Ji, Sung-Hoon;Park, Young-Jin;Lee, Kang-Kun;Kim, Kyoung-Su
한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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한국방사성폐기물학회 2009년도 학술논문요약집
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pp.186-186
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2009
The characterization strategy of fracture networks are classified into a deterministic or statistical characterization according to the type of required information. A deterministic characterization is most efficient for a sparsely fractured system, while the statistics are sufficient for densely fractured rock. In this study, the ensemble mean and variability of the effective connectivity is systematically analyzed with various density values for different network structures of a power law size distribution. The results of high resolution Monte Carlo analyses show that statistical characteristics can be a necessary information to determine the transport properties of a fracture system when fracture density is greater than a percolation threshold. When the percolation probability (II) approaches unity with increasing fracture density, the effective connectivity of the network can be safely estimated using statistics only (sufficient condition). It is inferred from conditional simulations that deterministic information for main pathways can reduce the uncertainty in estimation of system properties when the network becomes denser. Overall results imply that most pathways need to be identified when II < 0.5 statistics are sufficient when II $\rightarrow$ 1 and statistics are necessary and the identification of main pathways can significantly reduce the uncertainty in estimation of transport properties when 0.5$\ll$1. It is suggested that the proper estimation of the percolation probability of a fracture network is a prerequisite for an appropriate conceptualization and further characterization.
The propagation mechanism of a detonation pressure with fully coupled charge is clarified and the blasting pressure propagated in rock mass is derived from the application of shock wave theory. Probabilistic distribution is obtained by using explosion tests on emulsion and rock property tests on granite in Seoul and then the probabilistic distribution of the blasting pressure is derived from their properties. The probabilistic distributions of explosive properties and rock properties show a normal distribution so that the blasting pressure propagated in rock can be also regarded as a normal distribution. Parametric analysis was performed to pinpoint the most influential parameter that affects the blasting pressure and it was found that the detonation velocity is the most sensitive parameter. Moreover, uncertainty analysis was performed to figure out the effect of each parameter uncertainty on the uncertainty of blasting pressure. Its result showed that uncertainty of natural rock properties constitutes the main portion of blasting pressure uncertainty rather than that of explosive properties.
This study applied the Bayesian method for the quantification of the parameter uncertainty of spatial linear mixed model in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the application of Bayesian method, the prior sensitivity analysis was implemented by using the priors normally selected in the existing studies which applied the Bayesian method for the puppose of assessing the influence which the selection of the priors of model parameters had on posteriors. As a result, the posteriors of parameters were differently estimated which priors were selected, and then in the case of the prior combination, F-S-E, the sizes of uncertainty intervals were minimum and the modes, means and medians of the posteriors were similar to the estimates using the existing classical methods. From the comparitive analysis between Bayesian and plug-in spatial predictions, we could find that the uncertainty of plug-in prediction could be slightly underestimated than that of Bayesian prediction.
RMR 암반분류법은 구간별 RMR값 산정시 일정 범위의 값을 채택함으로 인해 불확정성을 피할 수 없다. 이에 본 연구에서는 각 파라미터별로 연속적인 RMR 값을 평가하여 확률밀도함수그래프를 산정하고 모든 경우의 수에 대한 몬테카를로 시뮬레이션과 통계추론을 통해 RMR 산정의 불확정성을 정량적으로 평가하였다. 또한 RMR 산정의 불확정성을 실무에 적용하기 위하여 신뢰수준별 수정 RMR 암반등급 산정표를 제시하였으며, 이를 근간으로 RMR 암반분류의 표준지보패턴 및 지보재 설계 수행절차를 제안하였다.
본 논문에서는 확률강우량에 대한 공간분포 추정에 있어서 공간변동성에 따른 불확실성을 평가하기 위하여 지구통계 학적 추계모의기법인 CEM과 SGS 기법을 비교하였다. CEM과 SGS를 이용한 추계모의에 있어서 공간상관구조의 재생성, 확률강우량에 대한 불확실성 평가측도로서 실현치에 대한 통계치(표준편차, 변동계수, 사분위수 범위 및 범위)의 공간분포, 유역평균강우량의 불확실성 분포의 경우 두 기법이 대체로 비슷한 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 그러나 모의 효율성 측면에서는 CEM이 SGS에 비해 우수한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
The Bayesian approach can be used to estimate hydrologic model parameters from the prior expert knowledge about the parameter values and the observed data. The purpose of this study was to compare the performance of the two Bayesian methods, the Metropolis-Hastings (MH) algorithm and the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method. These two methods were applied to the TANK model, a hydrological model comprising 13 parameters, to examine the uncertainty of the parameters of the model. The TANK model comprises a combination of multiple reservoir-type virtual vessels with orifice-type outlets and implements a common major hydrological process using the runoff calculations that convert the rainfall to the flow. As a result of the application to the Nam River A watershed, the two Bayesian methods yielded similar flow simulation results even though the parameter estimates obtained by the two methods were of somewhat different values. Both methods ensure the model's prediction accuracy even when the observed flow data available for parameter estimation is limited. However, the prediction accuracy of the model using the MH algorithm yielded slightly better results than that of the GLUE method. The flow duration curve calculated using the limited observed flow data showed that the marginal reliability is secured from the perspective of practical application.
Multi-object tracking (MOT) is a vital component in understanding the surrounding environments. Previous research has demonstrated that MOT can successfully detect and track surrounding objects. Nonetheless, inaccurate classification of the tracking objects remains a challenge that needs to be solved. When an object approaching from a distance is recognized, not only detection and tracking but also classification to determine the level of risk must be performed. However, considering the erroneous classification results obtained from the detection as the track class can lead to performance degradation problems. In this paper, we discuss the limitations of classification in tracking under the classification uncertainty of the detector. To address this problem, a class update module is proposed, which leverages the class uncertainty estimation of the detector to mitigate the classification error of the tracker. We evaluated our approach on the VisDrone-MOT2021 dataset,which includes multi-class and uncertain far-distance object tracking. We show that our method has low certainty at a distant object, and quickly classifies the class as the object approaches and the level of certainty increases.In this manner, our method outperforms previous approaches across different detectors. In particular, the You Only Look Once (YOLO)v8 detector shows a notable enhancement of 4.33 multi-object tracking accuracy (MOTA) in comparison to the previous state-of-the-art method. This intuitive insight improves MOT to track approaching objects from a distance and quickly classify them.
잔향실은 사용 목적과 주어진 공간에 따라 적절한 크기와 형태를 갖도록 설계, 시공된다. 그러나 일반 공작물과는 달리 정확한 설계도에 따른 시공이 어렵기 때문에 완공후에는 실제 치수를 측정하여 체적과 표면적 등을 확인하는 것이 중요하다. 이러한 값들은 잔향실을 이용하여 측정하는 건축재료의 음향특성 계산에 직접 사용될 뿐만 아니라 체적 불확도는 음향특성의 불확도 산출에도 중요한 요소이기 때문에 정확하게 계산하여야 한다. 본 논문에서는 잔향실 완공 후, Total Station으로 각 꼭지점의 좌표를 측정하여 이로부터 잔향실의 체적과 불확도를 산출하는 방법을 제시하였다. 잔향실의 체적을 계산한 결과 설계값과 약 5 %의 차이가 나는것을 확인할 수 있었으며, 잔향실 체적의 확장불확도를 평가한 결과 전체 체적의 약 2 %정도인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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