• Smart Structures and Systems
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• 제26권2호
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• pp.175-184
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• 2020

Conventional Monte Carlo simulation-based methods for seismic risk assessment of water networks often require excessive computational time costs due to the hydraulic analysis. In this study, an Artificial Neural Network-based surrogate model was proposed to efficiently evaluate the flow-based system reliability of water distribution networks. The surrogate model was constructed with appropriate training parameters through trial-and-error procedures. Furthermore, a deep neural network with hidden layers and neurons was composed for the high-dimensional network. For network training, the input of the neural network was defined as the damage states of the k-dimensional network facilities, and the output was defined as the network system performance. To generate training data, random sampling was performed between earthquake magnitudes of 5.0 and 7.5, and hydraulic analyses were conducted to evaluate network performance. For a hydraulic simulation, EPANET-based MATLAB code was developed, and a pressure-driven analysis approach was adopted to represent an unsteady-state network. To demonstrate the constructed surrogate model, the actual water distribution network of A-city, South Korea, was adopted, and the network map was reconstructed from the geographic information system data. The surrogate model was able to predict network performance within a 3% relative error at trained epicenters in drastically reduced time. In addition, the accuracy of the surrogate model was estimated to within 3% relative error (5% for network performance lower than 0.2) at different epicenters to verify the robustness of the epicenter location. Therefore, it is concluded that ANN-based surrogate model can be utilized as an alternative model for efficient seismic risk assessment to within 5% of relative error.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제24권4호
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• pp.607-627
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• 2015

배출권 가격의 변동성은 기업의 온실가스 감축투자를 위한 의사결정 수립 시에 중요한 요인으로 고려된다. 본 논문의 목적은 우리나라 특성 상 재무구조가 연결된 발전사의 입장에서 배출권 가격의 불확실성을 고려하여 온실가스 저감투자의 실물옵션 가치를 평가할 수 있는 방법론을 제시하는 데 있다. 이윤함수가 선형적으로 분리불가한 경우에는 고전적인 실물옵션 기법으로 적정 투자임계 가격을 도출하는 것이 불가능하기 때문에, 몬테카를로 최소자승법을 적용하여 투자임계 가격을 산출하는 알고리즘을 제시하였으며, 가스, 석유, 석탄의 주요 화력발전원의 수치를 이용하여 투자임계 가격을 시뮬레이션 분석하였다. 배출권 가격으로 표시된 투자임계 가격이 가스와 석유가 석탄에 비해 현저히 낮은 것으로 평가되어, 온실가스 감축투자 측면에서 이들 화석연료가 석탄에 비해 상대적으로 유리한 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.1-13
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• 2005

최근 많은 연구자와 실무자들이 모집단에 내재해 있는 여러 다른 그룹(class, segment)간의 이질성을 밝혀내고 객체들을 그룹별로 세분화하는 방법 중 하나로 잠재그룹 모델(Latent class model)을 고려하고 있다. 이 논문에서는 2000년도에 국립 암 센터에 접수된 한국 내 연령별 전립선암 사망자수 자료를 기반으로, 잠재그룹 포아송 모형을 이용하여 전립선암 환자의 연령에 따른 그룹화를 시도한다. 최우추정법 등 고전적 추론방법의 한계를 극복하기 위하여 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법을 도구로 한 베이지안 추정 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 방법의 장점은 용이한 모수추정과 추정오차의 제공, 그리고 각 객체의 소속그룹의 판정과 이에 따르는 오차, 즉, 객체의 각 군집에 속할 확률, 도 구할 수 있다는 것이다. 또한 주어진 자료들에 대해 가장 적합한 그룹의 수를 결정하는 방법을 제시하여 그룹의 수나 세분화의 근거를 사전에 제공하지 않아도 자료가 주는 정보로부터 이들을 자동으로 결정하는 방법을 제시한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제49권4호
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• pp.13-22
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• 2007

The uncertainty in water quality model predictions is inevitably high due to natural stochasticity, model uncertainty, and parameter uncertainty. An integrated modeling system under uncertainty was described and demonstrated for use in watershed management and receiving-water quality prediction. A watershed model (HSPF), a receiving water quality model (WASP), and a wetland model (NPS-WET) were incorporated into an integrated modeling system (modified-BASINS) and applied to the Hwaseong Reservoir watershed. Reservoir water quality was predicted using the calibrated integrated modeling system, and the deterministic integrated modeling output was useful for estimating mean water quality given future watershed conditions and assessing the spatial distribution of pollutant loads. A Monte Carlo simulation was used to investigate the effect of various uncertainties on output prediction. Without pollution control measures in the watershed, the concentrations of total nitrogen (T-N) and total phosphorous (T-P) in the Hwaseong Reservoir, considering uncertainty, would be less than about 4.8 and 0.26 mg 4.8 and 0.26 mg $L^{-1}$, respectively, with 95% confidence. The effects of two watershed management practices, a wastewater treatment plant (WWTP) and a constructed wetland (WETLAND), were evaluated. The combined scenario (WWTP + WETLAND) was the most effective at improving reservoir water quality, bringing concentrations of T-N and T-P in the Hwaseong Reservoir to less than 3.54 and 0.15 mg ${L^{-1}$, 26.7 and 42.9% improvements, respectively, with 95% confidence. Overall, the Monte Carlo simulation in the integrated modeling system was practical for estimating uncertainty and reliable in water quality prediction. The approach described here may allow decisions to be made based on probability and level of risk, and its application is recommended.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제49권4호
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• pp.710-720
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• 2017

In Korea, many nuclear power plants operate at a single site based on geographical characteristics, but the population density near the sites is higher than that in other countries. Thus, multiunit accidents are a more important consideration than in other countries and should be addressed appropriately. Currently, there are many issues related to a multiunit probabilistic safety assessment (PSA). One of them is the quantification of a multiunit PSA model. A traditional PSA uses a Boolean manipulation of the fault tree in terms of the minimal cut set. However, such methods have some limitations when rare event approximations cannot be used effectively or a very small truncation limit should be applied to identify accident sequence combinations for a multiunit site. In particular, it is well known that seismic risk in terms of core damage frequency can be overestimated because there are many events that have a high failure probability. In this study, we propose a quantification method based on a Monte Carlo approach for a multiunit PSA model. This method can consider all possible accident sequence combinations in a multiunit site and calculate a more exact value for events that have a high failure probability. An example model for six identical units at a site was also developed and quantified to confirm the applicability of the proposed method.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.31-39
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• 2017

본 연구는 무기체계의 단위비용을 고려한 K2(KC와 KAMD) 체계의 효과분석을 수행하였다. 단일 KC와 다중(고층 및 저층) KAMD를 가정하고, 각 체계에 임의의 무기체계를 설정하여 각각의 조합에 따라 총 12개의 시나리오를 작성하였다. 효과도는 전체 탄도미사일 위협 수량 대비 감소된 탄도미사일 위협의 비율로 정의하였으며, 비용은 발사된 무장의 수량과 단위비용으로 계산하였다. K2 체계의 효과도와 총비용은 몬테카를로 시뮬레이션을 1,000번 반복하여 추정하였다. 각각의 시나리오를 대안으로 하여 비용대 효과분석을 실시하였고, 효과고정법을 사용하여 최적 대안을 선정하였다. 연구 결과 KC 능력이 K2 체계의 방어 효과와 총비용을 결정하는 가장 중요한 요소였으며, 적정 수준의 저층방어체계를 갖춰야 요구되는 방어 효과를 달성할 수 있음을 확인하였다. 향후 연구에서 실질적인 무기체계 제원과 수명주기비용을 고려한 비용대 효과분석이 이루진다면 더욱 현실적인 분석이 가능할 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권12호
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• pp.65-76
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• 2012

본 연구에서는 수리구조물이 설치된 2층으로 이루어진 포화 기초지반에서의 구속흐름(confined flow)에 대하여 확률론적 침투해석을 수행하였다. 투수계수는 지반의 층상구조에 따라 명확한 변동성을 보일 뿐 아니라 각각의 층 내에서도 공간적인 변동성을 보인다. 따라서 기존의 결정론적 침투해석기법을 층상지반에서의 투수계수의 불확실성과 공간적 변동성을 고려할 수 있도록 확률론적 해석으로 확장하였다. 각 층에 지정된 입력 확률분포함수와 자기상관함수(autocorrelation function)를 따르는 2차원의 랜덤필드를 생성하기 위하여 Karhunen-Lo$\grave{e}$ve 전개법을 사용하였다. 제안된 절차의 적용성을 검토하고 수리구조물 하부의 2층 지반을 통한 흐름에 공간적 불균질성이 미치는 영향을 연구하기 위해 생성된 랜덤필드를 이용하여 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 해석결과는 층상지반에서의 침투거동 평가에서 지반의 층상구조와 지층내에서의 투수계수의 공간적 변동성에 의한 지반에서의 다양한 침투패턴을 확률론적 해석기법을 통하여 효율적으로 고려할 수 있음을 보여주었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제48권6호
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• pp.1291-1302
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• 2016

This paper presents a new and efficient scheme to determine the optimal neutron source position in a model near-equilibrium pressurized water reactor, which is based on the OPR1000 Hanul Unit 3 Cycle 7 configuration. The proposed scheme particularly assigns importance of source positions according to the local adjoint flux distribution. In this research, detailed pin-by-pin reactor adjoint fluxes are determined by using the Monte Carlo KENO-VI code from solutions of the reactor homogeneous critical adjoint transport equations. The adjoint fluxes at each allowable source position are subsequently ranked to yield four candidate positions with the four highest adjoint fluxes. The study next simulates ex-core detector responses using the Monte Carlo MAVRIC code by assuming a neutron source is installed in one of the four candidate positions. The calculation is repeated for all positions. These detector responses are later converted into an inverse count rate ratio curve for each candidate source position. The study confirms that the optimal source position is the one with very high adjoint fluxes and detector responses, which is interestingly the original source position in the OPR1000 core, as it yields an inverse count rate ratio curve closest to the traditional 1/M line. The current work also clearly demonstrates that the proposed adjoint flux-based approach can be used to efficiently determine the optimal geometry for a neutron source and a detector in a modern pressurized water reactor core.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권11호
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• pp.101-111
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• 2006

사면안정해석은 많은 불확실한 요인을 내포하는 지반공학적 문제이다. 이러한 불확실성 중 일부는 해석 수행과정에 필요한 지반 물성의 변동성과관련이 있다 본 연구에서는 확률론적 사면안정 해석기법을 개발하기 위하여 절편법의 일종인 Spencer의 방법을 바탕으로 한 결정론적 해석방법을 지반정수의 불확실성과 공간적 변동성을 고려할 수 있도록 확장하였다. 제안된 방법은 Hasofer-Lind의 신뢰지수를 구하는 일차신뢰도법과 Monte-Carlo Simulation을 바탕으로 한다. 지반정수의 변화에 따른 파괴확률의 변화를 구하기 위해 단일지층과 2층 지반의 사면에 대한 확률론적 사면안정 해석을 수행하였다. 예제의 결과는 사면안정해석에 대한 지반의 불확실성을 고려할 수 있는 관점을 제시하며 확률론적 해석결과에 미치는 지반정수의 공간적 변동성의 영향을 보여준다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권8호
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• pp.111-123
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• 2008

지반공학 문제는 많은 불확실한 요인을 내포한다. 이러한 불확실성 중 일부는 해석 수행과정에 필요한 지반 물성의 변동성과 관련이 있다. 본 연구에서는 지반물성의 공간적 변동성을 고려한 확률론적 해석을 수행할 수 있는 절차를 제시하였다. 제시된 방법은 유한차분 해석기법과 랜덤필드 이론을 확률론적 해석기법에 통합하게 된다. 지정된 입력 확률분포함수와 자기상관함수를 따르는 non-Gaussian 랜덤필드를 생성하기 위하여 Karhunen-$Lo{\grave{e}}ve$ 전개법을 사용하였다. 생성된 랜덤필드를 이용하여 확률론적 응답을 얻기 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 지반의 공간적인 변동성에 기인하는 불확실성의 효과를 연구하기 위하여 대상 기초의 침하량과 지지력에 대한 일련의 해석을 수행하였다. 해석결과는 지반공학 문제에서 불확실성을 고려할 수 있는 관점을 제시하며 확률론적 평가의 결과에 미치는 지반물성의 공간적 변동성의 중요성을 보여준다.