Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.18
no.5
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pp.54-61
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2014
In this study, a plume exhausted from rocket nozzle is investigated by using an unstructured 2-dimensional axisymmetirc DSMC code at various altitude. The small back-pressure to total-pressure ratio($P_b/P_o$) and large $P_b/P_o$ represent low and high altitude condition, respectively. At low altitude, the plume shows a typical complicated structure (e.g. Mach disk) of underexpanded jet while the high altitude plume experiences plain expansion. The various features of exhaust plume is discussed including density, translational/rotational temperature, Mach number and Knudsen number. The results shows that even at 20 km altitude where the freestream Knudsen number is small as $1.5{\times}10^{-5}$, the transitional and rarefied flow regimes can occur locally within the plume. It confirms the necessity of DSMC computation at low altitude.
In 1977, spent fuel storage capacity of Ko-Ri Unit 1 was raised to contain 4-2/3 core, by reducing the center-to-center spacing between fuel assemblies from 53.34cm to 36cm. In this paper the adequacy is discussed in detail by examining the previous design analysis report. According to the analytic method presented by Core Performance Branch, study on credible abnormal moderator density condition is performed by using KENO-IV for the redesigned spent fuel storage facility. Result shows that 36cm for the center-to-center spacing between fuel assemblies is not enough to keep the storage safe at water density of 0.1143g/㎤, which gives the maximum $K_{eff}$ 0.9958$\pm$0.0048, which exceeds the CPB regulation limit 0.98. From sensitivity study regarding to the center-to-center spacing, it should be maintained to space greater than 43cm in order to meet the CPB requirements.s.
Juhyeon Kim;Gihwan Yoon;Yoondong Sung;Hak-Geun Jeong;Jongbok Baek;Moses Kang
Journal of IKEEE
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v.27
no.4
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pp.657-667
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2023
This paper proposes two-stage optimization framework to re-estimate the photovoltaic (PV) hosting capacity (HC) by improving parameters for voltage controls of the smart inverter. In the first stage, PV HC is estimated considering Volt-Var (VV) and Volt-Watt (VW) controls, aligning with IEEE Std 1547-2018 guidelines. In the second stage, adjust parameters of VV and VW to improve HC. To investigate the performance of the proposed algorithm, simulations conducted using OpenDSS on an IEEE 37-bus system. The results demonstrate that effectively increases PV HC.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.1
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pp.57-65
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2024
In a fire-resistant structure, uncertainties arise in factors such as ventilation, material elasticity modulus, yield strength, coefficient of thermal expansion, external forces, and fire location. The ventilation uncertainty affects thefactor contributes to uncertainties in fire temperature, subsequently impacting the structural temperature. These temperatures, combined with material properties, give rise to uncertain structural responses. Given the nonlinear behavior of structures under fire conditions, calculating fire fragility traditionally involves time-consuming Monte Carlo simulations. To address this, recent studies have explored leveraging machine learning algorithms to predict fire fragility, aiming to enhance efficiency while maintaining accuracy. This study focuses on predicting the fire fragility of a steel moment frame building, accounting for uncertainties in fire size, location, and structural material properties. The fragility curve, derived from nonlinear structural behavior under fire, follows a log-normal distribution. The results demonstrate that the proposed method accurately and efficiently predicts fire fragility, showcasing its effectiveness in streamlining the analysis process.
The sensitivity analysis of input parameters was Performed fer an ingestion dose assessment model (U. S. NRC's Regulatory Guide 1.109 model) from routine releases of radionuclides. In this study, three kinds of typical Korean foodstuffs (rice, leaff vegetables, milk) and two kinds of radionuclides $(^{l37}Cs,\;^{131}I)$ were considered. The values of input parameters were sampled using a Latin hypercube sampling technique based on Monte Carlo approach. Sensitivity indices, which represent the influence or the importance of input parameters for predictive results, were quantitatively expressed by the partial rank correlation coefficients. As the results, the ratio of the interception fraction to the yield of agricultural plants and the human consumption rate were sensitive input parameters for the considered foodstuffs and radionuclides. Additionally, in case of milk, the transfer factor of radionuclides from animal intake to milk and the daily intake rate of feedstuffs were sensitive input parameters. The weathering removal half-life and the delay time from food production to human consumption were relatively sensitive for $^{137}Cs$ and $^{131}I$ depositions, respectively.
In this paper, it is shown how the performance of the monopulse algorithm in the presence of an additive noise can be obtained analytically. In the previous study, analytic performance analysis based on the first-order Taylor series and the second-order Taylor series has been conducted. By adopting the third-order Taylor series, it is shown that the analytic performance based on the third-order Taylor series can be made closer to the performance of the original monopulse algorithm than the analytic performance based on the first-order Taylor series and the second-order Taylor series. The analytic MSE based on the third-order Taylor approximation reduces the analytic MSE error based on the second-order Taylor approximation by 89.5%. It also shows faster results in all cases than the Monte Carlo-based MSE. Through this study, it is possible to explicitly analyze the angle estimation ability of monopulse radar in an environment where noise jamming is applied.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.1
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pp.105-115
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2008
Judgement post-stratification is a new sampling method developed by MacEachern et al. (2004). This article suggests that the judgement post-stratification method can be a good alternative for the simple random sampling when analyzing real-world environmental data. It becomes an important task to accurately measure the output of a recycling facility since the EPR (Extended Producer Responsibility) system takes effect on 2003. However, the total weight of materials processed in the recycling facility may not be a proper measure because the materials are frequently mingled with other non-recycling materials. Therefore, it is necessary to estimate the mixture ratio of non-recycling materials among the total materials admitted in the facility. Unfortunately, the size of sample in a recycling facility is restricted due to the inconvenience of sampling procedure such as safety, odor, time and classification of non-recycling materials. In this article, we showed the relative efficiency of the judgement post-stratification method over the simple random sampling method for equal sample sizes using Monte Carlo simulation. Furthermore, we applied the judgement post-stratification method on the 2004 recycling data and showed that it can replace the simple random sampling even with smaller observations.
Purpose : For the research of Boron Neutron Capture Therapy (BNCT), fast neutrons generated from the MC-50 cyclotron with maximum energy of 34.4 MeV in Korea Cancer Center Hospital were moderated by 70 cm paraffin and then the dose characteristics were investigated. Using these results, we hope to establish the protocol about dose measurement of epi-thermal neutron, to make a basis of dose characteristic of epi-thermal neutron emitted from nuclear reactor, and to find feasibility about accelerator-based BNCT. Method and Materials : For measuring the absorbed dose and dose distribution of fast neutron beams, we used Unidos 10005 (PTW, Germany) electrometer and IC-17 (Far West, USA), IC-18, ElC-1 ion chambers manufactured by A-150 plastic and used IC-l7M ion chamber manufactured by magnesium for gamma dose. There chambers were flushed with tissue equivalent gas and argon gas and then the flow rate was S co per minute. Using Monte Carlo N-Particle (MCNP) code, transport program in mixed field with neutron, photon, electron, two dimensional dose and energy fluence distribution was calculated and there results were compared with measured results. Results : The absorbed dose of fast neutron beams was $6.47\times10^{-3}$ cGy per 1 MU at the 4 cm depth of the water phantom, which is assumed to be effective depth for BNCT. The magnitude of gamma contamination intermingled with fast neutron beams was $65.2{\pm}0.9\%$ at the same depth. In the dose distribution according to the depth of water, the neutron dose decreased linearly and the gamma dose decreased exponentially as the depth was deepened. The factor expressed energy level, $D_{20}/D_{10}$, of the total dose was 0.718. Conclusion : Through the direct measurement using the two ion chambers, which is made different wall materials, and computer calculation of isodose distribution using MCNP simulation method, we have found the dose characteristics of low fluence fast neutron beams. If the power supply and the target material, which generate high voltage and current, will be developed and gamma contamination was reduced by lead or bismuth, we think, it may be possible to accelerator-based BNCT.
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.26
no.2
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pp.207-216
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2014
Purpose : We present a method to reduce this gap and complete the treatment plan, to be made by the re-optimization is performed in the same conditions as the initial treatment plan different from Monaco treatment planning system. Materials and Methods : The optimization is carried in two steps when performing the inverse calculation for volumetric modulated radiation therapy or intensity modulated radiation therapy in Monaco treatment planning system. This study was the first plan with a complete optimization in two steps by performing all of the treatment plan, without changing the optimized condition from Step 1 to Step 2, a typical sequential optimization performed. At this time, the experiment was carried out with a pencil beam and Monte Carlo algorithm is applied In step 2. We compared initial plan and re-optimized plan with the same optimized conditions. And then evaluated the planning dose by measurement. When performing a re-optimization for the initial treatment plan, the second plan applied the step optimization. Results : When the common optimization again carried out in the same conditions in the initial treatment plan was completed, the result is not the same. From a comparison of the treatment planning system, similar to the dose-volume the histogram showed a similar trend, but exhibit different values that do not satisfy the conditions best optimized dose, dose homogeneity and dose limits. Also showed more than 20% different in comparison dosimetry. If different dose algorithms, this measure is not the same out. Conclusion : The process of performing a number of trial and error, and you get to the ultimate goal of treatment planning optimization process. If carried out to optimize the completion of the initial trust only the treatment plan, we could be made of another treatment plan. The similar treatment plan could not satisfy to optimization results. When you perform re-optimization process, you will need to apply the step optimized conditions, making sure the dose distribution through the optimization process.
Recently, It is increasing popularity to research on the soil remediation in aspect of management by reason of the hazardous impact on the contaminated soil in Korea. It was investigated high levels of arsenic salts in soil near abandoned five mines(Darak, Daduk, Jingok, Dalsung, Ilkwang) located in Youngnam area. Arsenic, classified as group A(Human Carcinogens) from IRIS, have shown statistically significant increment in skin cancer with oral exposure. This paper was conducted to predict excess cancer risk value (to the skin cancer) based on multiple pathway such as soil ingestion, dermal uptake and food(plant) ingestion contaminated by arsenic, and also, to identify the remedial goal regarded in future land use. The mine having the highest arsenic level was Daduk(mean : 1950mg/kg) and the next rank was Jingok(1690mg/kg), Ilkwang(352.37mg/kg), Dalsung(86.08mg/kg), Darak(0.83mg/kg). The chronic daily intake to the multiple exposure were calculated using Monte-Carlo simulation regarded in future land use and used q: value was $1.5(mg/kg/day)^{-1}$ to the oral proposed by IRIS(1997). The computated excess cancer risk 95th value to all the mine regarding future land use as residential and rural area were more than $10^{-4}$. If the level of acceptable risk is aimed for 1$\times$$10^{-6}$, it could be used Darak as commercial and industrial area without soil remediation due to the lowest risk value(6$\times$$10^{-8}$ and 3$\times$$10^{-8}$). Computated remedial goal based on 1$\times$$10^{-6}$ of acceptable risk to the future land use as the residential, rural, commercial and industrial area were 0.02mg/kg, 0.003mg/kg, 97.31mg/kg and 194.62mg/kg, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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