The purpose of this paper is to study the following ; (1) how the stability and sensitivity of a given stream water quality model can be analyzed theoretically by means of the stability theory and the sensitivity theory, and (2) point out that the results of this study prove that numerical analysis for the given stream water quality model is reliable, and the model is sensitive for the variations of parameters. A stability theory which is described by the infinite Fourier series is used to analyze the numerical scheme of the model. The numerical shheme is used a backward implicit scheme. a sensitivity theory which is described by the first order linear vector equation is used to analyze theoretically the effect of variations of water quality parameters such as BOD loads, flow rate, temperature. The results of sensitivity theory are of general applicability and are presented in a analytical form. The results of this study seems to be satisfactory for the reliability of stream water quality model with respect to the numerical scheme and the variations of the water quality parameters.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.5
no.1
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pp.29-37
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2007
A conventional single compartment model cannot simulate reasonably the migration phenomenon of contaminants through unsaturated zone, due to the intrinsic unrealistic assumption of the compartment model that contaminants entering a compartment are immediately and uniformly mixed. Although, a multi-compartments model, in which even physically identical layer is divided into multiple compartments, may be used for explaining the retardation of contaminant mass flux along with increasing number of compartments, its numerical modeling is usually time-consuming and appropriate analytical solutions have not been reported yet. In order to improve the conventional compartment models on contaminant migration through unsaturated zone, a series of analytical solutions for multi-compartments model were derived and a generalized constraint under which the results from multi-compartments model can be simply approximated by single compartment model was proposed. The simplified approximation method was verified by a simple numerical analysis on the constraint under hypothetical conditions. It was also proved that the influent contaminant transfer rate from the bulk unsaturated zone can be generally represented into a time-dependent nominal transfer rate rather than a constant. In addition, the nominal transfer rate turned out to be very sensitive to the contaminant transfer rate between compartments in unsaturated zone, but to be almost insensitive to the transfer rate from contaminated zone. It is expected that the simplified approximation method developed in this study can be used for rapid and reasonable estimation of the migration phenomenon of contaminant through unsaturated zone, instead of time-consuming multi-compartments modeling.
Based on the 4-compartmental pharmacokinetic model developed in PART1, target-controlled infusion(TCI) pump system was designed and evaluated. The TCI system consists of digital board including microcontroller and digital signal process(DSP), analog board, motor-driven actuator, user friendly interface, power management and controller. It provides two modes according to the drugs: plasma target concentration and effect target concentration. Anaesthetist controls the depth of anaesthesia for patients by adjusting the required concentration to maintain both plasma and effect site in drug concentration. The data estimated in DSP include infusion rate, initial load dose, and rotation number of motor encoder. During TCI operation, plasma concentration. effect site concentration, awaken concentration, context-sensitive decrement time and system error information are displayed in real time. Li-ion battery guarantees above 2 hours without power line failure. For high reliability of the system, two microprocessors were used to perform independent functions for both pharmacokinetic algorithm and motor control strategy.
The reliability of the product can be improved by making the product less sensitive to noises. Especially, it Is important to make products robust against various noise factors encountered in production and field environments. In this paper, the phenomenon of degradation assumes a simple random coefficient degradation model to present analysis procedures of degradation data for robust experimental design. To alleviate weak points of previous studies, such as Taguchi's, Wasserman's, and pseudo failure time methods, novel techniques for analysis of degradation data using the cross array that regards amount of degradation as a dynamic characteristic for time are proposed. Analysis approach for degradation data using robust experimental design are classified by assumptions on parametric or nonparametric degradation rate(or slope). Also, a simulation study demonstrates the superiority of proposed methods over some previous works.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2003.09a
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pp.36-45
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2003
Sensitivity analyses for several seismic source models were studied. For the area sources, the hazard is steeply decreasing with the source-to-site distance. Hazard is decreasing when the area of the source is increasing with fixed annual rate. For the fault sources, the fault length, distance from a site and dip angle of near fault show very sensitive effect to seismic hazard. But the various magnitude-rupture length relationships show effect to seismic hazard slightly. For the fault source with small magnitude, the exponential model is preferred rather than the characteristic model to the magnitude-recurrence law.
Purpose: CLIMEX, a species distribution modeling tool, includes various types of parameters representing climatic conditions; the estimation of these parameters directly determines the model accuracy. In this study, we investigated the sensitivity of parameters for the climatic suitability calculated by CLIMEX for Metcalfa pruinosa in South Korea. Methods: We first changed 12 parameters and identified the three significant parameters that considerably affected the CLIMEX simulation response. Results: The result indicated that the simulation was highly sensitive to changes in lower optimal temperatures, lower soil moisture thresholds, and cold stress accumulation rate based on the sensitivity index, suggesting that these were the fundamental parameters to be used for fitting the simulation into the actual distribution. Conclusion: Sensitivity analysis is effective for estimating parameter values, and selecting the most important parameters for improving model accuracy.
Life-cycle performance analysis of a reinforced concrete box section bridge was generated. Moreover, Monte Carlo simulation with important sampling (IS) was used to simulate the bridge material and load uncertainties. The bridge deterioration model was generated with the basic probabilistic principles and updated according to the measurement data. A genetic algorithm (GA) with the response surface model (RSM) was used to determine the deterioration rate. The importance of health monitoring systems to sustain the bridge to give services economically and reliably and the advantages of fiber-optic sensors for SHM applications were discussed in detail. This study showed that the most effective loss of strength in reinforced concrete box section bridges is corrosion of the reinforcements. Due to reinforcement corrosion, the use of the bridge, which was examined, could not meet the desired strength performance in 25 years, and the need for reinforcement. In addition, it has been determined that long-term health monitoring systems are an essential approach for bridges to provide safe and economical service. Moreover the use of fiber optic sensors has many advantages because of the ability of the sensors to be resistant to environmental conditions and to make sensitive measurements.
Flow rate measurement uncertainties of the ultrasonic flow meter are generally influenced by many different factors, such as Reynolds number, flow distortion, turbulence intensity, wall surface roughness, velocity integration method along the acoustic paths, and transducer installation method, etc. Of these influencing factors, one of the most important uncertainties comes from the velocity integration method. In the present study, a optimization weighting factor method for 5-chord, which is given by a function of the chord locations of acoustic paths, is employed to obtain the mean velocity in the flow through a pipe. The power law profile is assumed to model the axi-symmetric pipe flow and its results are compared with the present weighting factor concept. For an asymmetric pipe flow, the Salami flow model is applied to obtain the velocity profiles. These theoretical methods are also compared with the previous Gaussian, Chebyshev, and Tailor methods. The results obtained show that for the fully developed turbulent pipe flows with surface roughness effects, the present weighting factor method is much less sensitive than Chebyshev and Tailor methods, leading to a better reliability in flow rate measurement using the ultrasonic flow meters.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.31
no.3
s.258
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pp.225-233
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2007
The growth of GaN on the patterned substances has proven favorable to achieve thick, crack-free GaN layers. In this paper, numerical modeling of transport and reaction of species is performed to estimate the growth rate of GaN from tile reaction of TMG(trimethly-gallium) and ammonia. GaN growth rate was estimated through the model analysis including the effect of species velocity, thermal convection and chemical reaction, and thermal condition for the uniform deposition was to be presented. The effect of shape and construction of microscopic pattern was also investigated using a simulator to perform surface analysis, and a review was done on the quantitative thickness and shape in making GaN layer on the pattern. Quantitative analysis was especially performed about the shape of reactor geometry, periodicity of pattern and flow conditions which decisively affect the quality of crystal growth. It was found that the conformal deposition could be obtained with the inclination of trench ${\Theta}>125^{\circ}$. The aspect ratio was sensitive to the void formation inside trench and the void located deep in trench with increased aspect ratio.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.1
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pp.19-27
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2022
Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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