Background: Korea Atomic Energy Research Institute is developing a fission product transport module for predicting the behavior of radioactive materials in the primary cooling system of a nuclear power plant as a separate module, which will be connected to a severe accident analysis code, Core Meltdown Progression Accident Simulation Software (COMPASS). Materials and Methods: This fission product transport (COMPASS-FP) module consists of a fission product release model, an aerosol generation model, and an aerosol transport model. In the fission product release model there are three submodels based on empirical correlations, and they are used to simulate the fission product gases release from the reactor core. In the aerosol generation model, the mass conservation law and Raoult's law are applied to the mixture of vapors and droplets of the fission products in a specified control volume to find the generation of the aerosol droplet. In the aerosol transport model, empirical correlations available from the open literature are used to simulate the aerosol removal processes owing to the gravitational settling, inertia impaction, diffusiophoresis, and thermophoresis. Results and Discussion: The COMPASS-FP module was validated against Aerosol Behavior Code Validation and Evaluation (ABCOVE-5) test performed by Hanford Engineering Development Laboratory for comparing the prediction and test data. The comparison results assuming a non-spherical aerosol shape for the suspended aerosol mass concentration showed a good agreement with an error range of about ${\pm}6%$. Conclusion: It was found that the COMPASS-FP module produced the reasonable results of the fission product gases release, the aerosol generation, and the gravitational settling in the aerosol removal processes for ABCOVE-5. However, more validation for other aerosol removal models needs to be performed.
안압의 측정은 각막에 air puff 후 각막의 변형 즉, 각막의 두께나 변위 등 생역학적 성질을 관찰함으로써 이루어진다. 본 논문에서는 녹내장이나 라식의 진단을 위하여 사용되는 안압계의 air puff에 의한 각막의 변형을 주파수 영역에서 분석하였다. Air puff 후 각막의 중심부 주변의 변위에 대한 진동 주파수를 측정함으로써 환자와 정상인을 구별한다. 동영상으로부터 이진 영상을 구하고, 상하 변위 데이터와 곡선 정합의 차를 구하여 시간에 따른 각막 상하 진동 프로파일 데이터를 추출하였다. Fourier 변환으로 비정상인의 진동 주파수는 479.2Hz를 얻었고 정상인의 경우 단단함으로 인하여 702.8Hz의 고주파 성분을 볼 수 있었다. 또한 Hilbert-Huang 변환의 EMD 방법을 이용, 고유 모드 함수로 분해하여 국소적, 비선형, 비정상성을 가지는 데이터를 얻고 주파수와 전력을 분석하였다. 마지막으로 특정 고유 모드 함수에 대한 환자와 정상인의 전력비가 6배 이상 차이가 나는 것을 확인하였다.
The purpose of this paper is to extensively review the condition monitoring (CM) techniques using empirical models in an effort to reduce or eliminate unexpected downtimes in general industry, and to illustrate the feasibility of applying them to the nuclear industry. CM provides on-time warnings of system states to enable the optimal scheduling of maintenance and, ultimately, plant uptime is maximized. Currently, most maintenance processes tend to be either reactive, or part of scheduled, or preventive maintenance. Such maintenance is being increasingly reported as a poor practice for two reasons: first, the component does not necessarily require maintenance, thus the maintenance cost is wasted, and secondly, failure catalysts are introduced into properly working components, which is worse. This paper first summarizes the technical aspects of CM including state estimation and state monitoring. The mathematical background of CM is mature enough even for commercial use in the nuclear industry. Considering the current computational capabilities of CM, its application is not limited by technical difficulties, but by a lack of desire on the part of industry to implement it. For practical applications in the nuclear industry, it may be more important to clarify and quantify the negative impact of unexpected outcomes or failures in CM than it is to investigate its advantages. In other words, while issues regarding accuracy have been targeted to date, the concerns regarding robustness should now be concentrated on. Standardizing the anticipated failures and the possibly harsh operating conditions, and then evaluating the impact of the proposed CM under those conditions may be necessary. In order to make the CM techniques practical for the nuclear industry in the future, it is recommended that a prototype CM system be applied to a secondary system in which most of the components are non-safety grade. Recently, many activities to enhance the safety and efficiency of the secondary system have been encouraged. With the application of CM to nuclear power plants, it is expected to increase profit while addressing safety and economic issues.
본 연구는 기업가정신에 있어 성별 간 차이가 나타나는 현상 자체가 아닌 기업가정신의 성별 차이를 발생시키는 사회적 맥락의 영향을 확인하는 데에 초점을 둔다. 구체적으로 본 연구는 글로벌 기업가정신 트렌드 리포트(GETR)의 20개국 데이터를 사용하여 사회적 맥락이 성별과 기업가정신 간 관계에 미치는 조절효과를 검증하였다. 사회적 맥락의 함의와 관련된 가설검증을 위하여, 본 연구에서는 Hofstede의 문화차원 요인인 권력 거리, 개인주의, 남성성, 불확실성 회피와 제도적 요인인 양성평등, 사회보장을 사회적 맥락을 반영하는 구체적 변수로 사용하였다. GLM을 사용한 실증분석 결과 성별은 기업가 정신에 독립적으로 영향을 미치지 않았으며, 성별은 각각 권력 거리, 개인주의, 불확실성 회피, 양성 평등, 사회 보장 변수와 상호 작용하여 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 본 연구의 결과는 기업가정신의 성별 차이가 각 성별에 내재된 고유의 특성에 기인한 것이 아니라, 개인이 속한 그 국가의 사회적 맥락 수준에 따라 나타날 수 있음을 시사한다.
본 연구는 2015년 1월부터 2020년 4월까지 건화물선 시장의 일별 운임수익률에 대한 레버리지 효과를 포착하기 위한 확률 변동성(stochastic volatility) 모형을 제안하고 운임수익률을 분석한다. 확률 변동성 분석에서 수익률과 변동성 간에 존재하는 음의 상관관계에 기초한 레버리지 효과에 대한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 방법을 포함하는 추정은 건화물선 운임수익률은 레버리지 효과를 포함하는 추정이 일반적인 SV 모형에 기초한 분석보다 유사한 추정치를 나타내지만 레버리지 효과에 대한 상관성 추정에서 통계적으로 유의미함을 나타낸다. 즉, 실증분석 결과는 수익률과 변동성의 상관도, 변동의 크기와 부호에 따라 상이함을 나타내며, 이는 SV 모델이 레버리지 효과를 고려하는 것이 추정치의 적합도를 향상시킴을 나타낸다. 추정모형의 레버리지 효과에 대한 통계적 유의성에 추가적으로 로그 예측력 점수를 통한 분석은 레버리지 효과를 고려하는 모형의 예측력이 향상된 추정 결과를 제시한다. 이러한 실증분석 결과는 레버리지 효과를 포함하는 확률 변동성 모형이 해양 산업의 운임 리스크 모델링에 중요함을 통계적으로 제시하는 유의미한 실증분석 결과다.
The evaluation of dynamic characteristics of bridges under operational traffic loads is a crucial aspect of bridge structural health monitoring. In the vehicle-bridge interaction (VBI) system, the vibration responses of bridge exhibit time-varying characteristics. To address this issue, an accurate time-frequency analysis method that combines the autoregressive power spectrum based empirical wavelet transform (AR-EWT) and local maximum synchrosqueezing transform (LMSST) is proposed to identify the time-varying instantaneous frequencies (IFs) of the bridge in the VBI system. The AR-EWT method decomposes the vibration response of the bridge into mono-component signals. Then, LMSST is employed to identify the IFs of each mono-component signal. The AR-EWT combined with the LMSST method (AR-EWT+LMSST) can resolve the problem that LMSST cannot effectively identify the multi-component signals with weak amplitude components. The proposed AR-EWT+LMSST method is compared with some advanced time-frequency analysis techniques such as synchrosqueezing transform (SST), synchroextracting transform (SET), and LMSST. The results demonstrate that the proposed AR-EWT+LMSST method can improve the accuracy of identified IFs. The effectiveness and applicability of the proposed method are validated through a multi-component signal, a VBI numerical model with a four-degree-of-freedom half-car, and a VBI model experiment. The effect of vehicle characteristics, vehicle speed, and road surface roughness on the identified IFs of bridge are investigated.
본 논문은 2001년부터 2010년의 표본기간 동안 상장된 제조업을 대상으로 Shyam-Sunder and Myers(1999) 그리고 Frank and Goyal(2003)의 목표조정모델과 자본조달순위모델에 기초하여 Chirinko and Singha(2000)의 비판적인 관점이 반영된 실증분석 논문이다. Shyam-Sunder and Myers(1999)의 모형을 통해 분석한 결과, 목표 조정계수는 0과 1 사이에 값을 가지며 설명력이 높고 유의한 변수인 반면에 자금 부족분 계수는 0에 가까워 자본조달이론을 지지 하기에는 작은 값을 가졌다. 또한 Frank and Goyal(2003)의 방법론을 사용하여 실증분석한 결과 자본조달순위이론은 지지되지 않았다.
The goal of this essay is to examine metaphors for mathematics and to discuss philosophical problems related to them. Two metaphors for mathematics are well known. One is a tree and the other is a building. The former was proposed by Pasch, and the latter by Hilbert. The difference between these metaphors comes from different philosophies. Pasch's philosophy is a combination of empiricism and deductivism, and Hilbert's is formalism whose final task is to prove the consistency of mathematics. In this essay, I try to combine two metaphors from the standpoint that 'mathematics is a part of the ecosystem of science', because each of them is not good enough to reflect the holistic mathematics. In order to understand mathematics holistically, I suggest the criteria of the desirable philosophy of mathematics. The criteria consists of three categories: philosophy, history, and practice. According to the criteria, I argue that it is necessary to pay attention to Pasch's philosophy of mathematics as having more explanatory power than Hilbert's, though formalism is the dominant paradigm of modern mathematics. The reason why Pasch's philosophy is more explanatory is that it contains empirical nature. Modern philosophy of mathematics also tends to emphasize the empirical nature, and the synthesis of forms with contents agrees with the ecological analogy for mathematics.
Electricity price prediction plays a crucial part in making the schedule and managing the risk to the competitive electricity market participants. However, it is a difficult and challenging task owing to the characteristics of the nonlinearity, non-stationarity and uncertainty of the price series. This study proposes a hybrid improved strategy which incorporates data preprocessor components and a forecasting engine component to enhance the forecasting accuracy of the electricity price. In the developed forecasting procedure, the Seasonal Adjustment (SA) method and the Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) technique are synthesized as the data preprocessing component; the Coupled Simulated Annealing (CSA) optimization method and the Least Square Support Vector Regression (LSSVR) algorithm construct the prediction engine. The proposed hybrid approach is verified with electricity price data sampled from the power market of New South Wales in Australia. The simulation outcome manifests that the proposed hybrid approach obtains the observable improvement in the forecasting accuracy compared with other approaches, which suggests that the proposed combinational approach occupies preferable predication ability and enough precision.
This paper is to develop and estimate a closed form inflation model using the estimates for real marginal costs in manufacturing industries during the sample period 1975-2010. The production function in manufacturing industry incorporates labor, capital, domestic material, and foreign material, assuming constant returns to scale technology and AR(1) process of technological coefficient. We derive real marginal costs from firm's cost minimization with quarterly data and provide new evidences on the new Keynesian Phillips curve for Korea. The main empirical result is that the closed form coefficients ${\delta}_1$ and ${\delta}^{-1}_2$ in manufacturing for PPI inflation proved to be 0.5086 and 0.8779 respectively, similar to the estimates in the U.S. case. These results also are consistent with the functional relationship between the coefficients in hybrid model and its closed form. Thus the paper suggests that the empirical studies on inflation dynamics need to focus on the manufacturing industry with market power, treating PPI inflation as the dependent variable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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