This study suggests a new methodology for the fault diagnosis based on the signed digraph in developing the fault diagnosis system of a boiler plant. The suggested methodology uses the new model, fault-effect tree. The SDG has the advantage, which is simple and graphical to represent the causal relationship between process variables, and therefore is easy to understand. However, it cannot handle the broken path cases arisen from data uncertainty as it assumes consistent path. The FET is based on the SDG to utilize the advantages of the SDG, and also covers the above problem. The proposed FET model is constructed by clustering of measured variables, decomposing knowledge base and searching the fault propagation path from the possible faults. The search is performed automatically. The fault diagnosis system for a boiler plant, ENDS was constructed using the expert system shell G2 and the advantages of the presented method were confirmed through case studies.
Risk assessment is useful tool making good decisions on the risks of certain hazardous com-pound and suggests safe margin through scientific process using toxicological data, statistical tool, exposure value and relevant variants. The goal of risk management is to protect the public health from hazardous compound based on result of risk assessment having reality. For the suggestion of exact man-aging information, risk assessment must be designed to represent a "plausible estimate" of the exposure to the individuals and to minimize uncertainty. Risk assessment methodology and knowledge are expected to change more rapidly than before and up-to-date methodology should be applied in regulatory aspects through the Agency. For the useful application of risk assessment, the communication between the risk assessor and the risk manager is needed before the initiation of the risk assessment and upon its completion. Generally, the risk assessment itself as a practical tool in the regulatory decision making process would be regarded with social economic impact.ic impact.
The goal of the multi-reservoir operation planning is to provide an optimal release plan that maximize the reservoir storage and hydropower generation while minimizing the spillages. However, the reservoir operation is difficult due to the uncertainty associated with inflows. In order to consider the uncertain inflows in the reservoir operating problem, we present a Stochastic Dynamic Programming (SDP) model based on the markov decision process (MDP). The objective of the model is to maximize the expected value of the system performance that is the weighted sum of all expected objective values. With the SDP model, multi-reservoir operating rule can be derived, and it also generates the steady state probabilities of reservoir storage and inflow as output. We applied the model to the Geum-river basin in Korea and could generate a multi-reservoir monthly operating plan that can consider the uncertainty of inflow.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.12
no.2
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pp.19-27
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2016
Many countries concentrated on the space developments to enhance the national security and the people's quality of life. A space launch vehicle for accessing the space is a typical large complex system that is composed of the high-technology like high-performance, high-reliability, superhigh-pressure, etc. The project developing large complex system like space launcher is mostly conducted in the uncertain environment. To achieve a goal of the project, its success probability should be enhanced consistently by reducing its uncertainty during the life cycle: it's possible to reduce the project's uncertainty by performing the risk management (RM) that is a method for identifying and tracing potential risk factors in order to eliminate the risks of the project. In this paper, we introduce the risk management (RM) process applied for a Space Launch Vehicle R&D Project.
The present study was motivated by increasing demands on quantitative measurements of the heat flux through the water cooling and quenching process of hot steel. The local heat flux measurements are employed by a novel experimental technique that has a function of high-temperature heat flux gauge in which test block assemblies are directly used to measure the heat flux variation during water cooling and quenching of hot steel. The heat flux can be directly achieved by Fourier's law and is also compared with numerical estimation which is solved by inverse heat conduction problem (IHCP). The high-temperature heat flux gauge developed in this study can be applicable to measure cooling rate and history during the actual cooling applications of steelmaking process. In addition, the measurement uncertainty of heat flux is calculated by a quantitative uncertainty analysis which is based on the ANSI/ASME PTC 19.1-2005 standard.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.15
no.5
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pp.325-332
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2010
A lens system for mobile phone cameras is comprised of various lenses and designed so as to satisfy design requirements for responses such as a modular transfer function (MTF). However, it is difficult to manufacture and assemble camera modules to maintain the same performance compared with the designed camera modules, because of uncertainty. We should always design a lens system by considering uncertainty that can be caused by errors in the manufacturing and assembly process of mobile phone cameras. The robust optimization offers tools of making robust decisions with the consideration of design parameters, uncontrollable parameters, and the variance of the system. Using an efficient reliability analysis method and an optimization algorithm, we obtained robust optimization results that maximize the mean of MTF and minimize the standard deviation and proposed a new robust design process for a lens system.
The Purpose of this paper is to describe a decision model which can be used to establish an implementation system of renovation for university building. Any implementation model relies on the work scopes of renovation which varies design, project cost, construction duration. The renovation system is subject to evaluation of work steps which is different from each project. Accordingly, the decision model of renovation is necessary to use the application of the analytical hierarchy process. Many of the performance steps used in general renovation condition may be known with uncertainty. This research has shown how probabilities can be explicitly incorporated in the decision model of renovation to assess this uncertainty.
Jung, Younghun;Yeo, Kyu Dong;Kim, Soo Young;Lee, Seung Oh
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.3
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pp.937-945
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2013
The accuracy of flood inundation maps is determined by the uncertainty propagated from all variables involved in the overall process including input data, model parameters and modeling approaches. This study investigated the uncertainty arising from key variables (flow condition and Manning's n) among model variables in flood inundation mapping for the Missouri River near Boonville, Missouri, USA. Methodology of this study involves the generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) to quantify the uncertainty bounds of flood inundation area. Uncertainty bounds in the GLUE procedure are evaluated by selecting two likelihood functions, which is two statistic (inverse of sum of squared error (1/SAE) and inverse of sum of absolute error (1/SSE)) based on an observed water surface elevation and simulated water surface elevations. The results from GLUE show that likelihood measure based on 1/SSE is more sensitive on observation than likelihood measure based on 1/SAE, and that the uncertainty propagated from two variables produces an uncertainty bound of about 2% in the inundation area compared to observed inundation. Based on the results obtained form this study, it is expected that this study will be useful to identify the characteristic of flood.
The sources of uncertainty in the analysis of liquified natural gas (LNG) process are evaluated. The uncertainty sources evaluated are the repeatability of measurement, non-linearity of GC, the uncertainty of standard gas used for calibration, difference of gas sampling and deviation after GC calibration and major revealed sources are the non-linearity of GC, the uncertainty of standard gas and the deviation after GC calibration. The determined values and uncertainties of methane and ethane as the major components are $90.0%mol/mol{\pm}1.9%$ (relative and 95% level of confidence) and $6.26%mol/mol{\pm}0.08$ (relative and 95% level of confidence), respectively. The contribution of uncertainty varies depending on the source of uncertainty and gas component. In the case of methane, non-linearity of GC, the uncertainty of standard gas and deviation after GC calibration contribute 0.28%, 0.25% and 0.24% of relative expanded uncertainty, respectively.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.4
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pp.137-146
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2016
In recent years, business environment is faced with multi uncertainty that have not been suffered in the past. As supply chain is getting expanded and longer, the flow of information, material and production is also being complicated. It is well known that development service industry using application software has various uncertainty in random events such as supply and demand fluctuation of developer's capcity, project effective date after winning a contract, manpower cost (or revenue), subcontract cost (or purchase), and overrun due to developer's skill-level. This study intends to social contribution through attempts to optimize enterprise's goal by supply chain management platform to balance demand and supply and stochastic programming which is basically applied in order to solve uncertainty considering economical and operational risk at solution supplier. In Particular, this study emphasizes to determine allocation of internal and external manpower of developers using S&OP (Sales & Operations Planning) as monthly resource input has constraint on resource's capability that shared in industry or task. This study is to verify how Stochastic Programming such as Markowitz's MV (Mean Variance) model or 2-Stage Recourse Model is flexible and efficient than Deterministic Programming in software enterprise field by experiment with process and data from service industry which is manufacturing software and performing projects. In addition, this study is also to analysis how profit and labor input plan according to scope of uncertainty is changed based on Pareto Optimal, then lastly it is to enumerate limitation of the study extracted drawback which can be happened in real business environment and to contribute direction in future research considering another applicable methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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