KCI등재
사고 선행자를 활용한 희귀사건 빈도추정을 위한 Bayesian Algorithm 구현 = Implementation of Bayesian Algorithm for Estimating Rare Event Frequency Using Accident Precursor
In general, Probabilistic Risk Assessment(PRA) is based on the Event Tree(ET) composed of several event sequences that can occur following the initiating event. While this technique has been applied and evolved for decades for the risk assessment in many industrial area, the estimation of rate event frequency is one of the important subjects that should be still under study. One reason is that the data for such events are relatively sparse. This study illustrates the method for Bayesian estimation for rare event frequency using the accident precursor data. This study also demonstrates the computational program that is implemented using Finite Element Method (FEM) and the validation results for the proposed probability distributions.
더보기일반적으로 확률론적 위험도 평가(Probabilistic Risk Assessment, PRA)는 주어진 초기사건이 전개될 수 있는 모든 가능한 사건시컨스(Event Sequence)를 고려하여 모델링한 사건수목(Event Tree)를 기반으로 수행된다. 이러한 PRA 방법은 과거 수십 년간 여러 분야에서 위험도를 평가하기 위하여 적용되고 발전하여 왔으나 대형사고 등 희귀사건에 대한 발생빈도에 대한 추정은 여전히 연구해야 할 주제로 남아 있다. 이유 중의 하나는, 희귀사건 빈도추정은 관측 자료가 충분하지 않기 때문이다. 본 논문은 사고선행자를 활용한 베이지안 방법을 설명하고, 가정된 여러 확률 분포를 처리할 수 있는 베이지안 구현 프로그램을 기술한다. 베이지안 방법을 적용하기 위한 수치적분 방법이 필요한 이유와 각종 확률 분포를 적용할 수 있는 프로그램을 개발한 결과 및 연산결과에 대한 검증결과를 기술한다.
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