More than twenty HRA (Human Reliability Analysis) methodologies have been developed and used for the safety analysis in nuclear field during the past two decades. However, no methodology appears to have universally been accepted, as various limitations have been raised for more widely used ones. One of the most important limitations of conventional HRA is insufficient analysis of the task structure and problem space. To resolve this problem, we suggest a framework of informational analysis for HRA. The proposed informational analysis consists of three parts. The first part is the scenario analysis that investigates the contextual information related to the given task on the basis of selected scenarios. The second is the goals-means analysis to define the relations between the cognitive goal and task steps. The third is the cognitive function analysis that identifies the cognitive patterns and information flows involved in the task. Through the three-part analysis. systematic investigation is made possible from the macroscopic information on the tasks to the microscopic information on the specific cognitive processes. It is expected that analysts can attain a structured set of information that helps to predict the types and possibility of human error in the given task.
Future climate according to land-use change was simulated by regional climate model. The goal of study was to predict the distribution of meteorological elements using the Weather Research & Forecasting Model (WRF). The KME (Korea Ministry of Environment) medium-category land-use classification was used as dominant vegetation types. Meteorological modeling requires higher and more sophisticated land-use and initialization data. The WRF model simulations with HyTAG land-use indicated certain change in potential vegetation distribution in the future (2086-2088). Compared to the past (1986-1988) distribution, coniferous forest area was decreased in metropolitan and areas with complex terrain. The research shows a possibility to simulate regional climate with high resolution. As a result, the future climate was predicted to $4.5^{\circ}$ which was $0.5^{\circ}$ higher than prediction by Meteorological Administration. To improve future prediction of regional area, regional climate model with HyTAG as well as high resolution initial values such as urban growth and CO2 flux simulation would be desirable.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.54
no.4
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pp.275-285
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2017
In order to predict the sailing performance of a LNGC during actual operation, it is necessary to consider not only the information about resistance, maneuverability etc. but also the information such as sea route and sailing scenario etc., comprehensively. In this paper, we propose a new approach to conduct the sailing simulation of a LNGC without full scale measurement data. Latitude, longitude, sea route, speed over ground, time in UTC obtained from AIS data are substituted for the measured data. By combining the model test results, design information, and AIS data, prediction of sailing performance is conducted from the coast of southern Taiwan to the coast of Madagascar. The simulation is verified by comparing the calculated time histories of RPM and power with those of measured RPM and power.
Western coastal area of Chungnam, including Cheonsu Bay and Garorim Bay, has suffered from hot and cold extremes. In this study, the extreme sea surface temperature on the western coast of Chungnam was analyzed using the quantile regression method, which extracts the linear regression values in all quantiles. The regional MOHID (MOdelo HIDrodinâmico) model, with a high resolution on a 1/60° grid, was constructed to reproduce the extreme sea surface temperature. For future prediction, the SSP5-8.5 scenario data of the CMIP6 model were used to simulate sea surface temperature variability. Results showed that the extreme sea surface temperature of Cheonsu Bay in August 2017 was successfully simulated, and this extreme sea surface temperature had a significant negative correlation with the Pacific decadal variability index. As a result of future climate prediction, it was found that an average of 2.9℃ increased during the simulation period of 86 years in the Chungnam west coast and there was a seasonal difference (3.2℃ in summer, 2.4℃ in winter). These seasonal differences indicate an increase in the annual temperature range, suggesting that extreme events may occur more frequently in the future.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.145-154
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2024
In order to operate predictive models utilizing administrative big data, it is crucial to consider policy changes and the characteristics of highly volatile data. Considering this scenario, this study proposes the Cut-off Voting Classifier (CVC) algorithm. This proposed algorithm prevents a sharp decline in accuracy by utilizing multiple weak classifiers. The study validates the proposed algorithm's performance through experiments. The performance evaluation demonstrates the ability to maintain stable prediction rates even in situations with a sharp decline in predictive model accuracy.
Recently, climate change scenarios were substituted by the Special Report on Emission Scenarios (SRES) for Representative Concentration Pathway (RCP). Using the RCP scenario, the World Meteorological Organization (WMO) produced new climate change scenarios. Further, the National Institute of Meteorological Research (NIMR) of Korea produced new climate change scenarios for the Korean Peninsula. In this study, emergence time of small brown planthopper (SBPH), Laodelphax striatellus and the number of generations a year were estimated during climatic normal year (1981-2010) with previous studies and they were predicted during 2050s (2045-2054) and 2090s (2085-2094) by means of RCP8.5 climate change scenario. In comparison with $176.0{\pm}0.97$ Julian data in the climatic normal year, the emergence time of overwintering SBPH was predicted to be $13.2{\pm}0.18$ days ($162.8{\pm}0.91$ Julian date) earlier in 2050s and $32.1{\pm}0.61$ days ($143.9{\pm}1.08$ Julian date) earlier in 2090s. The SBPH was expected to produce an additional $2.0{\pm}0.02$ generations in 2050s and $5.2{\pm}0.06$ generations in 2090s.
Lee, Ji Min;Kum, Donghyuk;Kim, Young Sug;Kim, Yun Jung;Kang, Hyunwoo;Jang, Chun Hwa;Lee, Gwan Jae;Lim, Kyoung Jae
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.29
no.1
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pp.88-96
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2013
Much attention has been needed in water resource management at the watershed due to drought and flooding issues caused by climate change in recent years. Increase in air temperature and changes in precipitation patterns due to climate change are affecting hydrologic cycles, such as evaporation and soil moisture. Thus, these phenomena result in increased runoff at the watershed. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model has been used to evaluate rainfall-runoff at the watershed reflecting effects on hydrology of various weather data such as rainfall, temperature, humidity, solar radiation, wind speed. For bias-correction of RCP data, at least 30 year data are needed. However, for most gaging stations, only precipitation data have been recorded and very little stations have recorded other weather data. In addition, the RCP scenario does not provide all weather data for the SWAT model. In this study, two scenarios were made to evaluate whether it would be possible to estimate streamflow using measured precipitation and long-term average values of other weather data required for running the SWAT. With measured long-term weather data (scenario 1) and with long-term average values of weather data except precipitation (scenario 2), the estimate streamflow values were almost the same with NSE value of 0.99. Increase/decrease by ${\pm}2%$, ${\pm}4%$ in temperature and humidity data did not affect streamflow. Thus, the RCP precipitation data for Hongcheon watershed were bias-corrected with measured long-term precipitation data to evaluate effects of climate change on streamflow. The results revealed that estimated streamflow for 2055s was the greatest among data for 2025s, 2055s, and 2085s. However, estimated streamflow for 2085s decreased by 9%. In addition, streamflow for Spring would be expected to increase compared with current data and streamflow for Summer will be decreased with RCP data. The results obtained in this study indicate that the streamflow could be estimated with long-term precipitation data only and effects of climate change could be evaluated using precipitation data as shown in this study.
The purpose of this study is to predict the spatio-temporal changes in land uses and to evaluate land-based pollutant loads in the future under Total Water Pollution Load Management System using CLUE-S model. For these ends, sensitive parameters of conversion elasticities in CLUE-S model were calibrated and these calibrated parameters of conversion elasticities, level II land cover map of year 2009, and 7 driving factors of land use changes were used in predicting future land uses in 2002 with two scenarios(Scenario 1: non area restriction, Scenario 2: area restriction). This projected land use map of 2020 was used to estimate land-based pollutant loads. It was expected that urban areas will increase in 2020 from both scenarios 1 and 2. In Scenario 1, urban areas are expected to increase within greenbelt areas and deforest would be expected. Under Scenario 2, these phenomena were not expected. Also the results of estimation of BOD and TP pollutant loads, the BOD difference between scenarios 1 and 2 was 719 kg/day in urban areas and TP difference was 17.60 kg/day in urban areas. As shown in this study, it was found that the CLUE-S model can be useful in future pollutant load estimations because of its capability of projecting future land uses considering various socio-economic driving factors and area-restriction factors, compared with conventionally used land use prediction model.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.18
no.1
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pp.16-29
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2016
The total area of paddy field was estimated to be 55 % of the cultivated lands in South Korea, which is approximately 1 million hectares. Organisms inhabiting paddy fields if they are sensitive to environmental changes can be environmental indicator of paddy fields. Biological indicators such as phenology and distributional range are evaluated as intuitive and quantitative method to analyze the impact of climate change. This study aims to estimate flight time change of Hydrophilidae species' based on the RCP 8.5 climate change scenario. Unmanned monitoring systems were installed in Haenam, Buan, Dangjin and Cheorwon relative to the latitudinal gradient. In the three regions excepting Cheorwon, it was able to measure the abundance of flying Hydrochara affinis and Sternolophus rufipes. Degree-day for the flight time was determined based either on field measurement values and estimates of 2020s, 2050s and 2080s from KMA climate change scenario data. As a result, it is found that date of both species of initial flight becomes 15 days earlier, that of peak flight becomes 22 days earlier and that of final flight does 27 days earlier in 2080s compared to 2020s. The climate change impact on flight time is greater in coastal area, rural area and valley than inland area, urban area and plan. H. affinis and S. rufipes can be used as climate change indicator species.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.14
no.1
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pp.9-21
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2021
Recently, the importance of eco-friendly power generation facility using renewable energy has newly appeared. Hydropower plant is a very important source of electricity generation and supply which is very important to secure safety because it is commonly connected with multi facility and operated on a large scale. In this study, a scenario-based analysis method was suggested to assess vulnerability of a penstock system caused by water hammer commonly occurred in the operation of hydropower plants. A hypothetical hydropower plant was used to demonstrate the applicability of a transient analysis model. In order to verify reliability of the model, the prediction of pressure behaviors were compared with the results of commercial model (SIMSEN) and measured data, then a real hydroelectric power plant was applied to develop all potential water hammer scenarios during the actual operation. The scenario-based simulation and vulnerability assessment for water hammer in the penstock system were performed with internal and external load conditions. The simulation results indicated that the vulnerability of a penstock system was varied with the operating conditions of hydropower facilities and significantly affected by load combination consisting of different load scenarios. The proposed numerical method could be an useful tool for the vulnerabilityty assessment of the hydropower plants due to water hammer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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