$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

모델링불확실성을 고려한 신뢰성 해석
Reliability Analysis Considering Modeling Uncertainty 원문보기

전산 구조 공학 = Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea, v.28 no.3, 2015년, pp.13 - 17  

김정중 (경남대학교 토목공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 기사에서는 모델링불확실성(modeling uncertainty)에 따른 신뢰성 해석결과의 가변성(variability)을 가능성 분포함수(possibility distribution function)를 구성하여 해결하는 방법을 AISC(1998), AIJ(1985), CSA(1994)에서 제안된 3개의 최대 D/t 계산식을 예로 들어 소개하였다. 확신정도가 측정된 신뢰성지수 들을 얻을 수 있으며, 확신정도를 고려한 신뢰성지수의 결정이 가능하게 된다. 다양한 형태의 불확실성에 대하여 그 형태에 맞는 적합한 불확실성 모델링을 사용하는 것도 중요하지만, 확률적 표현에 익숙한 우리의 인지구조를 고려하여 기존의 신뢰성 해석에 어떻게 다양한 불확실성 모델링 방법을 접목시킬 것인지에 대한 연구도 중요할 것이다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 기사에서는 모델링불확실성(modeling uncertainty)에 따른 신뢰성 해석결과의 가변성(variability)을 가능성 분포함수(possibility distribution function)를 구성하여 해결하는 방법을 사례연구(Han and Kim, 2015)와 함께 소개할 것이다. 신뢰성 해석에 의해 결정된 구조물의 파괴확률은 구조물의 해석값을 얻기 위해 사용된 전산모델에 의존적이며, 이러한 전산모델에 따른 신뢰성해석결과의 가변성을 모델링불확실성이라고 한다(Melchers, 1999).

가설 설정

  • 만을 확률변수로 고려할 수 있다. 확률변수 fy와 E의 분포를 모두 분산계수(Coefficient of Variation, COV) 10%인 정규분포로 가정하고, 외경 D = 152.4mm, 강관두께 t = 3.12mm, D/t = 48.85인 CFST 단면의 국부좌굴에 대한 신뢰성 해석 결과는 그림 3과 같다. fy와 E의 평균은 각각 400MPa, 210GPa을 사용하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
생활에서의 확률론 사용 예시는? 현재 확률론에 바탕을 둔 신뢰성 해석(reliability analysis)은 공학 분야의 불확실성 문제를 해결하는데 큰 공헌을 하고 있으며, 우리의 실생활에도 뿌리깊게 자리하고 있다. 예를 들어, “내일 비가 올 확률은 60%이다.”라는 예보에 대하여, ‘지난 100년 중 60번 내일의 날짜에 비가 왔었는가?’, ‘국토의 60%에 비가 오는가?’, ‘하루 중 60%의 시간 동안 비가 오는가?’와 같은 의문을 가질 수 있다. 하지만 우리는 이러한 예보를 “내일 아마도 비가 올 것이다.”라고 받아들인다(Ross, 2010). 이렇게 우리의 인지구조는 확률적 표현에 익숙해져 있다.
공학문제에서 확률론만을 사용하는 것이 바람직하지 않은 이유는? 공학문제에는 다양한 형태의 불확실성(uncertainty)이 존재하기 때문에 문제 해결을 위한 불확실성의 모델링에 있어서 확률론(probability theory)만을 사용하는 것은 바람직하지 않다는 연구들이 20세기 들어 대두되었다(Lukasiewicz, 1930; Zadeh, 1965; Dempster, 1967; Shafer, 1976; Dubois and Prade, 1988; Ross, 1995; Klir and Yuan, 1995). 예를 들어, 자유단(free end)에 집중하중을 받는 캔틸레버(cantilever) 보에서 자유단 처짐의 오차를 고려해 볼 수 있다.
정보적불확실성이란? 이러한 지점 조건의 불확실성에 의해 발생하는 실제 처짐량과 계산 처짐량의 오차는 처짐량의 계산 시 고정단의 적정한 회전을 허용하는 반강성고정단(semi-rigid fixed end)을 고려하거나 고정단에 회전에 대한 추가적인 보강을 함으로써 줄일 수 있다. 이렇게 지식과 기술의 발전으로 줄일 수 있는 오차를 정보적불확실성(epistemic uncertainty)이라 하며, 무작위불확실성(aleatoric uncertainty)인 확률적인 오차에 포함하여 고려하는 것은 바람직하지 않다는 것이다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (19)

  1. American Institute of Steel Construction, AISC (1998), Load and resistance factored design. Manual of Steel Construction, Vol. 1. 

  2. Architectural Institute of Japan, AIJ (1985) Design recommendations for composite constructions. Tokyo. 

  3. Bayes, T. (1763) An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances. Phil. Trans.;53: 370-418. 

    상세보기 crossref

  4. Bernoulli, J. (1713) Ars conjectandi, opus posthumum. Accedit Tractatus de seriebus infinitis, et epistola gallice scripta de ludo pilae reticularis, Basel: Thurneysen Brothers. 

  5. Canadian Standard Association, CSA (1994) Limit state design of steel structures, CAN/CSA-S16.1-94, Clause 18, Rexdale, Ontario. 

  6. DeMoiver, A. (1718) The Doctrine of Chances, London. 

  7. Dempster, A.P. (1967) Upper and lower probability inferences based on a sample from a finite univariate population. Biometrika; 54: 515-28. 

    상세보기 crossref

  8. Dubois, D., Prade, H. (1988) Possibility theory, an approach to computerized processing of uncertainty. USA: Plenum Press. 

  9. Han, T.H., Kim, J.J. (2015) An Alternative Perspective to Resolve Modeling Uncertainty in Reliability Analysis for D/t Limitation Models of CFST. J. Comput. Struct. Eng.; 28(4): 11-17. 

  10. Kim, J.J., Reda Taha, M.M., Ross, T.J. (2010) Establishing concrete cracking strength interval using possibility theory with an application to predict the possible reinforced concrete deflection interval, Eng. Struct. 32, 3592-3600. 

    상세보기 crossref

  11. Kim, J.J., Reda Taha, M.M., Noh, H.-C., Ross, T.J. (2013) Reliability Analysis to Resolve Difficulty in Choosing from Alternative Defelction Models of RC Beams, Mechanical System and Signal Processing. 37, 240-252. 

    상세보기 crossref

  12. Klir, G.J. (2006) Uncertainty and information. USA: John Wiley and Sons. 

  13. Klir, G.J., Yuan, B. (1995) Fuzzy Sets and Fuzzy Logic, Theory and Applications, Prentice Hall, USA. 

  14. Laplace, P. S. (1774). Memoir on the probability of causes of events. Memoires de Mathematique et de Physique, Tome Sixieme. (English translation by S. M. Stigler 1986. Statist. Sci., 1(19): 364-378). 

    상세보기 crossref

  15. Lukasiewicz, J. (1930) Philosophische Bemerkungen zu mehrwertigen Systemen des Aussagenkalkuls, Comptes rendus de la Societe des Sciences et des Lettres de Varsovie, cl. iii, 23, 51-77. Translation: Philosophical remarks on many-valued systems of propositional logic, in PL, 40-65, and in SW, 153-78. 

  16. Melchers, R.E. (1999) Structural Reliability Analysis and Prediction, John Wiley & Sons, USA. 

  17. Ross T.J. (1995) Fuzzy logic with engineering applications. 3rd ed (2010). Chichester (UK): John Wiley and Sons. 

  18. Shafer, G. (1976) Mathematical theory of evidence. USA: Princeton University Press. 

  19. Zadeh, L. (1965) Fuzzy sets, Inf. Control;8: 338-353 

    상세보기 crossref

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로