공학 시스템 설계 분야에서 우연성 및 인지적 불확실성에 대응하기 위해 현재 다양한 설계 최적화 방법과 신뢰성 분석 기술이 개발되어 왔습니다. 우연성 불확실성은 통계적 분포를 통해 모델링할 수 있으며, 데이터가 부족하고 완전한 통계적 설명이 불가능한 작업 조건의 경우 인지적 불확실성이 대체 분석 대상으로 작용합니다. 가능성 이론과 증거 이론은 계산 효율성과 견고성 덕분에 신뢰성 분석과 설계 최적화에서 인지적 불확실성을 정량화하는 효과적인 도구가 되었습니다. 본 논문은 공학 시스템 불확실성 관리 분야의 기존 방법, 기술적 도전과제, 발전 기회를 체계적으로 정리하고, 가능성 이론과 증거 이론의 핵심 개념 및 공학적 응용을 종합적으로 고찰하였습니다. 마지막으로 본 논문은 이 분야의 향후 잠재적 연구 방향을 제시하며, 학계와 산업계에 이 두 이론의 발전 현황에 대한 명확한 인식 틀을 제공하고자 합니다.

가능성 이론;증거 이론;불확실성;신뢰성;설계 최적화