태풍은 열대태평양 지역에서 발생하여 북상하면서 우리나라에 영향을 끼치게 되며, 태풍이 우리나라를 지나면서 강풍과 호우를 통하여 자연재해를 유발시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인해 발생하는 호우 사상을 여러 통계적 기법을 통해 정량적으로 평가하였다. 첫 번째로 빈도해석을 통해 확률강우량과 태풍 확률강우량을 산정하여 비교하였다. 두 번째로 미공병단에서 개발한 EST 기법을 통해 태풍의 극치강우량을 평가하여 EST 확률강우량을 산정하였다. 마지막으로 비매개변수적 모의발생기법과 지역가중다항식을 결합하여 태풍에 의한 NL 확률강우량을 추정하였다. 분석결과에서 대상지점 중에서 강릉과 목포는 태풍의 영향을 다른 지점에 비해 많이 받으며, 서울과 인천은 태풍에 의한 호우의 영향이 미비한 것으로 나타났다. 또한, EST 확률강우량과 NL 확률강우량은 관측 자료를 이용하여 장기간의 모의를 통하여 quantile을 산정하므로 주요 수공구조물과 태풍의 영향이 큰 지역에서는 이를 검토할 필요성이 있으며, 태풍특성인자의 모의를 통하여 강우량을 평가하므로 지구온난화 등에 따른 기후변화의 영향에 대한 연구에 활용 할 수 있다.
응답의 분포는 변수의 분포에 따라 달라진다. 특히 변수의 분포가 두 개 이상의 모드를 가질 때, 대부분 응답의 분포 또한 두 개 이상의 모드를 갖는다. 이런 문제에 대해 기존의 신뢰성해석 기법은 변수를 하나의 모드를 갖는 특정 연속확률분포로 가정하고 신뢰성해석을 수행한다. 하지만 실제 문제에서 변수들은 이산정보이면서 두 개 이상의 모드를 갖는 경우가 많기 때문에 변수의 분포에 대한 가정을 하지 않고 두 개 이상의 모드를 고려한 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 두 개 이상의 모드를 갖는 분포를 추정할 수 있는 기법인 아카이케정보척도와 최대엔트로피법칙을 이용하여 신뢰성해석을 수행한다. 수학예제를 통해 두 기법의 특징을 파악하고 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교하여 정확도를 검증한다.
본 연구는 사면재해 취약성 평가를 위해 사면모델 중 하나인 무한사면 해석모델을 적용하였다. 그러나 무한사면 해석모델은 광역적인 연구지역에 적용하는데 있어서 데이터획득 및 처리과정에 어려움이 있고 데이터 획득과정에서 불가피하게 불확실성이 개입되는 문제가 있다. 이러한 불확실성을 최소화하기 위해 확률론적 해석기법인 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하였으며, 광역적인 연구지역에 무한사면 해석모델을 적용하기 위하여 GIS를 활용한 무한사면 안정해석법으로 파괴확률을 획득하였다. 연구지역으로는 사면재해가 집중적으로 발생한 보은지역을 선정하였고 사면의 기하학적인 특성과 점착력 및 내부마찰각 등의 강도정수를 획득하였다. 또한 불확실성의 효과를 평가하기 위해 강도정수의 변동계수를 10%에서 30%로 고려하였고 이러한 과정을 통하여 확률론적 해석기법은 자료의 불확실성을 감쇠시킬 수 있다는 결과를 도출하였다.
본 논문은 확률적 기법을 적용하여 직접부하제어의 적정한 지원금을 산정하는 새로운 방법론을 제안한다. 직접부하제어의 경제성 분석은 발전기의 고장정지 특성, 직접부하제어 자원의 차단용량 및 차단시간 등을 모두 고려해야 하기 때문에 현실적으로 불가능한 것으로 인식되었다. 따라서 기존의 연구에서는 시나리오 접근법을 사용하여 직접부하제어의 경제성 평가를 수행하였다. 본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하여 직접부하제어의 제어전력량을 확률적으로 추정하고 이를 기반으로 직접부하제어의 지원금을 산정하는 새로운 접근법을 개발하였다. 또한 시뮬레이션의 효율을 향상시키기 위하여 분산감소 기법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 방법론의 유용성을 보이기 위해 IEEE 24-모선 신뢰도 계통에 적용하여 사례연구를 수행하였다.
본 논문은 오류 마루 영역에서 우수한 성능을 가지는 비이진 LDPC (low-density parity-check) 부호의 설계 방법을 제안하고 성능을 검증한다. 제안된 설계 방법은 비이진 LDPC 부호의 이진 최소 거리(binary minimum distance)를 최대화하도록 패리티 검사 행렬의 비이진 원소 값들을 결정한다. BPSK (binary phase-shift keying) 변조 방식 하에서 제안된 방법으로 설계된 비이진 LDPC 부호가 오류 마루(error floor) 영역에서 우수한 성능을 가지는 것을 Monte Carlo 시뮬레이션과 중요도 표본 추출(importance sampling) 기법을 사용하여 검증한다.
국내 풍하중의 합리적인 확률모형을 개발하기 위하여 전국 25개 지역에서 수집된 풍속자료를 일관성을 가지도록 측정높이, 노풍도, 측정시간등에 대한 보정을 실시하여 이용하였다. 풍하중의 활률특성에 영향을 미치는 요소로는 풍속, 풍력계수, 속도압계수, 가스트계수 등의 확률특성이 고려되었다. 풍하중을 결정하는 각종 계수들의 확률특성으로부터 풍하중의 확률특성을 분석하기 위해서 널리 이용되는 Monte Carlo Simulation기법을 이용하였다. 풍하중의 확률분포로는 풍속과 같이 Gumbel의 Type-I 극한값 분포를 적용하였으며 simulation결과에서 상부 10%만을 이용하였다. 또한 어떤 특정 구조물에 최대풍속이 가장 불리한 방향에서 발생할 확률이 낮은 것을 고려하여 감소계수 0.85를 적용하여 모형화하였다.
하천 수질변동의 예측을 위한 추계학적 모형 STO-RIV를 개발하였다. STO-RIV는 Streeter-Phelps 확장식의 해석적인 해와 Monte-Carlo 기법으로 구성하였다. 본 모형은 왜관에서 물금에 이르는 낙동강 유역에 적용하여 장래의 물금지점에서의 하천수질의 확률론적 특성이 정량적으로 계산될 수 있었다. 또한 금호강의 처리도 등을 고려한 여러 가지의 수질관리 대안에 대한 수질변동 특성의 해석이 수행되었다. 본 STO-RIV모형은 수질관련변수들의 변동성이 크게 나타나고 있는 국내하천 수질관리에 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Load bearing structural members in a wide variety of applications accumulate damage over their service life. From a standpoint of both safety and performance, it is desirable to monitor the occurrence, location, and extent of such damage. Structures require complicated element models with a number of degrees of freedom in structural analysis. During experiment much effort and cost is needed for measuring structural parameters. The sparseness and errors of measured data have to be considered during the parameter estimation Of Structures. In this paper we introduces damage identification algorithm by a system identification(S.I) using static and dynamic response. To study the behaviour of the estimators in noisy environment Using Monte Carlo simulation and a data measured perturbation scheme is adopted to investigate the influence of measurement errors on identification results. The assessment result by static and dynamic response were compared, and the efficiency and applicabilities of the proposed algorithm are demonstrated through simulated static and dynamic responses of a truss bridge. The assessment results by each method were compared and we could observe that the 5.1 method is superior to the other conventional methods.
기동표적의 추적은 실제의 표적 궤적과 기동의 통계적 특성을 미리 알 수 없기 때문에 매우 어려운 일이다. 이를 해결하기 위한 여러 가지 기법들이 제안되었고 이들 방식은 과거의 고전적인 방법에 비해 상당한 성능향상을 가져왔다. 이들 중에서 많이 사용되고 있는 방법은 입력추정, 가변차원 및 회전가속도 추정기를 사용하는 필터이다. 이들에 대한 성능은 각각 해석되어 왔으나 비교 분석되지 않았다. 본 논문에서는 칼만필터를 기본으로 한 이들 필터에 대하여 추적 성능을 비교한다. 실제적인 기동표적의 추적에 용이하게 적용할 수 있도록 3가지 종류의 회전 기동에 대해 Monte-Carlo 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 비교 분석함으로써 각 필터에 대한 특성을 해석한다.
This paper proposes a framework of Operational Risk-based Business Continuity System(ORBCS), and develops protection system for operational risk through operational risk assessment and loss distribution approach based on risk management guideline announced in the basel II. In order to find out financial operational risk, business processes of domestic bank are assorted by seven event factors and eight business activities so that we can construct the system. After we find out KRI(Key Risk Indicator) index, tasks and risks, we calculated risk possibility and expected cost by analyzing quantitative data, questionnaire and qualitative approach for AHP model from the past events. Furthermore, we can assume unexpected cost loss by using loss distribution approach presented in the basel II. Each bank can also assume expected loss distributions of operational risk by seven event factors and eight business activities. In this research, we choose loss distribution approach so that we can calculate operational risk. In order to explain number of case happened, we choose poisson distribution, log-normal distribution for loss cost, and estimate model for Monte-Carlo simulation. Through this process which is measured by operational risk. of ABC bank, we find out that loss distribution approach explains closer unexpected cost directly compared than internal measurement approach, and makes less unexpected cost loss.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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