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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박철수
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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건물의 환경정보를 전달받아 제1법칙을 기반으로 건물의 성능을 평가하는 동적 시뮬레이션 모델은 건물의 생애주기에 걸쳐 중요한 의사결정 도구로 활용된다. 하지만 모델 구축 시, 입력변수의 확률적(stochastic) 특성과 정보의 부족으로 인한 시뮬레이션 수행자로부터 투영되는 전문지식(혹은 주관)의 개입은 시뮬레이션 결과의 불확실성을 유발한다.
전술한 시뮬레이션 모델의 불확실성은 무작위(aleatory) 불확실성과 인식론적(epistemic) 불확실성으로 구분될 수 있다. 무작위 불확실성은 대상의 확률적 특성(가변성, 무작위성)에 기인하며, 인식론적 불확실성은 정보/지식의 부족으로 인해 발생한다. 건물 시뮬레이션 분야에서는 모델의 불확실성을 정량화하기 위해 몬테카를로 방법 등을 이용한다. 하지만 기존의 불확실성 분석은 입력변수의 확률적 특성을 정량화했다는 점에서 의의가 있지만 모델 구축과정에서 정보/지식의 부족으로 발생한 인식론적 불확실성을 표현하지 못한 부분이 있다.
본 논문에서는 인식론적 불확실성을 정량화하기 위한 방법으로 뎀스터-쉐이퍼 증거이론을 소개한다. 뎀스터-쉐이퍼 증거이론의 중요한 특징 중 하나는 어떤 사건에 대해서 사건과 관련된 개별 증거를 병합할 수 있다는 점이다. 이와 같은 특징을 활용하여 본 연구에서는 건물의 설계단계에서 다양한 참여자(혹은 이해당사자)들의 의견을 병합하여 시뮬레이션 결과의 인식론적 불확실성을 표현하는 방법을 제안한다. 연구결과 뎀스터-쉐이퍼 증거이론을 이용할 경우, 다수 전문가의 의견을 반영한 불확실성 분석이 가능하며, 전문가들의 의견이 대립할 경우 기존의 평균 혹은 가중치 방법에 비해 객관적으로 결과를 도출할 수 있는 것으로 나타났다.
전술한 시뮬레이션 모델의 불확실성은 무작위(aleatory) 불확실성과 인식론적(epistemic) 불확실성으로 구분될 수 있다. 무작위 불확실성은 대상의 확률적 특성(가변성, 무작위성)에 기인하며, 인식론적 불확실성은 정보/지식의 부족으로 인해 발생한다. 건물 시뮬레이션 분야에서는 모델의 불확실성을 정량화하기 위해 몬테카를로 방법 등을 이용한다. 하지만 기존의 불확실성 분석은 입력변수의 확률적 특성을 정량화했다는 점에서 의의가 있지만 모델 구축과정에서 정보/지식의 부족으로 발생한 인식론적 불확실성을 표현하지 못한 부분이 있다.
본 논문에서는 인식론적 불확실성을 정량화하기 위한 방법으로 뎀스터-쉐이퍼 증거이론을 소개한다. 뎀스터-쉐이퍼 증거이론의 중요한 특징 중 하나는 어떤 사건에 대해서 사건과 관련된 개별 증거를 병합할 수 있다는 점이다. 이와 같은 특징을 활용하여 본 연구에서는 건물의 설계단계에서 다양한 참여자(혹은 이해당사자)들의 의견을 병합하여 시뮬레이션 결과의 인식론적 불확실성을 표현하는 방법을 제안한다. 연구결과 뎀스터-쉐이퍼 증거이론을 이용할 경우, 다수 전문가의 의견을 반영한 불확실성 분석이 가능하며, 전문가들의 의견이 대립할 경우 기존의 평균 혹은 가중치 방법에 비해 객관적으로 결과를 도출할 수 있는 것으로 나타났다.
목차
목차표 목차··············································································· iii그림 목차············································································ iv논문 요약············································································· v제1장 서론············································································ 11.1 연구 배경 및 목적································································· 11.2 연구 범위 및 방법································································· 3제2장 문헌 고찰····································································· 42.1 건물 에너지 시뮬레이션 불확실성·················································· 42.2 뎀스터-쉐이퍼 증거 이론을 이용한 불확실성 병합······························ 8제3장 확률구간 이론과 뎀스터-쉐이퍼 이론································· 113.1 확률 경계 분석··································································· 113.2 뎀스터-쉐이퍼 증거이론························································· 12제4장 불확실 입력변수 및 민감도 분석········································ 174.1 사례건물 #1······································································ 174.1.1 시뮬레이션 모델···························································· 174.1.2 불확실 입력변수 선정······················································ 194.1.3 사례건물 #1 민감도 분석·················································· 224.2 사례건물 #2······································································ 244.2.1 시뮬레이션 모델···························································· 244.2.2 불확실 입력변수 선정······················································ 274.2.3 사례건물 #2 민감도 분석·················································· 31제5장 불확실성 분석 및 신뢰성 병합········································· 335.1 사례건물 #1····································································· 355.1.1 Monte Carlo 분석·························································· 355.1.2 Dempster’s rule을 이용한 신뢰성 병합···································· 385.2 사례건물 #2······································································· 415.2.1 Monte Carlo 분석···························································· 415.2.2 Dempster’s rule을 이용한 신뢰성 병합····································· 42제6장 결론············································································ 51참 고 문 헌··········································································· 53ABSTRACT·········································································· 59
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