One of the most widely used methods to estimate core damage during a nuclear power plant accident is containment radiation measurement. The evolution of severe accidents is extremely complex, leading to uncertainty in the containment dose rate (CDR). Therefore, it is difficult to accurately determine core damage. This study proposes to conduct uncertainty analysis of CDR for core damage assessment. First, based on source term estimation, the Monte Carlo (MC) and point-kernel integration methods were used to estimate the probability density function of the CDR under different extents of core damage in accident scenarios with late containment failure. Second, the results were verified by comparing the results of both methods. The point-kernel integration method results were more dispersed than the MC results, and the MC method was used for both quantitative and qualitative analyses. Quantitative analysis indicated a linear relationship, rather than the expected proportional relationship, between the CDR and core damage fraction. The CDR distribution obeyed a logarithmic normal distribution in accidents with a small break in containment, but not in accidents with a large break in containment. A possible application of our analysis is a real-time core damage estimation program based on the CDR.
기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 1일 지속강우, 2일 지속강우, 3일 지속강우, 4일이상 지속강우로 구분하여 강우의 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하였고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Simulation Coated layers of a nuclear fuel particle were evaluated by field emission scanning electron microscopy and nano-indentation method to give basic data to estimate 'Amoeba effect' and give an optimum fabrication condition and high quality control. Coated layers on the fuel kernel are in the order of buffer pyrolytic carbon, inner pyrolytic carbon, silicon carbide and outer pyrolytic carbon layers, which average thicknesses are 95, 25, 30 and 28 ${\mu}m$, respectively. Their densities and hardnesses are 1.08, 1.15, 3.18, 1.82 $g/cm^3$ and 0.522, 0.874, 9.641, and 2.726 GPa, respectively. Comparing theoretical density of pyrolytic carbon of 2.22 $g/cm^3$, the relative amount of porosity in each layer is about 52% for buffer, 48% for inner PyC and 18% for outer PyC.
OC-SVM(One Class Support Vector Machine)은 주어진 전체 데이터의 분포를 측정하는 대신에. 데이터 분포의 서포트(support)를 측정하는 기술로서 주어진 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 최적의 서포트 벡터(support vector)를 구하는 기술이다. OC-SVM은 데이터 분포의 표현에 아주 뛰어난 접근 방법이지만, 사람의 주관적인 중요도를 반영하는 것은 힘들다. 본 논문에서는 각 데이터에 퍼지 맴버쉽(fuzzy membership)을 적용하여 기존의 OC-SVM에 사용자의 주관적인 중요도를 표현할 수 있는 FOC-SVM(Fuzzy One class Support Vector Machine)을 유도 하였다. FOC-SVM은 데이터들을 동등하게 다루는 것이 아니라, 데이터 객체의 중요도에 따라 데이터를 다룬다. 즉, 덜 중요한 데이터의 특징 벡터는 OC-SVM의 처리과정에 덜 기여하도록 하기 위하여, 객체의 중요도에 따라 특징 벡터의 크기를 조정하였다. 이를 증명하기 위하여 가상의 데이터를 가지고 실험을 하였고, 실험 결과는 예측된 결과를 보여 주었다.
시공간 데이터는 위도와 경도를 비롯한 위치정보를 포함한 데이터를 일컫는 말로 지리학적 시각화의 연구로 시공간 데이터를 분석하고 표현하는 방법에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 이 기술은 특정 공간에 시간을 두고 연속적 또는 이산적으로 발생하는 데이터로부터 패턴을 찾고 이를 분석하는 데 목표가 있다. 하지만, 이동 경로에 대한 정보가 없는 이산적인 시공간 데이터에서 데이터의 흐름을 시각화하는 것은 쉽지만은 않은 일이다. 본 논문에서는 커널밀도추정과 중력모델을 이용하여 이산적인 시공간 데이터로부터 벡터를 추출하고 이를 이용하여 사용자로 하여금 시공간 데이터에서 움직임과 경향을 분석할 수 있도록 시각화 하는 것에 목표를 두었다. 이를 뒷받침하기 위하여 트위터 데이터를 이용하여 이산적인 시공간 데이터를 시각화하고 분석하고자 한다.
Ha, Dong-Soo;Kim, Su-Kyung;Shin, Yong-Un;Yoon, Jongmin
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제2권4호
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pp.293-297
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2021
The oriental stork (Ciconia boyciana) is listed as an endangered species internationally. Its resident population has been extirpated in South Korea since 1971. Its predicted historical habitat included forests (54%), rice paddy fields (28%), grasslands (17%), river-streams (less than 1%), and villages (less than 1%) based on pre-extirpation records in a previous study. However, habitat attributes of recently reintroduced oriental storks since 2015 remain unknown. To examine habitat use patterns and home ranges of recently reintroduced oriental storks, 2015-2017 tracking data of 17 individuals were used to analyze their spatial attributes with a Kernel Density Estimate method and breeding status. Their habitat use patterns from peripheral to core areas were highly associated with increasing rice paddy fields (26%) and decreasing forested areas (55%). Scale-dependent home ranges were 51% smaller for breeders than for non-breeders on average. Our study results highlight that the habitat use pattern of reintroduced oriental storks seems to be comparable to the historical pattern where the used area is likely to be more centralized for breeders than for non-breeders in South Korea. Furthermore, the direction of habitat management for oriental storks should focus on biodiversity improvement of rice paddy fields with chemical free cultivation and irrigation.
본 연구에서는 비동질성 Markov 모형을 이용한 시간강수량의 모의발생을 수행하였다. 즉, 대상유역을 선정하고 시간강수량을 모의하여, 모의된 시간강수량을 이용한 확률강수량 및 확률홍수량을 산정하여 관측자료와 비교함으로써 비동질성 Markov 모형의 적용성을 평가하였다. 모의발생된 강수자료와 관측강수자료의 통계적 특성은 매우 유사한 것으로 나타났으며, 특히 모의년수가 증가할수록 극치값이 증가하는 경향을 나타냈다. 또한, 모의자료를 이용해 산정한 확률홍수량은 관측강수량을 이용해 산정한 결과보다 큰 재현기간에서 관측유입량 자료를 빈도해석하여 산정한 확률홍수량과 더 근사한 결과를 보였다. 따라서, 비동질성 Markov 모형을 이용하여 보다 신뢰성 있는 수공구조물의 설계수문량 산정 등에 많이 활용될 수 있을 것으로 판단되며 수자원 개발시 불확실성 분석을 위한 입력 자료인 강수자료로도 활용이 가능할 것으로 판단된다.
A time-of-flight and energy (TOF-E) detection system for the measurement of 236U accelerator mass spectrometry (AMS) has been developed to improve the 236U/238U sensitivity at Micro Analysis Laboratory, Tandem accelerator (MALT), The University of Tokyo. With observing TOF distribution of 235U, 236U and 238U, this TOF-E detection system has clearly separated 236U from the interference of 235U and 238U when measuring three kinds of uranium standards. In addition, we have developed a novel method combining kernel-based density estimation method and multi-Gaussian fitting method to estimate the 236U/238U sensitivity of the TOF-E detection system. Using this new estimation method, 3.4 × 10-12 of 236U/238U sensitivity and 1.9 ns of time resolution are obtained. 236U/238U sensitivity of TOF-E detection system has improved two orders of magnitude better than that of previous gas ionization chamber. Moreover, unknown species other than uranium isotopes were also observed in the measurement of a surface soil sample, which has demonstrated that TOF-E detection system has a higher sensitivity in particle identification. With its high sensibility in mass determination, this TOF-E detection system could also be used in other heavy isotope AMS.
The purpose of this study is to investigate the production efficiencies of the Korean aquaculture fishery with respect to species and methods using a Data Envelopment Analysis. The study extracted the 8 fishes in each of the sea cage culture, aquarium basin, and enclosed aquaculture for the analytical purposes. First, the study estimated the technical, pure technical, and scale efficiencies of the total of 24 aquaculture fishes based on the traditional DEA under the assumptions of both CRS and VRS. 2 fishes were identified as the efficient DMUs under the CCR-model, and 6 fishes under the BCC-model. Second, we tested to see if there was any difference in production efficiencies regarding those three different methods of aquaculture. we could not find any evidence of the differences in efficiency using a rank sum test based on the traditional DEA. However, we could do find that the pure technical efficiency in the sea cage culture was lower than others at 1% level of significance and the pure technical efficiency in enclosed aquaculture was also lower than others at 5% level of significance using Bilateral-DEA, which could explicitly consider the heterogeneity in the 3 production methods of aquaculture. Finally, the study obtained the 95% confidence intervals of the efficiency scores for the 24 fishes under our study using the smoothed bootstraping method in the process of the re-sampling in cooperation with both a kernel density estimation and a reflection method. At the same time, we could estimate the bias-corrected efficiency scores while the traditionally estimated efficiency scores suffered from the biases in the process of solving a linear programming with the deterministic nature of a production frontier. And hence, we could distinguish the differences in production efficiencies of the 8 fishes with respect to those 3 methods of aquaculture.
Oil booms are one of the most widely used types of equipment for the protection of coastal areas against oil spills. In some situations, however, there are several types of oil leaks from the oil boom. Important factors regarding these phenomena include the surrounding ocean environment, such as waves, the density and viscosity of oil, the length of the oil boom skirt, etc. To estimate the performance of the oil boom, it is necessary to predict the behavior of the spilled oil and oil boom. In the present study, the prediction of oil boom performance in waves was carried out using the Pusan-National-University-modified Moving Particle Semi-implicit (PNU-MPS) method, which is an improved version of the original MPS proposed by Koshizuka and Oka (1996). The governing equations, which consist of continuity and Navier-Stokes equations, are solved by Lagrangian moving particles, and all terms expressed by differential operators in the governing equations are replaced by the particle interaction models based on a kernel function. The simulation results were validated through a comparison with the results of Violeau et al. (2007)..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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