• 한국수자원학회논문집
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• 제51권spc1호
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• pp.1079-1089
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• 2018

기존 기후변화 영향평가에서 발생하는 불확실성에 대한 연구들은 전체과정에서 총 불확실성과 그 전파에 대한 것보다 각 단계별 불확실성에 초점을 맞추어 연구가 진행되었다. 따라서 본 연구에서는 first-order Taylor series expansion에 기반하여 전망의 분산을 이용하는 Uncertainty Delta Method (UDM)를 제안하였으며, 이 방법은 각 단계별 불확실성 정량화와 증감정도, 단계별 불확실성 비율, 총 불확실성의 전파 과정 제시가 가능하다. 본 연구에서는 기후변화 영향평가 과정의 단계별 불확실성 정량화와 전파과정 분석을 위해 미래 2030년부터 2059년까지를 대상으로 2개 배출 시나리오, 3개 GCM, 2개 상세화기법, 2개 수문모형을 사용하였다. 결과를 분석하면, UDM을 이용한 총 불확실성은 5.45(배출시나리오: 4.45, 상세화기법: 0.45, 상세화기법: 0.27, 수문모형: 0.28)이며, 배출 시나리오의 불확실성(4.45)이 가장 크게 나타났다. 불확실성은 각 단계를 거칠수록 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 어떠한 배출시나리오를 선정하느냐에 따라 미래 수자원전망이 매우 달라질 수 있음을 의미한다. 다음으로 Hawkins and Sutton (2009)가 제안한 Fractional Uncertainty Method (FUM)을 이용한 기후변화 영향평가 불확실성 분석에서 가장 불확실성이 큰 요인은 배출 시나리오(FUM 불확실성: 0.52)이며, 이 결과는 UDM 결과와 동일하게 나타났다. 따라서 이 연구에서 제안한 UDM은 기후변화 영향평가에서의 불확실성 이해와 적합한 분석 및 미래 기후변화 대비 보다 나은 수자원 전망이 가능하도록 기여할 것으로 판단된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.183-188
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• 2014

본 논문은 F급 무선 전력증폭기의 설계에 있어 바이어스 전압의 불확도가 출력 전력에 미치는 영향을 분석하고, 이를 최소화하는 바이어스 조건을 도출하였다. 이를 위하여 불확도 전파이론을 활용하여 전력증폭기의 출력 전력에 대한 드레인 및 게이트 바이어스 공급 전압의 불확도가 전파되는 영향에 대하여 이론적인 해석 및 측정 민감도에 대해 분석하였으며, 1.9 GHz에서 동작하는 F급 전력증폭기 회로에서의 전력 불확도에 대한 이론적, 실험적 분석 방법을 제시하였다. 더불어, 증폭기의 성능을 유지하면서 출력 불확도를 최소화하기 위한 최적의 바이어스 조건을 도출하였다. 그 결과, 1.17 W 출력 전력에 대한 전원 공급 장치의 전압 불확도는 바이어스 조건에 따라 약 15~65 mW의 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 최적 바이어스 조건으로 측정할 경우 출력 전력은 0.37 dB 감소하는 반면에 출력 불확도는 15 mW 이하로 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제46권3호
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• pp.299-312
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• 2014

An uncertainty propagation methodology based on the Monte Carlo method is applied to PWR nuclear design analysis to assess the impact of nuclear data uncertainties. The importance of the nuclear data uncertainties for $^{235,238}U$, $^{239}Pu$, and the thermal scattering library for hydrogen in water is analyzed. This uncertainty analysis is compared with the design and acceptance criteria to assure the adequacy of bounding estimates in safety margins.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.434-437
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• 2003

Evaluation or the patterning accuracy of e-beam lithography machines requires a high precision inspection system that is capable of measuring the true xy-locations of fiducial marks generated by the e-beam machine under test. Fiducial marks are fabricated on a single photo mask over the entire working area in the form of equally spaced two-dimensional grids. In performing the evaluation, the principles of self-calibration enable to determine the deviations of fiducial marks from their nominal xy-locations precisely, not being affected by the motion errors of the inspection system itself. It is. however, the fact that only repeatable motion errors can be eliminated, while random motion errors encountered in probing the locations of fiducial marks are not removed. Even worse, a random error occurring from the measurement of a single mark propagates and affects in determining locations of other marks, which phenomenon in fact limits the ultimate calibration accuracy of e-beam machines. In this paper, we describe an uncertainty analysis that has been made to investigate how random errors affect the final result of self-calibration of e-beam machines when one uses an optical inspection system equipped with high-resolution microscope objectives and a precision xy-stages. The guide of uncertainty analysis recommended by the International Organization for Standardization is faithfully followed along with necessary sensitivity analysis. The uncertainty analysis reveals that among the dominant components of the patterning accuracy of e-beam lithography, the rotationally symmetrical component is most significantly affected by random errors, whose propagation becomes more severe in a cascading manner as the number of fiducial marks increases

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권7호
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• pp.1043-1050
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• 2018

For an efficient Monte Carlo (MC) burnup analysis, an accurate high-order depletion scheme to consider the nonlinear flux variation in a coarse burnup-step interval is crucial accompanied with an accurate depletion equation solver. In a Seoul National University MC code, McCARD, the high-order depletion schemes of the quadratic depletion method (QDM) and the linear extrapolation/quadratic interpolation (LEQI) method and a depletion equation solver by the Chebyshev rational approximation method (CRAM) have been newly implemented in addition to the existing constant extrapolation/backward extrapolation (CEBE) method using the matrix exponential method (MEM) solver with substeps. In this paper, the quadratic extrapolation/quadratic interpolation (QEQI) method is proposed as a new high-order depletion scheme. In order to examine the effectiveness of the newly-implemented depletion modules in McCARD, four problems in the VERA depletion benchmarks are solved by CEBE/MEM, CEBE/CRAM, LEQI/MEM, QEQI/MEM, and QDM for gadolinium isotopes. From the comparisons, it is shown that the QEQI/MEM predicts ${k_{inf}}^{\prime}s$ most accurately among the test cases. In addition, statistical uncertainty propagation analyses for a VERA pin cell problem are conducted by the sensitivity and uncertainty and the stochastic sampling methods.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권8호
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• pp.107-114
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• 2003

본 연구에서는 터빈 전효율의 불확도에 영향을 미치는 측정변수들의 불확도에 대한 영향을 실험의 결과로부터 분석하였다. 실험에 사용된 터빈은 축류형 3차원 단단터빈으로써 평균반경에서 반동도가 0.373이며 상온저압 상태에서 실험이 수행되었다. 입구전압력과 출구전압력에 의하여 발생되는 불확도는 전효율의 불확도에 전파되는 영향이 상당히 크게 나타나므로 상온저압시험에서는 높은 정밀도를 갖는 압력계를 사용하여야 한다. 측전변수의 불확도가 효율의 불확도에 차지하는 영향은 토오크에 의하여 발생되는 불확도가 가장 크게 나타났으며 회전수의 불확도가 가장 적었다. 토오크의 불확도 영향은 회전수의 증가에 따라 증가하는 경향이 있다. 전압력의 경우는 출그측에서의 불확도가 입구측에 비하여 영향력이 크게 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.165-175
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• 2003

국제적으로 측정결과의 신뢰성을 판단할 수 있는 척도로서 불확도(Uncertainty)개념이 도입되고 국제 표준화기구(ISO)가 여러 국제기구와 합동으로 "측정불확도표현지침(GUM)"을 1993년에 발간하게 되었다. 본 논문에서는 시료의 산포가 존재하는 경우 시료산포를 불확도 인자로 적용하여 측정결과에 대한 불확도를 평가할 수 있는 측정모델을 구축하여 제시하고, GUM에서 제시한 불확도 전파법칙의 문제점을 분석하여 이를 보완할 수 있는 새로운 불확도의 평가방법으로 몬테칼로 시뮬레이션을 이용한 컴퓨터프로그램 활용의 필요성을 논하고자 한다. 또한 이러한 이론적 근거를 바탕으로 하여 불확도를 평가할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발사례를 제시하고자 한다. 제시하고자 한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권11호
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• pp.4272-4279
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• 2022

In this study, a cross section stochastic sampling (S.S.) capability is implemented into both the McCARD continuous energy Monte Carlo code and MIG multiple-correlated data sampling code. The ENDF/B-VII.1 covariance data based 30 group cross section sets and the SCALE6 covariance data based 44 group cross section sets are sampled by the MIG code. Through various uncertainty quantification (UQ) benchmark calculations, the McCARD/MIG results are verified to be consistent with the McCARD stand-alone sensitivity/uncertainty (S/U) results and the XSUSA S.S. results. UQ analyses for Three Mile Island Unit 1, Peach Bottom Unit 2, and Kozloduy-6 fuel pin problems are conducted to provide the uncertainties of k_eff and microscopic and macroscopic cross sections by the McCARD/MIG code system. Moreover, the SNU S/U formulations for uncertainty propagation in a MC depletion analysis are validated through a comparison with the McCARD/MIG S.S. results for the UAM Exercise I-1b burnup benchmark. It is therefore concluded that the SNU formulation based on the S/U method has the capability to accurately estimate the uncertainty propagation in a MC depletion analysis.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2003년도 제20회 춘계학술대회 논문집
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• pp.123-126
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• 2003

실험에서 측정변수에 발생되는 불확도가 터빈 전효율의 불확도에 미치는 영향을 실험을 통하여 분석하였다. 단단 축류형 3차원 터빈이 실험에 사용되었으며 평균반경에서 반동도가 0.373이며 상온 저압 상태에서 실험이 수행되었다. 입구/출구전압력에 의하여 발생되는 불확도는 터빈 전효율의 불확도로 전파되는 영향이 상당히 크게 나타나므로 상온저압시험에서는 높은 정밀도를 갖는 압력계가 필요하게 된다. 측정변수의 불확도가 전효율의 불확도에 차지하는 영향은 토오크에 의하여 발생되는 불확도가 가장 크게 나타났으며 회전수에 의한 불확도가 가장 적었다. 토오크의 불확도 영향은 회전수의 증가에 따라 증가하는 경향이 있다. 전압력의 경우는 출구측에서의 불확도가 입구측에 비하여 영향력이 크게 나타났다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권2호
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• pp.287-295
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• 2020

Group method of data handling (GMDH) is considered one of the earliest deep learning methods. Deep learning gained additional interest in today's applications due to its capability to handle complex and high dimensional problems. In this study, multi-layer GMDH networks are used to perform uncertainty quantification (UQ) and sensitivity analysis (SA) of nuclear reactor simulations. GMDH is utilized as a surrogate/metamodel to replace high fidelity computer models with cheap-to-evaluate surrogate models, which facilitate UQ and SA tasks (e.g. variance decomposition, uncertainty propagation, etc.). GMDH performance is validated through two UQ applications in reactor simulations: (1) low dimensional input space (two-phase flow in a reactor channel), and (2) high dimensional space (8-group homogenized cross-sections). In both applications, GMDH networks show very good performance with small mean absolute and squared errors as well as high accuracy in capturing the target variance. GMDH is utilized afterward to perform UQ tasks such as variance decomposition through Sobol indices, and GMDH-based uncertainty propagation with large number of samples. GMDH performance is also compared to other surrogates including Gaussian processes and polynomial chaos expansions. The comparison shows that GMDH has competitive performance with the other methods for the low dimensional problem, and reliable performance for the high dimensional problem.