• Title/Summary/Keyword: 확률인자

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The Probabilistic Analysis on the Containment Failure by Hydrogen Burning at Severe Accidents in Nuclear Power Plants (원자력발전소 중대사고시 수소연소로 인한 격납용기 파손에 대한 확률적인 분석)

  • Park, I.K.;Moon, J.H.;Park, G.C.
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • v.26 no.3
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    • pp.411-419
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    • 1994
  • The containment failure probability due to hydrogen burning during severe accidents proceeding in a low pressure sequence is calculated using Monte Carlo method. The probability distribution functions for this Monte Carlo calculation is obtained from the statistical method. The calculations are performed for Kori unit 2, and the sensitivity studies on the input variables-the amount of hydrogen generated at SFD, cerium diameter, cerium length, oxidation rate at FCI, and the amount of hydrogen generated during MCCI-are also performed. It is revealed that SFD is the main factor in hydrogen generation, but the other sources also cannot be neglected. The containment failure probability due to the hydrogen burning lies within 6% in case of Kori unit 2.

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Probability Density Function of the Tidal Residuals in the Korean Coast (한반도 연안 조위편차의 확률밀도함수)

  • Cho, Hong-Yeon;Kang, Ju-Whan
    • Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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    • v.24 no.1
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    • pp.1-9
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    • 2012
  • Tidal residual is being an important factor by the influence of the climate change in terms of the coastal safety and defense. It is one of the most important factor for the determination of the reference sea level in order to check the safety and performance of the coastal structures in company with the typhoon intensity variation. The probability density function (pdf) of tidal residuals in the Korean coasts have a non-ignorable skewness and high kurtosis. It is highly restricted to the application of the normal pdf assumption as an approximated pdf of tidal residuals. In this study, the pdf of tidal residuals estimated using the Kernel function is suggested as a more reliable and accurate pdf of tidal residuals than the normal function. This suggested pdf shows a good agreement with the empirical cumulative distribution function and histogram. It also gives the more accurate estimation result on the extreme values in comparison with the results based on the normal pdf assumption.

Assessment of spalling occurrence using fuzzy probability theory and damage index in underground openings (퍼지확률이론과 손상지수를 이용한 지하암반공동에서의 스폴링 발생 평가)

  • Bang, Joon-Ho;Lee, Kang-Hyun;Lee, In-Mo
    • Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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    • v.12 no.1
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    • pp.15-29
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    • 2010
  • Spalling is a kind of instability phenomenon of surrounding rock around underground openings subjected to high in-situ stress according to the development of extension fractures. Three kinds of spalling criteria have been presented so far; however, all spalling criteria have the range of values so that the fuzziness and vagueness of spalling criterion cannot be avoided. In this study, a new fuzzy probability model is proposed to predict the probability of spalling in a systematic way by using fuzzy probability theory. Many of the underground opening projects worldwide are evaluated with the proposed method. Prediction results expressed as the spalling probability agree well with the in-situ observations. In particular, a new fuzzy probability model considering all three evaluation indices of spalling by adopting weighting factors based on relative reliability among three evaluation indices is able to resolve erroneous prediction of spalling by choosing only one prediction method. Moreover, the more reasonable value of spalling probability could have been obtained by adopting the modified damage index to the newly proposed fuzzy probability model.

Bayesian Evolutionary Computation by Variational Mixtures of Factor Analyzers for Continuous Function Optimization (연속 변수 함수 최적화를 위한 Variational 혼합 인자 분석 베이지안 진화 연산)

  • Cho Dong-Yeon;Zhang Byoung-Tak
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.697-699
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    • 2005
  • 연속 변수 함수 최적화를 위한 진화 연산에서는 전통적으로 확률 분포를 도입하여 새로운 세대를 생성하는 기법을 사용하고 있다. 최근 들어 이러한 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 variational 베이지안 혼합 인자 분석 기법(Bayesian mixtures of factor analyzers)을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 연속 변수 함수의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하여 개체군의 다양성을 유지할 수 있기 때문에 지역 최적점으로 일찍 수렴하는 현상을 방지할 수 있으며, 세부 개체군 내의 분포 추정을 통해 탐색을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 평가 함수들에 대하여 다른 분포 추정 진화 연산과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

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Determination indexes for the priority of improvement of water distribution system (상수관망의 개선을 위한 우선순위 결정인자)

  • Kwon, Hyuk Jae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.523-523
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    • 2016
  • 본 연구에서는 두 지역의 실제 상수관망에 대해서 부정류해석을 수행하였고 각각의 상수관망에 필요한 부정류피해 최소화방안을 제시하였다. 본 연구에서는 실제 도시 상수관망인 광탄 GT1-1 소블럭 상수관망을 대상으로 부정류해석을 수행하였고 신뢰성해석을 통하여 구역별 파괴 확률을 산정하였다. 또한 상수관망의 운영인자로써 물 사용량지수와 급수전지수, 사용연수지수, 수압지수, 사고이력지수를 개발하여 광탄 GT1-1 소블럭 상수관망의 운영지수에 의한 구역별 위험도를 분석하여 상대적으로 안전에 취약한 구역을 선정할 수 있었다. 광탄 GT1-1 소블럭 상수관망을 7개 구역으로 나누어서 신뢰성해석과 운영지수에 따른 위험도 분석을 수행하였고 상대적으로 수격압으로 인한 관로파괴에 취약한 구역을 선정할 수 있었다. 또한 광탄 GT1-1 소블럭 상수관망에서는 구역별 파괴확률과 운영지수에 따른 위험도 순위가 같게 나타났다. 본 연구에서 개발된 상수 관망의 신뢰성해석모형과 운영지수를 운영관리에 적용한다면 향후 개량이나 교체가 필요한 상수 관로의 우선순위 선정에 유용하게 사용될 것으로 판단된다.

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The Estimation of Areal Reduction Factor(ARF) in Han-Rwer Basin (한강유역의 면적감소계수 산정)

  • Jeong, Jong-Ho;Na, Chang-Jin;Yun, Yong-Nam
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.35 no.2
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    • pp.173-186
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    • 2002
  • Rainfall-runoff model is usually used in estimating the design flood, and the most important elements in this model are probable rainfall and unit hydrograph. So, it is the most important step to estimate probable rainfall reasonably and exactly. If a basin area exceeds a certain scale, probable areal rainfall should be used as probable rainfall, but, Probable point- mean rainfall be usually used in Korea. Consequently, probable rainfall is used too high and unit hydrograph is used relatively too low. Thus the improvement is unavoidable. So, in this study, the parameters are proposed that transform the 1day, 2day rainfall to 24hr, 48hr rainfall, and areal rainfall data series are composed by using the same time rainfall data. Also, the areal reduction factor(ARF) is developed as the increase of area by the calculated probable point mean rainfall and probable areal rainfall by frequency analysis in Han-River basin. It can be the measure to easily transform probable point- mean rainfall to probable areal rainfall.

Adjoint 방법론을 이용한 확률론적 지하수 유동 경로 평가

  • 황용수;장태수;조영민;한경원
    • Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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    • 2001.04a
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    • pp.81-84
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    • 2001
  • 고준위 방사성 폐기물 영구처분 안전성을 평가하기 위하여 입력 자료로 처분장 주변 각 암 반에서의 지하수 유동 속도 및 유동 시간이 요구된다. 이러한 유동 속도와 시간은 대부분의 경우 단일 값이 요구되지만 고준위 방사성 처분의 경우 지하 매질의 불확실성을 고려하기 위하여 확률론적 분석이 요구된다. 지하수 유동 속도 및 시간이 확률밀도함수로 표시되기 위해서는 기존의 방법에서는 수리 해석의 입력 인자 값들을 변화시키면서 반복적인 계산을 수행하는 방법이 사용되었다. 그러나 이러한 방법론의 한계를 극복하기 위해 최근 섭동 이론을 이용한 adjoint 방법론이 사용되고 있는 바 이를 이용하여 가상 처분장에서의 지하수 유동 속도와 시간을 확률론적으로 해석하였다.

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Rainfall Ensemble Generation Considering the Regional Characteristics (지역특성을 고려한 강우 앙상블 생성)

  • Kang, Minseok;Ro, Yonghun;Kim, Gildo;Youn, Sunghyun;Yoo, Chulsang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.217-217
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    • 2016
  • 강우는 시 공간적 변동성이 크고 지형특성으로 인한 지역 편차가 큰 특성을 가지고 있다. 따라서 강우 발생을 분석하는 경우, 강우의 시 공간적 변동성과 지역특성을 고려해야한다. 본 연구에서는 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다. 강우의 지역특성을 고려하기 위해 2010~2015년 동안 발생한 강우사상 중 서울지역을 통과하는 대류성 강우사상 30개를 선정하였다. 지역특성 고려하기 위한 매개변수로 강우강도와 풍향을 선정하고, 매개변수의 가중인자를 결정하였다. 또한 매개변수의 정량화를 위해 강우강도의 경우 대수정규분포, 풍향의 경우 Von mises분포를 매개변수의 확률분포로 선정하고, 선정된 두 확률분포에 Copula함수를 적용하여 결합확률분포를 추정하였다. 아울러 추정된 결합확률분포에 Monte-Carlo Simulation기법을 적용하여 매개변수에 대한 난수를 발생시키고, 이를 이용하여 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다.

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Prediction of Landslides and Determination of Its Variable Importance Using AutoML (AutoML을 이용한 산사태 예측 및 변수 중요도 산정)

  • Nam, KoungHoon;Kim, Man-Il;Kwon, Oil;Wang, Fawu;Jeong, Gyo-Cheol
    • The Journal of Engineering Geology
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    • v.30 no.3
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    • pp.315-325
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    • 2020
  • This study was performed to develop a model to predict landslides and determine the variable importance of landslides susceptibility factors based on the probabilistic prediction of landslides occurring on slopes along the road. Field survey data of 30,615 slopes from 2007 to 2020 in Korea were analyzed to develop a landslide prediction model. Of the total 131 variable factors, 17 topographic factors and 114 geological factors (including 89 bedrocks) were used to predict landslides. Automated machine learning (AutoML) was used to classify landslides and non-landslides. The verification results revealed that the best model, an extremely randomized tree (XRT) with excellent predictive performance, yielded 83.977% of prediction rates on test data. As a result of the analysis to determine the variable importance of the landslide susceptibility factors, it was composed of 10 topographic factors and 9 geological factors, which was presented as a percentage for each factor. This model was evaluated probabilistically and quantitatively for the likelihood of landslide occurrence by deriving the ranking of variable importance using only on-site survey data. It is considered that this model can provide a reliable basis for slope safety assessment through field surveys to decision-makers in the future.