• 자원환경지질
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• 제28권5호
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• pp.503-512
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• 1995

2차원 불연속 절리 모델 (Discrete Fracture Model)을 사용하여 절리망 내에서 지하수 흐름을 시뮬레이션하였다. 불연속 절리 모델에서는 지하수가 오직 절리망을 통해서 흐른다고 가정한다. 이와 같은 분석은 결정질암 같이 지질 매체의 투수율이 매우 낮은 경우에 유용하다. 하지만 불연속 절리망을 완벽하게 구현하는 것이 불가능하므로, 이에 접근하는 방법으로 확률 통계적 모델이 제안되었다. 확률-통계적 모텔은 특성인자(밀도, 방향, 길이, 틈새두께 등)가 특별한 분포 유형을 갖는다고 가정한다. 확률-통계적 모델은 가정된 분포를 따르도록 특성인자를 생성한다. 이 후 본 모델을 통해 분석된 몇몇 특성인자를 가지고 절리망을 생성한다. 절리망을 생성한 이 후 지하수의 유통을 계산하기 위해 유한요소법을 적용하였다. 이 때 일차원 선요소가 유한요소망의 주요 요소이다. 시뮬레이션 결과는 절리망 내의 주요 흐름 경로를 통해 보여진다. 절리망 내의 지하수 속도를 비교하여 주요 흐름 경로를 찾아낸다. 본 연구에서 개발된 모델은 절리망 내의 지하수 흐름에 특성인자들이 미치는 영향을 평가할 수 있는 방법을 제공한다. 이를 위하여 30번의 생성을 하는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해서 여러 특성 인자들이 지하수 흐름에 미치는 영향을 평가하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제9권6호
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• pp.505-534
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• 2012

The present work deals with second order statistics of post buckling response of piezoelectric laminated composite cylindrical shell panel subjected to hygro-thermo-electro-mechanical loading with random system properties. System parameters such as the material properties, thermal expansion coefficients and lamina plate thickness are assumed to be independent of the temperature and electric field and modeled as random variables. The piezoelectric material is used in the forms of layers surface bonded on the layers of laminated composite shell panel. The mathematical formulation is based on higher order shear deformation shell theory (HSDT) with von-Karman nonlinear kinematics. A efficient $C^0$ nonlinear finite element method based on direct iterative procedure in conjunction with a first order perturbation approach (FOPT) is developed for the implementation of the proposed problems in random environment and is employed to evaluate the second order statistics (mean and variance) of the post buckling load of piezoelectric laminated cylindrical shell panel. Typical numerical results are presented to examine the effect of various environmental conditions, amplitude ratios, electrical voltages, panel side to thickness ratios, aspect ratios, boundary conditions, curvature to side ratios, lamination schemes and types of loadings with random system properties. It is observed that the piezoelectric effect has a significant influence on the stochastic post buckling response of composite shell panel under various loading conditions and some new results are presented to demonstrate the applications of present work. The results obtained using the present solution approach is validated with those results available in the literature and also with independent Monte Carlo Simulation (MCS).

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권3호
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• pp.293-304
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• 2022

In this work, a novel reliability approach for combined high and low cycle fatigue (CCF) estimation is developed by combining active learning strategy with least squares support vector machines (LS-SVM) (named as ALS-SVM) surrogate model to address the multi-resources uncertainties, including working loads, material properties and model itself. Initially, a new active learner function combining LS-SVM approach with Monte Carlo simulation (MCS) is presented to improve computational efficiency with fewer calls to the performance function. To consider the uncertainty of surrogate model at candidate sample points, the learning function employs k-fold cross validation method and introduces the predicted variance to sequentially select sampling. Following that, low cycle fatigue (LCF) loads and high cycle fatigue (HCF) loads are firstly estimated based on the training samples extracted from finite element (FE) simulations, and their simulated responses together with the sample points of model parameters in Coffin-Manson formula are selected as the MC samples to establish ALS-SVM model. In this analysis, the MC samples are substituted to predict the CCF reliability of turbine blades by using the built ALS-SVM model. Through the comparison of the two approaches, it is indicated that the reliability model by linear cumulative damage rule provides a non-conservative result compared with that by the proposed one. In addition, the results demonstrate that ALS-SVM is an effective analysis method holding high computational efficiency with small training samples to gain accurate fatigue reliability.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제18권2호
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• pp.75-93
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• 2022

Machine learning (ML) data-driven meta-model is proposed as a surrogate model to reduce the excessive computational cost of the physics-based model and facilitate the real-time prediction of a nuclear power plant's transient response. To forecast the transient response three machine learning (ML) meta-models based on recurrent neural networks (RNNs); specifically, Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a sequence combination of Convolutional Neural Network (CNN) and LSTM are developed. The chosen accident scenario is a control element assembly withdrawal at power concurrent with the Loss Of Offsite Power (LOOP). The transient response was obtained using the best estimate thermal hydraulics code, MARS-KS, and cross-validated against the Design and control document (DCD). DAKOTA software is loosely coupled with MARS-KS code via a python interface to perform the Best Estimate Plus Uncertainty Quantification (BEPU) analysis and generate a time series database of the system response to train, test and validate the ML meta-models. Key uncertain parameters identified as required by the CASU methodology were propagated using the non-parametric Monte-Carlo (MC) random propagation and Latin Hypercube Sampling technique until a statistically significant database (181 samples) as required by Wilk's fifth order is achieved with 95% probability and 95% confidence level. The three ML RNN models were built and optimized with the help of the Talos tool and demonstrated excellent performance in forecasting the most probable NPP transient response. This research was guided by the Systems Engineering (SE) approach for the systematic and efficient planning and execution of the research.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제46권1호
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• pp.50-60
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• 2013

본 연구는 단위 체중 당 비알콜성음료 섭취량이 가장 높았던 1~19세의 어린이 및 청소년을 대상으로 비알콜성음료를 통한 다량무기질의 추정식이섭취량을 산출하여 평가하고자, 음료, 액상커피 및 액상차의 다량무기질의 실측치와 제4기 국민건강영양조사 중 영양조사 (조사 1일 전 식품섭취내용, 24시간 회상법)의 섭취량을 이용하였다. 이를 위하여 어린이 및 청소년 6,082명 전체의 비알콜성음료의 평균소비자와 극단소비자의 비알콜성음료 섭취량을 파악하기위하여 평균, 95percentile 및 분포를 적용한 경우 (scenario I)와 비알콜성음료를 섭취한 어린이와 청소년 1,074명의 섭취량 평균, 95percentile 및 분포를 적용한 경우 (scenario II)로 나누어 살펴보았다. 다량무기질인 나트륨, 칼슘, 인의 위해성평가는 추정식이섭취량과 한국인 영양섭취기준의 목표섭취량 (2.0 g/day) 및 상한섭취량 (칼슘: 2,500 mg/day, 인: 3,000~3,500 mg/day)을 비교하여 %Goal, %UL값으로 위해성 평가를 하였다. 이 때 위해도 평가방법은 평균과 95th percentile을 이용하는 단일값평가와 point value를 사용하는 경우에 발생할 수 있는 불확실성을 최소화하기 위하여 각 변수의 확률밀도함수(Probabilistic Density Functions, PDFs)를 이용한 Monte Carlo simulation을 실시하여 확률평가를 하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1) Scenario I의 비알콜성 음료의 평균 및 95th percentile 섭취량은 $74.4{\pm}2.2$, 404.7 g/day로 극단섭취자는 평균섭취자에 비해 5.4배 더 많은 양을 섭취하였다. Scenario II의 평균 및 95th percentile 섭취량은 $265.4{\pm}5.8$, 662.0 g/day로, 극단섭취자는 평균섭취자에 비해 2.5배 더 많은 양을 섭취하였다. 또한 Scenario II의 평균섭취자는 scenario I의 평균섭취자에 비해 3.6배 더 많은 양을 섭취하였으며, scenario II의 극단섭취자는 scenario I의 극단섭취자에 비해 1.6배 더 많은 양을 섭취하였다. 2) 비알콜성음료에 존재하는 다량무기질의 분포는 마그네슘을 제외하고 대부분 왼쪽으로 기울어진 분포를 나타내었다. 비알콜성음료 섭취량 분포는 scenario I에서는 대부분 Logistic 분포를 나타내었으나, scenario II 경우에는 왼쪽으로 기울어진 Max Extreme분포가 되었다. 3) Scenario I에서 확률평가한 다량무기질의 평균 EDI는 나트륨 7.93, 칼슘 10.92, 인 6.73, 칼륨 23.41, 마그네슘 1.11 mg/day였으며, 95th percentile EDI는 나트륨 28.02, 칼슘 44.86, 인 27.43, 칼륨 98.14, 마그네슘 3.87 mg/day이였다. 다량무기질은 목표섭취량이 설정되어있는 나트륨과 상한섭취량이 설정되어있는 칼슘 및 인에 대해서만 위해성 평가를 하였으며 그 결과를 살펴보면, 확률평가한 나트륨의 평균 % Goal은 0.39, 칼슘 및 인의 평균 %UL은 각각 0.43, 0.19이며, 나트륨의 95th percentile %Goal은 2.56, 칼슘 및 인의 95th percentile %UL은 각각 3.71, 1.60이였다. Scenario II에서 확률평가한 다량 무기질의 평균 EDI는 나트륨 19.10, 칼슘 25.77, 인 15.83, 칼륨 56.56, 마그네슘 2.68 mg/day이였으며, 95th percentile EDI는 나트륨 62.67, 칼슘 101.95, 인 62.09, 칼륨 227.92, 마그네슘 8.67 mg/day였다. 확률평가한 나트륨의 평균 %Goal은 0.95, 칼슘 및 인의 평균 %UL은 각각 1.03, 0.45이였으며, 나트륨의 95th percentile %Goal은 3.12, 칼슘 및 인의 평균 %UL은 각각 4.08, 1.75였다. 4) 비알콜성음료 섭취를 통한 다량무기질 중 나트륨, 칼슘, 인의 노출수준은 목표섭취량과 상한섭취량을 초과하는 인구집단은 없는 것으로 나타났으며, Scenario I II에서 나트륨, 칼슘, 인의 평균 및 95th percentile %Goal 및 %UL은 모두 5 이내로 낮은 수준이였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권8호
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• pp.1304-1316
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• 2014

본 연구는 음료 651건 및 액상차 87건의 인공감미료 실측치(아스파탐, 아세설팜칼륨 및 수크랄로스)와 제4기 국민건강 영양조사 중 영양조사의 섭취량을 이용하여 단위 체중당 비알콜성음료 섭취량이 가장 높았던 1~19세의 어린이 및 청소년을 대상으로 비알콜성음료를 통한 인공감미료의 추정식이섭취량(estimated daily intake, EDI)을 산출하여 평가하였다. 비알콜성음료의 섭취량은 어린이 및 청소년 6,082명 전체의 비알콜성음료의 평균소비자(average consumer)와 극단소비자(extreme consumer)의 섭취량을 파악하기 위하여 평균, 95 percentile 및 분포를 적용한 경우(시나리오 I)와 비알콜성음료를 섭취한 어린이와 청소년 1,074명의 섭취량 평균, 95 percentile 및 분포를 적용한 경우(시나리오 II)로 나누어 살펴보았다. 음료에 함유된 인공감미료의 건강 위해성 평가는 추정식이섭취량과 FAO/WHO에서 설정한 일일섭취허용량(acceptable daily intake, ADI)인 아스파탐 40 mg/kg bw/day, 아세설팜칼륨 15 mg/kg bw/day, 수크랄로스 15 mg/kg bw/day 값을 비교하여 %ADI로 평가를 하였다. 인공감미료의 인체노출량 계산에 필요한 몸무게는 국민건강영양조사 검진조사 자료를 이용하였다. 이때 위해도 평가방법은 평균과 95th percentile을 이용하는 단일값평가와 각 변수의 확률밀도함수(probabilistic density functions, PDFs)를 이용한 Monte Carlo simulation을 실시하여 확률평가를 하였다. 연구 결과를 요약하면 인공감미료는 아스파탐, 아세설탐칼륨, 수크랄로스가 평균 $3.21{\pm}28.36mg/kg$(ND~342.00 mg/kg, 검출률 1.4%), $1.94{\pm}12.55mg/kg$(ND~160.00 mg/kg, 검출률 4.5%), $6.18{\pm}23.27mg/kg$(ND~290.00 mg/kg, 검출률 10.8%) 함유되어 있었다. 또한 비알콜성음료에 함유된 인공감미료 중 아스파탐은 Min Extreme 분포, 아세설팜칼륨은 Logistic 분포, 수크랄로스는 Student's t 분포를 나타냈다. 비알콜성음료 섭취량은 어린이와 청소년 전체를 대상으로 한 시나리오 I에서는 대부분 Logistic 분포를 나타내었으나, 특히 소비자 집단만을 고려한 시나리오 II 경우에는 왼쪽으로 기울어진 Max Extreme 분포가 되었다. 체중은 시나리오 I이 Logistic 분포, 시나리오 II는 Beta 분포를 나타내었다. 그리고 시나리오 I에서 확률평가한 아스파탐, 아세설팜칼륨, 수크랄로스의 평균 추정식이섭취량은 각각 0.09, 0.01, 0.04 mg/kg bw/day였으며, 95th percentile 추정식이섭취량은 각각 0.30, 0.02, 0.13 mg/kg bw/day였다. 확률평가한 아스파탐, 아세설팜칼륨, 수크랄로스의 평균 %ADI는 각각 0.22, 0.04, 0.24이었고, 확률평가한 95th percentile %ADI는 각각 0.75, 0.13, 0.83으로 안전한 수준이었다. 시나리오 II에서 확률평가한 아스파탐, 아세설팜칼륨, 수크랄로스의 평균 추정식이섭취량은 각각 0.52, 0.03, 0.22 mg/kg bw/day였으며, 95th percentile 추정식이섭취량은 각각 1.80, 0.12, 0.75 mg/kg bw/day였다. 확률평가한 아스파탐, 아세설팜칼륨, 수크랄로스의 평균 %ADI는 각각 1.32, 0.22, 1.44였고, 확률평가한 95th percentile %ADI는 4.52, 0.80, 5.06으로 나타났다. 즉 비알콜성음료 섭취를 통한 인공감미료 중 아스파탐, 아세설팜칼륨, 수크랄로스의 노출수준은 일일섭취허용량(ADI)을 초과하는 인구집단은 없는 것으로 나타났으며, 시나리오 I II에서 아스파탐, 아세설팜칼륨, 수크랄로스의 평균 및 95th percentile %ADI는 모두 5.06이내로 낮은 수준이었다. 한편 섭취자군 중 인공감미료에서 검출률이 가장 높았던 수크랄로스의 경우 %ADI가 10 이상일 확률이 2.2%였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제3권2호
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• pp.127-135
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• 1983

옹벽(擁壁)의 안정해석(安定解析)에 있어, 신뢰도(信賴度)의 척도(尺度)로 종래(從來)의 안전율(安全率)(factor of safety) 대신 파괴확률(破壞確率)(probability of failure)이란 새로운 개념(槪念)을 도입(導入)하였다. 종래(從來)의 안정해석(安定解析)에 내포(內包)되어 있는 많은 불확실성(不確實性)(uncertainty)을 통계적(統計的) 처리(處理)에 의하여 합리적(合理的)으로 해석(解析)에 반영(反映)하고, simulation을 통하여 현실에 근사한 신뢰도(信賴度)(reliability)를 수치(數値)로 확인(確認)하였다. 흙의 강도정수(强度定數)(내부마찰각(內部摩擦角), 점착력(粘着力))는 일반(一般) Beta 분포(分布)를 따르는 확률변수(破率變數)로 취급(取扱)하였으며, 최우추정법(最尤推定法)에 의하여 구간(區間) [A, B]를 결정(決定)하였다. Rejection Method에 의해 Beta 분포(分布)를 따르는 난수(亂數)들을 생성(生成)하여 이에 대응(對應)하는 강도정수(强度定數)를 구(求)하는 방법(方法)을 제시(提示)하였다. 이렇게 하여 얻어진 강도정수(强度定數)를 써서, Monte Simulation 방법(方法)을 사용(使用)하여 다음과 같이 정의(定義)되는 옹벽(擁壁)의 파괴확률(破壞確率)을 구하였다. $$P_f=\frac{M}{N}$$ 여기서, N : simulation 여행(旅行) 회수(回數) M : simulation 결과(結果) 파괴회수(破壞回數) 상기(上記)한 해석방법(解析方法)에 따라 Computer Program을 개발(開發)하였으며, 예제(例題)를 개발(開發)된 Program으로 풀어 파괴확률(破壞確率)을 구하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.77-84
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• 2021

원자력시설 SPRA 방법으로서 기기 사이 부분 종속 관계를 정확하게 고려하기 위하여 샘플링기반접근법이 개발된 바 있다. 그러나 이는 샘플링 기반 방법이므로 정확한 지진 리스크 산정을 위하여 많은 수의 샘플을 추출해야 하는 단점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존 방법을 개선하기 위한 효과적인 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 주요한 특징은 다음과 같다. 기존 샘플링방법인 몬테카를로샘플링(MCS) 방법을 대신하여 다차원에서 효과적인 샘플링이 가능한 라틴하이퍼큐브샘플링(LHS) 방법을 샘플링기반 SPRA에 도입한다. 또한, 기존 지진세기 세분화 정도를 최종 지진 리스크 결과와 연계하여 결정한다. 제안된 방법이 결합된 샘플링기반 SPRA 접근법을 실제 원전 예제에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 결과 정확도에 있어서 거의 비슷하나 총 샘플 추출수 기준에서 효율성을 약 2배 가량 높이 것을 확인하였다. 또한, 샘플링 개수가 적은 영역에서 LHS 기반 방법이 MCS 기반 방법보다는 해의 정확도를 높이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국환경보건학회지
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• 제43권3호
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• pp.223-232
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• 2017

Objectives: In response to increased interest in the safety of children's products, a risk management system is being prepared through exposure assessment of hazardous chemicals. To estimate exposure levels, risk assessors are using deterministic and probabilistic approaches to statistical methodology and a commercialized Monte Carlo simulation based on tools (MCTool) to efficiently support calculation of the probability density functions. This study was conducted to analyze and discuss the usage patterns and problems associated with the results of these two approaches and MCTools used in the case of probabilistic approaches by reviewing research reports related to exposure assessment for children's products. Methods: We collected six research reports on exposure and risk assessment of children's products and summarized the deterministic results and corresponding underlying distributions for exposure dose and concentration results estimated through deterministic and probabilistic approaches. We focused on mechanisms and differences in the MCTools used for decision making with probabilistic distributions to validate the simulation adequacy in detail. Results: The estimation results of exposure dose and concentration from the deterministic approaches were 0.19-3.98 times higher than the results from the probabilistic approach. For the probabilistic approach, the use of lognormal, Student's T, and Weibull distributions had the highest frequency as underlying distributions of the input parameters. However, we could not examine the reasons for the selection of each distribution because of the absence of test-statistics. In addition, there were some cases estimating the discrete probability distribution model as the underlying distribution for continuous variables, such as weight. To find the cause of abnormal simulations, we applied two MCTools used for all reports and described the improper usage routes of MCTools. Conclusions: For transparent and realistic exposure assessment, it is necessary to 1) establish standardized guidelines for the proper use of the two statistical approaches, including notes by MCTool and 2) consider the development of a new software tool with proper configurations and features specialized for risk assessment. Such guidelines and software will make exposure assessment more user-friendly, consistent, and rapid in the future.

• 한국안전학회지
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• 제35권3호
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• pp.49-57
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• 2020

In comparison with the existing static reliability analysis methods, the dynamic reliability analysis(DyRA) method is more suitable for estimating the failure probability of a structure subjected to earthquake excitations because it can take into account the frequency characteristics and damping capacity of the structure. However, the DyRA is known to have an issue of numerical stability due to the uncertainty in random sampling of the earthquake excitations. In order to solve this numerical stability issue in the DyRA approach, this study proposed two earthquake-scale factors. The first factor is defined as the ratio of the first earthquake excitation over the maximum value of the remaining excitations, and the second factor is defined as the condition number of the matrix consisting of the earthquake excitations. Then, we have performed parametric studies of two factors on numerical stability of the DyRA method. In illustrative example, it was clearly confirmed that the two factors can be used to verify the numerical stability of the proposed DyRA method. However, there exists a difference between the two factors. The first factor showed some overlapping region between the stable results and the unstable results so that it requires some additional reliability analysis to guarantee the stability of the DyRA method. On the contrary, the second factor clearly distinguished the stable and unstable results of the DyRA method without any overlapping region. Therefore, the second factor can be said to be better than the first factor as the criterion to determine whether or not the proposed DyRA method guarantees its numerical stability. In addition, the accuracy of the numerical analysis results of the proposed DyRA has been verified in comparison with those of the existing first-order reliability method(FORM), Monte Carlo simulation(MCS) method and subset simulation method(SSM). The comparative results confirmed that the proposed DyRA method can provide accurate and reliable estimation of the structural failure probability while maintaining the superior numerical efficiency over the existing methods.