In this study, probabilistic analysis of seepage through a two-layered soil foundation was performed. The hydraulic conductivity of soil shows significant spatial variations in different layers because of stratification; further, it varies on a smaller scale within each individual layer. Therefore, the deterministic seepage analysis method was extended to develop a probabilistic approach that accounts for the uncertainties and spatial variation of the hydraulic conductivity in a layered soil profile. Two-dimensional random fields were generated on the basis of the Karhunen-Lo$\grave{e}$ve expansion in a manner consistent with a specified marginal distribution function and an autocorrelation function for each layer. A Monte Carlo simulation was then used to determine the statistical response based on the random fields. A series of analyses were performed to verify the application potential of the proposed method and to study the effects of uncertainty due to the spatial heterogeneity on the seepage behavior of two-layered soil foundation beneath water retaining structure. The results showed that the probabilistic framework can be used to efficiently consider the various flow patterns caused by the spatial variability of the hydraulic conductivity in seepage assessment for a layered soil foundation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.1
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pp.127-136
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2013
The islanding detection and prevention function in the important performance of the grid-connected inverter is the essential details which should be considered for worker's safety to maintain the system. This paper tries to suggest the active frequency shake islanding detection technique in the grid-connected PV generation system using sunlight. The existing active frequency drift method algorithm is described to suggest active frequency shake method algorithm. And, the algorithm which can reduce the non-detection zone, improve THD, and improve the detection speed in comparison with the existing algorithm is suggested. And we applied the proposed algorithm to the 3kW grid-connected photovoltaic inverter generation and verified the feasibility of the technique through the simulation and experiments.
The disaster and safety R&D budget has continued to increase since 2008, but the fire safety R&D budget is a small part. Therefore, successful outcomes that could lead to the economic growth of the fire safety industry have not been achieved. This paper suggests a fire safety R&D budget expansion, reinforcement of R&D capacity, and performance growing plan by analyzing the factors that affect the performance of a fire safety R&D project. Empirical analysis was performed through one-way ANOVA and regression analysis using the statistical program, SPSS statistics 21.0. As a result, this study suggests that the continuous expansion of R&D funds and the securing of excellent trained research manpower will be necessary to obtain qualitatively superior patents and papers.
Pyo, Jung Kee;Son, Yeong Mo;Jang, Gwang Min;Lee, Young Jin
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.102
no.4
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pp.477-483
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2013
The purpose of this study was to calculate uncertainty of emission factor collected data and to evaluate the applicability of Monte Carlo simulation technique. To estimate the distribution of emission factors (Such as Basic wood density, Biomass expansion factor, and Root-to-shoot ratio), four probability density functions (Normal, Lognormal, Gamma, and Weibull) were used. The two sample Kolmogorov-Smirnov test and cumulative density figure were used to compare the optimal probability density function. It was observed that the basic wood density showed the gamma distribution, the biomass expansion factor results the log-normal distribution, and root-shoot ratio showd the normal distribution for Pinus densiflora in the Gangwon region; the basic wood density was the normal distribution, the biomass expansion factor was the gamma distribution, and root-shoot ratio was the gamma distribution for Pinus densiflora in the central region, respectively. The uncertainty assessment of emission factor were upper 62.1%, lower -52.6% for Pinus densiflora in the Gangwon region and upper 43.9%, lower -34.5% for Pinus densiflora in the central region, respectively.
In video-on-demand(VOD) systems it is important to minimize initial latency and memory requirements. The minimization of initial latency enables the system to provide services with short response time, and the minimization of memory requirements enables the system to service more concurrent user requests with the same amount of memory. In VOD systems, since initial latency and memory requirement increase according to the increment of buffer size allocated to user requests, the buffer size allocated to user requests must be minimized. The existing static buffer allocation scheme, however, determines the buffer size based on the assumption that thy system is in fully loaded state. Thus, when the system is in partially loaded state, the scheme allocates user requests unnecessarily large buffers. This paper proposes a dynamics buffer allocation scheme that allocates user requests the minimum buffer size in fully loaded state as well as a partially loaded state. This scheme dynamically determines the buffer size based on the number of user requests in service and the number of user requests arriving while servicing current requests. In addition, through analyses and simulations, this paper validates that the dynamics buffer allocation outperforms the statics buffer allocation in initial latency and the number of concurrent user requests that can be supported. Our simulation results show that, in proportion to the static buffer allocation scheme, the dynamic buffer allocation scheme reduces the average initial latency by 29%~65%, and in a systems having several disks. increases the average number of concurrent user requests by 48%~68%. Our results show that the dynamic buffer allocation scheme significantly improves the performance and reduce the capacity requirements of VOD systems.
This paper was prepared to investigate the behavior of fragments in underwater torpedo explosion beneath a frigate or surface ship by using an explicit finite element analysis. In this study, a fluid-structure interaction (FSI) methodology, called the multi-material arbitrary Lagrangian-Eulerian (MM-ALE) approach in LS-DYNA, was employed to obtain the responses of the torpedo fragments and frigate hull to the explosion. The Euler models for the analysis were comprised of air, water, and explosive, while the Lagrange models consisted of the fragment and the hull. The focus of this modeling was to examine whether a worst-case fragment could penetrate the frigate hull located close (4.5 m) to the exploding torpedo. The simulation was performed in two separate steps. At first, with the assumption that the expanding skin of the torpedo had been torn apart by consuming 30% of the explosive energy, the initial velocity of the worst-case fragment was sought based on a well-known experimental result concerning the fragment velocity in underwater bomb explosion. Then, the terminal velocity of the worst-case fragment that is expected to occur before the fragment hit the frigate hull was sought in the second step. Under the given conditions, the possible initial velocities of the worst-case fragment were found to be very fast (400 and 1000 m/s). But, the velocity difference between the fragment and the hull was merely 4 m/s at the instant of collision. This result was likely to be due to both the tremendous drag force exerted by the water and the non-failure condition given to the frigate hull. Anyway, at least under the given conditions, it is thought that the worst-case fragment seldom penetrate the frigate hull because there is no significant velocity difference between them.
This study was to evaluate the efficacy of sanitizer concentrations and treatment time against two major toad-borne pathogenic microorganisms such as Escherichia coli and Staphylococcus aureus on a stainless steel surface. As a result, stainless steel, treated with 100 ppm of chlorine showed reduction of E. coli(1.56, 1.49, 1.95 log cfu/25 $cm^2$) and S. aureus(0.49, 0.88, 1.27 log cfu/25 $cm^2$) after 0, 5 and 10 min, but none was not detected in treatment with 200 ppm. The population of E. coli(0.73, 0.90, 1.55 log cfu/25 $cm^2$) and S. aureus(0.37, 1.00, 1.45 log cfu/25 $cm^2$) reduced in 35.5% ethanol treated group, but none was not detected in treatment with 70%. The population was reduced E coli(0.28, 0.64, 1.07 cfu/25 $cm^2$) and S. aureus(0.53, 0.87, 0.99 log cfu/25 $cm^2$) by treatment with 45.5 ppm of hydrogen peroxide, but none was not detected in treatment with 91 ppm. Quarternary ammonium compound with 100 ppm was reduced E. coli(0.82, 1.62, 1.71 log cfu/25 $cm^2$) and S. aureus(0.46, 0.93, 1.38 log cfu/25 $cm^2$), but none was not detected in treatment with 200 ppm. Predictive models of sterilization for all 4 disinfectants were suitable to use with $r^2$ value of higher than 0.94. These models may be of use to food services and manufacture of safe products by controlling E. coli and S. aureus without the need for further detection of the organisms.
The purpose of this study is to measure the (air dose rate of radiation dose) the discharged patient who was administrated high dose $^{131}I$ treatment, and to predict exposure radiation dose in public person. The dosimetric evaluation was performed according to the distance and angle using three copper rings in 30 patients who were treated with over 200mCi high dose Iodine therapy. The two observer were measured using a GM surverymeter with 8 point azimuth angle and three difference distance 50, 100, 150cm for precise radion dose measurement. We set up three predictive simulations to calculate the exposure dose based on this data. The most highest radiation dose rate was showed measuring angle $0^{\circ}$ at the height of 1m. The each distance average dose rate was used the azimuth angle average value of radiation dose rate. The maximum values of the external radiation dose rate depending on the distance were $214{\pm}16.5$, $59{\pm}9.1$ and $38{\pm}5.8{\mu}Sv/h$ at 50, 100, 150cm, respectively. If high dose Iodine treatment patient moves 5 hours using public transportation, an unspecified person in a side seat at 50cm is exposed 1.14 mSv radiation dose. A person who cares for 4days at a distance of 1 meter from a patient wearing a urine bag receives a maximum radiation dose of 6.5mSv. The maximum dose of radiation that a guardian can receive is 1.08mSv at a distance of 1.5m for 7days. The annual radiation dose limit is exceeded in a short time when applied the our developed radiation dose predictive modeling on the general public person who was around the patients with Iodine therapy. This study can be helpful in suggesting a reasonable guideline of the general public person protection system after discharge of high dose Iodine administered patients.
The recent dot-com craze has been one of the main causes that accelerated the growth of internet-related companies in diversity as well as in size. Meanwhile, the domestic market of supplies and equipment for internet businesses has been dominated by major foreign companies. To regain their market positions, the domestic manufacturers had to find the way to build up their competitive advantages, such as meeting their customers needs and reducing overall costs. In this study, one domestic PC server manufacturer, which competes fiercely with foreign manufacturers for the top place, has been chosen as a model to evaluate its current supply chain and to find an area that can be improved for a better performance. System Dynamics is used throughout the study. The central concept to system dynamics is understanding how all the objects in a system interact with one another. It focuses on feedback and secondary effects to think through how a strategy might or might not work, depending on how organizational changes are received, and what kinds of consequences emerge. Then, computerized models were built for simulations, each with different conditions, and, finally, the results were evaluated based on some criteria which are considered to be important and meaningful. The inefficiency that exists in the supply chain was proved to be a thirty-day long purchasing order leadtime, and it was expected that more effective supply chain could be formed if the leadtme were reduced to 14 days or 7 days. The results of simulations showed that the overall expected costs in supply chain was the least with the purchasing leadtime being 7 days. The lower average number of parts held as inventory, along with the reduced lost sales, acted as the factor reducing the expected overall costs. Although there was a slight increase in the average number of final products held as inventory and the total ordering cost, the benefits from lower parts inventory and reduced lost sales were large enough to justify the overall cost reduction.
This study was conducted to develop a reservoir modelling workflow to reproduce the heterogeneous distribution of effective permeability that impacts on the performance of SAGD (Steam Assisted Gravity Drainage), the in-situ bitumen recovery technique in the Athabasca Oil Sands. Lithologic facies distribution is the main cause of the heterogeneity in bitumen reservoirs in the study area. The target formation consists of sand with mudstone facies in a fluvial-to-estuary channel system, where the mudstone interrupts fluid flow and reduces effective permeability. In this study, the lithologic facies is classified into three classes having different characteristics of effective permeability, depending on the shapes of mudstones. The reservoir modelling workflow of this study consists of two main modules; facies modelling and permeability modelling. The facies modelling provides an identification of the three lithologic facies, using a stochastic approach, which mainly control the effective permeability. The permeability modelling populates mudstone volume fraction first, then transforms it into effective permeability. A series of flow simulations applied to mini-models of the lithologic facies obtains the transformation functions of the mudstone volume fraction into the effective permeability. Seismic data contribute to the facies modelling via providing prior probability of facies, which is incorporated in the facies models by geostatistical techniques. In particular, this study employs a probabilistic neural network utilising multiple seismic attributes in facies prediction that improves the prior probability of facies. The result of using the improved prior probability in facies modelling is compared to the conventional method using a single seismic attribute to demonstrate the improvement in the facies discrimination. Using P-wave velocity in combination with density in the multiple seismic attributes is the essence of the improved facies discrimination. This paper also discusses sand matrix porosity that makes P-wave velocity differ between the different facies in the study area, where the sand matrix porosity is uniquely evaluated using log-derived porosity, P-wave velocity and photographically-predicted mudstone volume.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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