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  • 부록3._IAEA_SSG-23.hwp

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[5.60] a

5.60. A distinction should be made between uncertainties in the value of a variable due to its random variability, called aleatory uncertainties, and uncertainties due to lack of knowledge, called epistemic uncertainties. The main reason for distinguishing between these two types of uncertainty is that, although they are usually treated analogously in modelling, the possibilities and approaches to quantify and reduce these uncertainties are different. Aleatory uncertainties can, in principle, be quantified objectively on the basis of measurements and can be described with probability distributions. Quantification of epistemic uncertainties is always subjective and may be difficult or, in some cases, even impossible. Unlike aleatory uncertainties, epistemic uncertainties are sometimes (although not always) amenable to reduction by further research. In some situations, it may be useful to assign probabilities also to epistemic uncertainties, so that their effects can be studied. However, these probabilities have to be distinguished from those associated with aleatory uncertainties because of different approaches for their quantification and because of different possibilities for the reduction of epistemic uncertainties.

[5.60] 폐쇄 후 방사선영향평가

5.60. 우연에 의한 불확실성으로 일컫는 불확실성의 임의의 변화 때문에 기인하는 변수 값 및 지식에 의한 불확실성으로 일컫는 지식 부족 때문에 기인하는 불확실성은 서로 구별되어야 한다. 이러한 두 가지 유형의 불확실성을 구별하는 주된 이유는, 일반적으로 이러한 불확실성이 모델링에 있어 유사하게 처리되지만, 이러한 불확실성을 정량화하고 줄이기 위한 가능성과 접근방법이 서로 다르기 때문이다. 원칙적으로 우연에 의한 불확실성은 측정에 기초하여 객관적으로 정량화될 수 있으며, 확률 분포로 기술될 수 있다. 지식에 의한 불확실성의 정량화는 항상 주관적이며, 어렵거나 어떤 경우에는 불가능할 수 있다. 우연에 의한 불확실성과는 달리, 지식에 의한 불확실성은 때때로 (비록 항상은 아니지만) 추가적인 연구를 통해 줄여나갈 수 있는 여지가 있다. 일부 상황에서는 지식에 의한 불확실성의 경우 그로 인한 영향을 연구할 수 있기 때문에 확률을 부여하는 것에 유용할 수 있다. 하지만, 우연에 의한 불확실성과 지식에 의한 불확실성은 정량화를 위한 접근방법이 다르고 지식에 의한 불확실성의 경우 불확실성을 줄여나갈 수 있는 가능성이 있기 때문에 지식에 의한 불확실성과 관련된 확률은 우연에 의한 불확실성과는 구별이 되어야 한다.