Seo, Jihye;Nirwono, Muttaqin Margo;Park, Seong Jin;Lee, Sang Hoon
Journal of Radiation Protection and Research
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제43권1호
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pp.29-38
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2018
Background: Radon contributing about 42% of annual average dose, mainly comes from soil. In this paper, standard measurement procedures for soil radon exhalation rate are suggested and their measurement uncertainties are analyzed. Materials and Methods: We used accumulation method for estimating surface exhalation rate. The closed-loop measurement system was made up with a RAD7 detector and a surface chamber. Radon activity concentrations in the system were observed as a function of time, with data collection of 5 and 15-minute and the measurement time of 4 hours. Linear and exponential fittings were used to obtain radon exhalation rates from observed data. Standard deviations of measurement uncertainties for two approaches were estimated using usual propagation rules. Results and Discussion: The exhalation rates (E) from linear approach, with 30 minutes measurement time were $44.8-48.6mBq{\cdot}m^{-2} {\cdot}s^{-1}$ or $2.14-2.32atom{\cdot}cm^{-2}{\cdot}s^{-1}$ with relative measurement uncertainty of about 10%. The contributions of fitting parameter A, volume (V) and surface (S) to the estimated measurement uncertainty of E were 59.8%, 30.1% and 10.1%, in average respectively. In exponential fitting, at 3-hour measurement we had E ranged of $51.6-69.2mBq{\cdot}m^{-2} {\cdot}s^{-1}$ or $2.46-3.30atom{\cdot}cm^{-2}{\cdot}s^{-1}$ with about 15% relative uncertainty. Fitting with 4-hour measurement resulted E about $51.3-68.2mBq{\cdot}m^{-2} {\cdot}s^{-1}$ or $2.45-3.25atom{\cdot}cm^{-2}{\cdot}s^{-1}$ with 10% relative uncertainty. The uncertainty contributions in exponential approach were 75.1%, 13.4%, 8.7%, and 2.9% for total decay constant k, fitting parameter B, V, and S, respectively. Conclusion: In obtaining exhalation rates, the linear approach is easy to apply, but by saturation feature of radon concentrations, the slope tends to decrease away from the expected slope for extended measurement time. For linear approach, measurement time of 1-hour or less was suggested. For exponential approach, the obtained exhalation rates showed similar values for any measurement time, but measurement time of 3-hour or more was suggested for about 10% relative uncertainty.
This study applied the Bayesian method for the quantification of the parameter uncertainty of spatial linear mixed model in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the application of Bayesian method, the prior sensitivity analysis was implemented by using the priors normally selected in the existing studies which applied the Bayesian method for the puppose of assessing the influence which the selection of the priors of model parameters had on posteriors. As a result, the posteriors of parameters were differently estimated which priors were selected, and then in the case of the prior combination, F-S-E, the sizes of uncertainty intervals were minimum and the modes, means and medians of the posteriors were similar to the estimates using the existing classical methods. From the comparitive analysis between Bayesian and plug-in spatial predictions, we could find that the uncertainty of plug-in prediction could be slightly underestimated than that of Bayesian prediction.
This paper introduces a tool for predicting potential cost overrun during project execution and for quantifying the uncertainty on the expected project cost, which is occasionally changed by the unknown effects resulted from project's complications and unforeseen environments. The model proposed in this stuff is useful in diagnosing cost performance as a project progresses and in monitoring the changes of the uncertainty as indicators for a warning signal. This model is intended for the use by project managers who forecast the change of the uncertainty and its magnitude. The paper presents a mathematical approach for modifying the costs of incomplete work packages and project cost, and quantifying reduced uncertainties at a consistent confidence level as actual cost information of an ongoing project is obtained. Furthermore, this approach addresses the effects of actual informed data of completed work packages on the re-estimates of incomplete work packages and describes the impacts on the variation of the uncertainty for the expected project cost incorporating Multivariate Probabilistic Analysis (MPA) and Bayes' Theorem. For the illustration purpose, the Introduced model has employed an example construction project. The results are analyzed to demonstrate the use of the model and illustrate its capabilities.
Purpose: Measurement results obtained under non-ideal measurement environment conditions may contain uncertain factors. As a result, the reliability of measurement results may be deteriorated. In this study, we tried to find ways to improve quality by evaluating and applying measurement uncertainty based on GUM. Methods: In the flatness measurement of semiconductor parts, uncertainty factors that could occur under actual environmental conditions of workers were derived, and measurement uncertainties were calculated, and methods for minimizing the main factors affecting the measurement results were analyzed. Results: Depending on the part and the coordinate measuring machine, it was shown that the effect of dispersion caused by repeated measurements as type A uncertainty and the effect of the calibration results of equipment as type B uncertainty have the main influence. Conclusion: Depending on the uncertainty factors of type A and type B and the influence of the total expanded uncertainty, the central value and confidence interval of the initial measurement results showed fluctuations. It is considered that analysis and measures for the main uncertainty factors are needed as quality improvement in the industrial field.
본 연구는 수도권 수출기업과 지역 수출기업을 대상으로 수출지원업무를 담당하고 있는 무역지원기관의 서비스 활용도에 영향을 미치는 요인과 수출성과에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 본 연구는 설문조사를 통해 자료를 수집하였으며, PLS분석을 활용해 연구모형을 검증하였다. 실증분석결과에서 수도권 수출기업의 경우 무역지원기관 서비스품질, 환경 불확실성 및 수출기업의 수출지향성은 무역지원기관 서비스 활용도에 긍정적인 영향을 미치고, 환경 불확실성은 수출기업의 수출지향성에 정의 영향을 미치며, 무역지원기관 서비스 활용도와 수출기업의 수출지향성은 수출기업의 수출성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 지역 수출기업은 무역지원기관 서비스품질과 수출기업의 수출지향성이 무역지원기관 서비스 활용에 긍정적인 영향을 미치지만 환경 불확실성은 무역지원기관 서비스 활용도와 유의적인 관계가 없는 것으로 나타났다. 또한 환경 불확실성은 수출기업의 수출지향성에 정의 영향을 미치고, 무역지원기관 서비스 활용도는 수출기업의 수출성과에 긍정적인 영향을 미치지만 수출기업의 수출지향성은 수출기업의 수출성과와 유의적인 관계가 없는 것으로 나타났다.
Diverse geostatistical tools such as kriging have been used to estimate the volume and spatial coverage of contaminated soil needed for remediation. However, many approaches frequently yield estimation errors, due to inherent geostatistical uncertainties. Such errors may yield over- or under-estimation of the amounts of polluted soils, which cause an over-estimation of remediation cost as well as an incomplete clean-up of a contaminated land. Therefore, it is very important to use a better estimation tool considering uncertainties arising from incomplete field investigation (i.e., contamination survey) and mathematical spatial estimation. In the current work, as better estimation tools we propose stochastic simulation approaches which allow the remediation volume to be assessed more accurately along with uncertainty estimation. To test the efficiency of proposed methods, heavy metals (esp., Pb) contaminated soil of a shooting range area was selected. In addition, we suggest a quantitative method to delineate the confident interval of estimated volume (and spatial extent) of polluted soil based on the spatial aspect of uncertainty. The methods proposed in this work can improve a better decision making on soil remediation.
본 연구는 우리나라 IT기업을 대상으로 환경불확실성과 학습지향성의 상호작용이 조직성과의 하나인 마케팅역량에 미치는 영향을 탐색적으로 살펴보고자 하였다. AMOS와 SPSS를 활용한 통계분석 결과, 직원수 500인 미만의 소규모 조직일수록 자신들이 직면한 환경불확실성에 보다 적극적으로 그리고 유연하게 대응하려는 경향이 농후했으며, 이 같은 환경에의 반응을 통해 마케팅역량의 증대라는 긍정적 성과를 가져왔다. 반면에 직원수 500인 이상인 기업의 경우는 그 어떤 유의한 상호작용효과도 보여주지 못했다. 이 같은 연구결과는 조직규모에 따른 경쟁 환경 및 시장지배력의 차이가 IT기업의 환경적응 메커니즘에서도 차이를 가져온 것이라는 추론을 가능케 한다. 다만, 이 같은 유추는 IT기업의 유형과 특성이 매우 이질적이라는 점에서 일정한 한계를 지닌다. 따라서 IT산업의 표본을 확장한 후속연구와 타산업과의 비교연구에 대한 필요성이 있다.
혈액 시료 중의 다이옥신 농도를 분석하는 과정에서 있을 수 있는 중요한 오차요인들을 고려하여 최종적인 측정 결과에 대한 불확도를 구하였다. 불확도의 평가 원리는 측정 불확도 표현 지침서를 따랐으며, 불확도를 구하는 방법도 이 지침서를 참고하여 수행되었다. 각 측정 과정의 불확도 요인을 고려하여 다이옥신 및 퓨란의 주요 17가지 이성질체 중 이 실험에서 농도가 검출된 11가지 이성질체에 한하여 각각에 대한 불확도를 구한 후, 이 값들을 합성하여 총 다이옥신 농도에 대한 불확도를 구하였다. 이렇게 하여 얻은 불확도를 함께 나타낸 최종 다이옥신 농도는 $0.0746{\pm}0.0074pg$ I-TEQ/g weight 또는 $20.68{\pm}2.04pg$ I-TEQ/g lipid 이었다. 전자는 시료의 무게당 환산농도로 나타낸 것이며, 후자는 지방의 무게당 환산농도로 나타낸 것이다. 이와 같이, 측정 결과에 대한 불확도를 구하여 측정량의 존재 범위를 나타냄으로써 분석 결과의 품질을 정량적으로 보증할 수 있다.
가뭄은 강수량, 토양수분 그리고 유출량 등 여러 가지 요인으로부터 영향을 받으며, 가뭄의 상황 판단을 위하여 다양한 가뭄지수가 널리 활용되고 있다. 가뭄지수의 산정에 활용되는 수문기상학적 자료와 가뭄지수 산정공식에 따라서 지수값은 달라지며, 가뭄 상황에 대한 판단에도 차이가 발생 할 수 있다. 본 연구에서는 국내외에서 널리 활용되는 표준강수지수(SPI)의 산정과정에서 결정해야 하는 강수량의 자료길이, 누적기간, 확률분포 모형, 매개변수 추정기법 등을 불확실성 영향 요인으로 가정하고, 각각의 조합에 대한 불확실성을 평균제곱근오차와 선형혼합모형(LMM)을 활용하여 평가하였다. 평균제곱오차는 SPI 산정과정에 발생되는 전반적인 오차를 추정하며, LMM은 영향 요인들의 상대적인 불확설성을 평가하는데 활용되었다. 그 결과, SPI 산정에 활용된 자료의 기간과 누적기간이 길어질수록 평균제곱오차가 감소하였다. LMM을 통하여 불확실성 영향요인들의 기여도를 비교한 결과, SPI의 불확실성에는 자료기간의 영향이 가장 크게 나타났다. 또한, 자료기간이 증가하면, 자료기간에 의한 불확실성은 감소하고 누적기간과 매개변수 추정기법에 의한 불확실성이 상대적으로 증가하였다. 본 연구 결과, SPI 산정과정에서 발생되는 불확실성을 줄이기 위해서는 장기간의 자료 확보가 우선이며, 자료의 특성을 적절히 반영하는 확률분포모형과 매개변수 추정기법이 적용되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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