Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.18
no.4
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pp.3-16
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2017
Forecasting cash flow is very important but is difficult and complicated to analysis in high-rise development projects. And An expected value which was forecasted on the early stage is likely to fluctuate due to uncertainties around such complicated huge project to consider the probable uncertainty. There are not objectified method which are able to cope with uncertainty of project, and feasibility study based on selected financial analysis does not include liquidity of cash flow. Through such a stochastic method, developer can cope with cash flow fluctuation and set up a financial plan. Also this study is meaningful for laying the foundation for high-rise development project and feasibility study as well as the suitability and accuracy of feasibility study. Analysis showed that NPV and IRR include residential apartments shows surplus revenue as return of apartments offset deficit of hotel and office. Factors influencing the project feasibility for high-rise development project are sales account of $1^{st}$ year and annual vacancy rate of office.
Bayesian inversion is a stable approach to infer the subsurface structure with the limited data from geophysical explorations. In geophysical inverse process, due to the finite and discrete characteristics of field data and modeling process, some uncertainties are inherent and therefore probabilistic approach to the geophysical inversion is required. Bayesian framework provides theoretical base for the confidency and uncertainty analysis for the inference. However, most of the Bayesian inversion require the integration process of high dimension, so massive calculations like a Monte Carlo integration is demanded to solve it. This method, though, seemed suitable to apply to the geophysical problems which have the characteristics of highly non-linearity, we are faced to meet the promptness and convenience in field process. In this study, by the Gaussian approximation for the observed data and a priori information, fast Bayesian inversion scheme is developed and applied to the model problem with electric well logging and dipole-dipole resistivity data. Each covariance matrices are induced by geostatistical method and optimization technique resulted in maximum a posteriori information. Especially a priori information is evaluated by the cross-validation technique. And the uncertainty analysis was performed to interpret the resistivity structure by simulation of a posteriori covariance matrix.
This paper presents ordinal probit semiparametric regression models using Bayesian Spectral Analysis Regression (BSAR) method. Ordinal probit regression is a way of modeling ordinal responses - usually more than two categories - by connecting the probability of falling into each category explained by a combination of available covariates using a probit (an inverse function of normal cumulative distribution function) link. The Bayesian probit model facilitates posterior sampling by bringing a latent variable following normal distribution, therefore, the responses are categorized by the cut-off points according to values of latent variables. In this paper, we extend the latent variable approach to a semiparametric model for the Bayesian ordinal probit regression with nonparametric functions using a spectral representation of Gaussian processes based BSAR method. The latent variable is decomposed into a parametric component and a nonparametric component with or without a shape constraint for modeling ordinal responses and predicting outcomes more flexibly. We illustrate the proposed methods with simulation studies in comparison with existing methods and real data analysis applied to a Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) 2016 for investigating nonparametric relationship between smoking behavior and coffee intake.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.9
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pp.649-657
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2019
Hydrazine, which is used as a representative monopropellant, is an extremely poisonous substance and has a disadvantage that it is harmful to the human body and is very difficult to handle. In recent years, research on the development of non-toxic and environmentally friendly propellants has attracted much attention. Ammonium dinitramide(ADN) based propellant developed by Swedish Space Corporation has superior performance to hydrazine and has been commercialized through performance verification in space environment. On the other hand, the exhaust gas from a thruster nozzle collides with a satellite while it is spreading in the vacuum space, thermal load and surface contamination may occur and may reduce the performance and lifetime of the satellite. However, a study on the effect of the exhaust gas of the green propellant thruster on the satellite has not been conducted in earnest yet. Therefore, the exhaust gas behavior in space was analyzed in this study for the ADN based green monopropellant using Navier-Stokes equations and the DSMC method. As a result, it can be expected to be used as design validation data in the development of satellite when using the ADN based green monopropellant.
As a part of Load and Resistance Factor Design(LRFD) code development in Korea, in this paper an intensive reliability analysis was performed to evaluate reliability levels of the two static bearing capacity methods for driven steel pipe piles adopted in Korean Standards for Structure Foundations by the representative reliability methods of First Order Reliability Method(FORM) and Monte Carlo Simulation(MCS). The resistance bias factors for the two static design methods were evaluated by comparing the representative measured bearing capacities with the design values. In determination of the representative bearing capacities of driven steel pipe piles, the 58 data sets of static load tests and soil property tests were collected and analyzed. The static bearing capacity formula and the Meyerhof method using N values were applied to the calculation of the expected design bearing capacity of the piles. The two representative reliability methods(FORM, MCS) based computer programs were developed to facilitate the reliability analysis in this study. Mean Value First Order Second Moment(MVFOSM) approach that provides a simple closed-form solution and two advanced methods of FORM and MCS were used to conduct the intensive reliability analysis using the resistance bias factor statistics obtained, and the results were then compared. In addition, a parametric study was conducted to identify the sensibility and the influence of the random variables on the reliability analysis under consideration.
Proton therapy is known for its superior treatment method due to Bragg peak. To enhance the therapeutic effects of protons, research has been conducted on distributing gold nanoparticles within tumors to increase the absorbed dose. While previous studies focused on handling gold nanoparticles at micrometer and nonometer scale, this study proposes a method to computationally estimate the effect of gold nanoparticles at the millimeter scale. The Geant4 toolkit was applied to computational modeling. Assuming a uniform distribution of water, similar to the human body, and gold nanoparticles, the concentration of gold nanoparticles was adjusted using density ratios. When the density ratio was 5%, the gain in absorbed energy due to gold nanoparticles was nearly twice that of the pure water phantom at the Bragg peak. As the density ratio increased, the gain in absorbed energy linearly increased. When gold nanoparticles were distributed in only one voxel at the Bragg peak, the energy of the protons affected only the neighboring voxels. However, in cases where gold nanoparticles were distributed over a wide area, the volume showing 95% of the maximum absorbed energy (9.46 keV) for the pure water phantom (9.95 keV) exhibited an improvement in absorbed energy over a region 16 times larger, and this region increased as the density ratio increased. Further research is needed to quantify the relationship between the density ratio of gold nanoparticles and the relative biological effect (RBE) in the millimeter scale.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.14
no.1
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pp.179-193
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1994
In the development of engineering designs, decisions are required irrespective of the state of completeness and quality of information, and are formulated under conditions of uncertainty. Furthermore, under conditions of uncertainty the design invokes risks. Thus, in the design of the structures, the currently used deterministic design method does not provide a realistic assessment of the actual safety or the reliability of the structures. It is desirable that decisions required in The process of the design invariably must be made based on the reliability analysis. Properties of soil material are subject to more uncertainty than those of other structural material. In the field of soil mechanics and foundation engineering, it needed to develop reliability-based design methods. In order to simplify the reliability analysis or the reliability-based design process of the structures associated with the active earth pressure, it is necessary to find the variation and the distribution type of the active earth pressure calculated from the basic properties of soils. Monte Carlo simulation is performed to obtain the relationship between the variation of the active earth pressure for cohessionless soils calculated by using Rankine formula and the basic soil properties and the distribution type of the earth pressure. A series of regression equations obtained by utilizing the multi-linear regression analysis is suggested in this paper and the sensitivity of the basic soil properties to the variation of The earth pressure is investigated. The type of distribution of the active earth pressure was found to be the beta distribution in most cases or to be very similar to the beta distribution, if the basic soil variables are normally distributed.
Cho, Moon-Je;Jung, Bang Chul;Park, Pangun;Chang, Woohyuk;Ban, Tae-Won
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.9
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pp.1704-1709
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2016
In this paper, we propose efficient uplink data transmission method in ultra dense wireless networks as in intra-aircraft, where large-scale APs and wireless sensors are deployed. In the ultra dense wireless networks, a performance degradation is inevitable due to the inter-AP interference. However, the performance degradation can be avoided if a scheduling algorithm can estimate the amount of interference caused by each wireless sensor and reflects it. SGIR (Signal-to-Generating Interference Ratio) based scheduling algorithms is a typical example. Unfortunately, the scheduling algorithms based on the interference caused by wireless sensors necessarily yield large scale exchange of information through backhaul which connects APs. Therefore, we, in this paper, propose a novel scheme which can dramatically reduce the amount of information which are exchanged through backhaul connection. Monte-Carlo simulation results show that the proposed scheme can reduce the amount of backhaul traffic by 27% without loss of data transmission rate.
Kim, Ok;Lee, Minwoo;Park, Sanghyun;Park, Changyoung;Song, Youngho;Kim, Byeongbin;Choi, Jinha;Lee, Jinheon
Journal of Environmental Health Sciences
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v.46
no.5
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pp.576-587
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2020
Objectives: This study calculated local residents exposures to VOCs (Volatile Organic Compounds) released into the atmosphere using the CalTOX model and carried out uncertainty analysis and sensitivity analysis. The model validity was analyzed by comparing the predicted and the actual atmospheric concentrations. Methods: Uncertainty was parsed by conducting a Monte Carlo simulation. Sensitivity was dissected with the regression (coefficients) method. The model validity was analyzed by applying r2 (coefficient of determination), RMSE (root mean square error), and the Nash-Sutcliffe EI (efficiency index) formula. Results: Among the concentrations in the atmosphere in this study, benzene was the highest and the lifetime average daily dose of benzene and the average daily dose of xylene were high. In terms of the sensitivity analysis outcome, the source term to air, exposure time, indoors resting (ETri), exposure time, outdoors at home (ETao), yearly average wind speed (v_w), contaminated area in ㎡ (Area), active breathing rate (BRa), resting breathing rate (BRr), exposure time, and active indoors (ETai) were elicited as input variables having great influence upon this model. In consequence of inspecting the validity of the model, r2 appeared to be a value close to 1 and RMSE appeared to be a value close to 0, but EI indicated unacceptable model efficiency. To supplement this value, the regression formula was derived for benzene with y=0.002+15.48x, ethylbenzene with y ≡ 0.001+57.240x, styrene with y=0.000+42.249x, toluene with y=0.004+91.588x, and xylene with y=0.000+0.007x. Conclusions: In consequence of inspecting the validity of the model, r2 appeared to be a value close to 1 and RMSE appeared to be a value close to 0, but EI indicated unacceptable model efficiency. This will be able to be used as base data for securing the accuracy and reliability of the model.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.45
no.4
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pp.300-309
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2017
A spacecraft obtains a reaction momentum required for an orbit correction and an attitude control by exhausting a combustion gas through a small thruster in space. If the exhaust plume collides with spacecraft surfaces, it is very important to predict the exhaust plume behavior of the thruster when designing a satellite, because a generated disturbance force/torque, a heat load and a surface contamination can yield a life shortening and a reduction of the spacecraft function. The purpose of the present study is to ensure the core technology required for the spacecraft design by analyzing numerically the exhaust gas behavior of the 10 N class bipropellant thruster for an attitude control of the spacecraft. To do this, calculation results of chemical equilibrium reaction between a MMH for fuel and a NTO for oxidizer, and continuum region of the nozzle inside are implemented as inlet conditions of the DSMC method for the exhaust plume analysis. From these results, it is possible to predict a nonequilibrium expansion such as a species separation and a backflow in the vicinity of the bipropellant thruster nozzle.
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