사고 선행자를 활용한 희귀사건 빈도추정을 위한 Bayesian Algorithm 구현

초록

일반적으로 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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