The objective of this paper is to suggest a new quantification method for multi-unit probabilistic safety assessment (PSA) that removes the overestimation error caused by the existing delete-term approximation (DTA) based quantification method. So far, for the actual plant PSA model quantification, a fault tree with negates have been solved by the DTA method. It is well known that the DTA method induces overestimated core damage frequency (CDF) of nuclear power plant (NPP). If a PSA fault tree has negates and non-rare events, the overestimation in CDF drastically increases. Since multi-unit seismic PSA model has plant level negates and many non-rare events in the fault tree, it should be very carefully quantified in order to avoid CDF overestimation. Multi-unit PSA fault tree has normal gates and negates that represent each NPP status. The NPP status means core damage or non-core damage state of individual NPPs. The non-core damage state of a NPP is modeled in the fault tree by using a negate (a NOT gate). Authors reviewed and compared (1) quantification methods that generate exact or approximate Boolean solutions from a fault tree, (2) DTA method generating approximate Boolean solution by solving negates in a fault tree, and (3) probability calculation methods from the Boolean solutions generated by exact quantification methods or DTA method. Based on the review and comparison, a new intersection removal by probability (IRBP) method is suggested in this study for the multi-unit PSA. If the IRBP method is adopted, multi-unit PSA fault tree can be quantified without the overestimation error that is caused by the direct application of DTA method. That is, the extremely overestimated CDF can be avoided and accurate CDF can be calculated by using the IRBP method. The accuracy of the IRBP method was validated by simple multi-unit PSA models. The necessity of the IRBP method was demonstrated by the actual plant multi-unit seismic PSA models.
The objective of this study was to develop a real-time PCR method for the rapid detection and quantification of the protozoan pathogen Perkinsus olseni using a TaqMan probe. For the standard, genomic DNA was extracted from $10^5$ in vitro-cultured P. olseni trophozoites, and then 10-fold serial dilutions to the level of a single cell were prepared. To test the reliability of the technique, triplicates of genomic DNA were extracted from $5{\times}10^4$ cells and 10-fold serial dilutions to the level of 5 cells were prepared. The standards and samples were analyzed in duplicate using an $Exicycler^{TM}$ 96 real-time quantitative thermal block. For quantification, the threshold cycle ($C_T$) values of samples were compared with those obtained from standard dilutions. There was a strong linear relationship between the $C_T$ value and the log concentration of cells in the standard ($r^2$ = 0.996). Detection of DNA at a concentration as low as the equivalent of a single cell showed that the assay was sensitive enough to detect a single cell of P. olseni. The estimated number of P. olseni cells was similar to the original cell concentrations, indicating the reliability of P. olseni quantification by real-time PCR. Accordingly, the designed primers and probe may be used for the rapid detection and quantification of P. olseni from clam tissue, environmental water, and sediment samples.
Owing to time and cost constraints, new methods that would make it possible to evaluate the safety of the water supply pipeline in a less time- and cost-consuming manner are urgently needed. In response to this exigency, the present study developed a new statistical model to assess the safety of the water supply pipeline using the quantification theory type II. In this research, the safety of the water supply pipeline was defined as 'a possibility of the pipeline failure'. Quantification analysis was conducted on the qualitative data, such as pipe material, coating, and buried condition. The results of analyses demonstrate that the hit ratio of the quantification function amounted to 77.8% of hit ratio, which was a fair value. In addition, all variables that were included in the quantification function were logically valid and demonstrated statistically significant. According to the results derived from the application of the safety evaluation model, the coefficient of determination ($R^2$) between K-region's water supply pipeline safety and the safety inspection amounted to 0.80. Therefore, these findings provide meaningful insight for the measured values in real applications of the model. The results of the present study can also be meaningfully used in further research on safety evaluation of pipelines, establishing of renewal prioritization, as well as asset management planning of the water supply infrastructure.
Objective: To evaluate the technical applicability of a semiautomatic three-dimensional (3D) hybrid CT segmentation method for the quantification of right ventricular mass in patients with cardiovascular disease. Materials and Methods: Cardiac CT (270 cardiac phases) was used to quantify right ventricular mass using a semiautomatic 3D hybrid segmentation method in 195 patients with cardiovascular disease. Data from 270 cardiac phases were divided into subgroups based on the extent of the segmentation error (no error; ≤ 10% error; > 10% error [technical failure]), defined as discontinuous areas in the right ventricular myocardium. The reproducibility of the right ventricular mass quantification was assessed. In patients with no error or < 10% error, the right ventricular mass was compared and correlated between paired end-systolic and end-diastolic data. The error rate and right ventricular mass were compared based on right ventricular hypertrophy groups. Results: The quantification of right ventricular mass was technically applicable in 96.3% (260/270) of CT data, with no error in 54.4% (147/270) and ≤ 10% error in 41.9% (113/270) of cases. Technical failure was observed in 3.7% (10/270) of cases. The reproducibility of the quantification was high (intraclass correlation coefficient = 0.999, p < 0.001). The indexed mass was significantly greater at end-systole than at end-diastole (45.9 ± 22.1 g/m2 vs. 39.7 ± 20.2 g/m2, p < 0.001), and paired values were highly correlated (r = 0.96, p < 0.001). Fewer errors were observed in severe right ventricular hypertrophy and at the end-systolic phase. The indexed right ventricular mass was significantly higher in severe right ventricular hypertrophy (p < 0.02), except in the comparison of the end-diastolic data between no hypertrophy and mild hypertrophy groups (p > 0.1). Conclusion: CT quantification of right ventricular mass using a semiautomatic 3D hybrid segmentation is technically applicable with high reproducibility in most patients with cardiovascular disease.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.3
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pp.515-521
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2004
Categorical data are mostly found in oriental medical research. The nonlinear canonical correlation analysis does not assume an interval level of measurement. In this paper, we apply nonlinear canonical correlation analysis to quantification and explain how similar sets of variables are to one another for paralysis disease data.
This study aims to compare and contrast the Kansei modeling methods for building a luxuriousness model that people feel about appearance of mobile phones. For the evaluation based on Kansei engineering approaches, 15 participants were employed to evaluate 18 mobile phones using a questionnaire. The results of evaluation were analyzed to build luxuriousness models through quantification I method, neural network, and decision tree method, respectively. The performance of Kansei modeling methods was compared and contrasted in terms of accuracy and predictability. The result of comparison of modeling methods indicated that model accuracy and predictability was closely related to the number of variables and data size. It was also revealed that quantification I method was the best in terms of model accuracy while decision tree method was the best modeling method with small variance in terms of predictability. However, it was empirically found that quantification I method showed extremely unstable predictability with small number of data. Consequently, it is expected that the research findings of this study might be utilized as a guideline for selecting proper Kansei modeling method.
A method for the rapid detection and quantification of Newcastle disease virus (NDV) produced in an animal cell culture-based production system was developed to enhance the speed of the NDV vaccine manufacturing process. A SYBR Green I-based real-time RT-PCR was designed with a conventional, inexpensive RT-PCR kit targeting the F gene of the NDV LaSota strain. The method developed in this study was validated for specificity, accuracy, precision, linearity, limit of detection (LOD), limit of quantification (LOQ), and robustness. The validation results satisfied the predetermined acceptance criteria. The validated method was used to quantify virus samples produced in an animal cell culture-based production system. The method was able to quantify the NDV samples from mid- or late-production phases, but not effective on samples from the early-production phase. For comparison with other quantifiable methods, immunoblotting, plaque assay, and tissue culture infectious dose 50 ($TCID_{50}$) assay were also performed with the NDV samples. The results demonstrated that the real-time RT-PCR method is suitable for the rapid quantification of virus particles produced in an animal cell-culture-based production system irrespective of viral infectivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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