하천 주변의 도시화와 이상기후 등으로 인해 기존의 하천 위주의 홍수방어는 한계를 보이고 있으며, 이에 따라 유역통합적인 홍수방어대책의 하나로 강변저류지 설치에 대한 요구가 증대되고 있다. 강변저류지를 치수대책에 포함시키기 위해서는 정량적인 홍수조절효과 산정이 필요하며, 이를 위해서는 강변저류지 홍수조절효과에 영향을 미치는 인자들의 불확실성을 줄이기 위한 노력이 필요하다. 특히 하천 수위 예측의 중요 변수인 하천 조도계수는 항상 불확실성을 포함하고 있으므로, 이를 고려한 설계방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상대적으로 설계자가 자유롭게 결정할 수 있는 설계인자인 강변저류지의 횡월류부 길이를 이용하여 하천 조도계수의 불확실성을 고려한 강변저류지 설계 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해 HEC-RAS 부정류 수치모형을 이용하여 하천 조도계수와 횡월류부 길이 변화가 홍수조절효과에 미치는 영향을 검토하였고, 분석결과를 이용하여 하천의 수위 예측 불확실성을 고려한 횡월류부 길이를 결정하는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 횡월류부 길이 결정 기법은 하천 수위 예측의 불확실성을 해결할 수 있기 때문에 강변저류지의 홍수조절효과를 좀 더 안전측으로 제시하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
Tuned mass dampers (TMDs) are passive damping devices widely employed to mitigate the pedestrian-induced vibrations on footbridges. The TMD design must ensure an adequate performance during the overall life-cycle of the structure. Although the TMD is initially adjusted to match the natural frequency of the vibration mode which needs to be controlled, its design must further take into account the change of the modal parameters of the footbridge due to the modification of the operational and environmental conditions. For this purpose, a motion-based design optimization method is proposed and implemented herein, aimed at ensuring the adequate behavior of footbridges under uncertainty conditions. The uncertainty associated with the variation of such modal parameters is simulated by a probabilistic approach based on the results of previous research reported in literature. The pedestrian action is modelled according to the recommendations of the Synpex guidelines. A comparison among the TMD parameters obtained considering different design criteria, design requirements and uncertainty levels is performed. To illustrate the proposed approach, a benchmark footbridge is considered. Results show both which is the most adequate design criterion to control the pedestrian-induced vibrations on the footbridge and the influence of the design requirements and the uncertainty level in the final TMD design.
Amidst the uncertainties of climate policy, investing in nuclear energy technology emerges as a sustainable strategy, fostering innovation in a critical sector, while simultaneously addressing urgent environmental concerns and managing budgetary dynamics. Our investigation inspects the asymmetric influence of climate policy uncertainty on nuclear energy technology in the top 10 nations with the highest nuclear energy R&D budgets (Germany, Japan, China, France, USA, UK, India, South Korea, Russia, and Canada). Previous studies adopted panel data methods to evaluate the linkage between climate policy uncertainty and nuclear energy technology. Nonetheless, these investigations overlooked the variability in this association across various countries. Conversely, this investigation introduces an innovative tool, 'Quantile-on-Quantile' to probe this connection merely for every economy. This methodology concedes for a more accurate evaluation, offering a holistic global perspective and delivering tailored insights for individual countries. The findings uncover that climate policy uncertainty significantly reduces nuclear energy technology budgets across multiple quantiles in most selected economies. Additionally, our results highlight the asymmetries in the correlations between our variables across the nations. These findings stress the need for policymakers to conduct thorough assessments and skillfully manage climate policy uncertainty and nuclear energy budgets.
Accurately assessing and managing risks in any endeavor is crucial. Risk assessment in engineering translates the abstract concept of risk into actionable strategies for systematic risk management. However, risk validation is met with significant skepticism, particularly concerning the uncertainty of probability. This study aims to address the aforementioned uncertainty in a multitude of ways. Firstly, instead of relying on deterministic probability, it acknowledges uncertainty and presents a probabilistic interval. Secondly, considering the uncertainty interval highlighted in OREDA, it delineates the bounds of the probabilistic interval. Lastly, it investigates how much explanatory power deterministic probability has within the defined probabilistic interval. By utilizing fault tree analysis (FTA) and integrating confidence intervals, a probabilistic risk assessment was conducted to scrutinize the explanatory power of deterministic probability. In this context, explanatory power signifies the proportion of probability within the probabilistic risk assessment interval that lies below the deterministic probability. Research results reveal that at a 90% confidence interval, the explanatory power of deterministic probability decreases to 73%. Additionally, it was confirmed that explanatory power reached 100% only with a probability application 36.9 times higher.
As the environmental impacts of fossil fuel energy sources increase, the South Korean government has tried to change non-environmental-friendly enery sources to environmental-friendly energy sources in order to mitigate environmental effects, which lead to global warming and air pollution. With both a limited budget and limited time, it is essential to accurately evaluate the economic and environmental effects of renewable energy projects for the efficient and effective operation of renewable energy plants. Although the traditional economic evaluation methods are not ideal for evaluating the economic impacts of renewable energy projects, they can still be used for this purpose. Renewable energy projects involve many risks due to various uncertainties. For this reason, this study utilizes a real option method, the Geske compound model, to evaluate the renewable energy projects on Jeju Island in terms of economic and environmental values. This study has developed an economic evaluation model based on the Geske compound model to investigate the influences of flexibility and uncertainty factors on the evaluation process. This study further conducts a sensitivity analysis to examine how two uncertainty factors (namely, investment cost and wind energy production) influence the economic and environmental value of renewable energy projects.
Licensing contracts between partners in International Joint Ventures(IJV) have not only aspects of relation contract, which is interdependent and long-term cooperative relationships in interpartner but also aspects of discrete contract which is exposed to opportunistic risk caused by IJV partners who maximize individual profit instead of joint payoff maximization. In this circumstance, appropriate compensation structures such as lump-sum and royalty can reduce conflicts and spur interpartner cooperation. In addition, compensation structures that stipulate each party's rights, duties, and responsibilities under various sets of environmental conditions have strong implications for transaction cost minimization and joint payoff maximization. On the other hands, compensation structures such as lump-sum and royalty in IJV licensing contract have benefits and costs depending on IJV partners uncertainty, partner dependency, and environment uncertainty. Therefore, the purpose of this paper is to empirically show how partner uncertainty, partner dependence and environment uncertainty influence compensation structure chosen by licensor in IJV.
Elman Discrete Recurrent Neural Networks Model(EDRNNM) was used to be a suitable short-term hydrological forecasting tool yielding a very high degree of flood stage forecasting accuracy at Musung station of Wi-stream one of IHP representative basins in South Korea. A relative new approach method has recurrent feedback nodes and virtual small memory in the structure. EDRNNM was trained by using two algorithms, namely, LMBP and RBP The model parameters, optimal connection weights and biases, were estimated during training procedure. They were applied to evaluate model validation. Sensitivity analysis test was also performed to account for the uncertainty of input nodes information. The sensitivity analysis approach could suggest a reduction of one from five initially chosen input nodes. Because the uncertainty of input nodes information always result in uncertainty in model results, it can help to reduce the uncertainty of EDRNNM application and management in small catchment.
Uncertainty is one of the key issues of the water quality management. Uncertainty occurs in the course of all water quality management stages including monitoring, modeling, and regulation enforcement. To reduce uncertainties of water quality monitoring, manualized monitoring methodology should be developed and implemented. In addition, long-term monitoring is essential for acquiring reliable water quality data which enables best water quality management. For the water quality management in the watershed scale, fate of pollutant including its generation, transport and impact should be considered while regarding each stage of water quality management as an unit process. Uncertainties of each stage of water quality management should be treated properly to prevent error propagation transferred to the next stage of management for successful achievement of water quality conservation.
배출권거래제는 기업으로 하여금 최저의 비용으로 감축을 유도하며 배출에 대한 불확실성이 없을 때 효율적인 것으로 알려져 있다. 본 연구는 배출에서의 불확실성이 기업의 배출권 구매와 감축에 미치는 영향을 분석하였다. 배출량이 확실한 경우보다 불확실할 때 기업이 더 많은 감축을 할 것인지는 한계기대벌금과 한계저감비용에 좌우되었다. 한계기대벌금이 한계 감축비용보다 크다면, 기업은 배출량이 확실한 경우보다 더 많이 감축하고 불확실성의 증가에 따라 배출량도 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구는 또한 감축과 배출권 구매의 순서가 기업의 결정에 미치는 영향을 분석하였으나, 의사결정의 순서와 상관없이 기대배출량은 동일한 것으로 확인되었다.
본 연구는 대기 중 PM2.5의 미량금속 중 As을 중성자방사화분석법을 이용하여 분석할 때 발생되는 측정불확도를 ISO GUM 방법과 MCS 방법을 모두 적용하여 비교, 평가하였다. 불확도의 요인은 ISO GUM을 엄격하게 준용하여 파악하였으며 특정일에 채취된 PM2.5 내 As 농도에 대해 두 방법의 계산 결과가 4% 미만으로 크게 다르지 않는 것으로 나타났다. 연구기간 중 채취된 총 60개의 PM2.5 시료에 대해 As 농도의 확장불확도를 역시 MCS 방법을 이용하여 산출하였는데, 연구지역에서의 As의 개별 농도값에 대한 95% 신뢰구간의 확장불확도는 대부분 10%의 범위에서 존재하는 것으로 나타났다. 확장불확도에 대한 표준불확도 요인의 기여율은 계측통계오차(62.3%), 검출효율(18.5%), 시료 채취 시 유량(12.3%), flux 변동(2.3%), 특정감마선 방출률(1.8%) 등의 순으로 크게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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