A steam explosion module, STX, has been developed using the mechanistic steam explosion analysis code, TEXAS-V, in order to estimate the dynamic load with steam explosion by implementing the module to the integrated safety analysis code, MELCOR. One of the difficulties in using mechanistic steam explosion codes is that they do not have any obvious criteria for defining some uncertain parameters such as triggering timing, triggering magnitude, mesh axial length and mesh cross-sectional area. These parameters have been user decision parts in the past. Steam explosion sample calculations and sensitivity studies on uncertain parameters were conducted to investigate those uncertain parameters. The TEXAS-V simulations were summarized in the format of a look-up table and a linear interpolation technique was adopted to calculate the steam explosion load between the data points in the table. The STX-module merged with MELCOR showed the same results as the original MELCOR and additionally it could estimate the steam explosion load in the reactor cavity.
The absorption spectra of holmium nitrate and erbium nitrate and the difference absorption spectra of their complexes with crown ethers were measured in acetonitrile. The crown ethers used in this study are 12-crown-4 and 15-crown-5. The oscillator strengths for the 4f→4f multiplet-to-multiplet transitions are empirically determined from the absorption spectra in combination with the difference spectra. The intensity parameters Ωλ (λ=2, 4, 6) for the systems are also evaluated by applying the Judd-Ofelt theorem to the observed oscillator strengths. The values of the intensity parameters are compared and discussed to investigate the sensitivity of the intensity parameters to the ligand environment.
To know the importance of soil paramters which are used to estimate the deformation and porepressure of soil, the sensitivity for soil parameters in elastic analysis is analyzed. Using the consolidation teat results of several cohesive soils, soil parameters are estimated by back analysis method, and from the parameters the deformations and porepressures of the soil are estimated by elastic analysis, In elastic analysis for soil-deformation and porepressure, the sensitivity for the Young's modulus is large, and the esimation of Young's modulus is more important in pro- portion to the size of stress. Using the measured results during initial short period in small stress, the soil parameters can be correctly estimated by back analysis method. To decrease the iteration number in back analysis and to get the better paramters, the initial measurements in more nodes are required and the more accurate initial measurements are required.
This paper aimed to analyse dose sensitivity to the controllable parameters of in-door radon $(^{222}Rn)$ and its decay products(Rn-D) by applying the input-output linear system theory. Physical behaviors of $^{222}Rn$ & Rn-D were analyzed in terms of $^{222}Rn$ gas generation, -migation and - infiltration to indoor environments, and the performance output-function(i.e. mean dose equivalent to Tracho-Bronchial(TB) lung region was assessed to the following ranges of the controllable parameters; a) the ventilation rate constant $({\lambda}_v)$ : $0{\sun}500[h^{-1}]$. b) the attachment rate constant$({\lambda}_a)$ : 0-500 $[h^{-1}]$. c) deposition rate constant $({\lambda}{_{d}^{u}})$: 0-50$[h^{-1}]$. A linear input-output model was reconstructed from the original models in literatures, as follows, which was modified into the matrices consisting of 111 nodal equations. a) indoor ${222}Rn$ & Rn-D Behaviour: jacobi- Porstendorfer- Bruno model. b) lung dosimerty : Jacobi-Eisfeld model. Some of the major findings, which identify the effectiveness of this model, were as follows. a) ${\lambda}_v$ is most effective, dominant controllable parameters in dose reduction, if mechanical ventilation is applied. b) ${\lambda}_v$, depending on the air particle-concentration, reduces the dose somewhat within ${\lambda}_v$<1 $h^{-1}R range. However, the dose increases conversely, ${\lambda}_v$>1 $h^{-1}R range range. c) ${\lambda}{_{d}^{4}}$ reduces the dose linearly as ${\lambda}_v$ dose. Such dose(z-axis) sentivities are shown with three-dimensional plots whoes x,y-axes are combined 2out the 3 parameter${\lambda}_v{\lambda}_s,\;{\lambda}_d^s$.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.11
no.4
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pp.138-146
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2007
Geotechnical performance at the soft ground is strongly dependent on the properties of the soil beneath and adjacent to the structure of interest. These soil properties can be described using deterministic and/or probabilistic models. Deterministic models typically use a single discrete descriptor for the parameter of interest. Probabilistic models describe parameters by using discrete statistical descriptors or probability distribution density functions. The consolidation process depends on several uncertain parameters including the coefficients of consolidation and coefficients of permeability in vertical and horizontal directions. The implication of this uncertain parameter in the design of prefabricated vertical drains for soil improvement is discussed. A sensitivity analysis of the degree of consolidation and calculation of settlements to these uncertain parameters is presented for clayey deposits.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.15
no.6
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pp.100-109
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2011
Recently, the concrete-steel hybrid extradosed bridge has been proposed as alternative bridge type at long span site. The hybrid extradosed bridge adopts light orthogonal deck girder instead of heavy concrete deck girder at the center span of bridge, and it enables to construct long-span bridge. And also, for this bridge type the decrease of self-weight of girder enables to reduce girder depth and side span length of extradosed bridge, so its type has more efficient structural behavior and makes it possible to perform optimal bridge design. Therefore, it is very important to set up the procedure and parameters of optimal design for concrete-steel hybrid extradosed bridge. In this study, the effects of design parameters (the variation of pylon height, bridge deck depth and orthogonal deck girder length) are discussed. And numerical analysis and sensitivity analysis are carried out according to these parameters. And design weight values about these parameters are quantitatively suggested to reflect characteristics of concrete-steel hybrid bridge.
Background: Previous studies showed neurography and tractography of the greater occipital nerve (GON). The purpose of this study was determining diffusion tensor imaging (DTI) parameters of bilateral GONs and dorsal root ganglia (DRG) in unilateral cervicogenic headache as well as the grading value of DTI for severe headache. The correlation between DTI parameters and clinical characteristics was evaluated. Methods: The fractional anisotropy (FA) and apparent diffusion coefficient (ADC) values in bilateral GONs and cervical DRG (C2 and C3) were measured. Grading values for headache severity was calculated using a receiver operating characteristics curve. The correlation was analyzed with Pearson's coefficient. Results: The FA values of the symptomatic side of GON and cervical DRG (C2 and C3) were significantly lower than that of the asymptomatic side (all the P < 0.001), while the ADC values were significantly higher (P = 0.003, P < 0.001, and P = 0.003, respectively). The FA value of 0.205 in C2 DRG was considered the grading parameter for headache severity with sensitivity of 0.743 and specificity of 0.999 (P < 0.001). A negative correlation and a positive correlation between the FA and ADC value of the GON and headache index (HI; r = -0.420, P = 0.037 and r = 0.531, P = 0.006, respectively) was found. Conclusions: DTI parameters in the symptomatic side of the C2 and C3 DRG and GON were significantly changed. The FA value of the C2 DRG can grade headache severity. DTI parameters of the GON significantly correlated with HI.
Hepatitis is a major public health problem all around the world. This paper proposes an automatic disease diagnosis system for hepatitis based on Genetic Algorithm (GA) Wavelet Kernel (WK) Extreme Learning Machines (ELM). The classifier used in this paper is single layer neural network (SLNN) and it is trained by ELM learning method. The hepatitis disease datasets are obtained from UCI machine learning database. In Wavelet Kernel Extreme Learning Machine (WK-ELM) structure, there are three adjustable parameters of wavelet kernel. These parameters and the numbers of hidden neurons play a major role in the performance of ELM. Therefore, values of these parameters and numbers of hidden neurons should be tuned carefully based on the solved problem. In this study, the optimum values of these parameters and the numbers of hidden neurons of ELM were obtained by using Genetic Algorithm (GA). The performance of proposed GA-WK-ELM method is evaluated using statical methods such as classification accuracy, sensitivity and specivity analysis and ROC curves. The results of the proposed GA-WK-ELM method are compared with the results of the previous hepatitis disease studies using same database as well as different database. When previous studies are investigated, it is clearly seen that the high classification accuracies have been obtained in case of reducing the feature vector to low dimension. However, proposed GA-WK-ELM method gives satisfactory results without reducing the feature vector. The calculated highest classification accuracy of proposed GA-WK-ELM method is found as 96.642 %.
Purpose: This study aimed to investigate the relationship between clinical and laboratory parameters and complication status to predict which patients can be safely discharged from the hospital on the third postoperative day (POD). Materials and Methods: Data from a prospectively maintained database of 2,110 consecutive patients with gastric adenocarcinoma who underwent curative surgery were reviewed. The third POD vital signs, laboratory data, and details of the course after surgery were collected. Patients with grade II or higher complications after the third POD were considered unsuitable for early discharge. The performance metrics were calculated for all algorithm parameters. The proposed algorithm was tested using a validation dataset of consecutive patients from the same center. Results: Of 1,438 patients in the study cohort, 142 (9.9%) were considered unsuitable for early discharge. C-reactive protein level, body temperature, pulse rate, and neutrophil count had good performance metrics and were determined to be independent prognostic factors. An algorithm consisting of these 4 parameters had a negative predictive value (NPV) of 95.9% (95% confidence interval [CI], 94.2-97.3), sensitivity of 80.3% (95% CI, 72.8-86.5), and specificity of 51.1% (95% CI, 48.3-53.8). Only 28 (1.9%) patients in the study cohort were classified as false negatives. In the validation dataset, the NPV was 93.7%, sensitivity was 66%, and 3.3% (17/512) of patients were classified as false negatives. Conclusions: Simple clinical and laboratory parameters obtained on the third POD can be used when making decisions regarding the safe early discharge of patients who underwent gastrectomy.
Objective: This study aimed to evaluate the diagnostic value of combining the quantitative parameters of shear wave elastography (SWE) and superb microvascular imaging (SMI) to breast ultrasound (US) to differentiate between benign and malignant breast masses. Materials and Methods: A total of 200 pathologically confirmed breast lesions in 192 patients were retrospectively reviewed using breast US with B-mode imaging, SWE, and SMI. Breast masses were assessed based on the breast imaging reporting and data system (BI-RADS) and quantitative parameters using the maximum elasticity (Emax) and ratio (Eratio) in SWE and the vascular index in SMI (SMIVI). The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) value, sensitivity, specificity, accuracy, negative predictive value, and positive predictive value of B-mode alone versus the combination of B-mode US with SWE or SMI of both parameters in differentiating between benign and malignant breast masses was compared, respectively. Hypothetical performances of selective downgrading of BI-RADS category 4a (set 1) and both upgrading of category 3 and downgrading of category 4a (set 2) were calculated. Results: Emax with a cutoff value of 86.45 kPa had the highest AUC value compared to Eratio of 3.57 or SMIVI of 3.35%. In set 1, the combination of B-mode with Emax or SMIVI had a significantly higher AUC value (0.829 and 0.778, respectively) than B-mode alone (0.719) (p < 0.001 and p = 0.047, respectively). B-mode US with the addition of Emax, Eratio, and SMIVI had the best diagnostic performance of AUC value (0.849). The accuracy and specificity increased significantly from 68.0% to 84.0% (p < 0.001) and from 46.1% to 79.1% (p < 0.001), respectively, and the sensitivity decreased from 97.6% to 90.6% without statistical loss (p = 0.199). Conclusion: Combining all quantitative values of SWE and SMI with B-mode US improved the diagnostic performance in differentiating between benign and malignant breast lesions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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