Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2000.04a
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pp.251-253
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2000
본 연구는 대전 1,2 공단 지역을 대상으로 발암 금속 6종(As Be, Cd, Cr, Ni 및 Pb)을 포함한 15종의 독성 금속을 선정하여 유도결합 플라스마 분광법(ICP-MS)을 이용하여 3년간 분석하고 이 농도 자료에 근거하여 각 금속의 확률론적 농도를 평가하고자 한다. 대기중 부유분진은 대전시 대화동(대전 1,2 공단내 대화동 동사무소 건물 옥상)에 high-volume air sampler(Graseby Andersen : SAUB-10H Model, USA)를 약 0.85$\textrm{m}^3$/min으로 운전하여 시료당 공기량이 약 1,200 $\textrm{m}^3$가 유지되도록 포집하였다. (중략)
Structural uncertainties are generally modeled using probabilistic approaches in order to quantify uncertainties in behaviors of structures. This uncertainty results from the uncertainties of structural parameters. Monte Carlo methods have been usually carried out for analyses of uncertainty problems where no analytical expression is available for the forward relationship between data and model parameters. In such cases any direct mathematical treatment is impossible, however the forward relation materializes itself as an algorithm allowing data to be calculated for any given model. This study addresses a new method which is utilized as a basis for the uncertainty estimates of structural responses. It applies double uniform random numbers (i.e. DURN technique) to conventional Monte Carlo algorithm. In DURN method, the scenarios of uncertainties are sequentially selected and executed in its simulation. Numerical examples demonstrate the beneficial effect that the technique can increase uncertainty degree of structural properties with maintaining structural stability and safety up to the limit point of a breakdown of structural systems.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.8
no.4
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pp.185-193
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2004
Reasonable prediction of bridge deterioration is the most important factor in the determination of repair time or optimized maintenance policy for bridges. To accomplish these purposes, the proposed method is composed of quantitative condition assessment, Markov chains and Bayesian estimates. Example predictions of concrete slab bridges in Korea were illustrated with higher reasonability than those of existing methods such as expert opinion and visual inspection only.
A stochastic simulation model incorporated with Reed-Frost approach was derived for evaluating diagnostic performance of a test used for a screening program of an infectious disease. The Reed-Frost model was used to characterize the within-herd spread of the disease using a hypothetical example. Specifically, simulation model was aimed to estimate the number infected animals in an infected herd, in which imperfect serologic tests are performed on samples taken from herds and to illustrate better interpreting survey results at herd-level when uncertainty inevitably exists. From a risk analysis point of view, model output could be appropriate in developing economic impact assessment models requiring probabilistic estimates of herd-level performance in susceptible populations. The authors emphasize the importance of knowing the herd-level diagnostic performance, especially in performing emergency surveys in which immediate control measures should be taken following the survey. In this context this model could be used in evaluating efficacy of a survey program and monitoring infection status in the area concerned.
This paper introduces the applications of Taiwan Earthquake Loss Estimation System (TELES), which is developed by the National Center for Research on Earthquake Engineering (NCREE). Seismic disaster simulation technology (SDST) integrates geographical information system to assess the distribution of ground shaking intensity, ground failure probability, building damages, casualties, post-quake fires, debris, lifeline interruptions, economic losses, etc. given any set of seismic source parameters. The SDST may integrate with Taiwan Rapid Earthquake Information Release System (TREIRS) developed by Central Weather Bureau (CWB) to obtain valuable information soon after large earthquakes and to assist in decision-making processes to dispatch rescue and medical resources more efficiently. The SDST may also integrate with probabilistic seismic source model to evaluate various kinds of risk estimates, such as average annual loss, probable maximum loss in one event, and exceeding probability curves of various kinds of losses, to help proposing feasible countermeasures and risk management strategies.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.2
no.5
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pp.72-78
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1997
This paper presents a fuzzy relaxation algorithm, which is based on the possibility and FAM instead of he probability and compatibility coefficients used in most of existing probabilistic relaxation algorithms, Because of eliminating stages for estimating of compatibility coefficients and normalization of the probability estimates, the proposed fuzzy relaxation algorithms increases the parallelism and has a simple iteration scheme. The construction of fuzzy relaxation scheme consists of the following three tasks: (1) definition of in/output linguistic variables, their term sets, and possibility. (2) Definition of FAM rule bases for relaxation using fuzzy compound relations. (3) Construction of the iteration scheme for calculating the new possibility estimate. Applications to region segmentation an ege detectiojn algorithms show that he proposed method can be used for not only reducing the image ambiguity and segmentation errors, but also enhancing the raw edge iteratively.
In modern high performance engineering applications, the structural integrity of materials and structures are quite often evaluated using fracture mechanics. This evaluation in turn requires information on the flaw geometry (location, type, shape, size, and orientation). The ultrasonic nondestructive evaluation (NDE) method is one technique that is commonly used to provide such information. Flaw classification (determination of the flaw type ) and flaw sizing (prediction of the flaw shape, orientation and sizing parameters) are very important issues for quantitative ultrasonic NDE. In this paper new approaches to both classification and sizing of flaws are described together with extensive review of previous works on both topics. In the area of flaw classification, a methodology is developed which can solve classification problems using probabilistic neural networks, and in the area of flaw sizing, a time-of-flight equivalent (TOFE) sizing method is presented. The techniques proposed here are in a form that can be used directly in many practical applications to quantitative estimates of the flaw's significance.
This research studied human health risk assessment of benzene from industrial complexes of Chungcheong Province (Seosan industrial complex) and Jeonla Province (Iksan industrial complex and Yeosoo industrial complex). The residents near the industrial complexes areas can be often exposed to volatile organic compounds (e.g., benzene, toluene, xylenes) through a number of exposure pathways, including inhalation of the organic pollutant via various environmental matrices (air, water and soil), contaminated water, and soil intake. Benzene is well known to be a common carcinogenic and toxic compound that is produced from industrial and oil refinery complexes. In this study, a number of samples from water, air, and soil were taken from the residential settings and public school zones located near the industrial complex sites. Based on the carcinogenic risk assessment, the risk estimates were slightly above $10{\times}10^{-6}$ at all three industrial sites. According to deterministic risk assessment, inhalation was the most important route. The distribution of benzene in the environment would be dependent on vapor pressure, and the physical property influencing the extent of the potential risks. Non-carcinogenic risk assessment of benzene shows that the values of Hazard Index(HI) were much lower than 1.0 at all industrial complexes. Therefore, benzene was not a cause of concern in terms of non-carcinogenic risk posed to the residents near the sites. When compared to probabilistic risk assessment, the CTE(central tendency exposure) cancer risk values of deterministic risk assessment were close to the mean values predicted by the probabilistic risk assessment. The RME(reasonable maximum exposure) values fell within the range of 95% to 99.9% estimated by the probabilistic risk assessment. Since the values of carcinogenic risk assessment were higher than $10{\times}10^{-6}$, further detailed monitoring and refined risk assessment for benzene may be warranted to estimate more reliable and potential inhalation risks to receptors near the industrial complexes.
In this paper, uncertainties in dynamic soil structure interaction (SSI) of nuclear poi.or plants subjected to seismic loading are studied considering the random characteristics of soils surround- ing the structure. Firstly sensitivity analysis is performed to study the effect of uncertain dynamic soil properties on the response of the structure. Secondly, to take into account the non-neterministic characteristics in analysis caused by random characteristics of the soil properties, Perturbation method and Rosenblueth's Two point estimates were used for this studu. The procedure is based on the comptex response method which is constituted by a combined usage of conventional finite elements for the near field and infinite elements for the far field. Results of the sensitivity analysis show that dynamic soil properties greatly affect the response of the sol.uc- lure. Results of the probabilistic analysis show that the Two-point estimate method produces good agreements with the Perturbation method.
Generally, traditional approaches to track the target position are to estimate ranges and bearings by 2-D MUSIC (MUltiple 519na1 Classification) method. and to associate estimates of 2-D MUSIC made at different time points with the right targets by JPDA (Joint Probabilistic Data Association) filter in the near field. However, the disadvantages of these approaches are that these have the data association Problem in tracking multiple targets. and that these require the heavy computational load in estimating a 2-D range/bearing spectrum. In case multiple targets are adjacent. the tracking performance degrades seriously because the estimate of each target's Position has a large error. In this paper, we proposed a new tracking algorithm using Position innovations extracted from the senor output covariance matrix in the near field. The proposed algorithm is demonstrated by the computer simulations dealing with the tracking of multiple closing and crossing targets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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