유 공간과 완전히 연결된 순간에서 예측된 핵연료 팽윤과 측정된 핵연료 팽윤이 비교적 잘 일치함을 보였다. 그러나 핵분열기체 기포가 외부와 상호 연결된 정도를 좀 더 사실적으로 모사하려면 결정립 Corner의 기포를 3차원적으로 취급해야 한다.
지진하중의 불확실성을 평가할 수 있는 신뢰성기반 해석기법을 제시한다. 이 기법은 종래의 한계평형법과 뉴막-형식의 변형량 계산기법에 확률개념을 도입하였으며 피해 위험성을 몬테칼로 시뮬레이션 해석기법으로 계산한다. 지진파를 작성하고 이들을 사면 내진 해석에 사용하고자 확률변수 프로세스와 RMS 재해 기법을 도입하였다. 지반성질의 변동성과 통계오차도 고려하였다. 신뢰성 해석 결과 지진활동이 활발한 지역에서는, 계산된 사면파괴 위험성과 과도한 영구변형의 관점에서 비교할 때 지진재해 평가가 더 중요한 사항이며, 재료성질의 모사방법의 차이는 상대적으로 영향이 적다는 사실이 밝혀졌다. 이 결과는 원형 및 비원형 형태의 활동면 파괴에 모두 해당된다.
본 연구에서는 $1,000^{\circ}C$에서 24시간 열처리된 활성탄에서 다이옥신과 유사구조를 갖는 o-DCB(ortho-dichlorobenzene)의 등온흡착식을 실험을 통하여 구하였고, 분자모사를 통하여 예측하였다. 실험으로 분석된 활성탄의 분자식 및 작용기 비율을 바탕으로 초기 활성탄 기본구조를 설계한 후, COMPASS(condensed-phase optimized molecular potentials for atomistic simulation studies) force field를 이용하여 이 구조를 최적화하였다. 최적화된 활성탄 분자구조에서 공극률, 비표면적, 및 입자밀도의 모사결과는 실험값과 비교되었고, 이들에 대한 실험과 모사결과의 오차는 각각 7.62, 3.79, 2.80%를 보여주었다. 통계 열역학적 방법인 GCMC(Grand Canonical Monte Carlo) 기법을 이용하여, 최적화된 활성탄 구조에서 온도에 따른 o-DCB의 등온흡착 상수값을 예측하였으며, 이 모사결과는 실험값과 비교될 때, 3% 이하의 오차를 보였다. o-DCB의 흡착특성을 바탕으로 확인되어진 활성탄 구조에서 다이옥신의 일종인 2,3,7,8-TCDD(tetrachlorodibenzo-p-dioxin) 등온흡착상수, 흡착열, 그리고 기공확산계수를 최종적으로 구함으로서, 실험적으로 구하기 힘든 맹독성 잔류성 유기물질의 흡착특성을 분자모사기법을 통하여 예측하였다.
접착제와 피착재의 물성치는 고정된 값을 가지기보다 항상 어느 정도의 불확실성을 내포하고 있으며, 이는 결합부의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 컨벤스 모델링을 이용하여 불확실한 물성치를 갖는 단일 겹치기 이음의 응력해석을 수행하였다. 불확실성을 고려한 수치해석 결과, 결합부에 작용하는 전단 및 수직 응력은 증가하였으며 이는 결합부의 강도 해석에 불확실성이 반드시 고려되어야 함을 보여준다. 또한 컨벡스 모델링의 신뢰성과 효율성을 입증하기 위해 몬테카를로 기법에 의한 응력 해석 결과와 비교하였으며, 두 방법에 의한 결과는 잘 일치함을 알 수 있었다.
방사선 치료에서 부정확한 환자 셋업이 표적에 전달되는 선량에 미치는 영향과 치료 마진과의 연관성을 몬테칼로 기법을 사용한 전산모사를 통하여 분석하였다. 실제 방사선 치료를 받은 직장암 환자에 대한 임상표적체적(CTV: Clinical Target Volume) 및 주요장기의 구조와 치료계획 시스템(Eclipse 8.9, USA)을 이용하여 수립된 세기조절 방사선치료계획에서의 선량분포에 대한 데이터를 전산모사에서 사용하였다. 전산모사 프로그램은 리눅스환경에서 오픈소스인 ROOT 라이브러리와 GCC를 기반으로 본 연구를 위하여 개발되었다. 환자셋업오차의 확률분포를 정규분포로 가정한 것에 따라 무작위로 생성된 크기만큼 셋업이 부정확한 경우를 모사하여 임상표적체적에서의 선량분포의 변화와 오차크기에 따른 마진크기를 3차원입체조형 방사선치료에 사용되는 마진공식과 비교분석 하였다. 셋업오차 생성에 사용된 정규분포의 표준편차 크기는 1 mm부터 10 mm까지 1 mm간격으로 두었으며 계통오차와 통계오차별로 2,000번 전산모사했다. 계통오차의 경우 전산모사에 사용된 표준편차가 커질수록 임상표적체적에 조사되는 최소선량 $D_{min}^{stat{\cdot}}$은 100.4%에서 72.50%로 감소하였고 평균선량 $\bar{D}_{syst{\cdot}}$도 100.45%에서 97.88%로 감소한 반면에 표준편차${\Delta}D_{sys}$는 0.02%에서 3.33%로 증가하였다. 통계오차의 경우 최소선량 $D_{min}^{rand{\cdot}}$은 100.45%에서 94.80%감소하였고 평균선량 $\bar{D}_{syst{\cdot}}$도 100.46%에서 97.87%로 감소하였으며 표준편차 ${\Delta}D_{rand}$는 0.01%에서 0.63%로 증가하였다. 그리고 마진공식으로부터 전산모사에 사용된 셋업오차에 해당되는 마진크기를 구하고 모집단비율(population ratio)을 정의하여 기존 마진공식의 목적이 세기조절방사선치료에 만족함을 확인했다. 개발된 전산모사 프로그램은 해당 환자의 치료계획 정보를 직접 사용하므로 직장암만 아니라 두경부암, 전립선암 등 여러 환부에 적용 가능하며 셋업오차 및 선량변화에 연관된 연구에도 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
For major nuclear power plant components periodic inspections and integrity assessments are needed for the safety. But many flaws are undetectable due to sampling inspection. Probabilistic integrity assessment is applied to take into consideration of uncertainty and variance of input parameters arise due to material properties, applied load and undetectable flaws. This paper describes a Probabilistic Fracture Mechanics(PFM) analysis based on Monte Carlo(MC) algorithms. Taking important parameters as probabilistic variables such as fracture toughness, crack growth rate and flaw shape, failure probability of major nuclear power plant components is archived as a results of MC simulation. For the verification of these analysis, a comparison study of the PFM analysis using other commercial code, mathematical method is carried out and a good agreement was observed between those results.
수자원장기종합계획에서는 물의 과부족 또는 가용한 물을 정량적으로 평가하기 위해 물수지 분석을 실시한다. 물수지 분석은 미래 예측되는 용수수요량과 공급가능량을 비교하는 단순한 과정이지만, 분석 과정에 포함되어 있는 자료와 모형의 불확실성으로 인하여 물수지 분석을 실시한 각종 보고서마다 서로 다른 결과를 보여주고 있어 국민의 신뢰를 얻지 못한 실정이다. 본 연구에서는 Monte Carlo simulation 기법 중 Latin Hypercube Sampling에 기반한 확률적 모사로 물수지의 불확실성을 표현하고, 이를 기존에서 제시한 단일 물부족량과 비교하여 불확실성의 범위와 특성을 분석하였다. 또한 민감도 분석을 수행함으로써 입력변수들 간의 상대적 중요도를 산정하여 수자원계획 수립시 투자 우선순위를 제시하였다.
본 논문에서는 백색잡음과 페이딩 환경하의 통신시스템의 성능평가시 백색잡음에 대해서만 모멘트 기법을 이용조건부 오류확률을 구하고 페이딩에 대해서는 해석적 접근방식을 취함으로써 전체적인 컴퓨터 수행시간을 획기적으로 개선시킬 수 있는 기법을 제안하고, 제안된 기법의 효율성을 컴퓨터 시뮬레이션 수행시간 비교를 통해 입증하였다. 현재 널리 사용되는 Monte Carlo 시뮬레이션 기법은 IS-95 순방향 채널과 같이 많은 샘플수를 필요로 하는 시스템에서 상당한 시뮬레이션 수행시간을 요구하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 제안된 방식에서는 백색잡음하의 수신신호의 N차 모멘트를 측정하여 이산확률밀도함수를 구함으로써 수신신호의 확률적 특성을 모사하고, 이로부터 내삽법과 외삽법을 적용하여 조건부 누적확률분포함수를 산출함으로써 채널오류율을 구하게 된다. 그리고 페이딩 성능평가시 조건부 채널오류율을 이용하여 산출된 조건부 누적확률분포함수를 환경조건에 맞춘 후에 페이딩의 확률밀도함수와 수치 해석적으로 간단히 적분하여 성능평가를 함으로써 수행시간의 줄임과 동시에 정확한 채널오류율을 구하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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