Objectives : The purpose of this study was to develop an instrument for Korean Scaling Fear (KSF)-1.1 in scaling patients. Methods : 402 sample size for scaling patients was studied in Daegu city in July and August of 2011. Mean and standard deviation was calculated in 3 dimensions(FWS: fear while scaling, DDH: distrust on dental hygienist, FAS: fear after scaling). Results : Age of 402 subjects was 36.5 years. In analyzing reliability for item-level, a range of correlation coefficient(${\alpha}$) on item-internal consistency(FWS, DDH, and FAS) was 0.58~0.88(${\alpha}$=0.90), 0.40~0.71(${\alpha}$=0.82), and 0.54~0.63(${\alpha}$=0.82), respectively. Floor(%) and ceiling(%) value on 3 dimensions were also 9.2% and 4.0%, 12.4% and 0.5%, and 17.7% and 1.2%, respectively, therefore, we found statistically high reliability for those(p<0.001). With explanatory factor analysis, this study could generate 3 dimensions(factor 1, eigenvalue 5.41, proportion 0.49; factor 2, eigenvalue 1.50, proportion 0.14; factor 3, eigenvalue 1.04, proportion 0.09) and 11 sub-scales. Also confirmatory factor analysis results showed that the KSF1.1 model was fitted very well in analysis of model fit($x^2$=112.94, df=41, p=0.000; goodness of fit index=0.95; adjusted goodness of fit index=0.92; root mean square residual=0.057). Conclusions : In conclusion, The findings of this study showed that developed reliable and valid instrument for measuring the KSF1.1 in the scaling patients.
In this paper, we analyze the effects of scaling factors on the performance of a fuzzy controller. The quantitative relation between input and output variables of a fuzzy controller is obtained by using a quasi-linear fuzzy model. And an approximate transfer function of a fuzzy controller is derived from the comparison of fuzzy controller with the conventional PID controller. Then we analyze the effects of scaling factor using this approximate transfer function and root locus method.
Fuzzy logic control(FLC) has been studied extensively and has been applied in various applications. The most popular control strategy takes the Fuzzy Proportional-Integral(FPI) form while systematic methods have been developed to derive the fuzzy rules and membership functions the choice of the scaling factors remains an open problem, In this paper an analytical FPI scaling factor determining method is derived based on the functional equivalence of the PI and FPI controllers. Simulation have been carried out with a brushless DC motor drive system as test-bed the obtained results drive system as test-bed the obtained results have verified that the derived method is applicable to both the initial choice and further tuning of the FPI scaling factors.
Kim, Tae-Hyeong;Park, Junghwan;Lee, Jeongmook;Kim, Junhyuck;Kim, Jong-Yun;Lim, Sang Ho
방사성폐기물학회지
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제18권4호
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pp.517-536
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2020
The radionuclide inventory in radioactive waste from nuclear power plants should be determined to secure the safety of final repositories. As an alternative to time-consuming, labor-intensive, and destructive radiochemical analysis, the indirect scaling factor (SF) method has been used to determine the concentrations of difficult-to-measure radionuclides. Despite its long history, the original SF methodology remains almost unchanged and now needs to be improved for advanced SF implementation. Intense public attention and interest have been strongly directed to the reliability of the procedures and data regarding repository safety since the first operation of the low- and intermediate-level radioactive waste disposal facility in Gyeongju, Korea. In this review, statistical methodologies for SF implementation are described and evaluated to achieve reasonable and advanced decision-making. The first part of this review begins with an overview of the current status of the scaling factor method and global experiences, including some specific statistical issues associated with SF implementation. In addition, this review aims to extend the applicability of SF to the characterization of large quantities of waste from the decommissioning of nuclear facilities.
This paper presents an autotuning algorithm of scaling factor in order to improve system performance. We define the scaling factor of fuzzy controller as a function of error and error change. This function is tuned by the output of performance evaluation level utilizing the error of overshoot and rising time. Simulation results show that the proposed algorithm has good tuning performance for a system with parameter change.
In this study, model simplification problem using singular perturbation technique is considered. The correctness and errors of simplified model which is obtained by the use of this technique, depends upon the order and the time scaling factor of the simplified model But, unfortunately, there is no explicit criteria for selections of these parameters. In this paper, error equations are derived and expanded by using the useful properties of $L_2$-norm. Then, new criteria for selecting the order of the simplified model and time scaling factor with respect to error bound are suggested. Since these criteria, newly proposed in this study, have strong concern about error bound, it can be used to choose the minimum order of the simplified model and time scaling factor with respect to given error bound. Conversely, if the order of the simplified model and time scaling factor are given, the error induced by the simplification can also be computed easily.
Hanwoo cattle are a unique and historical breed in Korea that have been genetically improved and maintained by the national evaluation and selection system. The aim of this study was to provide information that can help improve the accuracy of the estimated breeding values in Hanwoo cattle by showing the difference between the imputation reference chip platforms of genomic data and the scaling factor of the genetic relationship matrix (GRM). In this study, nine sets of data were compared that consisted of 3 reference platforms each with 3 different scaling factors (-0.5, 0 and 0.5). The evaluation was performed using MTG2.0 with nine different GRMs for the same number of genotyped animals, pedigree, and phenotype data. A five multi-trait model was used for the evaluation in this study which is the same model used in the national evaluation system. Our results show that the Hanwoo custom v1 platform is the best option for all traits, providing a mean accuracy improvement by 0.1 - 0.3%. In the case of the scaling factor, regardless of the imputation chip platform, a setting of -1 resulted in a better accuracy increased by 0.5 to 1.6% compared to the other scaling factors. In conclusion, this study revealed that Hanwoo custom v1 used as the imputation reference chip platform and a scaling factor of -0.5 can improve the accuracy of the estimated breeding value in the Hanwoo population. This information could help to improve the current evaluation system.
본 연구에서는 문턱전압이하 영역에서 이중게이트 MOSFET에서 스켈링 이론이 단채널효과에 미치는 영향을 관찰하였다. 기존 MOSFET의 경우 출력특성을 일정하게 유지하기 위하여 스켈링 이론을 적용하여 전류 및 스위칭 주파수를 해석하였다. 이중게이트 MOSFET에서 단채널효과에 대한 스켈링 이론의 적용 결과를 분석하기 위하여 문턱전압, 드레인유기장벽감소 및 문턱전압이하 스윙 등을 스켈링 인자에 따라 관찰하였다. 이를 위하여 이미 검증된 포아송방정식의 해석학적 전위분포를 이용하였다. 분석결과 단채널효과 중 문턱전압이 스켈링 인자에 가장 큰 영향을 받는다는 것을 관찰하였다. 특히 채널길이에 스켈링 이론을 적용할 때 가중치를 이용한 변형된 스켈링 이론을 적용함으로써 이중게이트 MOSFET에 가장 타당한 스켈링 이론에 대하여 설명하였다.
전력사업자의 요청, 경제적인 요인 또는 기타 요인에 따라 기존 발전소의 설계개념 변경 없이 발전소의 전기출력을 증가 또는 감소시켜 발전소를 재설계하는 경우가 종종 있다. 이때 노심출력 및 전기출력을 변경시켜 재설계되는 발전소의 설비들의 가격을 예측할 경우, 시장에서 견적을 받을 환경이 아닐 경우에는 기존발전소 설비들의 가격에 비용보정계수(Cost Scaling Factor)를 적용하여 새로 설계되는 발전소 설비들에 비용들을 계산할 수 있다. 이에 미국의 DOE, EPRI, ABB, SWEC 기관들의 발전소 용량변경에 따른 비용보정계수를 검토하고, 그것을 국내 PWR 1000MWe, 1400MWe에 적용한 결과를 소개하고자 한다.
본 연구에서는 이중게이트 MOSFET에서 스켈링 이론에 대한 문턱전압이하 스윙을 분석하였다. 포아송방정식의 해석학적 전위분포를 구하기 위하여 가우스 전하분포를 이용하였다. 문턱전압이하 스윙의 저하와 같은 단채널 효과를 분석하기 위하여 스켈링이론이 사용되었으며 이중게이트 MOSFET의 특성상 두 개의 게이트 효과를 포함하기 위하여 일반적인 스켈링 이론을 수정하였다. 게이트길이에 대한 스켈링인자가 일반적인 스켈링인자의 1/2일 때 문턱전압이하 스윙의 저하현상이 매우 빠르게 감소하였으며 가우스함수의 이온주입범위 및 분포편차도 문턱전압이하 스윙에 영향을 미치는 것을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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