본 연구는 불확실성 정량화 분야에서 두 가지 흔한 결함을 다룬다: 첫째, 음이 아닌 물리량에 대해 정규분포 가정을 사용하는 것, 둘째, 구간 불확실성 전파에 샘플링 또는 이산화 방법을 적용하는 것. 연구의 첫 번째 부분은 정규분포 가정과 모멘트 계산 및 초과 확률에 미치는 영향에 집중하며, 단순하지만 대표적인 사례를 통해 분석한다. 연구는 정규 가정이 초래할 수 있는 심각한 문제를 밝히고 강조하며, 이 가정이 불확실성 정량화 결과에 상당한 부정적 영향을 미칠 수 있음을 보여준다. 음이 아닌 물리량에 정규분포 가정을 강제하는 것은 본질적으로 목표 응답의 모멘트가 존재하지 않거나 초과 확률 꼬리가 불합리하게 두꺼워지는 등의 바람직하지 않은 특성을 초래한다. 두 번째 부분에서는 해석적 및 수치적 관점에서 구간 불확실성 전파 문제를 심도 있게 탐구한다. 양측 증거는 구간 불확실성 처리를 위한 샘플링 방법이 매우 비효율적이며 부정확하다는 것을 보여준다. 예제를 통해 구간 불확실성의 샘플링 전파가 연구된 문제의 최악 사례 행동을 심각하게 과소평가하며, 감당하기 어려운 계산 비용이 수반됨을 입증한다.

불확실성 정량화;신뢰성 분석;몬테카를로 시뮬레이션;정규분포;구간 분석