This research aims to assess the tight seismic risk curve of the intake tower at Geumgwang reservoir by considering the recorded historical earthquake data in the Korean Peninsula. The seismic fragility, a significant part of risk assessment, is updated by using Bayesian inference to consider the uncertainties and computational efficiency. The reservoir is one of the largest reservoirs in Korea for the supply of agricultural water. The intake tower controls the release of water from the reservoir. The seismic risk assessment of the intake tower plays an important role in the risk management of the reservoir. Site-specific seismic hazard is computed based on the four different seismic source maps of Korea. Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA) method is used to estimate the annual exceedance rate of hazard for corresponding Peak Ground Acceleration (PGA). Hazard deaggregation is shown at two customary hazard levels. Multiple dynamic analyses and a nonlinear static pushover analysis are performed for deriving fragility parameters. Thereafter, Bayesian inference with Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is used to update the fragility parameters by integrating the results of the analyses. This study proves to reduce the uncertainties associated with fragility and risk curve, and to increase significant statistical and computational efficiency. The range of seismic risk curve of the intake tower is extracted for the reservoir site by considering four different source models and updated fragility function, which can be effectively used for the risk management and mitigation of reservoir.
Uncertainty quantification is the most important challenge in seismic fragility assessment of structures. The precision increment of the quantification method leads to reliable results but at the same time increases the computational costs and the latter will be so undesirable in cases such as reliability-based design optimization which includes numerous probabilistic seismic analyses. Accordingly, the authors' effort has been put on the development and validation of an approach that has reduced computational cost in seismic fragility assessment. In this regard, it is necessary to apply the appropriate methods for consideration of two categories of uncertainties consisting of uncertainties related to the ground motions and structural characteristics, separately. Also, cable-stayed bridges have been specifically selected because as a result of their complexity and the according time-consuming seismic analyses, reducing the computations corresponding to their fragility analyses is worthy of studying. To achieve this, the fragility assessment of three case studies is performed based on existing and proposed approaches, and a comparative study on the efficiency in the estimation of seismic responses. For this purpose, statistical validation is conducted on the seismic demand and fragility resulting from the mentioned approaches, and through a comprehensive interpretation, sufficient arguments for the acceptable errors of the proposed approach are presented. Finally, this study concludes that the combination of the Capacity Spectrum Method (CSM) and Uniform Design Sampling (UDS) in advanced proposed forms can provide adequate accuracy in seismic fragility estimation at a significantly reduced computational cost.
철근콘크리트 부재의 강도는 시공오차, 부재단면치수, 철근 및 콘크리트 재료의 역학적 특성 등의 불확실성 때문에 통계적인 변동성을 보인다. 부재 저항강도의 불확실성을 고려하고 신뢰성을 확보하기 위하여는 이러한 불확실성에 대한 정확한 평가가 필요한데, 국내의 경우 특히 철근의 역학적 특성 변동성에 대한 실험 및 연구가 활발하지 못하여 국내 설계기준작성의 기초가 되는 자료는 주로 외국의 연구 성과를 인용하고 있다. 이 논문에서는 우리나라 실정에 맞는 철근의 확률모델을 개발하기위하여 국내에서 생산된 철근의 강도특성자료를 수집하여 강도와 지름, 생산회사별로 분석하였다. 그 결과 철근의 항복강도의 확률특성은 베타분포로 모델링 하는 것이 타당한 것으로 나타났으며 공칭항복강도와 철근제조회사, 그리고 철근의 직경이 철근강도에 통계적 특성에 큰 영향은 미치지 않는 것으로 나타났다.
통계학적 해석인 몬테-칼로 모의실험은 대기권 재진입 분산의 결과인 낙하예정지역뿐만 아니라 상태변수들의 최종조건들을 조사하는데도 사용된다. 본 논문에서 재진입 분산은 위도, 경도, 고도, 뱅크각, 비행경로각, 기수 오차, 그리고 항속거리로 생성되는 $7\times7$ 공분산 행렬로 한정된다. 감속을 목표로 하는 대기권 재진입시 이것들에 영향을 미치는 오차 원인들은 대기밀도, 온도, 초기오차, 바람, 그리고 항력계수의 추정오차 등에 관련된 불확실성들로서 이들 오차의 $3{\sigma}_n$와 공칭 비행궤적을 사용해서 상태변수의 공분산 행렬은 궤적 오차 해석을 수행함으로 결정될 수 있다. 재진입에 대한 몬테-칼로법의 적용에 있어서 주요 고려할 점은 교란궤적, 뱅크역전, 그리고 이 제적들 각각에 대한 최종 낙하지점의 결정이다. 본 논문은 불확실성에 대한 결과를 공력계수와 뱅크역전의 관점에서 해석한다.
The concept of performance based seismic design has been gradually accepted by the earthquake engineering profession recently, in which the cost-effectiveness criterion is one of the most important principles and more attention is paid to the structural performance at the inelastic stage. Since there are many uncertainties in seismic design, reliability analysis is a major task in performance based seismic design. However, structural reliability analysis may be very costly and time consuming because the limit state function is usually a highly nonlinear implicit function with respect to the basic design variables, especially for the complex large-scale structures for dynamic and nonlinear analysis. Understanding statistical properties of the structural inelastic deformation, which is the aim of the present paper, is helpful to develop an efficient approximate approach of reliability analysis. The present paper studies the statistical properties of the maximum elastoplastic story drift of steel frames subjected to earthquake load. The randomness of earthquake load, dead load, live load, steel elastic modulus, yield strength and structural member dimensions are considered. Possible probability distributions for the maximum story are evaluated using K-S test. The results show that the choice of the probability distribution for the maximum elastoplastic story drift of steel frames is related to the mean value of the maximum elastoplastic story drift. When the mean drift is small (less than 0.3%), an extreme value type I distribution is the best choice. However, for large drifts (more than 0.35%), an extreme value type II distribution is best.
대부분의 콘크리트구조설계기준은 구조물의 안전에 대한 여유를 확보하기 위해 하중계수 및 저항계수의 안전계수를 고려하고 있다. 이 안전계수는 하중과 저항의 통계적 불확실성을 적절하게 고려한 구조신뢰성 이론에 근거하여 결정되어야 하는데, 구조신뢰성 이론의 적용은 하중 및 저항에 대한 통계적 모델의 정립이 선행되어야 한다. 이 논문에서는 콘크리트 압축강도, 철근 항복강도 및 부재 단면치수의 통계적 변동성을 고려한 철근콘크리트 부재의 저항모델을 개발하였다. 통계모델 개발에 적용된 자료는 국내의 실험 및 시험 자료를 기초로 하였으며, 몬테칼로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)기법을 적용하였다. 이 논문의 결과는 콘크리트 구조설계 기준의 검증 및 개정작업에 유용한 자료를 제공할 것으로 기대된다.
Statistical trajectory analysis has been widely used to identify potential source regions for chemically and radiatively important chemical species in the atmosphere. The most widely used method is a statistical source-receptor model developed by Stohl (1996), of which the underlying principle is that elevated concentrations at an observation site are proportionally related to both the average concentrations on a specific grid cell where the observed air mass has been passing over and the residence time staying over that grid cell. Thus, the method can compute a residence-time-weighted mean concentration for each grid cell by superimposing the back trajectory domain on the grid matrix. The concentration on a grid cell could be used as a proxy for potential source strength of corresponding species. This technical note describes the statistical trajectory approach and introduces its application to estimate potential source regions of $CO_2$ enhancements observed at Korean Global Atmosphere Watch Observatory in Anmyeon-do. Back trajectories are calculated using HYSPLIT 4 model based on wind fields provided by NCEP GDAS. The identified $CO_2$ potential source regions responsible for the pollution events observed at Anmyeon-do in 2010 were mainly Beijing area and the Northern China where Haerbin, Shenyang and Changchun mega cities are located. This is consistent with bottom-up emission information. In spite of inherent uncertainties of this method in estimating sharp spatial gradients within the vicinity of the emission hot spots, this study suggests that the statistical trajectory analysis can be a useful tool for identifying anthropogenic potential source regions for major GHGs.
산사태 위험도 분석에서 범용적으로 활용되고 있는 통계적 취약성 분석 기법은 과거에 발생한 산사태의 위치 정보와 산사태 영향 인자들 사이의 상관관계를 통계적으로 분석하여 산사태 발생 가능성이 있는 지역을 예측하는 기법이다. 이러한 취약성 분석 기법에는 다양한 불확실성이 개입되는데 이러한 불확실성을 고려하기 위한 방법의 하나로 퍼지 기법이 활용되고 있다. 퍼지 기법은 퍼지 집합 이론이라는 수학적인 개념을 통해 불확실성을 표현하는 방법으로 특정 인자가 나타날 수 있는 정도를 소속 함수로 표현한다. 퍼지 기법은 영향 인자들의 소속 함수를 결정하는 방법과 각 영향 인자들의 소속 함수를 결합하는 연산 과정에 다양한 접근 방식이 존재하며, 기존의 연구들은 다양한 접근 방식을 활용하여 분석을 수행하여 왔다. 그러나 이렇게 다양한 접근 방식이 어떠한 결과의 차이를 초래하는지를 비교하는 연구는 수행된 사례가 적은 편이다. 따라서 본 연구에서는 진부 지역을 대상으로 빈도비를 활용하여 소속 함수를 산정하는 기법과 코사인 진폭법을 활용하여 소속 함수를 산정하는 기법을 비교하여 보았다. 또한 다양한 퍼지 연산 기법을 활용하여 산사태 취약성을 산정하고 이들 결과를 비교해 보았으며 ROC 그래프 기법을 활용하여 결과의 정확도를 산정하고 분석 기법의 적절성을 분석하였다.
설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 이러한 최적화 수식에는 성능함수의 평균, 표준편차와 확률제한조건이 목적함수와 제한조건으로 주로 활용된다. 그러므로, 이러한 통계적 특성치를 효과적으로 계산하는 것은 필수적이며, 더 나아가 최적화 과정에서 비선형 계획법이 일반적으로 활용되므로 민감도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 통계적 모멘트와 확률제한조건에 대해 적분 형태로 정의되는 민감도 수식을 비정규 분포로 확장하고자 한다. 얻어진 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트와 손상확률이 설계점에서 계산된 경우, 민감도를 얻기 위해 추가로 성능함수를 계산할 필요가 없음을 보여주므로 효율성 측면에서 우수하다. 그러나, 민감도 수식이 성능함수와 확률밀도함수의 미분과정에서 얻어지는 함수의 곱으로 정의되므로, 동일한 수치적분 방법이 적용되는 경우 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트 결과의 정확도에 미치지 못할 가능성이 있다.
혼성제 케이슨에 작용하는 파력의 불확실성을 확률론적으로 해석할 수 있는 MCS 기법을 제시하였다. 수평파력 및 양력에 대한 확률론적 산정모형을 파력 산정에 사용되는 최대파고의 확률적 특성의 함수로 수립하였다. 파력이 극치분포를 따른다는 가정하에 Goda 식으로부터 산정된 수평파력과 양력에 대한 상대파력의 개념으로 파력의 거동특성을 해석하였다. 이중절단형 정규분포를 이용하는 MCS 기법을 이용하여 축척모수와 형상모수의 불확실성을 고려하였다. 최대설계파고의 초과확률에 따라 상대파력의 평균과 분산을 정량적으로 산정하였다. 해석 결과에 의하면 초과확률이 커짐에 따라 수평파력 및 양력에 대한 상대파력의 평균은 일정하게 감소된다. 특히 양력에 대한 상대 파력은 그 평균값이 수평파력의 평균보다 크고 변동계수는 작게 산정되었다. 이는 동일조건의 초과수준에서 양력에 대한 불확실성이 상대적으로 수평파력의 불확실성보다 작다는 것을 의미한다. 따라서 본 연구의 결과는 파력의 불확실성에 대한 통계적 거동특성을 요구하는 신뢰성 설계 등에서 유용하게 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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