The aim of this study is to cross-validate of spatial probability model, artificial neural network at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the Boun, Janghung and Youngin areas from interpretation of aerial photographs, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover and land use were constructed to spatial data-sets. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Topographic type, texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, age and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using the landslideoccurrence factors by artificial neural network model. For the validation and cross-validation, the result of the analysis was applied to each study areas. The validation and cross-validate results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data on landslide locations.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제15권3호
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pp.181-184
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2015
Evaluation of radiating radiofrequency fields from hand-held and body-mounted wireless communication devices to human bodies are conducted by measuring the specific absorption rate (SAR). The uncertainty of system validation and probe calibration in SAR measurement depend on the variation of RF power used for the validation and calibration. RF input power for system validation or probe calibration is controlled manually during the test process of the existing systems in the laboratories. Consequently, a long time is required to reach the stable power needed for testing that will cause less uncertainty. The standard uncertainty due to this power drift is typically 2.89%, which can be obtained by applying IEC 62209 in a normal operating condition. The principle of the Automatic Input Power Level Control System (AIPLC), which controls the equipment by a program that maintains a stable input power level, is suggested in this paper. The power drift is reduced to less than ${\pm}1.16dB$ by AIPLC, which reduces the standard uncertainty of power drift to 0.67%.
The function estimation characteristics of neural networks can be used for sensor signal validation of a system. In case of applying the neural networks to signal validation, it is a important problem that the redundant sensor signals used as a input signal of neural networks should be validated. In this paper, we simplify the conventional parity space method in order to input the validated signal to the neural networks and also propose the sensor signal validation method, which estimates the reliable sensor output combining neural networks with the simplified parity space method. The acceptability of the proposed signal validation method is demonstrated by using the simulation data in safety injection accident of nuclear power plants.
Aircraft noise model such as FAA Integrated Noise Model(INM) has recently been used for forecasting the impact of noise in a residential area near an airport and quantifying the effect of various options for noise mitigation. The noise modeling should be reliable and precise in order to ensure the quality of the results provided. In this study, the validation of the noise levels simulated by the INM against measurement data recorded continuously at multiple monitoring sites was discussed. As a result of validation, the quality of the input data used as a fixed point profiles for the INM was enhanced. The noise contour maps were designed as a way to evaluate the aircraft noise of the vicinity of the airfield. The results of this study indicate that the validation of aircraft noise model by the measurement data would be required for the accurate assessment of the aircraft noise levels.
본 논문에서는 연구용 ADS-B/TIS-B Validation Testbed(AVT)설계를 위한 기초 결과에 대하여 살펴본다. ADS-B는 GNSS와 디지털 데리터링크를 활용한 새로운 항공감시 개념이다. ADS-B는 종속적인 감시 개념이기 때문에 ADS-B송수신기를 장착하지 않은 항공기에 대한 감시 정보는 획득이 불가능하다. 기존의 이차감시레이더를 사용하여 획득한 감시정보를 제공하는 개념이 AIS-B이다. AVT는 ADS-B 및 ATS-B 개념을 기반으로 한 차세대 위성항행시스템의 감시 플랫폼이라는 의의가 있다.
XML은 웹 데이타 표현 및 교환을 위한 표준으로 많은 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. XML Schema는 표준 XML 스키마로, 정의된 XML Schema에 의거하여 작성된 XML 문서를 ‘유효한 XML 문서’라고 하며 이러한 XML 문서는 갱신이 된 후에도 XML Schema에 대해 유효함이 보장되어야 한다. 본 논문은 갱신 이전에 갱신과 관련된 부분에 대한 유효 검증을 수행하여 불필요한 유효 검증을 제거한 XML Schema 유효 검증 메커니즘인 ‘예상 갱신 부분 유효 검증 기법’과 갱신 별 유효 검증 알고리즘을 제안한다. 또한 XML 데이타와 XML Schema 간의 매핑 방법과 XML Schema 유효 검증을 지원하기 위해 효율적인 스키마 정보 추출을 제공하는 XML Schema 저장 방법을 제안한다. 마지막으로 실험을 통해 스키마 저장 방법에 따른 갱신 별 유효 검증 성능을 비교한다.
The fuel rod performance has great importance for the safety and economy of an operating reactor. The fuel rod performance analysis code, which considers the thermal-mechanical response and irradiation effects of fuel rod, is usually developed in order to predict fuel rod performance accurately. The FRIPAC (${\underline{F}}uel$${\underline{R}}od$${\underline{I}}ntegral$${\underline{P}}erformance$${\underline{A}}nalysis$${\underline{C}}ode$) is such a fuel rod performance analysis code that has been developed recently by China Nuclear Power Technology Research Institute Co. Ltd. The code aims at the computational simulation of the Pressurized Water Reactor fuel rod behavior for both steady-state and power ramp condition. A brief overview of FRIPAC is presented including the computational framework and the main behavioral models. Validation of the code is also presented and it focuses on the fuel rod behavior including fuel center temperature, fission gas release, rod internal pressure/internal void volume, cladding outer diameter and cladding corrosion thickness. The validation is based on experimental data from several international projects. The validation results indicate that FRIPAC is an accurate and reliable fuel rod performance analysis code because of the satisfactory comparison results between the experimental measurements and the code predictions.
Nuclear data (ND) sensitivity and uncertainty (S/U) quantification in shielding applications is performed using deterministic and probabilistic approaches. In this paper the validation of the newly developed deterministic program package ASUSD (ADVANTG + SUSD3D) is presented. ASUSD was developed with the aim of automating the process of ND S/U while retaining the computational efficiency of the deterministic approach to ND S/U analysis. The paper includes a detailed description of each of the programs contained within ASUSD, the computational workflow and validation results. ASUSD was validated on two shielding benchmark experiments from the Shielding Integral Benchmark Archive and Database (SINBAD) - the fission relevant ASPIS Iron 88 experiment and the fusion relevant Frascati Neutron Generator (FNG) Helium Cooled Pebble Bed (HCPB) Test Blanket Module (TBM) mock-up experiment. The validation process was performed in two stages. Firstly, the Denovo discrete ordinates transport solver was validated as a standalone solver. Secondly, the ASUSD program package as a whole was validated as a ND S/U analysis tool. Both stages of the validation process yielded excellent results, with a maximum difference of 17% in final uncertainties due to ND between ASUSD and the stochastic ND S/U approach. Based on these results, ASUSD has proven to be a user friendly and computationally efficient tool for deterministic ND S/U analysis of shielding geometries.
Researchers in science and technology has broadened the scope of research in order to solve complex problems, academic exchange has also been actively carried out. If the paper which is a mean of interdisciplinary approach has a limited term and the formula, it can act as barriers to access for many researchers in various fields. This paper proposes a cross-validation method for eliminating documentary barriers based on discrete event system formalism. We expect that our proposed method will improve a cross-validation considering researchers in another fields.
This paper presents a workflow validation method for data-intensive graphical workflow models using real-time workflow tracing mode on data-intensive workflow designer. In order to model and validate workflows, we try to divide as modes have editable mode and tracing mode on data-intensive workflow designer. We could design data-intensive workflow using drag and drop in editable-mode, otherwise we could not design but view and trace workflow model in tracing mode. We would like to focus on tracing-mode for workflow validation, and describe how to use workflow tracing on data-intensive workflow model designer. Especially, it is support data centered operation about control logics and exchange variables on workflow runtime for workflow tracing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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