Osborn, Jeremy M.;Glennon, Kevin J.;Kitcher, Evans D.;Burns, Jonathan D.;Folden, Charles M. III;Chirayath, Sunil S.
Nuclear Engineering and Technology
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제51권2호
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pp.384-393
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2019
An experimental validation of a nuclear forensics methodology for the source reactor-type discrimination of separated weapons-useable plutonium is presented. The methodology uses measured values of intra-element isotope ratios of plutonium and fission product contaminants. MCNP radiation transport codes were used for various reactor core modeling and fuel burnup simulations. A reactor-dependent library of intra-element isotope ratio values as a function of burnup and time since irradiation was created from the simulation results. The experimental validation of the methodology was achieved by performing two low-burnup experimental irradiations, resulting in distinct fuel samples containing sub-milligram quantities of weapons-useable plutonium. The irradiated samples were subjected to gamma and mass spectrometry to measure several intra-element isotope ratios. For each reactor in the library, a maximum likelihood calculation was utilized to compare the measured and simulated intra-element isotope ratio values, producing a likelihood value which is proportional to the probability of observing the measured ratio values, given a particular reactor in the library. The measured intra-element isotope ratio values of both irradiated samples and its comparison with the simulation predictions using maximum likelihood analyses are presented. The analyses validate the nuclear forensics methodology developed.
For a series or parallel system, though the component lifetimes have the absolutely continuous bivariate exponential distributions(ACBVE) by Block and Basu(1974), the common assumption that the component lifetimes are independent is used. The purpose of this paper, in this case, is to investigate the magnitude of the error caused by erroneous assumption, using the measure proposed by Klein and Moeschberger(1986). Estimation of the measure is conducted by maximum likelihood estimator(MLE) and those estimators are compared with corresponding jackknifed MLE through the Monte Carlo study.
수문모형에서 매개변수는 수문요소를 반영하거나 단순화된 모형을 보완하기 위해 사용된다. 이러한 과정에서 매개변수로 인한 모형의 불확실성이 발생할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 General Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE)을 이용하여 SWAT 매개변수의 불확실성을 평가하고자 하였다. GLUE의 우도함수는 정형/비정형 우도를 이용하여 불확실성 해석을 수행하였다. 정형우도는 lognormal 함수를 비정형우도는 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)를 이용하였다. 우도와 임계치를 선택하는데 주관적인 요소가 포함되지만 정형우도는 상위 30%, 비정형우도는 0.5이상의 NSE 값을 가지는 우도를 선택하여 행위모델을 생성하였다. 연구결과 우도선택과 임계치 선택의 주관성에도 불구하고 정형/비정형 우도는 작은 차이가 있었으나 우도의 선택과 상관없이 일관된 점분포, 사후분포 및 SWAT결과의 불확실성 범위를 나타내었다. 또한, 공통적으로 SWAT매개변수 가운데 기저유출과 관련된 ALPHA_BF가 가장 민감한 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 유역별로 어떤 임계치를 만족하는 SWAT모형 매개변수의 범위를 분류한다면 사용자들이 SWAT모형에 대한 실무적인 혹은 학술적인 접근이 용이해질 것으로 기대된다.
Preliminary results of using the LPC parameter for text-independent speaker identification problem are presented. The idetification process includes log likelihood ratio for distance measure and dynamic programming for time normalization. To generate the data base for experiments, ten times. Experimental results show 99.4% of identification accuracy, incorrect identification were made when the speaker uses a dialect.
본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 개선할 수 있는 잡음제거 방식과 거리 측정 방법을 연구하고 백색 및 유색 잡음 환경에서 거리 측정 방법에 따른 음성 인식 시스템의 성능을 평가하였다. 잡음 제거 방법으로는 음성 인식 시스템의 전처리 과정으로서 사용될 수 있는 스펙트럼 차감법, 자기 상관 차감법, 적응 잡음 제거, 적응 빔 형성기가 있으며 거리 측정 방법으로는 Log Likelihood Ration($d_{LLR}$), 켑스트럼에 의한 거리 측정 ($d_{CEP}$), 가중 켑스트럼 거리 측정 ($d_{WCEP}$), 스펙트럼 기울기에 의한 거리 측정 ($d_{RPS}$), 켑스트럼 투영 거리 측정방법 ($d_{CP},\;d_{BCP},\;d_{WCP},\;d_{BWCP}$)들이 있다. 백색 및 자동차 잡음 환경에서의 화자 종속 단독음 인식 실험 결과, 켑스트럼 계수의 높은 차수에 큰 가중을 두는 거리 측정 방법인 $d_{RPS},\;d_{WCEP}$가 잡음에 강한 특성을 나타내었으며, 잡음이 존재할 때는 pre-emphasis를 하지 않은 경우가 높은 인식율을 얻을 수 있었다.
The task complexity (TACOM) measure was previously developed to quantify the complexity of proceduralized tasks conducted by nuclear power plant operators. Following the development of the TACOM measure, its appropriateness has been validated by investigating the relationship between TACOM scores and three kinds of human performance data, namely response times, human error probabilities, and subjective workload scores. However, the information reflected in quantified TACOM scores is still insufficient to determine the levels of complexity of proceduralized tasks for human reliability analysis (HRA) applications. In this regard, the objective of this study is to suggest criteria for determining the levels of task complexity based on logistic regression between human error occurrences in digitalized main control rooms and TACOM scores. Analysis results confirmed that the likelihood of human error occurrence according to the TACOM score is secured. This result strongly implies that the TACOM measure can be used to identify the levels of task complexity, which could be applicable to various research domains including HRA.
수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.
소프트웨어 프로젝트 데이터를 이용한 각종 분석 예측 모델 생성시 직면하는 문제 중 하나는 데이터에 포함된 결측값이며 이에 대한 효과적인 방안은 결측값 대치 법이다. 대표적인 결측값 대치법인 K 최근접 이웃 대치법은 대치과정에서 결측값을 포함하는 인스턴스의 관측정보를 활용하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 K 최근접 이웃 대치법과 최대 우도 추정법을 결합한 새로운 소프트웨어 프로젝트 수치 데이터용 결측값 대치법을 제안한다. 또한 결측값 대치법의 정확도를 비교하기 위한 새로운 측도를 함께 제안한다.
Our study adopted ELM (Elaboration Likelihood Model) to measure the impact of central and peripheral cues on e-healthcare website behavior and its consequence on perceived loyalty of users. While most of ELM studies did not elaborate the antecedent of both central and peripheral cues, we measured the antecedents of those information processing routes to clarify how technical and quality factors (i.e. information organization, security concern, and website attractiveness) develop the nature of either central or peripheral route. We found that information organization was the main antecedent of information quality presented on the website. Second, the results revealed that website security has a positive effect on website credibility. Third, we also found that website attractiveness was positively associated with website credibility. Fourth, consistent with elaboration likelihood model, the empirical findings suggested that information quality (central cue) and website credibility (peripheral cue) were strong predictors of behavior intention to use health website. Our findings also suggested that behavior intention to use health website significantly influenced perceived loyalty.
We consider the problem of testing cell probabilities in sparse multinomial data. Aerts et al. (2000) presented T=${{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2$ as a test statistic with the local least square polynomial estimator ${{p}_{i}}^{*}$, and derived its asymptotic distribution. The local least square estimator may produce negative estimates for cell probabilities. The local maximum likelihood polynomial estimator ${{\hat{p}}_{i}}$, however, guarantees positive estimates for cell probabilities and has the same asymptotic performance as the local least square estimator (Baek and Park, 2003). When there are cell probabilities with relatively much different sizes, the same contribution of the difference between the estimator and the hypothetical probability at each cell in their test statistic would not be proper to measure the total goodness-of-fit. We consider a Pearson type of goodness-of-fit test statistic, $T_1={{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2/p_{i}$ instead, and show it follows an asymptotic normal distribution. Also we investigate the asymptotic normality of $T_2={{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2/p_{i}$ where the minimum expected cell frequency is very small.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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