본 연구는 선형 가속기에서 나오는 고 에너지 광자빔 조사를 받은 환자 내부의 선량 분포를 조사문 선량 분포로부터 재구성하는 방법을 개발하기 위한 기초 연구로서 삼차원 선량 분포를 재구성하는 방법을 제시하고 이 방법을 전산모사를 통해 평가하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 환자나 팬톰 내부의 임의의 지점에서 흡수된 선량과 그 지점에 대응되는 조사문 선량의 측정 지점에서 흡수된 선량의 차이를 계산하여 측정된 조사문 선량 분포로부터 환자나 팬톰 내부의 선량분포를 얻는 것이다. 선량의 차이는 역제곱법칙과 선형감쇄계수, 그리고 Monte Carlo 프로그램을 이용하여 환자나 팬톰의 CT 정보로부터 계산한 산란선량과 주선량의 비(scatter to primary dose ratio)를 이용하여 계산한다. 이 방법을 시험하기 위해 여러 종류의 균질 혹은 비균질 팬톰의 조사문 선량 분포를 Monte Carlo 전산모사로 계산한 뒤 팬톰 내부의 선량 분포를 재구성하였다. 광자빔은 1.5 MeV의 단일에너지를 사용하였고 Monte Carlo 프로그램은 EGS4를사용하였다. 본 연구의 방법을 사용하여 재구성된 팬톰 내부의 선량 분포와 Monte Carlo로 계산한 팬텀 내부의 선량 분포와 비교하였다. 비교 결과 오차 -4%∼+2% 이내로 일치하였다. 이 방법은 다른 in vivo dosimetry 방법을 대신하여 환자내의 선량분포를 예측하는데 쓰여질 수 있을 것이다.
혼탁매질에서 산란체와 흡수체의 영향은 빛산란에 의해 파장에 대한 산란세기로 설명된다. New Austria Tunnel Method의 수지에 대한 산란의 분자특성들은 연구하기 위해 Monte Carlo Simulation하였다. 이는 산란매질에서 광학적 파라미터들(${\mu}_s$, ${\mu}_a$, ${\mu}_t$)에 의해 조사되어 그들의 영향을 알 수 있었다. 산란매질에서 광자에 대한 빛분포에 의한 결과는 광원에서 검출기까지 거리가 가까우면 산란이 증가하여 산란세기가 크게 나타났다. 이는 강구조물의 내구성을 위한 코팅과 부식에서 좋은 모델을 디자인하는데 도움이 될 것이다.
배관설계에 있어 스트레스에 기반한 결정론적 방법이 전통적으로 사용되어 왔다. 한편, 신뢰도기반 설계 및 평가(RBDA) 방법론은 해양 또는 원자력 구조물에 대해 적용되어 왔다. 최근 들어 배관의 한계상태법에 기반한 신뢰도에 대해 ISO 규격 즉, ISO 16708의 출간은 RDBA 방법론이 천연가스배관 설계의 최신방향 중에 하나라는 것을 보여준다. 본 논문은 부식결함을 가진 배관의 시간 의존적 파손 확률을 예측하는 절차에 대한 사례연구를 보여준다. 여기서 전통적인 부식 배관의 신뢰도를 추정하는 데 crude Monte Carlo (CMC) 법을 사용하는 대신에 separable Monte Carlo (SMC) method 적용한다. 그 결과 SMC 방법은 신뢰도 계산에 효율을 향상시키는 장점을 보여준다.
현재 해체가 진행 중인 연구로 1. 2호기의 원자로 차폐 콘크리트를 해체하기 위해서는 운전기간동안 중성자 조사에 의한 방사화 정도 및 범위를 정확하게 결정하여야 한다. 차폐 콘크리트의 방사화 정도 및 범위를 결정하기 위해서 코어 시료를 채취하여 분석하여야 하는데, 시료 전처리의 어려움과 표준선원의 준비 및 자체흡수효과에 의하여 정확한 측정효율을 결정하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 방사능 분석에 이용되는 HPGe 검출기의 전에너지 검출 효율을 표준선원을 이용한 측정값과 Monte Carlo 방법을 이용하여 계산 값을 비교하였다. 또한, Monte Carlo 모사 기법을 이용하여 콘크리트의 밀도 및 성훈 변화에 따른 자체흡수 효과를 계산하였으며, 향후 실제 콘크리트 코어 시료를 채취 시 방사능 분석에 이용할 계획이다.
Large-scale reactor simulation often requires the use of Monte Carlo calculation techniques to estimate important reactor parameters. One drawback of these Monte Carlo calculation techniques is they inevitably result in some uncertainty in calculated quantities. The present study includes parametric uncertainty quantification (UQ) and sensitivity analysis (SA) on the Advanced Test Reactor Critical (ATRC) facility housed at Idaho National Laboratory (INL) and addresses some complications due to Monte Carlo uncertainty when performing these analyses. This approach for UQ/SA includes consideration of Monte Carlo code uncertainty in computed sensitivities, consideration of uncertainty from directly measured parameters and a comparison of results obtained from brute-force Monte Carlo UQ versus UQ obtained from a surrogate model. These methodologies are applied to the uncertainty and sensitivity of keff for two sets of uncertain parameters involving fuel plate geometry and fuel plate composition. Results indicate that the less computationally-expensive method for uncertainty quantification involving a linear surrogate model provides accurate estimations for keff uncertainty and the Monte Carlo uncertainty in calculated keff values can have a large effect on computed linear model parameters for parameters with low influence on keff.
The main object of the study is that axial force-moment relationships for high strength concrete structures using reliability theory(Linear statstical method, Monte Carlo Simulation) including probability conception. And mean stress factors and centroid factors proposed to high strength concrete structures using reliability theory(Linear statstical method, Monte Carlo Simulation). Finally, The established experimental data for axial force-moment relationships are compared to the analytical data(data for Linear statstical method and Monte Carlo Simulation) for axial force-moment relationships in this analytical method.
The uncertainty often observed in experimental strengths of masonry constituents makes critical the selection of the appropriate inputs in finite element analysis of complex masonry buildings, as well as requires modelling the building ultimate load as a random variable. On the other hand, the utilization of expensive Monte Carlo simulations to estimate collapse load probability distributions may become computationally impractical when a single analysis of a complex building requires hours of computer calculations. To reduce the computational cost of Monte Carlo simulations, direct computer calculations can be replaced with inexpensive Response Surface (RS) models. This work investigates the use of RS models in Monte Carlo analysis of complex masonry buildings with random input parameters. The accuracy of the estimated RS models, as well as the good estimations of the collapse load cumulative distributions obtained via polynomial RS models, show how the proposed approach could be a useful tool in problems of technical interest.
This paper presents a method fer evaluation nodal probabilistic congestion and reliability indices of transmission systems using Monte Carlo simulation methods. Quantitative evaluation of transmission system reliability is very important because successful operation of an electric power system. In the deregulated electricity market depends on transmission system reliability management Monte Carlo methods are often preferable, when complex operating conditions are involved and/or the number of sever events is relatively large. To evaluate the reliability of a real power system, Monte Carlo Methods will be more useful. The characteristics and effectiveness of this methodology are illustrated by the case study using a small test system.
This paper proposes the adoption of Monte Carlo perturbation theory to approximate the Jacobian matrix of coupled neutronics/thermal-hydraulics problems. The projected Jacobian is obtained from the eigenvalue decomposition of the fission matrix, and it is adopted to solve the coupled problem via the Newton method. This avoids numerical differentiations commonly adopted in Jacobian-free Newton-Krylov methods that tend to become expensive and inaccurate in the presence of Monte Carlo statistical errors in the residual. The proposed approach is presented and preliminarily demonstrated for a simple two-dimensional pressurized water reactor case study.
Nonlinear dynamic system under random excitation was analyzed by using stochastic method. A linearization method was used in order to linearize non-linear structural characteristics but the parametric excitation was used as it was given. An equivalent energy method which equalizes the expectation value of energy of the original nonlinear system and that of quasi-linearized system was proposed. Ito's differential rule was applied to obtain steady state moments. Quasi-linearization coefficients can be obtained the iterative calculation of linearization scheme and steady state moments. Monte Carlo simulation was used to verify the results of the proposed method. Nonlinear vibration of a slender beam was analyzed in this research. The analysis results were compared with Monte Carlo simulation result and showed good agreement. As the spectral density of the given excitation increased, the analysis results showed the better agreement with Monte Carlo simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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