본 연구는 저수량 지역 빈도분석(regional low flow frequency analysis)을 수행하기 위하여 일반최소자승법(ordinary least squares method)을 이용한 Bayesian 다중회귀분석을 적용하였으며, 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 다중회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 다중회귀분석의 추정치의 신뢰구간을 비교분석하였다. 각 재현기간별 비교결과를 보면 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 다중회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았다. 그러나 불확실성 측면에서 평가해볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 다중회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 훨씬 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 저수량(low flow) 지역 빈도분석을 수행하는 경우 Bayesian 다중회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 낙동강 유역에 2개의 미계측 유역을 선정하고 구축된 Bayesian 다중회귀모형을 적용하여 불확실성을 포함한 미계측 유역에서의 저수량(low flow)을 추정하였으며 이와 같은 방법이 미계측 유역에서의 저수(low flow) 특성을 나타내는 데 있어서 효과적일 수 있음을 입증하였다.
본 연구에서는 댐의 상시보장유량 설정에 기준이 되는 갈수량을 산정하기 위하여 화천댐과 춘천댐의 유입량 자료를 구축한 후 적합도 검정을 실시하여 적정확률분포형을 선정하였다. 또한 선정된 적정확률분포형에 대하여 재현기간에 따른 월별 유입량 계열로 산정한 갈수빈도해석 방법(case 1)과 월단위 누가유입량 계열의 차로 산정한 갈수빈도해석 방법(case 2)을 수행하였다. 본 연구를 통해 한강유역의 상류댐인 화천댐과 춘천댐의 통계적 특성을 반영한 월별 재현기간에 따른 유입량은 홍수기에 제한수위를 설정하는 것과 같은 형식으로 댐의 상시보장유량을 보장하는 저수위를 설정하거나 이수용량을 결정하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The low flow is the necessary and important index to establish national water planning, however there are lots of uncertainty in the low flow estimation. Therefore, the objectives of this study are to assess the climate change uncertainty and the effects of hydrological models on low flow estimation. The 5 RCMs (HadGEM3-RA, RegCM4, MM5, WRF, and RSM), 5 statistical post-processing methods and 2 hydrological models were applied for evaluation. The study area were selected as Chungju dam and Soyang river dam basin, and the 30 days minimum flow is used for the low flow evaluation. The results of the uncertainty analysis showed that the hydrological model was the largest source of uncertainty about 41.5% in the low flow projection. The uncertainty of hydrological model is higher than the other steps (RCM, statistical post-processing). Also, VIC model is more sensitive for climate change compared to SWAT model. Therefore, the hydrological model should be thoroughly reviewed for the climate change impact assessment on low flow.
Through the analysis of many experimental post-dryout data, it is shown that the most probable flow regime near dryout or quench front is not annular flow but churn-turbulent flow when the mass flux is low. A correlation describing the initial droplet size just after the CHF position at low mass flux is suggested through regression analysis. In the post-dryout region at low pressure and low flow, it is found that the suggested one-dimensional mechanistic model is not applicable when the vapor superficial velocity is very low, i.e., when the flow is bubbly or slug flow regime. This is explained by the change of main entrainment mechanism with the change of flow regime. Therefore, the suggested correlation is valid only in the churn-turbulent flow regime ( $j_{g}$$^{*}$=0.5~4.5).).
Low power-low flow 유도결합 플라즈마 원자방출 분광법(ICP-AES)에서 분석적 특성에 대해 연구하였다. Low power ICP에서는 moderate power ICP보다 알짜세기는 감소하지만 바탕세기도 감소하여 알짜세기에 대한 바탕세기의 비는 오히려 증가하였다. Low power ICP에서도 작동조건에 따라 moderate power와 비슷한 검출한계를 얻을 수 있으며, 검량곡선도 $10^4{\sim}10^5$ 정도의 직선성을 가질 수 있었다. 알칼리 금속에 의한 이온화 방해영향은 시료운반기체의 사용량을 증가시킬수록 증가하지만, RF power의 변화에 대해서는 큰 차이가 없었다.
본 연구는 저수량 지역 빈도분석(regional low flow frequency analysis)을 수행하기 위하여 일반최소자승법(ordinary least squares method)을 이용한 Bayesian 다중회귀분석을 적용하였으며, 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 다중회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 다중회귀분석의 추정치의 신뢰구간을 비교분석하였다. 각 재현기간별 비교결과를 보면 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 다중회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았다. 그러나 불확실성 측면에서 평가해볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 다중회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 훨씬 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 저수량(low flow) 지역 빈도분석을 수행하는 경우 Bayesian 다중회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 낙동강 유역에 2개의 미계측 유역을 선정하고 구축된 Bayesian 다중회귀모형을 적용하여 불확실성을 포함한 미계측 유역에서의 저수량(low flow)을 추정하였으며 이와 같은 방법이 미계측 유역에서의 저수(low flow) 특성을 나타내는 데 있어서 효과적일 수 있음을 입증하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제1권2호
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pp.1-8
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2000
The flow in low-density plumes expanding into a region of finite pressure shows a quite different behavior from that observed in low-density plumes expanding into a vacuum. The flow structure in the plume varies depending on applied ambient and stagnation chamber conditions. In the present study, the direct simulation Monte-Carlo (DSMC) method based on molecular gas dynamics is employed in the analysis of low-density gas flows expanding through a small converging/diverging nozzle. Special attention has been paid to the effect of non-zero ambient and stagnation pressures on the flow structure which has rarely been studied using the DSMC method.
The purpose of this study is to estimate the low-flow statistics at the mountainous watershed. The formulation for the estimation of the design low-flow statistics was obtained by means of a hydraulic approach applied to a simple conceptual model for a mountainous watershed. Three of the independent variables associated with the low-flow statistics is watershed area(A), average basin slope(S) and the base flow recession constant(K); Watershed area was measured from topographic maps and average basin slope is approximated in this study using Strahler's slope determining method. And base flow recession constant computed using Vogel and Kroll's method. Unfortunately, this method is usually unavailable at ungaged sites. In this study, recession constant at ungaged sites is estimated using graphical regression method used by Giese and Mason. The model for estimating low-flow statistics were applied to all 61 catchments in the Sumjin, Mankyung basin.
본 연구에서는, Markov 연쇄 모형에 의해 산정된 모의 일 강우량을 일 유출모형인 Tand 모형에 입력시켜 모의 일유출량을 산정함으로써 저수유량계열을 확장하는 방법을 개발하였다. 또한, 모의된 일 유량계열로부터 지속기간별 연 최저치 계열을 작성하였으며, 지속기간별 연 최저치계열에 대한 빈도분석을 시행하였다. 분석에 사용된 분포형은 Lognormal-2, Lognormal-3, Gamma-2, Gamma-3, LogGamma-3, Gumbel-2, Weibull-2 분포이었으며, 모수추정은 모멘트법과 최우도법을 사용하였다. Kolmogorov - Sminorv 검정방법으로 지속기간별 연 최저치 계열에 적합한 확률분포형을 결정하고, 용담댐 지점을 대상으로 하여 지속기간별 갈수 빈도곡선을 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 적용하면 과거 저수 유량계열의 통계적 특성을 잘 나타내는 일 유량의 모의가 가능 하여, 갈수유량계열 자료가 빈곤한 유역에서 확률 갈수량을 추정하는데 유용하리라고 판단된다.
Measurement uncertainty analysis of fuel flow using turbine flowmeter was performed for the case of altitude engine test. SAE ARP4990 was used as the fuel flow calculation procedure, as well as the mathematical model for the measurement uncertainty assessment. The assessment was performed using Sensitivity Coefficient Method. 11 parameters involved in the calculation of the flow rate were considered. For the given equipment setup, the measurement uncertainty of fuel flow was assessed in the range of 1.19~1.86 % for high flow rate case, and 1.47~3.31 % for low flow rate case. Fluctuation in frequency signal from the flowmeter had the largest influence on the fuel flow measurement uncertainty for most cases. Fuel temperature measurement had the largest for the case of low temperature and low flow rate. Calibration of K-factor and the interpolation of the calibration data also had large influence, especially for the case of very low temperature. Reference temperature, at which the reference viscosity of the sample fuel was measured, had relatively small contribution, but it became larger when the operating fuel temperature was far from reference temperature. Measurement of reference density had small contribution on the flow rate uncertainty. Fuel pressure and atmospheric pressure measurement had virtually no contribution on the flow rate uncertainty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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