KR20200133505A - Method and apparatus for evaluating seismic safety of structure - Google Patents

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Abstract

An embodiment of the present invention, a seismic safety evaluation method for evaluating seismic safety of a structure may comprise the steps of: obtaining an input including a first parameter for the earthquake vulnerability of the structure and a central earthquake strength of the structure; using the obtained input, obtaining a second parameter indicating a response of the structure and a third parameter indicating a strength of the structure in relation to the central earthquake strength; generating seismic data within a predetermined seismic motion level range by scaling the second parameter and the third parameter; and calculating a value representing seismic safety based on the generated seismic data.

Description

구조물의 지진 안전성 평가 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR EVALUATING SEISMIC SAFETY OF STRUCTURE}Seismic safety evaluation method and device of structure {METHOD AND APPARATUS FOR EVALUATING SEISMIC SAFETY OF STRUCTURE}

본 발명은 구조물의 지진 안전성을 평가하는 방법 및 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a method and apparatus for evaluating the seismic safety of a structure.

교량, 터널, 댐, 도로시설물 등의 구조물에 지진이 발생하게 되면, 관리주체 별로 해당 구조물의 안전성을 확인하고 계속적 사용 유무를 판단하는 유지관리 활동을 수행한다. 이러한 유지관리는 정밀점검, 정밀안전진단 등의 형식으로 수행되며, 이를 위해 막대한 예산, 시간 및 인력을 필요로 한다. 이러한 경우, 관리자가 구조물의 안전성을 고려하여 유지관리 활동을 선별적으로 수행하게 된다면, 보다 효율적인 관리가 이루어지게 될 것이다. When an earthquake occurs in structures such as bridges, tunnels, dams, and road facilities, maintenance activities are performed to check the safety of the structure for each management entity and determine whether or not it is continuously used. Such maintenance is carried out in the form of detailed inspection and detailed safety diagnosis, and it requires enormous budget, time and manpower. In this case, if the manager selectively performs the maintenance activities in consideration of the safety of the structure, more efficient management will be achieved.

이를 위해, 구조물에 대해 지진 안전성 평가가 수행될 수 있다. 지진 안전성 평가 방법으로는 확률론적 지진안전성평가(Seismic Probabilistic Safety Assessment, SPSA)가 대표적이다. 종래의 확률론적 지진안전성평가의 경우 구조물의 무작위성(randomness)과 불확실성(uncertainty)을 통합해서만 고려하고, 모든 지진동 세기마다 기기의 응답(R)과 내력(C)에 대한 샘플을 추출해야 한다. 이에 따라, 무작위성과 불확실성 각각이 개별적으로 고려되기 어려우며, 샘플 추출에도 다소 많은 시간이 소요된다. To this end, an earthquake safety evaluation can be performed on the structure. Seismic Probabilistic Safety Assessment (SPSA) is a representative seismic safety assessment method. In the case of the conventional probabilistic seismic safety evaluation, only the randomness and uncertainty of the structure are considered integrating, and samples of the response (R) and the strength (C) of the device must be extracted for every seismic motion intensity. Accordingly, it is difficult to consider each of the randomness and the uncertainty individually, and it takes a little time for sample extraction.

따라서, 무작위성과 불확실성에 대한 충분한 고려가 이루어지며 효율적으로 샘플을 추출하는 지진 안전성 평가 방법이 요구된다. Therefore, there is a need for a seismic safety evaluation method that sufficiently considers randomness and uncertainty and efficiently extracts samples.

한국공개특허 제10-2016-0116400호 (2016년 10월 10일 공개)Korean Patent Publication No. 10-2016-0116400 (published on October 10, 2016)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 구조물의 무작위성과 불확실성 각각을 고려하고 효율적으로 샘플을 추출함으로써, 보다 정확하고 효과적으로 지진 안전성을 평가하는 지진 안전성 평가 방법 및 장치를 제공하는 것이다. The problem to be solved by the present invention is to provide a seismic safety evaluation method and apparatus for more accurately and effectively evaluating seismic safety by considering each of the randomness and uncertainty of a structure and efficiently extracting a sample.

다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 바로 제한되지 않으며, 언급되지는 않았으나 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있는 목적을 포함할 수 있다.However, the problems to be solved by the present invention are not limited as mentioned above, and are not mentioned, but include objects that can be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description. can do.

본 발명의 일 실시예에 따른 구조물에 대해 지진 안전성을 평가하는 지진 안전성 평가 방법은, 상기 구조물의 지진 취약도에 대한 제1 파라미터, 및 상기 구조물의 중앙지진내력을 포함하는 입력을 획득하는 단계와, 상기 획득된 입력을 이용하여, 상기 중앙지진내력과 관련하여 상기 구조물의 응답을 나타내는 제2 파라미터와 상기 구조물의 내력을 나타내는 제3 파라미터를 획득하는 단계와, 상기 제2 파라미터와 상기 제3 파라미터를 스케일링하여 소정의 지진동 레벨 범위 내에 지진데이터를 생성하는 단계와, 상기 생성된 지진데이터에 기초하여 지진 안전성을 나타내는 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다. An earthquake safety evaluation method for evaluating seismic safety for a structure according to an embodiment of the present invention includes the steps of obtaining an input including a first parameter for the earthquake vulnerability of the structure and a central earthquake strength of the structure, and , Using the obtained input, obtaining a second parameter indicating a response of the structure and a third parameter indicating a strength of the structure in relation to the central earthquake strength, and the second parameter and the third parameter And generating seismic data within a predetermined seismic motion level range by scaling, and calculating a value representing seismic safety based on the generated seismic data.

본 발명의 일 실시예에 따른 구조물에 대해 지진 안전성을 평가하는 지진 안전성 평가 장치는 상기 구조물의 지진 취약도에 대한 제1 파라미터, 및 상기 구조물의 중앙지진내력을 포함하는 입력을 획득하는 입력 획득부와, 상기 획득된 입력을 이용하여, 상기 중앙지진내력과 관련하여 상기 구조물의 응답을 나타내는 제2 파라미터와 상기 구조물의 내력을 나타내는 제3 파라미터를 획득하는 파라미터 획득부와, 상기 제2 파라미터와 상기 제3 파라미터를 스케일링하여 소정의 지진동 레벨 범위 내에 지진데이터를 생성하는 데이터 생성부와, 상기 생성된 지진데이터에 기초하여 지진 안전성을 나타내는 값을 산출하는 안전성 산출부를 포함할 수 있다.The seismic safety evaluation apparatus for evaluating seismic safety for a structure according to an embodiment of the present invention includes an input acquisition unit that obtains an input including a first parameter for the earthquake vulnerability of the structure and a central earthquake strength of the structure. And, a parameter obtaining unit for obtaining a second parameter indicating a response of the structure and a third parameter indicating a strength of the structure in relation to the central earthquake strength, using the obtained input, and the second parameter and the A data generator configured to generate earthquake data within a predetermined seismic motion level range by scaling a third parameter, and a safety calculator configured to calculate a value representing earthquake safety based on the generated earthquake data.

본 발명의 실시예에 따른 지진 안전성 평가 방법 및 장치는 구조물의 무작위성과 불확실성을 각각 고려하고 샘플을 효율적으로 추출함으로써, 보다 정확하고 신속하게 지진 안전성 평가를 수행할 수 있다. The seismic safety evaluation method and apparatus according to an embodiment of the present invention can perform seismic safety evaluation more accurately and quickly by efficiently extracting samples by considering randomness and uncertainty of a structure, respectively.

다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다. However, the effects obtainable in the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description. I will be able to.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지진 안전성 평가 장치의 기능 블록도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지진 안전성 평가 방법의 각 단계의 흐름을 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지진 안전성 평가 방법의 스케일링을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지진 안전성 평가 방법에 의해 획득되는 지진 취약도 곡선의 예를 도시한다.
1 is a functional block diagram of an earthquake safety evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 shows the flow of each step of the seismic safety evaluation method according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram for explaining scaling of an earthquake safety evaluation method according to an embodiment of the present invention.
4 shows an example of an earthquake vulnerability curve obtained by the seismic safety evaluation method according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명의 범주는 청구항에 의해 정의될 뿐이다.Advantages and features of the present invention, and a method of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various forms, and only these embodiments make the disclosure of the present invention complete, and those skilled in the art to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the person of the scope of the invention, and the scope of the invention is only defined by the claims.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 실제로 필요한 경우 외에는 생략될 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In describing the embodiments of the present invention, detailed descriptions of known functions or configurations will be omitted except when actually necessary in describing the embodiments of the present invention. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in an embodiment of the present invention, which may vary according to the intention or custom of users or operators. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout this specification.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예들을 포함할 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로서 이해되어야 한다.Since the present invention can make various changes and include various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to a specific embodiment, and should be understood as including all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 이와 같은 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 이 용어들은 하나의 구성요소들을 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.Terms including an ordinal number such as first and second may be used to describe various elements, but the corresponding elements are not limited by these terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being'connected' or'connected' to another component, it is understood that it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle. Should be.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지진 안전성 평가 장치의 기능 블록도를 도시한다. 이하 사용되는 '…부'등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.1 is a functional block diagram of an earthquake safety evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention. Used below'… A term such as'negative' means a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented by hardware or software, or a combination of hardware and software.

도 1을 참조하면, 지진 안전성 평가 장치(100)는 입력 획득부(110), 파라미터 획득부(120), 데이터 생성부(130), 안전성 산출부(140)를 포함한다. 입력 획득부(110)는 마이크로프로세서(microprocessor)를 포함하는 연산 장치에 의해 구현될 수 있으며, 이는 후술할 파라미터 파라미터 획득부(120), 데이터 생성부(130), 안전성 산출부(140)에 있어서도 같다. Referring to FIG. 1, the seismic safety evaluation apparatus 100 includes an input acquisition unit 110, a parameter acquisition unit 120, a data generation unit 130, and a safety calculation unit 140. The input acquisition unit 110 may be implemented by a computing device including a microprocessor, which is also used in the parameter parameter acquisition unit 120, data generation unit 130, and safety calculation unit 140 to be described later. same.

입력 획득부(110)는 구조물의 지진 취약도에 대한 제1 파라미터, 및 중앙지진내력(median seismic capacities of components)을 포함하는 입력을 획득할 수 있다. 구조물은, 예를 들어 복수의 기기를 포함하는 원자력 시설물일 수 있다. 복수의 기기는 원자력 시설물 내에 포함되는 다양한 장치를 포함할 수 있다. The input acquisition unit 110 may acquire an input including a first parameter for seismic vulnerability of the structure and median seismic capacities of components. The structure may be a nuclear facility including a plurality of devices, for example. The plurality of devices may include a variety of devices included within a nuclear facility.

제1 파라미터는 구조물의 무작위성 및 불확실성과 관련된 파라미터일 수 있다. 예를 들어, 제1 파라미터는 구조물의 지진 취약도의 무작위성과 불확실성이 반영된 복합 파라미터(βc)를 포함할 수 있다. 복합 파라미터는 무작위성과 불확실성을 통합적으로 고려한 로그정규분포(log normal distribution)에 의해 획득되는 값일 수 있다. The first parameter may be a parameter related to randomness and uncertainty of the structure. For example, the first parameter may include a complex parameter β c in which the randomness and uncertainty of the earthquake vulnerability of the structure are reflected. The composite parameter may be a value obtained by a log normal distribution integrating randomness and uncertainty.

다른 예를 들면, 제1 파라미터는 구조물의 지진 취약도의 무작위성 표준편차를 나타내는 무작위성 파라미터(βr)와 구조물의 지진 취약도의 불확실성 표준편차를 나타내는 불확실성 파라미터(βu)를 포함할 수 있다. 무작위성 파라미터(βr)는 무작위성에 대한 로그정규분포에 의해 획득되는 값일 수 있고, 불확실성 파라미터(βu)는 불확실성에 대한 로그정규분포에 의해 획득되는 값일 수 있다. As another example, the first parameter may include a randomness parameter (β r ) representing the randomness standard deviation of the seismic vulnerability of the structure and an uncertainty parameter (β u ) representing the uncertainty standard deviation of the seismic vulnerability of the structure. The randomness parameter β r may be a value obtained by a lognormal distribution of randomness, and the uncertainty parameter β u may be a value obtained by a lognormal distribution of uncertainty.

중앙지진내력(Am)은 구조물의 파괴확률이 50%가 되는 지진내력 값으로 구조물에 대해 기지정된 것일 수 있다. 한편, 본 발명에서는 중앙지진내력에서 구조물의 응답의 중앙값 Rm과 내력의 중앙값 Cm이 동일하다는 전제가 가정되어 후술되는 다양한 파라미터들의 값이 획득될 수 있다. The central seismic strength (A m ) is a seismic strength value at which the probability of destruction of the structure is 50%, and may be a known value for the structure. On the other hand, in the present invention, it is assumed that the median response Rm of the structure and the median median Cm of the response of the structure are the same in the median seismic strength, and values of various parameters to be described later can be obtained.

경우에 따라, 입력 획득부(110)는 FT(fault tree) 데이터 또는 구조물에 포함된 복수의 기기 간 종속 관계를 나타내는 파라미터를 더 획득할 수도 있다. 이러한 경우, 후술하는 구조물의 응답을 나타내는 파라미터나 내력을 나타내는 파라미터는, FT 데이터에 의해 설정된 구조물의 특성 및 복수의 기기 간의 종속 관계가 함께 고려됨에 기초하여 획득될 수 있다. 한편, FT(fault tree) 데이터와 관련하여서는 통상의 기술자에게 용이한바 자세한 설명은 생략하겠다. In some cases, the input acquisition unit 110 may further acquire fault tree (FT) data or a parameter indicating a dependency relationship between a plurality of devices included in the structure. In this case, a parameter indicating a response of a structure to be described later or a parameter indicating a strength of a structure may be obtained based on consideration of the characteristics of the structure set by FT data and the dependency relationship between a plurality of devices. On the other hand, in relation to the fault tree (FT) data, a detailed description will be omitted since it is easy for a person skilled in the art.

입력 획득부(110)는 고전적인 키보드(keyboard) 혹은 마우스(mouse) 등의 입력 장치, 혹은 사용자의 물리적 동작을 통해 조작 가능한 버튼 등을 통해 구현될 수도 있고, 터치스크린 방식의 화상 출력 장치와 일체로 구성된 터치 감지 패널을 통해 구현될 수 있다. 이에 따라, 입력 획득부(110)에 대한 사용자의 행위란 입력 획득부(110)에 포함된 버튼 혹은 터치 패드 등을 물리적으로 조작하는 행위를 가리킬 수 있다. The input acquisition unit 110 may be implemented through an input device such as a classic keyboard or a mouse, or a button that can be manipulated through a physical operation of a user, or integrated with a touch screen type image output device. It may be implemented through a touch sensing panel composed of. Accordingly, the user's action on the input acquisition unit 110 may refer to an action of physically manipulating a button or a touch pad included in the input acquisition unit 110.

입력 획득부(110)는 LCD(liquid crystal display) 혹은 OLED(organic light emitting diode) 등의 출력 장치가 될 수 있으며, 전술한 바와 같이 입력 획득부(110)의 기능을 하는 터치 감지 패널과 일체로 구성된 터치스크린 방식의 화상 출력 장치로 구현될 수 있다. The input acquisition unit 110 may be an output device such as a liquid crystal display (LCD) or an organic light emitting diode (OLED), and is integrated with the touch sensing panel functioning as the input acquisition unit 110 as described above. It can be implemented with a configured touch screen type image output device.

파라미터 획득부(120)는 중앙지진내력과 관련하여 구조물의 응답을 나타내는 제2 파라미터와 구조물의 내력을 나타내는 제3 파라미터를 획득할 수 있다. The parameter acquisition unit 120 may acquire a second parameter indicating a response of the structure and a third parameter indicating a strength of the structure in relation to the central earthquake strength.

만약, 제1 파라미터가 무작위성과 불확실성이 반영된 복합 파라미터인 경우, 파라미터 획득부(120)는 복합 파라미터를 이용하여 응답에 대한 파라미터(βcr)와 내력에 대한 파라미터(βcu)를 획득할 수 있다. 파라미터 획득부(120)는 응답에 대한 파라미터와 내력에 대한 파라미터를 이용하여, 구조물의 응답을 산출하여 응답을 나타내는 제2 파라미터로 결정하고, 구조물의 내력을 산출하여 내력을 나타내는 제3 파라미터로 결정할 수 있다. If the first parameter is a complex parameter reflecting randomness and uncertainty, the parameter acquisition unit 120 may obtain a parameter for response (β cr ) and a parameter for history (β cu ) using the complex parameter. . The parameter acquisition unit 120 calculates the response of the structure using the parameter for the response and the parameter for the proof strength, determines the second parameter indicating the response, and calculates the strength of the structure to determine the third parameter indicating the proof strength. I can.

만약, 제1 파라미터가 무작위성 파라미터와 불확실성 파라미터를 포함하는 경우, 파라미터 획득부(120)는 개별 파라미터를 이용하여, 응답에 대한 무작위성 파라미터(βRr) 및 불확실성 파라미터(βRu)와 내력에 대한 무작위성 파라미터(βCr) 및 불확실성 파라미터(βCu)를 획득할 수 있다. If the first parameter includes a randomness parameter and an uncertainty parameter, the parameter acquisition unit 120 uses individual parameters, and the randomness parameter for the response (β Rr ) and the uncertainty parameter (β Ru ) and the randomness for the history. The parameter β Cr and the uncertainty parameter β Cu can be obtained.

보다 구체적으로 설명하면, 파라미터 획득부(120)는 획득된 제1 파라미터를 이용하여 무작위성 파라미터와 불확실성 파라미터 마다 내력과 응답 각각을 고려한 2개의 파라미터를 획득할 수 있다. In more detail, the parameter acquisition unit 120 may acquire two parameters in consideration of each of the history and response for each randomness parameter and an uncertainty parameter by using the acquired first parameter.

예를 들어, 파라미터 획득부(120)는 무작위성 파라미터를 이용하여, 응답에 대한 무작위성을 나타내는 제1-1 파라미터(βRr)와 내력에 대한 무작위성을 나타내는 제1-2 파라미터(βCr)를 획득할 수 있다. 또한, 파라미터 획득부(120)는 불확실성 파라미터를 이용하여, 응답에 대한 불확실성을 나타내는 제1-3 파라미터(βRu)와 내력에 대한 불확실성을 나타내는 제1-4 파라미터(βCu)를 획득할 수 있다. For example, the parameter acquisition unit 120 acquires a 1-1 parameter (β Rr ) representing randomness for a response and a 1-2 parameter (β Cr ) representing randomness to a history by using the randomness parameter. can do. In addition, the parameter acquisition unit 120 may acquire a 1-3 parameter (β Ru ) representing uncertainty about a response and a 1-4 parameter (β Cu ) representing uncertainty about a strength by using the uncertainty parameter. have.

이러한 경우, 파라미터 획득부(120)는 제1-1 파라미터, 제1-2 파라미터, 제1-3 파라미터 및 제1-4 파라미터에 기초하여 응답과 내력을 산출할 수 있다. 파라미터 획득부(120)는 산출된 응답을 제2 파라미터로 결정하고, 산출된 내력을 제3 파라미터로 결정할 수 있다. 이와 관련된 보다 구체적인 설명은 도 2를 통해 후술하겠다. In this case, the parameter acquisition unit 120 may calculate a response and a history based on the 1-1 parameter, the 1-2 parameter, the 1-3 parameter, and the 1-4 parameter. The parameter obtaining unit 120 may determine the calculated response as a second parameter and determine the calculated internal force as a third parameter. A more detailed description of this will be described later with reference to FIG. 2.

데이터 생성부(130)는 제2 파라미터와 제3 파라미터를 스케일링하여 소정의 지진동 레벨 범위 내에 지진데이터를 생성할 수 있다. 구체적으로, 데이터 생성부(130)는 중앙지진내력을 기준으로 제2 파라미터와 제3 파라미터에 대한 샘플링을 수행한 후 소정 지진동 레벨 간격으로 스케일링(또는 리니어 스케일링)하여 지진데이터를 생성할 수 있다. 이에 의해 생성된 지진데이터는, 예를 들면 소정 지진동 레벨의 범위 내의 지진취약도 곡선을 포함할 수 있다. The data generator 130 may generate seismic data within a predetermined seismic motion level range by scaling the second parameter and the third parameter. Specifically, the data generator 130 may generate seismic data by performing sampling for the second parameter and the third parameter based on the central seismic strength, and then scaling (or linear scaling) at predetermined seismic level intervals. The seismic data generated thereby may include, for example, an earthquake vulnerability curve within a range of a predetermined seismic motion level.

안전성 산출부(140)는 생성된 지진데이터에 기초하여 지진 안전성을 나타내는 값을 산출할 수 있다. 예를 들어, 안전성 산출부(140)에서 생성된 지진데이터는 각 지진동 레벨에서 스케일링된 샘플의 응답과 내력에 대한 값이다. 이러한 스케일링된 샘플의 응답 및 내력 값에 기초하여, 각 지진동 레벨에서 관련 응답과 내력을 서로 비교하여, 각 기기의 샘플 상태를 안전 ("0") 혹은 파괴 ("1")로 구분한다. 이러한 기기의 샘플 상태 정보를 바탕으로, 시스템 로직 모델(fault tree: FT) 상에 여러 가지 논리 게이트를 통하여 sub-system과 top system의 샘플 상태를 기기와 마찬가지로 "0"과 "1"로 평가하고, 이를 총 추출 샘플수와 파괴상태 샘플수("1" 값을 가진 샘플 수)의 비로 각각의 붕괴확률(예: 20%, 40%, 60%, 80%, 100%)을 평가하게 된다. The safety calculation unit 140 may calculate a value indicating earthquake safety based on the generated earthquake data. For example, the seismic data generated by the safety calculation unit 140 is a value of a response and proof strength of a sample scaled at each seismic motion level. Based on the response and proof strength values of these scaled samples, the relevant response and proof strength at each seismic motion level are compared with each other, and the sample state of each device is classified as either safe ("0") or failure ("1"). Based on the sample status information of these devices, the sample status of the sub-system and top system is evaluated as "0" and "1" like the device through various logic gates on the system logic model (fault tree: FT). , This is the ratio of the total number of extracted samples and the number of samples in the fracture state (the number of samples with a value of "1") to evaluate the probability of each decay (eg 20%, 40%, 60%, 80%, 100%).

이러한 절차를 각각의 지진동 세기마다 수행함으로써, 최종적으로 기기 및 시스템 취약도 곡선을 도출하게 된다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니고, 지진취약도 곡선과 관련된 지진리스크(연간 붕괴빈도) 등의 다양한 형태로 정보가 제공될 수 있다. By performing this procedure for each seismic motion intensity, the device and system vulnerability curves are finally derived. However, the present disclosure is not limited thereto, and information may be provided in various forms, such as an earthquake risk (annual collapse frequency) related to an earthquake vulnerability curve.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지진 안전성 평가 방법의 각 단계의 흐름을 도시한다. 이하에서는 도 1과 중복되는 내용이 생략될 수 있으며, 도 2의 각 단계는 경우에 따라 도면에 도시된 바와 그 순서를 달리하여 수행될 수도 있다. 2 shows the flow of each step of the seismic safety evaluation method according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, content overlapping with FIG. 1 may be omitted, and each step of FIG. 2 may be performed in a different order as shown in the drawings depending on the case.

도 2를 참조하면, 입력 획득부(110)는 구조물의 지진 취약도에 대한 제1 파라미터 및 중앙지진내력을 포함하는 입력을 획득할 수 있다(S110). 제1 파라미터는 예를 들면, 무작위성과 불확실성을 복합적으로 고려한 복합 파라미터를 포함할 수도 있다. 다른 예를 들면, 제1 파라미터는 무작위성 파라미터와 불확실성 파라미터를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the input acquisition unit 110 may acquire an input including a first parameter and a central earthquake strength for the earthquake vulnerability of the structure (S110). The first parameter may include, for example, a complex parameter in which randomness and uncertainty are considered in combination. For another example, the first parameter may include a randomness parameter and an uncertainty parameter.

파라미터 획득부(120)는 중앙지진내력과 관련하여 구조물의 응답을 나타내는 제2 파라미터와 구조물의 내력을 나타내는 제3 파라미터를 획득할 수 있다(S120). The parameter acquisition unit 120 may acquire a second parameter indicating a response of the structure and a third parameter indicating a strength of the structure in relation to the central earthquake strength (S120).

만약, 제1 파라미터가 복합 파라미터를 포함하는 경우, 파라미터 획득부(120)는 하기의 수학식 1을 이용하여 응답에 대한 파라미터와 내력에 대한 파라미터를 획득할 수 있다.If the first parameter includes a complex parameter, the parameter obtaining unit 120 may obtain a parameter for a response and a parameter for a history force using Equation 1 below.

Figure pat00001
Figure pat00001

수학식 1에서, βRc는 응답에 대한 파라미터, βCc는 내력에 대한 파라미터, βc는 제1 파라미터일 수 있다. In Equation 1, β Rc may be a parameter for response, β Cc may be a parameter for internal force, and β c may be a first parameter.

파라미터 획득부(120)는 응답에 대한 파라미터(βRc)를 하기의 수학식 2에 적용하여 응답을 산출할 수 있다. 산출된 응답은 샘플링 값일 수 있다. The parameter acquisition unit 120 may calculate a response by applying the parameter β Rc for the response to Equation 2 below. The calculated response may be a sampling value.

Figure pat00002
Figure pat00002

수학식 2에서, Rc는 응답, LN(a,b,c)는, a,b,c를 고려한 로그노말분포 함수, Am은 중앙지진내력, ρ는 복수의 기기 간의 관련성을 나타내는 상관계수(또는 상관함수(correlation matrix))일 수 있다. 이에 기초하여, 파라미터 획득부(120)는 응답을 제2 파라미터로 결정할 수 있다. In Equation 2, Rc is the response, LN(a,b,c) is the lognormal distribution function considering a,b,c, A m is the central seismic strength, and ρ is a correlation coefficient representing the relationship between a plurality of devices ( Or it may be a correlation function (correlation matrix). Based on this, the parameter obtaining unit 120 may determine the response as the second parameter.

파라미터 획득부(120)는 내력에 대한 파라미터(βCc)를 하기의 수학식 3에 적용하여 내력을 산출할 수 있다. 산출된 내력은 샘플링 값일 수 있다. The parameter obtaining unit 120 may calculate the proof strength by applying the parameter β Cc for the proof strength to Equation 3 below. The calculated proof strength may be a sampling value.

Figure pat00003
Figure pat00003

수학식 3에서, C는 내력일 수 있다. 이에 기초하여, 파라미터 획득부(120)는 내력을 제3 파라미터로 결정할 수 있다.In Equation 3, C may be an internal force. Based on this, the parameter obtaining unit 120 may determine the internal force as the third parameter.

이와 같이 응답 또는 내력을 산출하는 과정은 LHS(latin hypercube sampling)에 기반한 샘플링 과정일 수 있다. 응답과 내력에 관련한 변수가 다수인 경우, 이러한 LHS에 기반한 샘플링 과정을 통하여 이에 상응하는 다차원 변수공간에서 보다 효과적으로 샘플을 추출할 수 있어, 데이터 확보를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. The process of calculating the response or history as described above may be a sampling process based on LHS (latin hypercube sampling). When there are a large number of variables related to response and history, samples can be more effectively extracted from the corresponding multidimensional variable space through the sampling process based on the LHS, so that data acquisition can be performed more efficiently.

만약, 제1 파라미터가 불확실성 파라미터와 무작위성 파라미터를 포함하는 경우, 파라미터 획득부(120)는 하기의 수학식 4를 이용하여 응답에 대한 불확실성을 나타내는 파라미터(이하, '응답-불확실성 파라미터')와 내력에 대한 불확실성을 나타내는 파라미터(이하, '내력-불확실성 파라미터')를 구할 수 있다. If the first parameter includes an uncertainty parameter and a randomness parameter, the parameter acquisition unit 120 uses Equation 4 below to indicate a parameter representing uncertainty about a response (hereinafter,'response-uncertainty parameter') and history. It is possible to obtain a parameter indicating the uncertainty about (hereinafter,'the history-uncertainty parameter').

Figure pat00004
Figure pat00004

수학식 4에서, βRu는 응답-불확실성 파라미터, βCu는 내력-불확실성 파라미터, βu는 불확실성 파라미터일 수 있다. In Equation 4, β Ru may be a response-uncertainty parameter, β Cu may be a proof strength-uncertainty parameter, and β u may be an uncertainty parameter.

또한, 파라미터 획득부(120)는 하기의 수학식 5를 이용하여 응답에 대한 무작위성을 나타내는 파라미터(이하, '응답-무작위성 파라미터')와 내력에 대한 무작위성을 나타내는 파라미터(이하, '내력-무작위성 파라미터')를 구할 수 있다. In addition, the parameter acquisition unit 120 uses a parameter representing randomness for a response (hereinafter,'response-random parameter') and a parameter representing randomness for a history (hereinafter,'history-random parameter) using Equation 5 below. ') can be obtained.

Figure pat00005
Figure pat00005

수학식 5에서, βRr는 응답-무작위성 파라미터, βCr는 내력-무작위성 파라미터, βr는 무작위성 파라미터일 수 있다. In Equation 5, β Rr may be a response-random parameter, β Cr may be a strength-randomness parameter, and β r may be a randomness parameter.

파라미터 획득부(120)는 응답-불확실성 파라미터를 이용하여 불확실성에 대한 응답을 구하고, 내력-불확실성 파라미터를 이용하여 불확실성에 대한 내력을 구할 수 있다. 구체적으로, 파라미터 획득부(120)는 수학식 6을 이용하여 불확실성에 대한 응답을 구하고, 수학식 7을 이용하여 불확실성에 대한 내력을 구할 수 있다. The parameter acquisition unit 120 may obtain a response to the uncertainty by using the response-uncertainty parameter, and may obtain a history of the uncertainty by using the proof-of-uncertainty parameter. Specifically, the parameter acquisition unit 120 may obtain a response to the uncertainty using Equation 6 and obtain a history of the uncertainty using Equation 7.

Figure pat00006
Figure pat00006

수학식 6에서,

Figure pat00007
는 불확실성에 대한 응답일 수 있다.In Equation 6,
Figure pat00007
May be a response to uncertainty.

Figure pat00008
Figure pat00008

수학식 7에서,

Figure pat00009
는 불확실성에 대한 내력일 수 있다.In Equation 7,
Figure pat00009
May be a history of uncertainty.

파라미터 획득부(120)는 불확실성에 대한 응답과 응답에 대한 무작위성 파라미터를 이용하여 최종 응답을 획득할 수 있고, 불확실성에 대한 내력과 내력에 대한 무작위성 파라미터를 이용하여 최종 내력을 획득할 수 있다. 구체적으로, 최종 응답은 하기의 수학식 8에 의해 구할 수 있고, 최종 내력은 하기의 수학식 9에 의해 구할 수 있다. The parameter acquisition unit 120 may obtain a final response by using a response to the uncertainty and a randomness parameter for the response, and may obtain a final strength by using a history of uncertainty and a randomness parameter for the resistance. Specifically, the final response can be obtained by Equation 8 below, and the final proof can be obtained by Equation 9 below.

Figure pat00010
Figure pat00010

수학식 8에서, Rc는 최종 응답일 수 있고,

Figure pat00011
는 i번째 샘플에 대한 불확실성에 대한 응답일 수 있다. 파라미터 획득부(120)는 후술되는 지진데이터의 생성을 위해 1번째 샘플에서부터 M번째 샘플에 대한 로그노말분포를 획득하여 최종 응답을 산출할 수 있다. In Equation 8, Rc may be the final response,
Figure pat00011
May be a response to the uncertainty for the i-th sample. The parameter acquisition unit 120 may calculate a final response by obtaining a lognormal distribution for the M-th sample from the first sample to generate earthquake data to be described later.

Figure pat00012
Figure pat00012

수학식 9에서, C는 최종 내력일 수 있고,

Figure pat00013
는 i번째 샘플에 대한 불확실성에 대한 내력일 수 있다. 파라미터 획득부(120)는 후술되는 지진데이터의 생성을 위해 1번째 샘플에서부터 M번째 샘플에 대한 로그노말분포를 획득하여 최종 내력을 산출할 수 있다. 이에 따라, 파라미터 획득부(120)는 최종 응답을 제2 파라미터로 결정하고, 최종 내력을 제3 파라미터로 결정할 수 있다. In Equation 9, C may be the final internal force,
Figure pat00013
May be a history of uncertainty for the i-th sample. The parameter acquisition unit 120 may obtain a lognormal distribution for the M-th sample from the first sample to generate earthquake data, which will be described later, to calculate the final strength. Accordingly, the parameter acquisition unit 120 may determine the final response as the second parameter and determine the final history as the third parameter.

이와 같은 응답과 최종 내력의 산출 과정은 LHS에 기반한 샘플링 과정일 수 있다. 수학식 1 내지 3과 관련된 샘플링 기법에서와 같이, LHS에 기반하여 샘플링을 수행하는 경우, 데이터 확보를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. The process of calculating such response and final history may be a sampling process based on LHS. As in the sampling techniques related to Equations 1 to 3, when sampling is performed based on LHS, data can be secured more efficiently.

데이터 생성부(130)는 제2 파라미터와 제3 파라미터를 스케일링하여 소정의 지진동 레벨 범위 내에 지진데이터를 생성할 수 있다(S130). 구체적으로, 데이터 생성부(130)는 중앙지진내력을 기준으로 제2 파라미터와 제3 파라미터를 스케일링하여 소정의 지진동 레벨 범위 내의 지진취약도 곡선을 생성할 수 있다. 소정의 지진동 레벨 범위는 기지정된 범위 값일 수 있다. The data generator 130 may generate seismic data within a predetermined seismic motion level range by scaling the second parameter and the third parameter (S130). Specifically, the data generator 130 may generate an earthquake susceptibility curve within a predetermined seismic motion level range by scaling the second parameter and the third parameter based on the central earthquake strength. The predetermined seismic motion level range may be a predetermined range value.

한편, 데이터 생성부(130)는 하기의 수학식 10을 이용하여 소정의 지진동 레벨 범위 내에서 소정 지진동 레벨 간격으로 스케일링을 수행하여 지진데이터를 생성할 수 있다. Meanwhile, the data generator 130 may generate seismic data by performing scaling at predetermined seismic level intervals within a predetermined seismic level range using Equation 10 below.

Figure pat00014
Figure pat00014

수학식 10에서, R은 스케일링이 수행된 응답, Rc는 제2 파라미터, aj는 소정의 지진동 레벨 범위를 동일한 간격의 S개의 구간으로 나누었을 때, 나뉘어진 지진동 레벨 구간 중 j번째 구간일 수 있다. In Equation 10, R is the response on which the scaling has been performed, Rc is the second parameter, and a j is the j-th section among the divided seismic level sections when the predetermined seismic motion level range is divided into S sections of equal intervals. have.

안전성 산출부(140)는 지진데이터를 기초로 구조물의 안전성을 나타내는 값을 산출할 수 있다. 예를 들어, 안전성 산출부(140)는 FT 데이터와 바이너리 상태 정보(예: 정상(0) 또는 비정상(1))를 이용하여 지진데이터를 분석함으로써 구조물의 붕괴확률을 추정할 수 있다. The safety calculation unit 140 may calculate a value indicating the safety of the structure based on the earthquake data. For example, the safety calculation unit 140 may estimate a collapse probability of a structure by analyzing earthquake data using FT data and binary state information (eg, normal (0) or abnormal (1)).

경우에 따라, 구조물의 안전성에 대한 정보를 보다 풍부하게 획득하고자 하는 경우, 복수의 기기 간의 상관관계를 다르게 설정하여 다양한 지진데이터를 획득할 수도 있다. 예를 들어, 복수의 기기 간의 상관관계 값을 다르게 입력한 후, 제2 파라미터와 제3 파라미터를 결정하는 단계에서부터 그 후의 과정, 즉, 지진 데이터를 생성하는 과정을 반복하는 경우, 복수의 지진 취약도 곡선이 생성될 수 있다. 복수의 지진 취약도 곡선에 대한 예는 도 4를 참조할 수 있다. In some cases, when it is desired to acquire richer information on the safety of a structure, various earthquake data may be obtained by setting different correlations between a plurality of devices. For example, if the correlation values between a plurality of devices are input differently, and then the process from determining the second parameter and the third parameter to the subsequent process, that is, the process of generating earthquake data, is repeated, a plurality of earthquakes are vulnerable. Degree curves can be created. For an example of a plurality of earthquake vulnerability curves, refer to FIG. 4.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지진 안전성 평가 방법의 스케일링을 설명하기 위한 도면이다. 구체적으로, 도 3은 중앙지진내력을 기준으로 최초에 확보되는 붕괴 확률(failure probability)과 관련된 응답 및 내력의 값과 그 후 스케일링을 통해 최종 획득된 지진 취약도 곡선의 예를 나타낸다.3 is a diagram for explaining scaling of an earthquake safety evaluation method according to an embodiment of the present invention. Specifically, FIG. 3 shows an example of a response and proof strength value related to a failure probability initially secured based on the central earthquake strength, and an earthquake vulnerability curve finally obtained through scaling thereafter.

참조번호 1a는 중앙지진내력을 기준으로 최초에 확보되는 붕괴 확률(failure probability)과 관련된 응답 및 내력의 값에 대한 그래프를 나타낸다. 참조번호 1a에 따르면, 중앙지진내력은 붕괴확률이 50%가 되는 값임을 알 수 있다. Reference numeral 1a denotes a graph of the response and strength values related to the failure probability that is initially secured based on the central earthquake history. According to reference number 1a, it can be seen that the central earthquake history is a value at which the probability of collapse is 50%.

이러한 중앙지진내력은 참조번호 1b의 그래프 상의 중간 지점에 표시될 수 있다. 이를 기준으로 좌우로 응답과 내력을 스케일링함으로써 최종적으로 참조번호 1b에 나타나는 그래프가 획득될 수 있다. This central earthquake history may be displayed at an intermediate point on the graph of reference number 1b. Based on this, by scaling the response and the internal force left and right, a graph shown in reference numeral 1b can be finally obtained.

참조번호 1b의 그래프에서, x축은 PGA(peak ground acceleration)일 수 있고, y축은 붕괴 확률일 수 있다. PGA는 최대지반가속도로, 계측된 지진가속도의 시간 이력에서의 최대 크기를 위미하는 것일 수 있으며, 이와 관련하여서는 통상의 기술자에게 용이한바 자세한 설명은 생략하겠다. In the graph of reference numeral 1b, the x-axis may be a peak ground acceleration (PGA), and the y-axis may be a collapse probability. The PGA is the maximum ground acceleration, and may mean the maximum magnitude in the time history of the measured earthquake acceleration, and in this regard, since it is easy for a person skilled in the art, a detailed description will be omitted.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지진 안전성 평가 방법에 의해 획득되는 지진 취약도 곡선의 예를 도시한다. 4 shows an example of an earthquake vulnerability curve obtained by the seismic safety evaluation method according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 구조물에 포함되는 복수의 기기 간의 상관관계가 서로 다른 경우, 각각의 상관관계를 참조하여 획득된 지진 취약도 곡선의 통합 그래프를 나타낸다. 도 4의 그래프에서 x축은 PGA일 수 있고, y축은 붕괴 확률일 수 있다.Referring to FIG. 4, when correlations between a plurality of devices included in a structure are different from each other, an integrated graph of an earthquake vulnerability curve obtained by referring to each correlation is shown. In the graph of FIG. 4, the x-axis may be a PGA, and the y-axis may be a collapse probability.

제1 곡선(41)의 경우 완전상관관계를 가지는 경우의 지진 취약도 곡선을 나타낸다. 완전상관관계는 구조물에 포함되는 복수의 기기들이 서로 완전하게 상관됨을 의미할 수 있고, 이러한 경우 ρ 값은 1로 나타날 수 있다. In the case of the first curve 41, an earthquake fragility curve is shown in the case of having a perfect correlation. The complete correlation may mean that a plurality of devices included in the structure are completely correlated with each other, and in this case, the value of ρ may be expressed as 1.

제2 곡선(42)은, 부분상관관계(ρ=0.7)를 가지는 경우의 지진 취약도 곡선을 나타낸다. 부분상관관계는 구조물에 포함되는 복수의 기기들 중 일부가 상관관계를 가지는 경우를 의미할 수 있으며, 도 4에서는 ρ 값이 0.7인 경우를 예로 들었으나 이에 제한되는 것은 아니고 다양한 값으로 나타날 수도 있다. The second curve 42 represents an earthquake vulnerability curve in the case of having a partial correlation (ρ=0.7). The partial correlation may mean a case in which some of a plurality of devices included in the structure have a correlation, and in FIG. 4, a case where the ρ value is 0.7 is exemplified, but is not limited thereto and may be expressed in various values. .

제3 곡선(43)의 경우 상관관계가 없는 경우의 지진 취약도 곡선을 나타낸다. 즉, 구조물에 포함되는 복수의 기기들 각각은 서로 독립적인 관계를 가지므로 서로에게 영향을 미치지 않는 상태를 의미할 수 있다. 이러한 경우, ρ 값은 0으로 나타날 수 있다. In the case of the third curve 43, it represents the earthquake vulnerability curve when there is no correlation. That is, since each of the plurality of devices included in the structure has an independent relationship with each other, it may mean a state that does not affect each other. In this case, the ρ value may appear as 0.

도 4에 따르면 구조물에 포함되는 복수의 기기들 간의 상관관계에 따라 지진안전성이 상이하게 나타날 수 있음을 알 수 있다. According to FIG. 4, it can be seen that seismic safety may differ according to the correlation between a plurality of devices included in the structure.

그러나, 본 발명에 따른 지진 안전성 평가 방법 및 장치는 이와 같이 상관관계가 다른 경우에도 각각을 고려하여 지진안전성을 분석할 수 있어, 보다 정확하고 다양한 정보를 제공할 수 있다. However, the seismic safety evaluation method and apparatus according to the present invention can analyze seismic safety in consideration of each of the seismic safety evaluation methods and apparatuses, even when the correlations are different as described above, thereby providing more accurate and various information.

또한, 본 발명에 따른 지진 안전성 평가 방법 및 장치는, 지진데이터의 형성과정에서 각 지진동 레벨마다 응답과 내력을 구하는 것이 아니라 중앙지진내력에 대해 획득된 응답과 내력을 샘플링하여 지진데이터를 형성함으로써, 보다 신속하고 용이하게 지진데이터를 확보할 수 있다. In addition, the seismic safety evaluation method and apparatus according to the present invention forms seismic data by sampling the response and proof strength obtained for the central earthquake strength, rather than obtaining the response and proof strength for each seismic motion level in the seismic data formation process, Seismic data can be obtained more quickly and easily.

또한, 본 발명에 따른 지진 안전성 평가 방법 및 장치는, 무작위성과 불확실성 각각을 구분하여 분석함으로써, 무작위성과 불확실성을 모두 고려하여 지진 취약도 분석이 보다 정확하게 수행되도록 할 수 있다. In addition, the seismic safety evaluation method and apparatus according to the present invention can perform seismic vulnerability analysis more accurately in consideration of both randomness and uncertainty by separately analyzing randomness and uncertainty.

또한, 본 발명에 따른 지진 안전성 평가 방법 및 장치는 LHS 방법에 기초하여 샘플링을 수행하므로 데이터 확보를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. In addition, since the seismic safety evaluation method and apparatus according to the present invention performs sampling based on the LHS method, data can be secured more efficiently.

본 명세서에 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.Combinations of each block of the block diagram attached to the present specification and each step of the flowchart may be performed by computer program instructions. Since these computer program instructions can be mounted on a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing equipment, the instructions executed by the processor of the computer or other programmable data processing equipment are shown in each block or flow chart of the block diagram. Each step creates a means to perform the functions described. These computer program instructions can also be stored in computer-usable or computer-readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement a function in a particular way, so that the computer-usable or computer-readable memory It is also possible to produce an article of manufacture in which the instructions stored in the block diagram contain instruction means for performing the functions described in each block or flow chart. Computer program instructions can also be mounted on a computer or other programmable data processing equipment, so that a series of operating steps are performed on a computer or other programmable data processing equipment to create a computer-executable process to create a computer or other programmable data processing equipment. It is also possible for the instructions to perform the processing equipment to provide steps for performing the functions described in each block of the block diagram and each step of the flowchart.

또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.In addition, each block or each step may represent a module, segment, or part of code comprising one or more executable instructions for executing the specified logical function(s). In addition, it should be noted that in some alternative embodiments, functions mentioned in blocks or steps may occur out of order. For example, two blocks or steps shown in succession may in fact be performed substantially simultaneously, or the blocks or steps may sometimes be performed in the reverse order depending on the corresponding function.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 품질에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will be able to make various modifications and variations without departing from the essential quality of the present invention. Accordingly, the embodiments disclosed in the present specification are not intended to limit the technical idea of the present disclosure, but to explain the technical idea, and the scope of the technical idea of the present disclosure is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present invention.

100: 지진 안전성 평가 장치
110: 입력 획득부
120: 파라미터 획득부
130: 데이터 생성부
140: 안전성 산출부
100: earthquake safety evaluation device
110: input acquisition unit
120: parameter acquisition unit
130: data generation unit
140: safety calculation unit

Claims (12)

구조물에 대해 지진 안전성을 평가하는 지진 안전성 평가 방법에 있어서,
상기 구조물의 지진 취약도에 대한 제1 파라미터, 및 상기 구조물의 중앙지진내력을 포함하는 입력을 획득하는 단계와,
상기 획득된 입력을 이용하여, 상기 중앙지진내력과 관련하여 상기 구조물의 응답을 나타내는 제2 파라미터와 상기 구조물의 내력을 나타내는 제3 파라미터를 획득하는 단계와,
상기 제2 파라미터와 상기 제3 파라미터를 스케일링하여 소정의 지진동 레벨 범위 내에 지진데이터를 생성하는 단계와,
상기 생성된 지진데이터에 기초하여 지진 안전성을 나타내는 값을 산출하는 단계를 포함하는
지진 안전성 평가 방법.
In the seismic safety evaluation method for evaluating seismic safety for a structure,
Obtaining an input including a first parameter for the earthquake vulnerability of the structure and a central earthquake strength of the structure,
Using the obtained input, obtaining a second parameter indicating a response of the structure and a third parameter indicating a strength of the structure in relation to the central earthquake strength,
Generating seismic data within a predetermined seismic motion level range by scaling the second parameter and the third parameter,
Comprising the step of calculating a value representing earthquake safety based on the generated earthquake data
Seismic safety evaluation method.
제1항에 있어서,
상기 구조물은,
복수의 기기를 포함하고,
상기 입력은,
상기 복수의 기기 간 종속 관계를 나타내는 제4 파라미터를 더 포함하는
지진 안전성 평가 방법.
The method of claim 1,
The structure,
Including a plurality of devices,
The input is,
Further comprising a fourth parameter indicating a dependency relationship between the plurality of devices
Seismic safety evaluation method.
제1항에 있어서,
상기 제1 파라미터는,
상기 구조물의 지진 취약도의 무작위성과 불확실성이 반영된 복합 파라미터를 포함하는
지진 안전성 평가 방법.
The method of claim 1,
The first parameter,
Including a complex parameter reflecting the randomness and uncertainty of the seismic vulnerability of the structure
Seismic safety evaluation method.
제3항에 있어서,
상기 제2 파라미터와 상기 제3 파라미터를 획득하는 단계는,
상기 복합 파라미터를 이용하여, 상기 응답에 대한 제1-1 파라미터와 상기 내력에 대한 제1-2 파라미터를 획득하는 단계와,
상기 제1-1 파라미터 및 상기 제1-2 파라미터에 기초하여 상기 응답과 상기 내력을 산출하는 단계와,
상기 산출된 응답을 상기 제2 파라미터로 결정하고, 상기 산출된 내력을 상기 제3 파라미터로 결정하는 단계를 포함하는
지진 안전성 평가 방법.
The method of claim 3,
Acquiring the second parameter and the third parameter,
Using the composite parameter, acquiring a 1-1 parameter for the response and a 1-2 parameter for the proof force,
Calculating the response and the internal force based on the 1-1 parameter and the 1-2 parameter,
Determining the calculated response as the second parameter, and determining the calculated internal force as the third parameter
Seismic safety evaluation method.
제1항에 있어서,
상기 제1 파라미터는,
상기 구조물의 지진 취약도의 무작위성 표준편차를 나타내는 무작위성 파라미터와 상기 구조물의 지진 취약도의 불확실성 표준편차를 나타내는 불확실성 파라미터를 포함하는
지진 안전성 평가 방법.
The method of claim 1,
The first parameter,
Including a randomness parameter representing the standard deviation of the randomness of the seismic vulnerability of the structure and an uncertainty parameter representing the standard deviation of the uncertainty of the seismic vulnerability of the structure
Seismic safety evaluation method.
제5항에 있어서,
상기 제2 파라미터와 상기 제3 파라미터를 획득하는 단계는,
상기 무작위성 파라미터를 이용하여, 상기 응답에 대한 무작위성을 나타내는 제1-1 파라미터와 상기 내력에 대한 무작위성을 나타내는 제1-2 파라미터를 획득하는 단계와,
상기 불확실성 파라미터를 이용하여, 상기 응답에 대한 불확실성을 나타내는 제1-3 파라미터와 상기 내력에 대한 불확실성을 나타내는 제1-4 파라미터를 획득하는 단계와,
상기 제1-1 파라미터, 상기 제1-2 파라미터, 상기 제1-3 파라미터 및 상기 제1-4 파라미터에 기초하여 상기 응답과 상기 내력을 산출하는 단계와,
상기 산출된 응답을 상기 제2 파라미터로 결정하고, 상기 산출된 내력을 상기 제3 파라미터로 결정하는 단계를 포함하는
지진 안전성 평가 방법.
The method of claim 5,
Acquiring the second parameter and the third parameter,
Using the randomness parameter, acquiring a 1-1 parameter representing randomness for the response and a 1-2 parameter representing randomness for the history,
Using the uncertainty parameter, acquiring a 1-3 parameter representing an uncertainty about the response and a 1-4 parameter representing an uncertainty about the proof force;
Calculating the response and the internal force based on the 1-1 parameter, the 1-2 parameter, the 1-3 parameter, and the 1-4 parameter,
Determining the calculated response as the second parameter, and determining the calculated internal force as the third parameter
Seismic safety evaluation method.
제1항에 있어서,
상기 응답과 상기 내력은,
LHS(latin hypercube sampling)에 기초하여 산출되는
지진 안전성 평가 방법.
The method of claim 1,
The response and the history are,
Calculated based on LHS (latin hypercube sampling)
Seismic safety evaluation method.
제1항에 있어서,
상기 지진데이터는,
지진동 레벨에 대한 상기 구조물의 취약도 곡선을 포함하는
지진 안전성 평가 방법.
The method of claim 1,
The earthquake data,
Including the fragility curve of the structure with respect to the seismic motion level
Seismic safety evaluation method.
제1항에 있어서,
상기 지진데이터를 생성하는 단계는,
상기 제2 파라미터와 상기 제3 파라미터를 지진동 레벨을 기준으로 스케일링함에 기초하여, 취약도 곡선을 생성하는 단계를 포함하는
지진 안전성 평가 방법.
The method of claim 1,
The step of generating the earthquake data,
Generating a vulnerability curve based on scaling the second parameter and the third parameter based on the seismic motion level.
Seismic safety evaluation method.
제1항에 있어서,
상기 스케일링은,
리니어 스케일링을 포함하는
지진 안전성 평가 방법.
The method of claim 1,
The scaling is,
Including linear scaling
Seismic safety evaluation method.
제1항에 있어서,
상기 지진 안전성을 나타내는 값을 산출하는 단계는,
상기 생성된 지진데이터에 기초하여, 상기 구조물의 붕괴 확률을 산출하여 상기 지진 안전성을 나타내는 값으로 결정하는 단계를 포함하는
지진 안전성 평가 방법.
The method of claim 1,
The step of calculating a value representing the earthquake safety,
Comprising the step of determining a value representing the earthquake safety by calculating a collapse probability of the structure based on the generated earthquake data
Seismic safety evaluation method.
구조물에 대해 지진 안전성을 평가하는 지진 안전성 평가 장치에 있어서,
상기 구조물의 지진 취약도에 대한 제1 파라미터, 및 상기 구조물의 중앙지진내력을 포함하는 입력을 획득하는 입력 획득부와,
상기 획득된 입력을 이용하여, 상기 중앙지진내력과 관련하여 상기 구조물의 응답을 나타내는 제2 파라미터와 상기 구조물의 내력을 나타내는 제3 파라미터를 획득하는 파라미터 획득부와,
상기 제2 파라미터와 상기 제3 파라미터를 스케일링하여 소정의 지진동 레벨 범위 내에 지진데이터를 생성하는 데이터 생성부와,
상기 생성된 지진데이터에 기초하여 지진 안전성을 나타내는 값을 산출하는 안전성 산출부를 포함하는
지진 안전성 평가 장치.
In an earthquake safety evaluation device that evaluates earthquake safety for a structure,
An input acquisition unit for acquiring an input including a first parameter for the earthquake vulnerability of the structure and a central earthquake strength of the structure,
A parameter obtaining unit for obtaining a second parameter indicating a response of the structure and a third parameter indicating a strength of the structure in relation to the central earthquake strength, using the obtained input;
A data generator configured to generate earthquake data within a predetermined seismic motion level range by scaling the second parameter and the third parameter;
Comprising a safety calculation unit for calculating a value representing earthquake safety based on the generated earthquake data
Seismic safety evaluation device.
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