• Title/Summary/Keyword: 예측인자

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Development of Radionuclide Inventory Declaration Methods Using Scaling Factors for the Korean NPPs - Scope and Activity Determination Method - (국내 원전 대상의 척도인자를 활용한 핵종재고량 규명 방법의 개발 - 범위 및 방사능 결정 방법-)

  • Hwang, Ki-ha;Lee, Sang-chul;Kang, Sang-hee;Lee, Kun-Jai;Jeong, Chan-woo;Ahn, Sang-myeon;Kim, Tae-wook;Kim, Kyoung-doek;Herr, Young-hoi
    • Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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    • v.2 no.1
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    • pp.77-85
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    • 2004
  • Regulations and guidelines for radioactive waste disposal require detailed information about the characteristics of radioactive waste drums prior to transport to the disposal sites. However, estimation of radionuclide concentrations in the drummed radioactive waste is difficult and unreliable. In order to overcome this difficulty, scaling factor (SF) method has been used to assess the activities of radionuclides, which could not be directly analyzed. A radioactive waste assay system has been operated at Korean nuclear power plant (KORI site) since 1996 and consolidated SF concept has played a dominant role in the determination of radionuclide concentrations. However, SFs are somewhat dispersive and limited in KORI site. Therefore establishment of the assay system using more improved SFs is planned and progressed. In this paper, the scope of research is briefly introduced. For the selection of more reliable activity determination method, the accuracy of predicted SF values for each activity determination method is compared. From the comparison of each activity determination method, it is recommended that SF determination method should be changed from the arithmetic mean to the geometrical mean for more reliable estimation of radionuclide activity. Arithmetic mean method and geometric mean method are compared based on the data set in KORI system. And, this change of SF determination method will prevent an inordinate over-estimation of radionuclide inventory in radwaste drum.

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The Redetermination of USLE Rainfall Erosion Factor for Estimation of Soil Loss at Korea (토양유실량 예측을 위한 강우침식인자 재산정)

  • Park, Chan-Won;Sonn, Yeon-Kyu;Hyun, Byung-Keun;Song, Kwan-Cheol;Chun, Hyen-Chung;Moon, Young-Hee;Yun, Sun-Gang
    • Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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    • v.44 no.6
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    • pp.977-982
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    • 2011
  • This study was conducted to redetermine the rainfall erosion factor (R factor) in USLE for the estimation of soil loss at Korea. The redetermined R factor may be applied more precisely to interpret the changes of regional/yearly/seasonal patterns, including the amount of rainfall and the kinetic energy of rainfall, in Korea. This study calculated the R factors based on 60-minute precipitation data from 60 sites covering the whole country for 30 years from 1981 to 2010. As a result, the annual mean rainfall was $4,147MJ\;mm\;ha^{-1}\;yr^{-1}\;hr^{-1}$ in Korea. Coastal regions of Jeonnam and Gyeongnam, northwest regions of Gyeonggi, and Seoul had the greater values of R factor compared to other regions. The annual mean R factors for every decade were 3,988, 4,085, and $4,370MJ\;mm\;ha^{-1}\;yr^{-1}\;hr^{-1}$ in 1981~1990, 1991~2000, and 2001~2010, respectively. Generally, the R factors had an increasing tendency over and over pest decades. The ratios of summer R factor to total annual mean R factor were 69.8% (1981~1990), 73.7% (1991~2000), and 74.2% (2001~2010). We found that the absolute values and the relative ratios of summer rainfall are gradually increased.

Taxonomy Framework for Metric-based Software Quality Prediction Models (소프트웨어 품질 예측 모델을 위한 분류 프레임워크)

  • Hong, Euy-Seok
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.10 no.6
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    • pp.134-143
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    • 2010
  • This paper proposes a framework for classifying metric-based software quality prediction models, especially case of software criticality, into four types. Models are classified along two vectors: input metric forms and the necessity of past project data. Each type has its own characteristics and its strength and weakness are compared with those of other types using newly defined criteria. Through this qualitative evaluation each organization can choose a proper model to suit its environment. My earlier studies of criticality prediction model implemented specific models in each type and evaluated their prediction performances. In this paper I analyze the experimental results and show that the characteristics of a model type is the another key of successful model selection.

A data mining approach for river discharge and water quality in domestic rivers (국내하천 유량 및 수질 변화 분석을 위한 데이터마이닝적 접근)

  • Jungsun Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.500-500
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    • 2023
  • 국내하천은 홍수기에 강수량이 집중되고 하상계수가 높으며 평균경사도도 비교적 큰 특징을 지닌다. 따라서 유량이 빠르게 집중될 수 있는 상황이 빈번하게 발생한다. 이러한 특징을 감안하여 하천의 수질을 관리하기 위해서는 유량과 수질의 상호적인 관계를 규명하는 것이 중요하다. 유량과 수질의 관계를 분석하고 예측하는 방법으로는 물리적 예측모형과 확률론적 예측모형을 이용하는 방법이 있다. 물리적 예측모형을 활용하여 하천의 유량 및 수질을 예측하는 방법은 주어진 지형과 시간의 변화에 따른 유량 및 수질 변화를 예측함으로써 특정 상황에서의 수질 변화를 규명하기에 적절하다. 한편, 풍수기, 갈수기 등 전반적인 유량의 변화에 따라 나타나는 수질변화의 특성을 규명하기 위해서는 수질과 유량 간의 상관관계 분석이 필요하다. 수질과 유량 간의 상관관계를 규명하는 목적일 경우, 물리적 예측모형은 효율성이 낮고, 충분한 데이터 확보가 전제된 상태에서의 확률론적 예측모형은 다각도 분석 및 신뢰성 확보가 가능한 장점이 있다. 그 일환으로 본 연구에서는 확률론적 접근에 기반하여 국내하천에서 수질과 유량 간의 관계를 먼저 분석하고자 한다. 데이터 마이닝 결과, 수질변화에 가장 영향이 큰 인자 및 요인이 추출되며, 이는 효과적인 수질관리 방안을 모색하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Development and Evaluation of Machine Learning-based Prediction Models for Wastewater Treatment Plant (머신러닝 기반의 하수처리장 예측 모델 평가 및 개발)

  • Kyu Dae Shim;Hyo Sang Kim;Geun Soo Chang;Dong Kyun Kim;Young Mo Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.499-499
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    • 2023
  • 최근 컴퓨터 성능 향상과 새로운 머신러닝 알고리즘 개발됨에 따라, 각 분야별 연구자들이 이를 활용한 연구를 다양하게 수행하고 있으며, 하수처리시설의 경우에는 막대한 양의 운영자료가 축척됨에 따라 머신러닝을 활용한 다양한 연구가 가속화 되고 있다. 기존 하수처리장의 물리학적 모델은 적용된 영향 인자에 여러 가지 가정이 고려되어 모델 정확도가 부정확해지는 경향이 있었으며, 이러한 문제점을 보완하기 위해 하수처리장의 수집된 운영자료 및 머신러닝 기반의 예측 모델을 활용하여 예측 모델 정확도를 향상하는 선행 연구들이 진행되고 있다. A 하수처리장의 부지 내에 설치된 센서를 통하여 운영자료가 중앙제어실 서버에 실시간으로 저장되는 자료를 활용하여 NN (Neural Network), SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest) 등과 같은 다양한 머신러닝 모델을 적용하였고, 하수처리장 운영자료를 적용할 경우 어느 모델이 가장 높은 성능이 나타나는지 인사이트를 도출하고자 하였다. 금회 연구는 A 하수처리장을 대상으로 여러 머신러닝 기반 예측 모델을 개발하고, 각 모델의 예측정확도를 서로 평가함으로써, 머신러닝 모델 최적화를 수행할 수 있었다. 이번 연구에서 도출된 결과를 활용하여 하수처리장 예측 모델 최적화를 진행할 경우, 향후 비교적 짧은 시간에 하수처리장 머신러닝 기반 예측 모델 개발이 가능하다는 점에 의의가 있다.

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The Prediction Model Development for Water Supply Monitoring System based on Machine Learning (머신러닝을 고려한 상수도 모니터링 시스템 예측 모델 개발)

  • Shim, Kyu Dae;Choung, Joon Yeon;Kim, Chang Ryong;Kim, Dong Kyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.395-395
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    • 2022
  • 본 연구는 머신러닝 기반의 상수도 모니터링 시스템의 예측 모델을 개발하고, 예측 모델의 적용이 가능성을 검토하였다. 상수도모니터링 시스템은 상수관망에 설치된 센서에서 수집된 자료를 모니터링 할 수 있어 운영자의 상수도 시설물의 관리 편의성을 높일 수 있다. 특히 수리학적 모델을 적용하여 계산된 값과 측정된 값을 비교해 이상치가 발생하면 운영자에게 이를 알려주므로 시스템내의 문제점을 빠르게 확인할 수 있다. 그러나 수리학적 모델은 입력자료가 증가됨에 따라 계산시간이 많이 소요되는 문제가 있고, 계산된 값의 정확도가 낮아지므로. 이러한 문제를 보완하기 위해 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하여 이를 해결하고자 하였다. 예측 모델은 GS 이니마 브라질(GS Inima Brazil)에서 운영중인 아라사투바(Aracatuba) 지역 주사라(Jussara) DMA(District Metered Area)의 2018년 1월에서 7월까지의 운영자료를 이용하였으며, 상수도 모니터링 시스템에서 상수관로 수압에 영향을 미치는 영향 인자들을 분석하고, 하이퍼파라미터 최적화를 통한 수압 예측 모델을 개선하였다. 금회 연구는 머신러닝 기반의 모델을 통하여 상수관망의 시간변화에 따른 장래 예측 수압을 검토할 수 있었다는데 큰 의의가 있다.

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Feasibility Study the Assessment Factor of Quality Performance Index in Expressway Concrete Pavement (고속도로 콘크리트 포장에 대한 품질평가지수 평가인자의 적정성 검토)

  • Lee, Seung Woo;Kim, Gyung il;Ko, Dong Sig;Hong, Seung Ho
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.37 no.1
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    • pp.133-141
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    • 2017
  • Traffic volume increases according to highway expansion and industrial development which causes repetitive defect and durability degradation on pavement. The research of quality assurance system used abroad has introduced Korea. Korea Expressway Corporation (KEC) has developed a Quality Performance Index (QPI) that quantitatively assesses the level of quality of the final product, and practical applications. Assessment factor on concrete pavement consisted of pavement thickness, compressive strength, IRI and spacing factor. Assessment factor on concrete pavement is determined by empirical evaluation factor from abroad. In this study, analysis of evaluation factors of concrete pavement by using pavement life prediction simulation and measured data were evaluated with consideration of feasibility of the assessment factor. Pavement life, performance and durability are affected by pavement thickness, compressive strength, IRI and spacing factor in assessment factor on concrete pavement, QPI.

Derivation of regional annual mean rainfall erosivity for predicting topsoil erosion in Korea (표토침식량 산정을 위한 지역별 연평균 강우침식인자 유도)

  • Lee, Joon-Hak
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.51 no.9
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    • pp.783-793
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    • 2018
  • The purpose of this study to present updated regional annual mean rainfall erosivity data in the Republic of Korea. In 2012, Ministry of Environment in Korea published the notice about investigation and survey procedure for the amount of topsoil erosion and adopted USLE (Universal Soil Loss Equation) model to predict the amount of national-scale soil erosion in Korea. In the notice, regional rainfall erosivity values for 158 sites, which is essential to apply the USLE, were included, however, these values came from the data made before 1997 and need to be updated. This study collected, classified and combined annual mean rainfall erosivity data from the literature review to analyze the data. We presented that new iso-erodent map, interpolated by IDW (Inverse Distance Weighted) method and extracted updated regional annual mean rainfall erosivity data at 167 regions for 1961~2015. These values will be used as updated rainfall erosivity data to predict the amount of topsoil erosion in Korea.

A Review of the Methods for the Estimation of the Explosion Parameters for Gas Explosions (가스 폭발에 따른 폭발 인자 추정을 위한 방법 고찰)

  • Minju Kim;Jeewon Lee;Sangki Kwon
    • Explosives and Blasting
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    • v.41 no.3
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    • pp.73-92
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    • 2023
  • With the increase of risk of gas explosion, various methods for indirectly estimating the explosion paramaters, which are required for the prediction of gas explosion scale and impact. In this study, the characteristics of the most frequently used methods such as TNT equivalent method, TNO multi-energy method, and BST method and the processes for determining the parameters of the methods were compared. In the case of TNT equivalent method, an adequate selection of the efficiency factor for various conditions such as the type of vapor cloud explosion and explosion material is needed. There is no objective guidelines for the selection of class number in TNO multi-energy method and it is not possible to estimate negative overpressure. It was found that there were some mistakes in the reported parameter values and suggested corrected values. BST method provides more detailed guidelines for the estimation of the explosion parameters including negative overpressure, but the graphs used in this methods are not clear. In order to overcome the problem, the graphs were redrawn. A more convenient estimation of explosion parameters with the numerical expression of the redrawn graphs will be available in the future.

EOS 자료를 이용한 지구고층대기 연구

  • 최기혁;임효숙;이주희
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2001.03a
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    • pp.91-91
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    • 2001
  • 현재 진행되고 있다고 여겨지는 지구변화 (Global Change)의 연구는 환경/지구과학의 초미의 관심사로 떠오르고 있다. 특히 온실가스의 분출로 인한 지구 온난화 (Global Warming)는 지구환경에 부정적인 효과가 초래될 것으로 우려되는바, 여러 지구환경 인자들의 변화를 초래할 것으로 예측되고 있다. 가장 직접적인 인자는 대기온도이고 아울러 해수온도/해류, 바람속도/방향, 대기화학 조성, 식생분포, 구름량, 얼음분포 등이 간접적인 인자들이다. 본 연구에서는 EOS 위성군 중 고층대기 연구를 위한 UARS 위성의 HRDI 센서의 자료를 분석하였다. HRDI는 대기성분 중 산소 $O_2$ 발광선의 도플러 변이를 측정하여 바람속도를 측정한다. 이 자료의 분석을 통하여 50~100 km 상공의 바람속도 변화를 지상에서의 OH 발광선 관측치와 비교하였다. 본 연구는 초기 연구로서 정략적이고 보편적인 결과 도출보다는 향후 연구를 위한 기반연구로서의 성격을 갖는다. 지구온난화는 대기의 온도를 상승시키고, 이는 대기 중 에너지의 증가를 불러와 필연적으로 고층대기의 교란 현상이 있을 것으로 예상된다. 앞으로 지구전체 대기의 풍속/풍향의 고도변화가 분석되면 지구온난화에 의한 고층대기 변화가 탐지될 것으로 기대된다.

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