Hysteretic energy dissipating devices (HEDDs) have been increasingly applied to building construction to improve the seismic performance. The seismic responses of such damped structures are significantly affected by HEDD's structural properties. An accurate investigation on the propagation of HEDD's structural properties is required for reasonable evaluation of the seismic performance of a structure. This study aims to develop simplified methods that can estimate the collective uncertainty-propagation to the seismic response of damped structures employing HEDDs. To achieve this, three- and six-story steel moment-resisting frames were selected and the propagations of the individual HEDD's property-uncertainties were evaluated when they are subjected to various levels of seismic demand. Based on the result of individual uncertainty-propagations, a simplified method is proposed to evaluate the variation of seismic response collectively propagated by HEDD's property-uncertainties and is verified by comparing with the exact collective uncertainty-propagation calculated using the Monte Carlo simulation method. The proposed method, called as a modified SRSS method in this study, is established from a conventional square root of the sum of the squares (SRSS) method with the relative contributions of the individual HEDD's property-uncertainty propagations. This study shows that the modified SRSS method provides a better estimation than the conventional SRSS method and can significantly reduce computational time with reasonable accuracy compared with the Monte Carlo simulation method.
This paper describes the calibration method and the calculation equations of expanded uncertainty for a precision electric force measuring device. The calibration of the electric force measuring device is performed three times (0 ${\circ}$(first time), $120{\circ}$(second time), $240{\circ}$(third time)) at each calibration point. It is usually selected ten points from zero load to rated load of the electric force measuring device. The expanded uncertainty is calculated by combining A type standard uncertainty and B type standard uncertainty. The calibration method and the calculation equations of expanded uncertainty can be widely used in the calibration of the precision electric force measuring device.
Jung, Sungjin;Kim, Dasom;Lee, Gunyoung;Yun, Sang Soon;Lim, Ho Soo;Jung, Young Rim;Kim, Hekap
한국식품과학회지
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제49권6호
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pp.591-598
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2017
This study aimed to evaluate the measurement uncertainty for the quantitative determination of chlorite and chlorate in ready-to-eat fresh-cut vegetables using ion chromatography with a hydroxide-selective column. One gram of the homogenized sample in deionized water was sonicated and centrifuged at 8,500 rpm. The supernatant was purified by passing it through a Sep-Pak tC18 cartridge, followed by chromatographic determination using a Dionex IonPac AS27 column. The linearity of the calibration curves, recovery, repeatability, and reproducibility of the method were satisfactory. The method detection limit was estimated to be approximately 0.5 mg/kg. Each uncertainty component was evaluated separately, and the combined and expanded uncertainty values were calculated at the 95% confidence level. The measured concentrations for 3 mg/kg of chlorite and chlorate standard materials were $3.18{\pm}0.32$ and $3.10{\pm}0.42mg/kg$, respectively. These results confirmed the reliability of the developed method for measuring the two chlorine-based oxyanions in fresh-cut vegetables.
Release rate is one of the important items for the environmental impact assessment caused by radioactive materials in case of an accidental release from the nuclear facilities. In this study, the uncertainty of the estimated release rate is evaluated using Monte Carlo method. Gaussian plume model and linear programming are used for estimating the release rate of a source material. Tracer experiment is performed at the Yeoung-Kwang nuclear site to understand the dispersion characteristics. The optimized release rate was 1.56 times rather than the released source as a result of the linear programming to minimize the sum of square errors between the observed concentrations of the experiment and the calculated ones using Gaussian plume model. In the mean time, 95% confidence interval of the estimated release rate was from 1.41 to 2.53 times compared with the released rate as a result of the Monte Carlo simulation considering input variations of the Gaussian plume model. We confirm that this kind of the uncertainty evaluation for the source rate can support decision making appropriately in case of the radiological emergencies.
The impact and adaption on agricultural water resources considering climate change is significant for reservoirs. The change in rainfall patterns and hydrologic factors due to climate change increases the uncertainty of agricultural water supply and demand. The quantitative evaluation method of uncertainty based on agricultural water resource management under future climate conditions is a major concern. Therefore, it is necessary to improve the vulnerability management technique for agricultural water supply based on a probabilistic and stochastic risk evaluation theory. The objective of this study was to analyse the uncertainty of water resources under future climate change using probability distribution function of water supply in agricultural reservoir and demand in irrigation district. The uncertainty of future water resources in agricultural reservoirs was estimated using the time-specific analysis of histograms and probability distributions parameter, for example the location and the scale parameter. According to the uncertainty analysis, the future agricultural water supply and demand in reservoir tends to increase the uncertainty by the low consistency of the results. Thus, it is recommended to prepare a resonable decision making on water supply strategies in terms of using climate change scenarios that reflect different future development conditions.
본 연구에서는 ISO GUM(불확도 표현 지침서)의 불확도 평가 방법을 보완하기 위해, 몬테카를로 방법(Monte Carlo Method, MCM)을 적용한 불확도 해석 프로그램을 개발하고, MCM과 GUM의 평가 결과를 비교하였다. 그 결과 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 측정량의 확률 분포가 정규 분포가 아닌 때에도 MCM 방법은 정확한 포함 구간을 제공한다. 둘째, 정규 분포가 아닌 다른 분포들 몇몇 개가 합성되는 경우 그 확률 분포가 정규로 보이더라도 실제로는 정규가 아닌 경우가 있으며, 이의 판단은 합성 분산의 확률 분포로 할 수 있다. 셋째, 자유도가 낮은 A형 불확도가 불확도 평가에 포함된 경우 GUM은 포함 구간을 저평가하는 것을 알 수 있었고, 이러한 저평가 문제는 A형 표준 불확도에 t-분포의 표준 편차를 곱해주면 사라지는 것을 알 수 있었다. 이 경우 합성 분산의 유효 자유도는 확장 불확도 계산에 불필요하고, 신뢰의 수준 95 %의 포함 인자는 1.96이 적정한 것을 알 수 있었다.
In order to invest in overseas mineral projects, it is necessary to have a ability of technical and financial evaluation. Reserve estimation is the most important for mineral appraisal. Geostatistical evaluation of tonnage and grade promises more accurate reserve estimation than traditional methods such as polygon, inverse distance method and so on even if it has some uncertainty. Selection of a mining method and a mineral processing is also important because capex and opcosts of a mineral project is due to the selection. Mineral project is usually evaluated financially using NPV and IRR which are calculated through DCF(Discount Cash Flow). Uncertainty of a mineral project is analyzed statistically using sensitivity analysis and montecarlo simulation.
본 논문에서는 최소값 제어 음성 존재 부정확성의 추정기법을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 음성 존재 부정확성 추정기법에서는 간단한 a posteriori SNR에 근거하여 프레임, 채널마다 다른 a priori음성 부재 확률값을 결정하여 음성 부재 확률 계산에 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 기존 음성 존재 부정확성 추적방법과는 달리 최소값 제어방법을 이용하여 주파수성분별 최소값에 근거한 강인한 a priori음성 부재 확률값 추정방법을 통해 음성 부재 확률에 적용하여 음성을 향상시킨다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고 기존의 음성 존재 부정확성 추적방법보다 향상된 결과를 나타내었다.
Conventional methods of model evaluation usually rely only on model performance based on a comparison of simulated variables to corresponding observations. However, this type of model evaluation has been criticized because of its insufficient consideration of the various uncertainty sources involved in modeling processes. This study aims to propose an extended model evaluation method using multiple assesment indices (MAIs) that consider not only the model performance but also the model structure and parameter uncertainties in rainfall-runoff modeling. A simple reservoir model (SFM) and distributed kinematic wave models (KWMSS1 and KWMSS2 using topography from 250m, 500m, and 1km digital elevation models) were developed and assessed by three MAIs for model performance, model structural stability, and parameter identifiability. All the models provided acceptable performance in terms of a global response, but the simpler SFM and KWMSS1 could not accurately represent the local behaviors of hydrographs. In addition, SFM and KWMSS1 were structurally unstable; their performance was sensitive to the applied objective functions. On the other hand, the most sophisticated model, KWMSS2, performed well, satisfying both global and local behaviors. KMSS2 also showed good structural stability, reproducing hydrographs regardless of the applied objective functions; however, superior parameter identifiability was not guaranteed. Numerous parameter sets could lead to indistinguishable hydrographs. This result supports that while making a model complex increases its performance accuracy and reduces its structural uncertainty, the model is likely to suffer from parameter uncertainty. The proposed model evaluation process can provide an effective guideline for identifying a reliable hydrologic model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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