The parametric model method determines the accident source term which is Presented by a set of source term parameters. In this method, the cumulative distribution of each source term parameter should be derived for its uncertainty analysis. This paper introduces a method of generating the parameters in the form of cumulative distribution using MAAP version 4.0. In MAAP, there are model parameters which could incorporate uncertain physical and/or chemical phenomena. In general, the model parameters do not have a point value but a range. In this paper, considering that, the input values of model parameters influencing each parameter are sampled using LHS. Then, the computation results are shown in cumulative distribution form. For a case study, the CDFs of FCOR and WES of Kori Unit 1 are derived. The target scenarios for the computation are the ones whose initial events are large LOCA, small LOCA and transient, respectively. It is found that the computed CDF's in this study are consistent to those of NUREG-1150 and the use of MAAP is proven to be adequate in assessing the parameters of the severe accident source term.
Appendicitis is a common cause of acute abdomen in pediatrics. Periappendiceal abscesses are frequently found in the pediatric population. Acute appendicitis in children can, at times, be a difficult clinical diagnosis because of its highly variable history? and physical manifestations and its unpredictable course. Despite the uncertainty of the diagnosis, appendicitis demands prompt treatment because of the risk of perforation, which occurs in approximately one third of cases. Urological manifestations of appendicitis and appendiceal abscess can vary. Acute appendicitis presenting with ureteral stenosis and hydronephrosis is very rare. Here, we report a case of acute appendicitis with perforation and left hydronephrosis in a 3-year-old female. This case presents a 3-year-old girl with dysuria having hydronephrosis that originated from a perforated appendix.
A sensorless motion planner which succeeds in grasping a polygonal part firmly into a desired orientation has been developed through the dynamic analysis. The analytical results on the impact process with friction are used for modeling the contact motionduring the parallel-jaw grasp operation, which is com- posed of the pushing and the squeezing process. The developed planner succeeds in grasping a part into a specified orientation in the face of uncertainties of initial position and orientation of the part, motion direction of the finger, and the physical parameters such as the coefficients of friction and restitution. The motion planner has been fully implemented into a viable package on the computer system, and verified experimentally. The motion of parts is recorded using a high-speed video camera, and then compared to the results of the planner and the graphic simulation results that illustrate the simulated motion of the grasp operation.
This paper provides a study of distributional perspective on reinforcement learning for application in mobile robot navigation. Mapless navigation algorithms based on deep reinforcement learning are proven to promising performance and high applicability. The trial-and-error simulations in virtual environments are encouraged to implement autonomous navigation due to expensive real-life interactions. Nevertheless, applying the deep reinforcement learning model in real tasks is challenging due to dissimilar data collection between virtual simulation and the physical world, leading to high-risk manners and high collision rate. In this paper, we present distributional reinforcement learning architecture for mapless navigation of mobile robot that adapt the uncertainty of environmental change. The experimental results indicate the superior performance of distributional soft actor critic compared to conventional methods.
최근 선량측정의 정확성을 향상시키기 위하여 기존의 공기커마 교정인수에 기반한 표준측정법에서 물 흡수선량 교정인수에 기반한 표준측정법으로 변환하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 미국의학물리학회의 AAPM TG-51과 국제원자력기구의 IAEA TRS-398 표준측정법에 대한 선량교정 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 윈도우 환경에서 사용이 용이하도록 비쥬얼 C++언어를 사용하여 각각의 표준측정법에서 권고하고 있는 방법 및 절차에 따라 사용자의 편의성을 고려하여 개발하였다. 이 프로그램은 이온함에 대한 정보와 물리적인 자료에 대한 표와 그래프 값들을 수식화하여 데이터베이스화함으로써 수작업으로 인해 발생할 수 있는 실수 및 오차를 줄일 수 있다. 개발된 프로그램의 활용을 통하여 국내 실정에 적합한 물 흡수선량 표준에 기반한 표준측정법 개발에 토대를 마련하는데 있어 기여할 것으로 사료된다.
예측 시각적 분석 연구는 다양한 대화식 데이터 탐색 기법을 사용하여 예측 결과의 불확실성을 줄이는데 중점을 두었다. 대화식 탐색 기법의 목적은 변수간의 관계를 이해하고 알려지지 않은 변수를 예측하기 위한 적합한 모델을 선택함으로서 의사결정권자의 수준에 따른 예측결과의 품질 차이를 줄이는 것이다. 하지만 청소년 신체 성장 데이터와 같이 전체적인 추세가 알려지지 않은 시계열 데이터를 설명할 수 있는 예측 모델을 만드는 것은 어렵다. 본 논문에서는 불확실한 추세를 가지는 시계열 데이터 단편에서 물리적 성장 값을 예측하기 위한 새로운 예측 방법을 제안한다. 새로운 예측 방법은 특정 시점에서의 데이터 분포를 추정하는 방법으로 실험결과 기존 회귀 모델보다 높은 정확도를 갖는다. 또한 우리는 예측 모델링 과정에서 발생 가능한 불확실성을 최소화 할 수 있는 시각적 분석 방법을 제안한다.
Recently, corporate environment is faced with uncertainty that did not suffer in the past. In addition, as the supply chain was expanded and lengthened, the flow of information and material was complicated. Increase in complexity which amplifies the variability of the individual steps in supply chains further adds to the uncertainty. The bullwhip effect that refers the phenomenon where order variability increases as the orders move upstream in the supply chain became serious. The bullwhip effect is more and more important especially for the enterprise in the supply chain. So, there are many studies now since it was observed about 100 years ago. The aim of this paper is to analyze how to solve the bullwhip effect by using TRIZ (Teoriya Resheniya Izobretatelskikh Zadach). TRIZ is one of the most famous tools for creative solving that applied in many fields ranging from management as well as engineering. Among problems, the dilemma needs creative solutions that require handling the contradictions inherent in that. Among various kinds of problem solving techniques, TRIZ provides the concept of physical contradiction as a common problem solving principle. This study provides a simple process of solving problem explains a case of solving problem in the management field and shows the availability of theory in the inventory control. In accordance with the proposed solving process, the paper analyzes the bullwhip effect by applying the TRIZ tools and then identifies the solution directions. Next, the current studies are classified by the above analysis and important managerial concepts are proposed. Lastly, directions for future research on this area are suggested.
The comparison of two commercial codes(FLUENT and STAR-CCM+) and an open-source code(OpenFOAM) are carried out for the aerodynamic analysis of flight vehicles at low speeds. Tailless blended-wing-body UCAV, main wing and propeller of HALE UAV(EAV-3) are chosen as geometries for the investigation. Using the same mesh, incompressible flow simulations are carried out and the results from three different codes are compared. In the linear region, the maximum difference of lift and drag coefficients of UCAV are found to be less than 2% and 5 counts, respectively and shows good agreement with wind tunnel test data. In a stall region, however, the reliability of RANS simulation is found to become poor and the uncertainty according to code also increases. The effect of turbulence models and meshes generated from different tools are also examined. The transition model yields better results in terms of drag which are much closer to the test data. The pitching moment is confirmed to be sensitive to the existence and the location of transition. For the case of EAV-3 wing, the difference of results with ${\kappa}-{\omega}$ SST model is increased when Reynolds number becomes low. The results for the propeller show good agreement within 1% difference of thrust. The reliability and uncertainty of three codes is found to be reasonable for the purpose of engineering use. However, the physical validity and reliability of results seem to be carefully examined when ${\kappa}-{\omega}$ SST model is used for aerodynamic simulation at low speeds or low Reynolds number conditions.
Hydrologic models can be classified into two types: those for understanding physical processes and those for predicting hydrologic quantities. This study deals with how to use the model to predict today's stream flow based on the system's knowledge of yesterday's state and the model parameters. In this regard, for the model to generate accurate predictions, the uncertainty of the parameters and appropriate estimates of the state variables are required. In this study, a relatively simple hydrologic partitioning model is proposed that can explicitly implement the hydrologic partitioning process, and the posterior distribution of the parameters of the proposed model is estimated using the Markov chain Monte Carlo approach. Further, the application method of the ensemble Kalman filter is proposed for updating the normalized soil moisture, which is the state variable of the model, by linking the information on the posterior distribution of the parameters and by assimilating the observed steam flow data. The stochastically and recursively estimated stream flows using the data assimilation technique revealed better representation of the observed data than the stream flows predicted using the deterministic model. Therefore, the ensemble Kalman filter in conjunction with the Markov chain Monte Carlo approach could be a reliable and effective method for forecasting daily stream flow, and it could also be a suitable method for routinely updating and monitoring the watershed-averaged soil moisture.
Water quality models are scientific tools that simulate and interpret the relationship between physical, chemical and biological reactions to external pollutant loads in water systems. They are actively used as a key technology in environmental water management. With recent advances in computational power, water quality modeling technology has evolved into a coupled three-dimensional modeling of hydrodynamics, water quality, and ecological inputs. However, there is uncertainty in the simulated results due to the increasing model complexity, knowledge gaps in simulating complex aquatic ecosystem, and the distrust of stakeholders due to nontransparent modeling processes. These issues have become difficult obstacles for the practical use of water quality models in the water management decision process. The objectives of this paper were to review the theoretical background, needs, and development status of water quality modeling technology. Additionally, we present the potential future directions of water quality modeling technology as a scientific tool for national environmental water management. The main development directions can be summarized as follows: quantification of parameter sensitivities and model uncertainty, acquisition and use of high frequency and high resolution data based on IoT sensor technology, conjunctive use of mechanistic models and data-driven models, and securing transparency in the water quality modeling process. These advances in the field of water quality modeling warrant joint research with modeling experts, statisticians, and ecologists, combined with active communication between policy makers and stakeholders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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