본 연구는 결정적 경제성분석모형(Deterministic Economic Analysis : DEA)의 한계를 극복할 수 있는 확률적 위험도분석(Probabilistic Risk Analysis : PRA) 모형을 이용하여 ITS사업의 경제성평가모형을 개발하고 사례분석을 통해 모형의 적합성(Goodness-of-fit)과 유용성을 검증하는 것이다. 즉 ITS사업의 경제성에 영향을 미치는 위험변수를 확률밀도함수(PDF), 누적확률밀도함수(CDF)로 산출하고 몬테카를로 시뮬레이션기법(Monte-Carlo Simulation Approach : MCSA)을 통해 산출된 결과변수(사업비, 경제성지표)의 통계값에 대해 합리적인 의사결정 방법론을 정립하였다. 대규모 지방자치단체 ITS사업의 사례분석(대전광역시 첨단교통모델도시사업) 수행결과, 통합시스템의 사업비 총사업비는 PRA모형을 통해 산출된 확률분포 상에서 편의(Bias)된 백분율값으로 나타났으며, 사업비 총사업비의 변동계수가(각각 15, 4) 일반교통사업에 비해 낮아, ITS사업의 위험도가 높은 것으로 나타났다. 또한 PRA모형의 결과변수(B/C, NPA, IRP)가 변동가능한 사업환경 하에서 90%이상 모두 경제성이 있는 것으로 나타났다. 그러나 총사업비 사업비의 우발성비용(목표관리값 85%기준)이 발생하는 것으로 나타나 경제성은 높으나 사업비 초과 위험도는 높은 사업으로 분류되었다. 또한 DEA모형의 경제성평가지표는 PRA모형의 확률분포 상에 단일 %값(B/C:27%값, NPV:27%값, IRR:33%값)으로 나타나며, 평균값 또는 중앙값과 비교할 때, 경제성이 과소추정(Underestimate)되는 것으로 나타났다. 또한 단위시스템의 우선순위결과정에서 모형에 따라 우선순위가 바꾸는 결과가 나타났다. 특히 대규모 ITS사업의 경제성평가 시 DEA모형이 편의된 하나의 사례만으로 경제성을 평가함으로써, 경제성을 과대 과소추정하거나 비합리적인 투자우선 순위를 도출하는 오류를 범할수 있는 것으로 나타났다.
농작물들의 크기와 형태는 매우 다양하며 생육 환경도 각기 다르다. 따라서 드론을 활용하여 농약을 살포할 때에는 각 농작물에 대한 재배 환경과 특성이 고려되어야 하며, 이에 따라 드론의 비행고도, 전진속도 등 비행 조건이 달라져야 한다. 실제로 비행 조건에 따라 농약의 액적 유동이 크게 영향을 받게 되며, 살포 영역에 큰 변화가 발생하고 이로 인해 불균일한 액적 분포가 후류에 형성되어 농약의 전달 효율성이 떨어질 수 있을 뿐만 아니라 비산에 대한 위험성이 존재하게 된다. 본 논문에서는 농업용 드론을 사용하여 특성이 다른 3가지 농작물을 선정하고 드론의 비행 조건을 각각 다르게 하여 농약을 살포했을 때 후류에서의 노즐 유동을 수치해석을 통하여 분석하였으며, 전달되는 액체의 비율을 확률 밀도 함수의 평균 제곱근을 나눈 새로운 성능지수를 이용하여 비교함으로써 작물의 특성에 따른 드론의 농약 살포 가이드라인을 구축하고자 한다.
본 논문에서는 옵션의 가격을 결정하기 위해 사용될 수 있는 몇 가지 근사적인 방법들을 수치적으로 비교하였다. 헤르미트 다항식 계열의 Edgeworth 확장과 A-type Gram-Charlier 방법, C-type Gram-Charlier 방법, normal inverse gaussian (NIG) 분포를 이용하는 방법, 그리고 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 그것이다. 이 방법들을 위험중립 확률측도 하에서 수익률의 분포함수를 근사하여 옵션가격을 계산하는 방식과 옵션의 근사가격식을 먼저 구하고 모수를 추정하여 가격을 계산하는 두 가지 방식을 사용하여 비교하였다. 모의실험에서는 확률변동성 모형에서 많이 사용되는 Heston 모형과 레비확률과정에서 좋은 적합도를 보이는 NIG 모형을 이용하여 자료를 생성하였고, 실제 자료로는 KOSPI200 콜옵션을 이용하였다. 모의실험과 실제 자료분석의 결과, 근사적 가격식을 먼저 구하는 방식이 좀 더 우수한 성능을 보였고 그 가운데 A-type Gram-Charlier와 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 좋은 성능을 보였으며, 분포함수를 추정하여 옵션가격을 계산하는 경우 NIG분포를 이용하는 것이 상대적으로 좋은 결과를 보였다.
대중교통 시스템의 운행계획 수립과정에서 배차간격은 중요한 결정 파라미터이다. 일반적으로 통행수요가 많은 첨두시간대에는 배차간격이 짧고 통행수요가 적은 비첨두시간에는 배차간격이 길다. 이는 시간대에 따라 변화하는 통행수요를 충족시키기 위해 요구되는 적정한 운행서비스를 공급하기 위함인데 수요의 탄력성이 없을 경우 이용자의 대기시간을 최소화하는 것과 일맥상통한다. 본 연구에서는 최적 배차계획표를 작성하는 문제를 해석적으로 풀이하였다. 배차간격은 단위 거리당 운행비용에 비례하고 통행수요와 대기시간계수에 반비례한다. 최적 배차간격은 통행수요의 양에 의해 결정되고. 각 배차시각은 수요의 분포함수에 의해 결정되는 것을 확인하였다. 따라서 통행수요가 많은 첨두시간대에는 배차간격이 짧고 수요가 많지 않은 비첨두시간대에는 배차간격이 길어지게 되어 일반적인 상식을 뒷받침해주는 이론적 근거가 된다. 기존의 해석적 연구에서는 전체 서비스시간 또는 분할된 서비스시간대의 길이를 균등하게 분할한 각 시각에 차량을 배차할 것을 제시하였는데, 본 연구의 결과를 통해 해석할 경우 이는 분석 시간대 동아의 통행수요가 균일할 경우, 즉 수요가 균일분포를 따를 경우에 국한된 것이라 하겠다. 따라서 본 연구는 기존의 해석적 연구를 확장시킨 일반화된 연구라 하겠다. 본 연구에서는 어렵지 않은 계산을 통해 간단하게 배차계획표를 작성하는 방법을 제공한 것에 큰 의미를 갖는다. 또한 본 연구를 일반적으로 해석할 경우 모든 간격 설정 문제에 적용될 수 있고 간격변수를 시간에서 공간으로 변경할 경우 정류장의 간격, 도로의 간격 노선의 간격 등의 모든 시설물의 간격을 결정하는 문제에서도 적용될 수 있는 확장성을 갖는다.
내진설계기준이 반영되지 않은 기존 구조물의 경우 내진보강에 의하여 구조물의 내진성능을 향상시킬 수 있다. 내진보강의 수준을 합리적으로 결정하기 위해서는 구조물의 사용기간 동안에 예상되는 지진피해 관련 손실이 최소화되도록 하여야 하는데, 이를 위해서는 구조물이 위치한 지역에 대한 지진의 강도별 발생빈도, 지진에 의한 구조물의 기능상실 및 직접/간접 피해를 복합적으로 고려하여 구조물의 예상 손실비용을 산정하여야 하며 이는 구조물 손상에 대한 지진위험도 해석을 통해서 그 해석을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 확률적 지진요구모델을 이용한 위험도 평가를 통하여 구조물의 지진에 대한 피해 손실을 정량적으로 산정하고 이를 바탕으로 초기비용과 예상손실비용을 포함한 총 손실비용을 최소화시킬 수 있도록 내진보강 수준을 최적화하는 절차를 제시하였다. 구조물과 관련된 지진피해 산정에 있어서 지진하중의 강도별 발생확률 및 구조물의 손상확률을 동시에 고려하여 구조물 생애주기에 대한 구조물의 지진손상 확률밀도함수 및 누적분포함수를 수식화하였으며 수식의 유효성을 유지하기 위한 확률변수의 유효범위를 정의하였다. 또한 여기에 사회적, 경제적 손실을 정량화하기 위한 손실함수를 결부시켜 구조물과 관련된 지진 피해 손실의 기댓값을 정량적으로 산정할 수 있도록 하였다. 제시된 해석기법은 기존의 시뮬레이션에 의한 손실산정법과 비교하여 해석의 정확도는 잃지 않으면서 구조해석의 반복횟수를 대폭 줄일 수 있다는 장점이 있으며 빌딩과 교량을 비롯한 구조물의 내진성능 평가 및 개선을 위한 의사결정 시에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
도시가스를 사용하고 있는 사용가구에 대한 설문조사 결과 10가구 당 7가구 꼴로 도시가스가 안전한 것으로 인식하고 있지만 이 중 $30\%$는 향후 가스 안전사고가 자신의 집에서 발생할 가능성이 있다고 인식하고 있어 도시가스이용이 상대적으로 안전하기는 하지만 여전히 사고의 위험성이 상존하고 있다는 것을 도시가스를 사용하는 가구 구성원들이 인식하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 도시가스 소비자의 가스안전에 대한 인식은 연령, 성별, 소득수준 등과는 무관한 것으로 분석된 반면, 고학력자이며, 직, 간접적인 가스안전사고 경험이 있고, 가스안전점검요령을 미숙지하고 있는 사람일수록 도시가스사용의 안전성에 대한 인식이 상대적으로 낮게 나타났다. 한편, 대다수의 도시가스사용가구가 최소한의 가스안전점검방법을 알고 있는 반면, 단지 $60\%$만이 자율점검을 실시하고 있는 것으로 나타나 소비자가 자율적인 안전점검에 대해 매우 소홀히 하고 있음을 알 수 있다. 특히 자율점검을 실시하지 않는 이유로 대다수의 응답자가 "외부로부터 안전점검을 받기 때문에 자율점검의 필요성을 못느끼고 있다"라고 응답한 점을 감안할 때 소비자들의 외부에 대한 안전점검의 의존성향을 변화시키기 위해서는 도시가스사 직원의 정기 안전검사시 안전점검 외에도 자율점검의 필요성 및 방법 등에 대한 올바른 교육 및 적극적인 홍보활동이 필요하다.
본 연구는 생물생산시설의 안전구조설계기준 마련을 위한 기초자료를 제공하기 위하여, 우리나라의 60개 지역에 대한 기상자료를 사용하여 설계하중 산정에 필요한 재현기간별 설계풍속 및 설계 적설심을 구하고 등풍속선도 및 등적설심선도를 작성하였으며, 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 년최고치 계열의 최대풍속 및 최대적설심 자료에 대한 Type-I 극치분포의 적정 확률분포형 검정을 위해 Chi-Square검정을 실시한 결과 대부분 지역에서 적합성이 인정되었다. 2. 적정 확률분포형으로 설정된 Type-I 극치분포에 의하여 재현기간별 표본 수에 따른 빈도계수를 구하고, 각 지역의 설계풍속 및 설계적설심을 구하였으며 결과는 Table 5와 Table 6, 그리고 Fig.3 및 Fig.4와 같다. 3. 최대풍속의 최빈풍향 분석결과 최대풍속의 약 46.4 %가 일정한 방향인 것으로 나타났으며, 지형이나 환경상의 문제가 없을 경우 최빈풍향을 고려해 주는 시설배치로 구조적 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 4. 우리나라의 풍속 및 적설심을 고려해 볼 때 울릉도 및 영동지방은 시설재배지역으로 매우 불리하며, 충남과 전북 서해안 지역은 적설에, 서남해안 지역은 바람에 강한 구조로 설계하는 것이 바람직하다는 것을 확인할 수 있었다.
우리나라의 경우 짧은 강우 관측 기간으로 인해 지점빈도해석에 의한 가뭄분석은 불확실성이 크다는 문제가 있어 가뭄에 대한 지역빈도해석의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 강우의 경향이나 크기를 고려하기 위해 단기가뭄을 나타내어 줄 수 있는 3개월 이동평균강우량과 장기가뭄을 나타내어 줄 수 있는 12개월 이동평균강우량을 산정한 후, 가뭄분석을 수행하기 위한 가뭄특성변수를 추출하였다. 가뭄특성변수를 이용하여 주성분분석과 군집분석을 수행하여 가뭄의 동질성을 갖는 관측지점들을 구분하였다. 또한, 본 연구에서는 지역별 가뭄빈도해석을 위해 이변량 확률분포함수를 적용하였으며, 가뭄 특성(가뭄 지속기간과 심도)의 상호 관계를 고려하여 지역적 가뭄특성을 종합적으로 판단하였다. 또한 이변량 핵밀도함수의 적용을 통해 가뭄 발생의 분포 및 경향성을 가장 근접하게 나타내어 줄 수 있는 결합 확률밀도함수를 추정하고, 군집지역별 2개월, 5개월, 10개월, 20개월의 가뭄지속기간과 5년, 10년, 20년, 50년, 100년의 재현기간에 따른 지역적 가뭄특성을 분석하였다. 그 결과 금강하류, 영산강의 일부 권역 및 남해안 일대에서 상대적으로 큰 가뭄심도가 발생하는 것으로 나타났다.
농업기상재해 조기경보시스템에서는 일 최대순간 풍속에 과수의 낙과 피해 임계풍속을 대입하여 농작물의 풍해 위험을 예측, 자원농가에게 제공하고 있다. 강풍의 위험 예측확률을 높이기 위한 방법으로써, 기존 방식에서 '안전'으로 분류된 데이터들 중 실제로는 풍해위험이 있는 경우를 찾아내는 인공신경망 이항분류 기법을 도입하였다. 학습데이터는 전라남북도와 경북 및 경남 일부지역의 총 210개소 기상청 종관 및 방재기상관측지점에서 수집된 2019년 전체 일별 풍속자료이며, 최적 모델 도출을 위한 검증데이터는 동일지점의 2020년 1월 1일~12월 12일 자료를, 인공신경망 기법 사용 전/후의 풍해위험예측 성능 평가는 2020년 12월 13일~2021년 2월 18일까지의 자료를 사용하였다. 풍해위험 임계풍속은 과수의 낙과 피해기준으로 주로 사용되고 있는 11m/s를 설정하였다. 또한 2020년 동일 기간의 일 최대순간풍속 실측값으로 Weibull 분포를 작성한 후, 추정값과 임계풍속간의 편차를 이용하여 누적확률값을 계산, 풍해 경보에서 한 단계 낮은 주의보를 판단하고 인공신경망 기법 적용 결과와 비교하였다. 평가기간 중 기존의 풍해 위험 탐지확률은 65.36%였으나 인공신경망 기법으로 재분류 과정을 거친 후 93.62%로 크게 개선되었다. 반면, 오보율이 함께 증가되어(13.46% → 37.64%), 전반적인 정확도는 감소하였다. 한편 Weibull 분포를 이용하여 풍해주의보 구간을 두었을 때는 정확도 83.46%으로 인공신경망 기법에 비해 전반적인 예측 정확도는 더 높았던 반면 위험 탐지확률은 88.79%로 더 낮게 나타났다. 따라서, 상대적으로 위험예보의 미예측이 중대한 문제가 되는 사례에서 인공신경망 방식이 유용할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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