Oh, Kyemin;Han, Sang Hoon;Park, Jin Hee;Lim, Ho-Gon;Yang, Joon Eon;Heo, Gyunyoung
Nuclear Engineering and Technology
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v.49
no.4
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pp.710-720
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2017
In Korea, many nuclear power plants operate at a single site based on geographical characteristics, but the population density near the sites is higher than that in other countries. Thus, multiunit accidents are a more important consideration than in other countries and should be addressed appropriately. Currently, there are many issues related to a multiunit probabilistic safety assessment (PSA). One of them is the quantification of a multiunit PSA model. A traditional PSA uses a Boolean manipulation of the fault tree in terms of the minimal cut set. However, such methods have some limitations when rare event approximations cannot be used effectively or a very small truncation limit should be applied to identify accident sequence combinations for a multiunit site. In particular, it is well known that seismic risk in terms of core damage frequency can be overestimated because there are many events that have a high failure probability. In this study, we propose a quantification method based on a Monte Carlo approach for a multiunit PSA model. This method can consider all possible accident sequence combinations in a multiunit site and calculate a more exact value for events that have a high failure probability. An example model for six identical units at a site was also developed and quantified to confirm the applicability of the proposed method.
Studies on software plagiarism detection, prevention and judgement have become widespread due to the growing of interest and importance for the protection and authentication of software intellectual property. Many previous studies focused on comparing all pairs of submitted codes by using attribute counting, token pattern, program parse tree, and similarity measuring algorithm. It is important to provide a clear-cut model for distinguishing plagiarism and collaboration. This paper proposes a source code clustering algorithm using a probability model on extreme value distribution. First, we propose an asymmetric distance measure pdist($P_a$, $P_b$) to measure the similarity of $P_a$ and $P_b$ Then, we construct the Plagiarism Direction Graph (PDG) for a given program set using pdist($P_a$, $P_b$) as edge weights. And, we transform the PDG into a Gumbel Distance Graph (GDG) model, since we found that the pdist($P_a$, $P_b$) score distribution is similar to a well-known Gumbel distribution. Second, we newly define pseudo-plagiarism which is a sort of virtual plagiarism forced by a very strong functional requirement in the specification. We conducted experiments with 18 groups of programs (more than 700 source codes) collected from the ICPC (International Collegiate Programming Contest) and KOI (Korean Olympiad for Informatics) programming contests. The experiments showed that most plagiarized codes could be detected with high sensitivity and that our algorithm successfully separated real plagiarism from pseudo plagiarism.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.4
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pp.139-151
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2017
The habitat preference of roe deers(Capreolus pygargus) in Jeju island, South Korea was analyzed by using their occurrence probability in MaxEnt model in this study. Totally 490 surveying data were gathered and 15 environmental variables were chosen for the model in which 6 variables out of 15 ones were filtered and finally removed because of there being higher correlation(over 0.7 in correlation coefficient). According to the modeling, roe deers were known to prefer the area ranging from 200 to 700 meter and over 1,500 meter in sea level, where there were not many dominant tree and/or dominant vegetation with low density so that understory vegetation can grow well with plentiful sunlight and can be used as a food of herbivore like roe deers. Otherwise, the region ranging from 700 to 1,500 meter was mostly covered with high density vegetation which cut off sunlight trying to penetrate through the dominant vegetation. It can cause a lower density of vegetation on surface, which can not attract to roe deers.
This study has been carried out to estimate aboveground and soil carbon contents in an average 39-year-old Quercus mongolica and 40-year-old Quercus variabilis stands in Chungju, Chungbuk. Ten sample trees were cut in each forest and soil samples were collected. Aboveground carbon content was estimated by the equation model $Wt=aD^b$ where Wt is oven-dry weight in kg and D is DBH in cm. Total aboveground carbon content was 48.85tonC/ha in Quercus mongolica stand and 57.49tonC/ha in Quercus variabilis stand. The proportion of each tree component to total aboveground carbon content was high in order of bolewood, branches, bolebark, and leaves in the two forests. Aboveground net primary production was estimated at 5.88tonC/ha in Quercus mongolica stand and 5.12tonC/ha in Quercus variabilis stand. Soil carbon content was 67.0tonC/ha in Quercus mongolica stand, 67.8tonC/ha in Quercus variabilis stand, and 54.7tonC/ha in Pinus densiflora stand. There was no significant difference in soil carbon content among the three forests.
This study has been carried out to estimate aboveground biomass and net primary production(NPP) in an average 41-years-old Quercus variabilis stand of Gongju area, 45-years-old Quercus variabilis stand of Pohang area, and 54-years-old Quercus variabilis stand of Yangyang area. Ten sample trees were cut in each forest and soil samples were collected in July to August, 2000. Estimation for aboveground biomass and net primary production were made by the equation model $Wt=aD^b$ where Wt is oven dry weight in kg and D is DBH in cm. Total aboveground biomass was 91.31ton/ha in Gongju area, 207.6ton/ha in Pohang area, and 71.39ton/ha in Yangyang area. The aboveground biomass 207.6ton/ha in Pohang area is the highest biomass production among the amount of biomass in Quercus variabils stands reported in Korea. The proportion of each tree component to total aboveground biomass was high in order of bolewood, bolebark, branches and leaves in the three forests. Aboveground total net primary production was estimated at 7.8ton/ha in Gongju area, 11.5ton/ha in Pohang area, and 6.40ton/ha in Yangyang area. There were at least 2 times higher total aboveground biomass in Pohang area than in the Gongju and Yangyang areas because of climate difference among the study areas.
The aim of this study was to utilize Kozak's stem taper model to develop both a stem taper equation and a stem volume table for Criptomeria japonica, a tree species distributed across Korea. A total of 1,000 sample trees were cut and collected across the country to measure their diameters by stem height. The equation was then used to estimate examine their stem shapes. Our results show that the Fitness Index for the equation was 98.7%, the Mean Absolute Deviation (MAD) was -0.0142, and the MAD was 1.1640, thus indicating a high level of fitness. A statistically significant difference (p < 0.05) was also found from the analysis of discrepancies between a current table and the new table used in this study. It is therefore suggested that the new table-with data from actual stands-will contribute to enhancing the accuracy of national and municipal forest statistics and reducing losses caused by imprecise data on available forest resources.
This study investigated the predictive accuracy of a model of landslide displacement in Jecheon-si, where a great number of landslides were triggered by heavy rain on both natural (non-clear-cut) and clear-cut slopes during August 2020. This was accomplished by applying three flow direction methods (single flow direction, SFD; multiple flow direction, MFD; infinite flow direction, IFD) and the degree of root cohesion to an infinite slope stability equation. The application assumed that the soil saturation and any changes in root cohesion occurred following the timber harvest (clear-cutting). In the study area, 830 landslide locations were identified via landslide inventory mapping from satellite images and 25 cm resolution aerial photographs. The results of the landslide modeling comparison showed the accuracy of the models that considered changes in the root cohesion following clear-cutting to be improved by 1.3% to 2.6% when compared with those not considered in the area under the receiver operating characteristics (AUROC) analysis. Furthermore, the accuracy of the models that used the MFD algorithm improved by up to 1.3% when compared with the models that used the other algorithms in the AUROC analysis. These results suggest that the discriminatory application of the root cohesion, which considers changes in the vegetation condition, and the selection of the flow direction method may influence the accuracy of landslide predictive modeling. In the future, the results of this study should be verified by examining the root cohesion and its dynamic changes according to the tree species using the field hydrological monitoring technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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