A simplified statistical methodology is developed in order to both reduce over-conservatism of deterministic methodologies employed for PWR fuel rod internal pressure (RIP) calculation and simplify the complicated calculation procedure of the widely used statistical methodology which employs the response surface method and Monte Carlo simulation. The simplified statistical methodology employs the system moment method with a deterministic approach in determining the maximum variance of RIP The maximum RIP variance is determined with the square sum of each maximum value of a mean RIP value times a RIP sensitivity factor for all input variables considered. This approach makes this simplified statistical methodology much more efficient in the routine reload core design analysis since it eliminates the numerous calculations required for the power history-dependent RIP variance determination. This simplified statistical methodology is shown to be more conservative in generating RIP distribution than the widely used statistical methodology. Comparison of the significances of each input variable to RIP indicates that fission gas release model is the most significant input variable.
This paper proposes a hybrid analytic method for the prediction of vibrational and acoustic responses of reverberant system in the medium-to-high frequency ranges by using the PFA(Power Flow Analysis) algorithm and SEA(Statistical Energy Analysis) coupling concepts. The main part of this method is the application of the coupling loss factor(CLF) of SEA to the boundary condition of PFA in reverberant system. The hybrid method developed shows much more promising results than the conventional SEA and equivalent results to the classical PFA for various damping loss factors in a wide range of frequencies. Additionally, this paper presents applied results of hybrid power flow finite element method(hybrid PFFEM) by formulating the new joint element matrix with CLF to analyze the vibrational responses of built-up structures. Finally, the analytic results of coupled plate structures and an automobile-shaped structure using hybrid PFFEM were predicted successively.
This Study is to propose the method about statistical factor from the old oriental medical record in Korea. This Study reviews the statistical analysis recently published in the old oriental medical books which are in the Research Report by the Korea Institute of Oriental Medicine at 2007. The results reveal a disease factors, prescription factors.medicines factors, population factors and historical factors by the statistics. The results show that the old oriental medical record for a information system need the interpreting with a information analysts, a statistics analysts and an oriental medical doctors.
PURPOSES : This study is to develop speed correction factor for more realistic Level-of-Service(LOS) at multilane highway. METHODS : In this study, we compared speed difference the degree of speed reductions in actual multilane road conditions with speed reduction considering speed correction factor presented in highway capacity manual using statistical techniques. And also we presents new speed correction factor analyzing collected data at national highway No.1 (Goyang~Wolrung). RESULTS : The result of analyzing and comparing new suggested speed correction factor with speed correction factor in Korea Highway Capacity Manual (KHCM) shows RMSE (Root Mean Square Error) in new speed correction factor (RMSE 1.5) is much lower than existing speed correction factor (RMSE 13.4). New suggested speed correction can be used for analyzing Level-of-Service at multilane highway. And also we suggests improvements for analysis procedure in analyzing Level-of-Service at multilane highway CONCLUSIONS : As a result of comparing differences, we draw the causes that effect the differences in speed and suggest new speed correction factor that consider traffic volumes. It can be more rational because it uses speed correction factor which can consider more realistic traffic conditions, etc.
The statistical regression model is one of the most frequently used clinical analysis methods. It has basic assumption of linearity, additivity and normal distribution of data. However, most of biological data in medical field are nonlinear and unevenly distributed. To overcome the discrepancy between the basic assumption of statistical model and actual biological data, we propose a new analytical method based on artificial neural network. The newly developed multilayer perceptron(MLP) is trained with 120 data set (60 normal, 60 patient). On applying test data, it shows the discrimination power of 0.76. The diabetic risk factors were also identified from the MLP neural network model and the logistic regression model. The signigicant risk factors identified by MLP model were post prandial glucose level(PP2), sex(male), fasting blood sugar(FBS) level, age, SBP, AC and WHR. Those from the regression model are sex(male), PP2, age and FBS. The combined risk factors can be identified using the MLP model. Those are total cholesterol and body weight, which is consistent with the result of other clinical studies. From this experiment we have learned that MLP can be applied to the combined risk factor analysis of biological data which can not be provided by the conventional statistical method.
In this study, statistical analysis of fatigue data which had obtained from respective 24 fatigue crack, was examined for SiC whisker reinforced aluminium 6061 composite alloy (SiC$_{w}$/A16061) and aluminium 6061 alloy. SiC volume fraction in composite alloy is 25%. The analysis results stress intensity factor range and 0.1 mm fatigue crack initiation life for SiC$_{w}$/A16061 composite & A16061 matrix are the log-normal distribution. And regression analysis by linear model, exponential model and multiplicative model were performed to find out the relationship between fatigue crack growth rate(da/dN) and stress intensity for find out the relationship between fatigue crack growth rate(da/dN) and stress intensity factor range(.DELTA.K) in the SiC$_{w}$/A16061 composite and examine the applicability of Paris' equation to SiC$_{w}$A16061 composite. Also computer simulation was performed for fatigue life prediction of SiC$_{w}$/A16061 composite using the statistical results of this study.udy.
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.
The purpose of this study is to analyze the gap in perceived importance-satisfaction rates of foreign Chinese students regarding the university foodservice selection attributes. All statistical analyses are conducted by the SPSS package program (ver 20.0). The results of the statistical analyses are as follows: The validity of the 22 food service selection attributes is being evaluated via the exploratory factor analysis and then five factors are extracted. The five factors are: 'Factor 1. Cleanness and service quality', 'Factor 2. Food quality and price', 'Factor 3. Physical environment', 'Factor 4. Convenience', and 'Factor 5. Service environment'. According to the results of one-way ANOVA, physical environment showed that significant differences across the periods of residence in Korea and the eating frequency at on campus foodservices. On the other hand, the food quality and price, convenience, and service environment showed that significant differences across the periods of residence in Korea. In addition, according to the Importance-Satisfaction Analysis results, 'ventilation of dining room' is the key aspect that university food service managers should reinforce. In conclusion, in order to increase the customer satisfaction rates, the food service managers should not only improve the quality of food and service but also the physical environments of the food service facility.
A scanning electron microscope (SEM) is a complex system, consisting of many sophisticated components. For a systematic characterization, a $2^4$ full factorial experiment was conducted. The SEM components examined include condenser lens 1 and 2 (denoted as A and B, respectively), and Objective lens (coarse and fine-denoted as C and D respectively). A statistical analysis was conduced to investigate factor effects and variations In response surfaces. Among four factors, main effect analysis revealed that A and D were Identified as the dominant factor. Moreover, B showed conflicting effect against C. The $R^2$ of statistical regression model constructed was about 69.6%. The model generated 3D response surface plots facilitated understanding of complex tactor effects.
This study aimed to search for the fundamental accident causes using a categorical analysis, a kind of statistical methods. As the analysis methods, correlation analysis, independence test and logistic regression analysis were used. And the SPSS package, a general-purpose mathematical library, was used to obtain statistical characteristics. As the result of this study, the accident causes associated with factor of 'lost working days' were factors such as 'employed periods', 'sex', 'type of accident', 'month'. In case of applying independence test method, the most important cause was the factor of 'month'. In case that logistic regression analysis method was applied, the cause contributed to the increase structure'. 'less than 6 month'. On the basis of these results, the plan for accident prevention and the proper investment for accident prevention expenditure could be carried out in each workshop.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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