The concectration and distribution of contaminants obtained from a contaminated land investigation or an environmental geochemistry survey constitutes the basis of a decision-making process on environmental policies or of scientific researches. As the quality of data determines the reliability of the result, the investigation plan should be adjusted according to the purpose of the investigation. In general, the effort to improve the data quality had been focused mainly on the QA/QC procedures in laboratories. The rapid progress of analytical instrument has also contributed toward improving the analytical precision to a sacrificable degree. Nevertheless, in many cases, it is not the analytical precision that needs improvement for the better precision of overall measurement process: it is rather during the sampling process in the field that is responsible for the poor precision. To assess the data quality on a measured value, ISO recommends to provide information on "measurement uncertainty" along with the measured value. The measurement uncertainty in an environmental measurement context can be explained as the statistical number that expresses the degree of the uncertainty stemming from the sampling and analytical procedures. There is a cost involved in order to improve the precision of sampling and analytical methods so as to decrease the degree of measurement uncertainty. The economical point of compromise in an investigation planning can be achieved when the allowable degree of uncertainty has been set before-hand. The investigation can then be planned accordingly not to exceed the uncertainty limit. Furthermore, if the measurement uncertainty estimated from the preliminary investigation can be separated into sampling and analytical uncertainties, it can be used as a criterion where the resources for the investigation should be allotted cost-effectively to reinforce the weakest link of the whole investigation process. This paper aims to present a method of estimating the level of measurement uncertainty of a measured contamination concentration at a site used as an example and to show how the estimated uncertainty can be applied to serve the particular purpose of an investigation.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.15
no.4
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pp.214-223
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2003
A reliability analysis is straightforwardly applied to the sloped coastal structures against the random wave overtopping. A reliability function can be directly derived from a empirical formula in which may take into account many variables associated with the random wave overtopping. The probability of failure exceeded the allowable overtopping discharge can be evaluated as a function of dimensionless crest height with some reasonable statistical properties and distribution functions of each random variable. Some differences of probabilities of failure occurred from variations of the slopes of structures as well as types of armour are investigated into quantitatively. Additionally, the effects of the crest width of units placed in front of the concrete cap on the probability of failure may be analyzed. Finally, the sensitivity analyses are carried out with respect to the uncertainties of random variables. It is found that the overall characteristics similar to the known experimental results are correctly represented in this reliability analyses. Also, it should be noted that the probabilities of failure may be quantitatively obtained for several structural and hydraulic conditions, which never assess in the deterministic design method. Thus, it may be possible for determination on the crest height of sloped coastal structures to consider the probability of failure of wave overtopping, by which may be increased the efficiency of practical design.
The statistics of disaster and safety control which have been produced by NEMA(National Emergency Management Agency) and other related agencies have some problems which show redundancies and the lack of connections. These problems can result in disbelief of disaster-management related policies and cause uncertainties on standardization. One of the main problems is caused by the lack of an integrated system that can coordinate available statistical resources. The objectives of this paper are to propose possible ways for the rearrangement of statistics categories, the improvement of statistics indicators and the integration of statistics of disaster and safety management based on the improvement of related laws and regulations. Through the integrated system for an efficient production of disaster and safety-related statistics, it will be possible to establish more accredited disaster-management policies based on the scientific statistics and international standard.
In this study the automated technique TEMPO STA method, a new automated enumeration based on MPN method, was compared to the direct plate count method by testing various ready-to-eat compound food products. Artificially inoculated food samples with Staphylococcus aureus - Bibimbap, Bibimnaengmyeon, Mulnaengmyeon, Kimmaki, Salad, Japchae, and Sushi- were tested. Statistical analysis of the results showed above 99% in agreement between the two enumeration methods. Also, we monitored 466 various ready-to-eat compound food products samples. The measure uncertainties of the two methods is also familiar, while TEMPO STA automated method is simpler, less time-consuming, more effective and more stable.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.05b
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pp.513-518
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1996
This report presents a demonstration of application of realistic evaluation methodology to a posturated cold leg large break LOCA in a Westinghouse three-loop pressurized water reactor with 17$\times$17 fuel. The new method of this analysis can be divided into three distinct step: 1) Best Estimate Code Validation and Uncertainty Quantification 2) Realistic LOCA Calculation 3) Limiting Value LOCA Calculation and Uncertainty Combination RELAP5/MOD3/K [1], which was improved from RELAP5/MOD3.1, and CONTEMPT4/MOD5 code were used as a best estimate thermal-hydraulic model for realistic LOCA calculation. The code uncertainties which will be determined in step 1) were quantified already in previous study [2], and thus the step 2) and 3) for plant application were presented in this paper. The application uncertainty parameters are divided into two categories, i.e. plant system parameters and fuel statistical parameters. Single parameter sensitivity calculations were performed to select system parameters which would be set at their limiting value in Limiting Value Approach (LVA) calculation. Single run of LVA calculation generated 27 PCT data according to the various combinations of fuel parameters and these data provided input to response surface generation. The probability distribution function was generated from Monte Carlo sampling of a response surface and the upper 95$^{th}$ percentile PCT was determined. Break spectrum analysis was also made to determine the critical break size. The results show that sufficient LOCA margin can be obtained for the demonstration NPP.
Box and Draper( 19(5) listed some properties of a design that should be considered in design selection. But it is impossible that one design criterion from optimal experimental design theory reflects many potential objectives of an experiment, because the theory was originally based on the underlying model and its strict assumption about the error structure. Therefore, when it is neces::;ary to implement multi-objective experimental design. it is common practice to balance out the several optimal design criteria so that each design criterion involved benefits in terms of its relative "high" efficiency. In this study, we proposed several composite design criteria taking the case of heteroscedastic model. WVhen the heteroscedasticity is present in the model. the well known equivalence theorem between 1)- and C-optimality no longer exists and furthermore their design characteristics are sometimes drastically different. We introduced three different design criteria for this purpose: constrained design, combined design, and minimax design criteria. While the first two methods do reflect the prior belief of experimenter, the last one does not take it into account. which is sometimes desirable. Also we extended this method to the case when there are uncertainties concerning the error structure in the model. A simple algorithm and concluslOn follow.On follow.
Kim, Tae-Jeong;So, Byung-Jin;Ryou, Min-Suk;Kwon, Hyun-Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.49
no.4
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pp.315-325
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2016
Generally, a natural river discharge is highly regulated by the hydraulic structures, and the regulated flow is substantially different from natural inflow characteristics for the use of water resources planning. The natural inflow data are necessarily required for hydrologic analysis and water resources planning. This study aimed to develop an integrated model for more reliable simulation of daily dam inflow. First, a piecewise Kernel-Pareto distribution was used for rainfall simulation model, which can more effectively reproduce the low order moments (e.g. mean and median) as well as the extremes. Second, a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme was applied for the SAC-SMA rainfall-runoff model that is able to quantitatively assess uncertainties associated with model parameters. It was confirmed that the proposed modeling scheme is capable of reproducing the underlying statistical properties of discharge, and can be further used to provide a set of plausible scenarios for water budget analysis in water resources planning.
Korea-Us FTA negotiation started in February 2006 with a view to overcoming those uncertainties in the global market and was finally concluded in April, 2007. The Agreement was officially signed between ministers two month later and it is expected to be ratified this year even though the process is most likely to be painful in both countries by the political resistances. For the new President of the United States, effective leadership will depends largely on how to encourage domestic industries such as Automobile industry and Iron and Steel industry from the financial crisis. Many trading partners of US worry about US foreign trade policy changes to protectionism that might be unequal to bear. Korea textile industry is one of the major industry in Korea as it occupies 15% of total number of manufacturers, 11% of total employment and 5% of national GDP. Korea-US FTA will provide a breakthrough for bouncing back by exploring new market. US agreed to remove all tariff and non-tariff barriers to 87% of textile items under trading. This study shows that Korean textile industry has been losing it's competitiveness as textile quota system abolished in the year 2005 and has been traced by pursuers such as China, India and Vietnam. In case of woven fabric which was a representing export item of Korea lost price competitiveness against China after 2005. This study seeks the strategy of Korea textile industry in the US market by utilizing the capacity of KOTRA offices in US. All possible statistical data obtained in the US were used for analysing the competitiveness. Fabrics and Garments are analysed independently with a view to finding out real trends of textile market in US. This study also suggest Korea's textile industry strategic ideas obtained from the potential buyers to show the way to penetrate into US market.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.10
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pp.1109-1114
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2012
The performance of a system can be affected by various variables such as manufacturing tolerances, uncertainties of material properties, and environmental factors acting on the system. Robust design optimization has attracted much attention in the design of products because it can find the best design solution that minimizes the variance of the response while considering the distribution of the variables. However, the computational cost and accuracy of optimization have thus far been a challenging problem. In this study, robust design optimization using the multiplicative decomposition method is proposed in order to solve these problems. Because the proposed method calculates the mean and variance of the system directly from the kriging metamodel using the multiplicative decomposition method, it can be used to search for a robust optimum design accurately and efficiently. Several mathematical and engineering examples are used to demonstrate the feasibility of the proposed method.
The domestic design method for the shaft resistance of drilled shafts into a bedrock is based on the empirical method, where the uniaxial compressive strength of rock specimen is utilized for calculation of the shaft resistance. This method has uncertainties in prediction of capacity of drilled shafts and result in uneconomic engineering design. Recently a new improved design method was suggested, which reflects important factors that affect the strength of pile sockets. Socket roughness is one of the significant factors influencing the shaft resistance of drilled shaft socketed into rock. In this paper roughness information for the shaft resistance design of socket pile was suggested on the basis of statistical analysis of data measured from wall surface in the bore holes of drilled shafts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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