Sediment yields from Imha watershed were simulated during 1993-2008 using Hydrologic Simulation Program-Fortran (HSPF). Using observed daily stream flow for 2004-2008 and hourly suspended solid concentration for three events during 2006, HSPF was calibrated and validated at the sites of Imha and Youngyang for stream flow and Dongchun and Jangpachun for sediment yield. The calibration and validation results represented high model efficiency for simulating daily stream flow and hourly suspended solid. The determination coefficients of calibration and validation were 0.90 and 0.81 for daily stream flow, and 0.91 and 0.86 for monthly stream flow, respectively. Based on model tolerances for calibration and validation of stream flow, HSPF performance for simulating stream flow represented 'very good'. The determination coefficients of calibration and validation were 0.94-0.96 and 0.95 for hourly sediment yields, respectively. The average yearly sediment yield during 1993-2008 was 122,290 ton/year and most of sediment yield (77 % of total yield) were generated from June to August. The calibrated HSPF simulated well the movement of water and eroded soil within Imha watershed.
While emergency operating procedures (EOPs) occupy an important role in the management of various abnormal situations in nuclear power plants (NPPs), current technology for the validation of EOPs still largely depends on manual review. A validation method for EOPs of NPPs is thus proposed based on dynamic multi-level flow modeling (MFM). The MFM modeling procedure and the EOP validation procedure are developed and provided in the paper. Application of the proposed method to EOPs of an actual NPP shows that the proposed method provides an efficient means of validating EOPs. It is also found that the information on state transitions in MFM models during the management of abnormal situations is also useful for further analysis on EOPs including their optimization.
It is important to understand the flow characteristics such as wave and wake development around a ship for the design of the hull forms with better resistance and propulsive performance. The experimental results explicating the local flow characteristics are also invaluable for validation of the physical and numerical modeling of CFD codes, which are recently gaining acknowledgements as efficient tools for hull form evaluation This paper describes velocity and wave profiles measured in the towing tank for the KRISO 138K LNG Carrier (KLNG) model with propeller and rudder. The results contained in this paper can provide the valuable information on the effect of propeller and rudder on stern flow characteristics of the modern commercial hull form, furthermore, the present experimental data will provide important database for CFO validation.
Traffic classification의 방법은 동적으로 변하는 application의 변화에 대처하기 위하여 페이로드나 port를 기반으로 하는 것에서 ML 알고리즘을 기반으로 하는 것으로 변하여 가고 있다. 그러나 현재의 ML 알고리즘을 이용한 traffic classification 연구는 offline 환경에 맞추어 진행되고 있다. 특히, 현재의 기존 연구들은 testing 방법으로 cross validation을 이용하여 traffic classification을 수행하고 있으며, traffic flow를 기반으로 classification 결과를 제시하고 있다. 본 논문에서는 testing방법으로 cross validation과 split validation을 이용했을 때, traffic classification의 정확도 결과를 비교한다. 또한 바이트를 기반으로 한 classification의 결과와 flow를 기반으로 한 classification의 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 J48, REPTree, RBFNetwork, Multilayer perceptron, BayesNet, NaiveBayes와 같은 ML 알고리즘과 다양한 feature set을 이용하여 트래픽을 분류한다. 그리고 split validation을 이용한 traffic classification에 적합한 최적의 ML 알고리즘과 feature set을 제시한다.
Cavitating flow simulation is of practical importance for many engineering systems, such as marine propellers, pump impellers, nozzles, injectors, torpedoes, etc. The present work has focused on the simulation of cavitating flow past cylinders with strong side flows. The governing equation is the Navier-Stokes equation based on the homogeneous mixture model. The momentum and energy equation is in the mixture phase while the continuity equation is solved liquid and vapor phase, separately. An implicit dual time and preconditioning method are employed for computational analysis. For the code validation, the results from the present solver have been compared with experiments and other numerical results. A fairly good agreement with the experimental data and other numerical results have been obtained. After the code validation, the strong side flow was applied to include the wake flow effects of the submarine or ocean tide.
수문 모형의 발전이 거듭되면서, 최적 수자원의 관리를 위한 적정한 방법으로 인식되고 있다. 특히 수자원관리에 있어서 토지이용 변화 및 기후 변화에 따른 수문학적 영향 평가에 대한 요구가 증가하고 있다. 이 영향들을 평가하기 위해서는 우선 적용된 수문 모형의 강력한 검증이 요구된다. 그리고 수문모형의 적용 시 많은 지점에서 유량이 미 계측 되었거나, 측정된 자료마저 많은 오차를 포함하고 있는 경우가 있기 때문에 모형의 예측 값을 이용하여 수문분석이 이루어지는 경우가 많다. 이와 같은 경우에는 모형 결과 값에 대한 오차를 줄이기 위해서 강력한 모형 검증방법이 요구된다. 본 연구에서는 다른 물리적 특성을 가진 두 유역을 대상에 측정 유량을 통한 SWAT 모형의 검증 방법을 증명하고자 하였다. 이를 위하여, 금강유역에 위치한 수문학적 특징이 상이한 갑천유역과 용담유역을 선정하여, 먼저 갑천유역에 대하여 정밀한 검 보정을 실시하고, 갑천유역에서 개발된 방법론을 용담유역에 적용하여 모형의 검증을 시도하였다. 용담유역에 대하여 SWAT 모형을 적용한 결과 각 소유 역에서 $R_{eff}$는 0.49$\sim$0.85, $R^{2}$는 0.49$\sim$0.84로 모형은 관찰 값을 양호하게 모의하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 모의 결과는 첨두유량 값은 다소 과소 산정하였지만, 전체적인 경향 및 기저유출량을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로부터 SWAT모형은 향후 토지이용변화 및 기후변화에 따른 유역특성변화 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 본 연구에서 사용된 혼용기법의 신뢰성을 높이기 위해서는 향후 추가적인 유역에 대한 방법론의 타당성 검증 절차를 거쳐야 할 것으로 사료된다.
This paper presents the development and validation methods of the FUTURE (FUel cycle analysis Tool for nUcleaR Energy) code, which was developed for a dynamic material flow evaluation and economic analysis of the nuclear fuel cycle. This code enables an evaluation of a nuclear material flow and its economy for diverse nuclear fuel cycles based on a predictable scenario. The most notable virtue of this FUTURE code, which was developed using C# and MICROSOFT SQL DBMS, is that a program user can design a nuclear fuel cycle process easily using a standard process on the canvas screen through a drag-and-drop method. From the user's point of view, this code is very easy to use thanks to its high flexibility. In addition, the new code also enables the maintenance of data integrity by constructing a database environment of the results of the nuclear fuel cycle analyses.
Tak, Nam-Il;Kim, Min-Hwan;Lim, Hong-Sik;Noh, Jae Man;Drzewiecki, Timothy J.;Seker, Volkan;Downar, Thomas J.;Kelly, Joseph
Nuclear Engineering and Technology
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제45권6호
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pp.745-752
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2013
For thermo-fluid and safety analyses of a High Temperature Gas-cooled Reactor (HTGR), intensive efforts are in progress in the developments of the GAMMA+ code of Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) and the AGREE code of the University of Michigan (U of M). One of the important requirements for GAMMA+ and AGREE is an accurate modeling capability of a bypass flow in a prismatic core. Recently, a series of air experiments were performed at Seoul National University (SNU) in order to understand bypass flow behavior and generate an experimental database for the validation of computer codes. The main objective of the present work is to validate the GAMMA+ and AGREE codes using the experimental data published by SNU. The numerical results of the two codes were compared with the measured data. A good agreement was found between the calculations and the measurement. It was concluded that GAMMA+ and AGREE can reliably simulate the bypass flow behavior in a prismatic core.
Cavitating flow simulation is of practical importance for many engineering systems, such as marine propellers, pump impellers, nozzles, injectors, torpedoes, etc. The present work has focused on the simulation of cavitating flow past cylinders with strong side flows. The governing equation is the Navier-Stokes equation based on the homogeneous mixture model. The momentum and energy equation is in the mixture phase while the continuity equation is solved liquid and vapor phase, separately. An implicit dual time and preconditioning method are employed for computational analysis. For the code validation, the results from the present solver have been compared with experiments and other numerical results. A fairly good agreement with the experimental data and other numerical results have been obtained. After the code validation, the strong side flow was applied to include the wake flow effects of the submarine or ocean tide.
In this paper, we investigate automated data validation techniques for artificial intelligence training, and also disclose open-source frameworks, such as Google's TensorFlow Data Validation (TFDV), that support automated data validation in the AI model development process. We also introduce an experimental study using public data sets to demonstrate the effectiveness of the open-source data validation framework. In particular, we presents experimental results of the data validation functions for schema testing and discuss the limitations of the current open-source frameworks for semantic data. Last, we introduce the latest studies for the semantic data validation using machine learning techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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