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자료유형
학술저널
저자정보
김진영 (전북대학교 토목공학과, 방재연구센터) 김진국 (전북대학교 토목공학과, 방재연구센터) 최병한 (농어촌연구원, 한국농어촌공사) 권현한 (전북대학교 토목공학과, 방재연구센터)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제48권 제10호
발행연도
2015.1
수록면
781 - 791 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2015

Bayesian Network(BN) 모형을 활용한 수문학적 댐 위험도 해석 기법 개발
김진영 ,  김진국 ,  박래건 외 1명 대한토목학회 학술대회 2015.10 학술대회자료
Bayesian Network (BN)를 활용한 수문학적 댐 위험도 해석 기법 개발
김진영 ,  김진국 ,  최병한 외 1명 한국수자원학회논문집 2015.01 학술저널
Bayesian Network(BN) 모형을 활용한 수문학적 댐 위험도 해석 기법 개발
김진영 ,  김진국 ,  권현한 한국수자원학회 학술발표회 2015.01 학술대회자료

초록· 키워드

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댐 위험도 해석시 수문학적 변량(강수, 유출 및 수위)들의 상호관계를 고려한 체계적인 분석과정이 요구된다. 그러나 기존 댐 위험도 해석 연구에서는 변량간의 체계적인 관계 평가를 수행하는데 있어서 한계점을 나타내고 있다. 이러한 점에서, 본 연구에서는 수리 수문학적 변량간의 관계를 효과적으로 평가하고자 Bayesian Network 기반의 댐 위험도 해석 기법을 개발하였다. 실제 댐에 대해서 제안된 모형을 적용한 결과 파괴인자간의 상호관계 규명 및 불확실성을 평가하는데 있어서 기존 연구보다 쉽게 가장 큰 파괴인자를 파악할 수 있는 장점이 있었다. 이와 더불어 다양한 시나리오에 따른 댐의 안정성을 파괴확률 및 예상피해의 함수인 위험도로 평가할 수 있도록 하였다. 즉, 기존 댐 위험도 기법으로 수행한 결과에서는 월류 확률이 도출 되지 않았지만, Copula 함수를 도입하여 댐 초기수위를 고려한 결과 댐 월류 확률이 발생하였으며, 피해결과 역시 크게 증가하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 기반으로 향후 댐의 보수보강 등의 우선순위 결정을 위한 도구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
#댐 위험도 해석 #불확실성 #상호연관성

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