Air contaminant density must be inferred exactly to manage air pollution. Each land use of air pollution source is duplicated in the existing air contaminant distribution because the resolution of the land use map is low. The purpose of this study is to understand how the land use map is used to determine effectively in the distribution calculation of the emission volume and the inference of air contaminant density, as it is made in a high resolution. The major findings are as follows : In this study, as to making a high resolution($28.5m{\times}28.5m$) map of land use with GIS, each air pollution source is not duplicated spatially and land use can be reflected effectively. In Seoul, each air contaminant density was inferred (using a TCM-2 model) with the existing distribution map of emission volume, whose resolution is $1km{\times}1km$, and the new distribution map of emission volume, whose resolution is $28.5km{\times}28.5km$. According to the result, the inference value of the new distribution map was more similar to the actual value of an automatic survey network.
To investigate the non-Gaussian feature of fluctuating wind pressures on rectangular high-rise buildings, wind tunnel tests were conducted on scale models with side ratios ranging from 1/9~9 in an open exposure for various wind directions. The high-order statistical moments, time histories, probability density distributions, and peak factors of pressure fluctuations are analyzed. The mixed normal-Weibull distribution, Gumbel-Weibull distribution, and lognormal-Weibull distribution are adopted to fit the probability density distribution of different non-Gaussian wind pressures. Zones of Gaussian and non-Gaussian are classified for rectangular buildings with various side ratios. The results indicate that on the side wall, the non-Gaussian wind pressures are related to the distance from the leading edge. Apart from the non-Gaussianity in the separated flow regions noted by some literature, wind pressures behind the area where reattachment happens present non-Gaussian nature as well. There is a new probability density distribution type of non-Gaussian wind pressure which has both long positive and negative tail found behind the reattachment regions. The correlation coefficient of wind pressures is proved to reflect the non-Gaussianity and a new method to estimate the mean reattachment length of rectangular high-rise building side wall is proposed by evaluating the correlation coefficient. For rectangular high-rise buildings, the mean reattachment length calculated by the correlation coefficient method along the height changes in a parabolic shape. Distributions of Gaussian and non-Gaussian wind pressures vary with side ratios. It is inappropriate to estimate the extreme loads of wind pressures using a fixed peak factor. The trend of the peak factor with side ratios on different walls is given.
Pyo, Jung Kee;Son, Yeong Mo;Jang, Gwang Min;Lee, Young Jin
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.102
no.4
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pp.477-483
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2013
The purpose of this study was to calculate uncertainty of emission factor collected data and to evaluate the applicability of Monte Carlo simulation technique. To estimate the distribution of emission factors (Such as Basic wood density, Biomass expansion factor, and Root-to-shoot ratio), four probability density functions (Normal, Lognormal, Gamma, and Weibull) were used. The two sample Kolmogorov-Smirnov test and cumulative density figure were used to compare the optimal probability density function. It was observed that the basic wood density showed the gamma distribution, the biomass expansion factor results the log-normal distribution, and root-shoot ratio showd the normal distribution for Pinus densiflora in the Gangwon region; the basic wood density was the normal distribution, the biomass expansion factor was the gamma distribution, and root-shoot ratio was the gamma distribution for Pinus densiflora in the central region, respectively. The uncertainty assessment of emission factor were upper 62.1%, lower -52.6% for Pinus densiflora in the Gangwon region and upper 43.9%, lower -34.5% for Pinus densiflora in the central region, respectively.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2003.03a
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pp.422-426
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2003
Model soil tank tests were conducted in sandy soil to investigate the effect of surcharge strip loads on vertical stress distribution in soil. A total number of 6 tests were performed using one loading plate and two relative density(55%, 65%). The soil was considered as an elastic material, while no friction was allowed between the wall and the soil. Measured stress values were compared to predictions defined by Frohlich, Boussinesq and Westergaard. The comparison of measured values and predictions used the ratio between the soil pressure and load value. Results of this study demonstrated that experimental values were generally larger than predictions. The Frohlich analysis provided the best prediction, while the Boussinesq analysis and Westergaard theory not presented a satisfactional result.
The approximation of the radial distribution functions(RDF) of mixture plays an important role in deriving the mixing rules for the corresponding states principle(CSP). The mean density approximation(MDA), one of the most successful approximations, fails to predict the radial distribution functions when the size ratio in terms of the Lennard-Jones size parameters is greater than 1.5. To get a better prediction of important structural integrals over the radial distribution functions that arise in the asymmetrical attraction contribution of the perturbaton theory, the new type of mean density approximation(NTMDA) is proposed. With this NTMDA, quite reliable results for those integrals for systems with comparatively large ratio of the size parameters are obtained.
The distribution and annual variation of detergent-degrading bacteria which were isolated from the Han River downstream running through the center of Seoul area were studied. The concentration of dissolved detergent was the lowest, 2.16 ppm at site 1 and it was gradually increased to downstream, the highest, 2.67 ppm at site 4. Population density of detergent degrading bacteria was about $10^2{\sim}10^3 cells/ml$. The density of LAS degrading bacteria was 1.1 - 1.8 times larger than that of SDBS-degrading bacteria. In annual variation the lowest density was appeared on January and the highest on July. In seasonal distribution of LAS-degrading bacteria, annual dominant group was genus Pseudomonas. There were few except genus Pseudomonas in winter and the subdomiannt group in spring and summer was genus Aeromonas and Enterobacteriaceae respectively. In autumn genus Pseudomonas, Aeromonas and Enterobacteriaceae were equally distributed. In SDBS-degrading bacteria, the annual dominant group was also genus Pseudomonas.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.3
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pp.506-513
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2007
This paper proposes a rotary magnetic position sensor which has a sinusoidally magnetized permanent magnet with a small number of poles. To make the sinusoidal magnetic flux density distribution from the permanent magnet, a magnetizing future is optimized by the DOE(Design of Experiments) method. The magnetization process is analyzed using the Preisach model and 2 dimensional finite element method. The magnetic flux density distribution from the magnetized permanent magnet is very similar to ideal sine wave. The simulation result of the magnetic flux density distribution is compared with the experimental one. Also the availability of the proposed rotary type magnetic position sensor is confirmed by position calculation technique.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.13
no.3
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pp.503-512
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2006
In this paper, the Inverse Weibull distribution parameters have been estimated using a new estimation technique based on the non-parametric kernel density function that introduced as an alternative and reliable technique for estimation in life testing models. This technique will require bootstrapping from a set of sample observations for constructing the density functions of pivotal quantities and thus the confidence intervals for the distribution parameters. The performances of this technique have been studied comparing to the conditional inference on the basis of the mean lengths and the covering percentage of the confidence intervals, via Monte Carlo simulations. The simulation results indicated the robustness of the proposed method that yield reasonably accurate inferences even with fewer bootstrap replications and it is easy to be used than the conditional approach. Finally, a numerical example is given to illustrate the densities and the inferential methods developed in this paper.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.55
no.5
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pp.49-58
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2013
Appropriate random variables and probability density functions based on statistical analysis should be defined to execute reliability analysis. Most studies have focused on only normal distributions or assumed that the variables showing non-normal characteristics follow the normal distributions. In this study, the reliability problem with non-normal probability distribution was dealt with using the convolution method in the case that the integration domains of variables are limited to a finite range. The results were compared with the traditional method (linear transformation of normal distribution) and Monte Carlo simulation method to verify that the application was in good agreement with the characteristics of probability density functions with peak shapes. However it was observed that the reproducibility was slightly reduced down in the tail parts of density function.
Relative power density distributions of the Kori Unit 1 pressurized water reactor are calculated by Monte Carlo modeling with the MCNP code. The Kori Unit 1 core is modeled on a three-dimensional representation of the one-eighth of the reactor in-vessel component with reflective boundaries at 0 and 45 degrees. The axial core model is based on half core symmetry and is divided into four axial segments. Fission reaction density in each rod is calculated by following 100 cycles with 5,000 test neutrons in each cycle after starling with a localized neutron source and ten noncontributing settle cycles. Relative assembly power distributions are calculated from fission reaction densities of rods in assembly. After 100 cycle calculations, the system converges to a k value of 1.00039 $\geq$ 0.00084. Relative assembly power distribution is nearly the same with that of the Kori Unit 1 FSAR. Applicability of the full-scope Monte Carlo simulation in the power distribution calculation is examined by the relative root moan square error of 2.159%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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