Background: The selection of distributions of input parameters is an important component in probabilistic exposure assessment. Goodness-of-fit (GOF) methods are used to determine the distribution of exposure factors. However, there are no clear guidelines for choosing an appropriate GOF method. Objectives: The outcomes of probabilistic consumer exposure assessment were compared by using five different GOF methods for the selection of input distributions: chi-squared test, Kolmogorov-Smirnov test (K-S), Anderson-Darling test (A-D), Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC). Methods: Individual exposures were estimated based on product usage factor combinations from 10,000 respondents. The distribution of individual exposure was considered as the true value of population exposures. Results: Among the five GOF methods, probabilistic exposure distributions using the A-D and K-S methods were similar to individual exposure estimations. Comparing the 95th percentiles of the probabilistic distributions and the individual estimations for 10 CPs, there were 0.73 to 1.92 times differences for the A-D method, and 0.73 to 1.60 times differences (excluding tire-shine spray) for the K-S method. Conclusions: There were significant differences in exposure assessment results among the selection of the GOF methods. Therefore, the GOF methods for probabilistic consumer exposure assessment should be carefully selected.
Probabilistic methods are used in engineering where a computational model contains random variables. The proposed method under development: Direct Optimized Probabilistic Calculation (DOProC) is highly efficient in terms of computation time and solution accuracy and is mostly faster than in case of other standard probabilistic methods. The novelty of the DOProC lies in an optimized numerical integration that easily handles both correlated and statistically independent random variables and does not require any simulation or approximation technique. DOProC is demonstrated by a collection of deliberately selected simple examples (i) to illustrate the efficiency of individual optimization levels and (ii) to verify it against other highly regarded probabilistic methods (e.g., Monte Carlo). Efficiency and other benefits of the proposed method are grounded on a comparative case study carried out using both the DOProC and MC techniques. The algorithm has been implemented in mentioned software applications, and has been used effectively several times in solving probabilistic tasks and in probabilistic reliability assessment of structures. The article summarizes the principles of this method and demonstrates its basic possibilities on simple examples. The paper presents unpublished details of probabilistic computations based on this method, including a reliability assessment, which provides the user with the probability of failure affected by statistically dependent input random variables. The study also mentions the potential of the optimization procedures under development, including an analysis of their effectiveness on the example of the reliability assessment of a slender column.
This paper describes a comparative study of characteristics of probabilistic design using various reliability analysis methods in the structure design of an automatic salt collector. The thickness sizing variables of the main structural member were considered to be random variables, including the uncertainty of corrosion, which would be an inevitable hazard in the work environment of the automatic salt collector. Probabilistic performance functions were selected from the strength performances of the automatic salt collector structure. First-order reliability method, second-order reliability method, mean value reliability method, and adaptive importance sampling method were applied during the reliability analyses. The probabilistic design performances such as reliability probability and numerical costs based on the reliability analysis methods were compared to the Monte Carlo simulation results. The adaptive importance sampling method showed the most rational results for the probabilistic structure design of the automatic salt collector.
This paper presents an improved Monte Carlo simulation for the probabilistic determination of initial cable forces of cable-stayed bridges under dead loads using the response surfaces method. A response surface (i.e. a quadratic response surface without cross-terms) is used to approximate structural response. The use of the response surface eliminates the need to perform a deterministic analysis in each simulation loop. In addition, use of the response surface requires fewer simulation loops than conventional Monte Carlo simulation. Thereby, the computation time is saved significantly. The statistics (e.g. mean value, standard deviation) of the structural response are calculated through conventional Monte Carlo simulation method. By using Monte Carlo simulation, it is possible to use the existing deterministic finite element code without modifying it. Probabilistic analysis of a truss demonstrates the proposed method' efficiency and accuracy; probabilistic determination of initial cable forces of a cable-stayed bridge under dead loads verifies the method's applicability.
해안매립지반에서 압밀층 두께는 위치마다 상이하기 때문에 이차압축침하를 공간적으로 평가해야 한다. 이러한 이차압축침하량의 공간적인 분포가 포함하고 있는 불확실성을 합리적으로 평가하기 위해 확률론적 방법의 필요하다. 따라서 본 논문에서는 정규크리깅기법으로 추정된 압밀층의 공간적인 분포 추정결과와 지반정수들의 평균과 표준편차를 이용하여 이차압축침하량의 평균과 표준편차를 분석영역 전체에 대하여 산정하였다. 이러한 결과를 이용하여 이차압축침하량이 특정 시간에서 설계기준을 초과하는 영역을 확률론적 방법을 이용하여 평가하였으며, 허용기준을 초과하는 영역의 면적은$C_{\alpha}/(1+e_o)$의 변동계수가 크고 확률론적 설계기준 a 가 작을수록 증가하는 것으로 나타났다. 마지막으로 국내에서 확률론적인 설계기준이 확립될 경우에는 연약지반설계에 본 논문에서 제시한 확률론적인 방법들을 직접적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
According to NERC definition, Available Transfer Capability (ATC) is a measure of the transfer capability remaining in the physical transmission network for the future commercial activity. To calculate Available Transfer Capability, accurate and defensible Total Transfer Capability, Capacity Benefit Margin and Transmission Reliability Margin should be calculated in advance. This paper proposes a method to quantify time varying Available Transfer Capability based on probabilistic approach. The uncertainties of power system and market are considered as complex random variables. Total Transfer Capability is determined by optimization technique such as SQP(Sequential Quadratic Programming). Transmission Reliability Margin with the desired probabilistic margin is calculated based on Probabilistic Load Flow analysis, and Capacity Benefit Margin is evaluated using LOLE of the system. Suggested Available Transfer Capability quantification method is verified using IEEE RTS with 72 bus. The proposed method shows efficiency and flexibility for the quantification of Available Transfer Capability.
Localization is one of the key problems in the navigation of autonomous mobile robots. The probabilistic Markov localization approaches offer a good mathematical framework to deal with the uncertainty of environment and sensor readings but their use for realtime applications is limited by their computational complexity. This paper aims to reduce the high computational cost associated with the probabilistic Markov localization algorithm. We propose a hybrid landmark-based localization method combining triangulation and probabilistic approaches, which can efficiently update position probability grid, while the probabilistic framework allows to make use of any available sensor data to refine robot´s belief about its current location. The simulation results show the effectiveness and robustness of the method.
건축개발사업은 목적물을 완성시킴으로써 이윤을 창출하는 사업이고, 프로젝트의 성공을 좌우하는 것은 프로젝트 초기에 사업타당성을 정확히 분석하고 예측하는 것에 달려있다. 사업타당성 분실은 본질적으로 현재시점에서 미래예측이라는 불확실성을 내포하고 있으므로 불확실한 상황 하에서 의사결정을 할 수밖에 없다. 이러한 불확실성 하에서의 의사결정방법은 통계학의 확률이론에 기초하고 있지만, 지금까지 사업 타당성 분석은 확률론적 결정방법에 의한 타당성 분석이 아니라 결정론적 방법에 의한 타당성분석을 적용하여 왔다. 따라서 본 연구에서는 초기 사업 타당성 분석 시 프로젝트의 성공을 위해 확률론적 방법에 의한 의사결정을 함으로써, 의사결정 자에게 좀 더 정확하고 신뢰성 있는 자료를 제공할 수 있는 시뮬레이션을 이용한 확률론적 분석방법을 제시한다. 본 연구 결과 확률론적 시뮬레이션 기 법은 건축개발사업의 재무적 타당성 분석 기법으로 적합하다. 중요한 사업 또는 신중한 의사결정시 이 방법을 활용함으로서 정확성과 신뢰성에 근거하여 효율적인 판단이 가능해 질 것이므로 그 활용성이 기대된다.
This study was intended to efficiently perform the probabilistic optimal safety assessment of steel cable-stayed bridges (SCS bridges) using stochastic finite element analysis (SFEA) and expected life-cycle cost (LCC) concept. To that end, advanced probabilistic finite element algorithm (APFEA) which enables to execute the static and dynamic SFEA considering aleatory uncertainties contained in random variable was developed. APFEA is the useful analytical means enabling to conduct the reliability assessment (RA) in a systematic way by considering the result of SFEA based on linearity and nonlinearity of before or after introducing initial tensile force. The appropriateness of APFEA was verified in such a way of comparing the result of SFEA and that of Monte Carlo Simulation (MCS). The probabilistic method was set taking into account of analytical parameters. The dynamic response characteristic by probabilistic method was evaluated using ASFEA, and RA was carried out using analysis results, thereby quantitatively calculating the probabilistic safety. The optimal design was determined based on the expected LCC according to the results of SFEA and RA of alternative designs. Moreover, given the potential epistemic uncertainty contained in safety index, failure probability and minimum LCC, the sensitivity analysis was conducted and as a result, a critical distribution phase was illustrated using a cumulative-percentile.
원전 구조물 및 기기의 내진설계를 위한 설계지진의 설정에는 결정론적 방법이나 확률론적 방법이 사용되어 왔다. 최근에는 확률론적 지진재해도 분석이 일반화 되면서 확률론적으로 설계지진 및 평가용 지진의 설정 방법이 합리적인 방법으로서 인식되어 많이 사용되고 있다. 우리나라의 경우 원전부지에 대한 확률론적 지진재해도 분석이 확률론적 지진위험도 평가의 일환으로 대부분 완료되어 있다. 본 연구에서는 확률론적 지진재해도의 재분해를 통하여 확률론적 시나리오 지진을 산정할 수 있는 기법을 확립하고 국내 원전 부지에 대한 확률론적 지진재해도 분석 결과를 이용하여 계산 예를 수행하였다. 이 기법을 사용하면 내진설계 및 내진안전성 평가에 활용할 수 있는 확률론적 시나리오 지진을 설정할 수 있어 매우 유용한 것으로 판단되며 합리적인 시나리오 지진의 산정을 위해서는 합리적인 지진구역도 및 감쇄식의 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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