최근 전 세계적으로 기후변화가 심해지고 있어 자연재해 또한 늘어나고 있다. 많은 자연재해 중 겨울철 재해인 대설 피해는 2012년부터 2021년까지 10년동안 약 1,200억의 피해액이 발생하였고 많은 재산 피해의 위험이 있어 지속적인 연구가 필요하다. 그 중 충남지역의 피해액은 약 200 억으로 우리나라의 피해액 중 두 번째로 많다. 따라서 본 연구에서는 PSR(Pressure Index, State Index, Response Index)과 DPSIR(Driver force Index, Pressure Index, State Index, Impact Index, Response Index) 방법을 이용하여 충남지역의 대설에 대한 취약성을 분석하여 더 신뢰할 수 있는 대설 위험지역을 제시하였다. PSR 방법은 압력지수, 상태지수, 반응지수로 구분되고, DPSIR 방법은 추진력, 압력, 상태, 영향, 대책 지수로 나뉜다. 각 지표에 해당하는 데이터베이스를 구축하고 엔트로피 방법을 이용하여 가중치를 산정하고 충남지역의 대설 취약성 지수를 산출하였다. 2018년부터 2022년까지 최근 5년 동안의 충남지역의 대설피해를 기준으로 PSR(Pressure Index, State Index, Response Index)과 DPSIR(Driver force Index, Pressure Index, State Index, Impact Index, Response Index) 방법을 이용하여 산출한 지수를 비교한 결과 DPSIR(Driver force Index, Pressure Index, State Index, Impact Index, Response Index) 방법을 이용하여 산출된 취약성 지수가 더 신뢰할 수 있는 결과를 보였다. 본 연구의 결과 대설피해 발생 시 대설 위험지수가 높은 지역을 선제적으로 대비할 수 있고 효율적인 제설대응체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
Man-made reservoirs over 95% in Korea are shallower than 10 meters in depth, which is apt to cause eutrophication. This study has characterized long-term trends in water quality factors for the selected six reservoir points in the Kum River watersheds, and then estimated the seasonal trophic state index for each reservoir. The reservoir trophic state was evaluated at four trophic levels using the Korean trophic state index, TSIKO. It is observed from seasonal results for six reservoirs that the highest value of the trophic state index is estimated in summer while the trophic state index value is low in spring and winter seasons. Especially, the Boryeong Lake has a relatively lower trophic state index since this reservoir has been managed properly for water withdrawal and irrigation. It is expected that the seasonal trophic state index resulted from this study can contribute toward long-term water quality improvement plans for reservoirs.
Reliability analysis is a probabilistic approach to determine a safety level of a system. Reliability is defined as a probability of a system (or a structure, in structural engineering) to functionally perform under given conditions. In the 1960s, Basler defined the reliability index as a measure to elucidate the safety level of the system, which until today is a commonly used parameter. However, the reliability index has been formulated based on the pivotal assumption which assumed that the considered limit state function is normally distributed. Nevertheless, it is not guaranteed that the limit state function of systems follow as normal distributions; therefore, there is a need to define a new reliability index for no-normal distributions. The main contribution of this paper is to define a sophisticated reliability index for limit state functions which their distributions are non-normal. To do so, the new definition of reliability index is introduced for non-normal limit state functions according to the probability functions which are calculated based on the convolution theory. Eventually, as the state of the art, this paper introduces a simplified method to calculate the reliability index for non-normal distributions. The simplified method is developed to generate non-normal limit state in terms of normal distributions using series of Gaussian functions.
Babu, M.Ramesh;Chandrashekharaiah;Lakshmi, H.;Prasad, J.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제5권1호
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pp.37-43
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2002
Eighteen new bivoltine silkworm (Bombyx mori L.) hybrids developed at Andhra Pradesh State Sericul-ture Research and Development Institute, Hindupur are evaluated for 10 economic traits by following two multiple trait index methods, i.e., Subordinate Function and Evaluation Index for their economic merit. The hybrid genotype, APS6${\times}$APS11 with highest Subordinate function value of 8.2432 and highest average Evaluation Index of 61.67 ranked first. This hybrid is adjudicated as most promising hybrid and recommended for commercial use. Further, applicability of Subordinate Function Index Method is tested and recommended for application of multiple trait evaluation similar to Evaluation Index Method as the results obtained are comparable. Further, both these methods can be applied for confirmation of results.
A health index was proposed that evaluates personal health state from both measured physiological variables and survey questions. Four health indices were defined such as cardiovascular index, stress index, obesity index, and management index. The total health index was calculated by summing these four health indices. Physiological variables such as blood pressure, heart rate variability(HRV), accelerated photoplethysmograph(APG), and body fat percentage were non-invasively measured and a survey questionnaire that asks personal health state, exercise intensity, and food preference was developed. The suggested health index was applied to thirty eight persons including 30 patients and 8 normal persons with an average age of 51.8. The average health index was estimated to be 75.1 out of 100 points. Young age group(below 50) and men group showed higher health indices than the aged(over 50) and women groups. The correlation coefficient between the cardiovascular index and stress index was found to be 0.513, which means stress is related to cardiovascular health state. The correlation coefficient between the measurements and survey questions was 0.385 for the cardiovascular index. It was as low as 0.182 for the stress index. More case studies may improve correlations between measurements and survey questions, and then, the current health index system may develop as an effective tool to evaluate personal health state.
The actual ground vibrations due to NATM and foundation blasting at Seoul(weathered rock), Pusan(weathered rock) and Youngkwang(quartz andesite) have been measured, and the data were analyzed using reliability index($\beta$) to determinate the vibration equations and the maximum charge weight for efficient blast. These were suggested with the division of ultimate limit state($\beta$=0), serviceability limit state($\beta$=1.28) and safety state($\beta$=3), respectively. The reliability index 0 mean 50% data line obtained by the least squares best-fit line. The reliability index 1.28 and 3 represent bounds below 90% and 99.9% of the data, respectively. In this study, reliability index $\beta$=1.28 with security and economy was suggested. The maximum charge weight equations for efficient blast were obtained in W=(Vc/384.90)1.5151.D3(Seoul), W=(Vc/579.82)1.4706.D3(Pusan). W=(Vc/1654.01)1.3456.D3(Youngkwang), and the blast vibration equatiions in V=385(SD)-1.98(Seoul), V=580(SD)-2.04(Pusan), V=1654(SD)-2.23(Youngkwang), respectively. From this study, inference and analysis methods of vibration equations using reliability theory were established.
This paper proposes a method to determine vehicle driving state using the driving characteristics index. This index is a quantitative value to classify the driving state of a vehicle with its velocity and heading angle in that instant. It can classify driving state into straight driving, lane changing driving and curve driving in real time. In addition, the number of positional information is movably set up by designed region of interest. The proposed index is expressed on the stable driving states. Each driving state has characteristic tendency, and is compared with index distributional areas. The proposed method is verified by the actual driving experiment on the KATECH proving ground.
The closed-loop state and input observer is a pole-placement type observer and estimates unknown state and input variables simultaneously. Pole-placement type observers may have poor performances with respect to modeling error and sensing bias error. The effects of these ill-conditioning factors must be minimized for the robust performance in designing observers. In this paper, the steady-state performance of the closed-loop state and input observer is investigated quantitatively and is represented as the estimation error bounds. The performance indices are selected from these error bounds and are related to the robustness with respect to modeling errors and sensing bias. By considering both transient and steady-state performance, the main performance index is determined as the condition number of the eigenvector matrix based on $L_2$-norm.
This paper describe the riding robot system named by "RideBot" which is a riding robot like as a horse. In order to simulate the riding motions, we develope the saddle mechanism which can generate 3 DOF motions including pitch, roll, and bounce movement, and also we controlled the riding motions and the intention of horseman. To generate the riding motions with the bodily sensation, we developed Novel Washout Filter and the algorithms for motion control. And also, we developed some health care service for the health care of horseman. A body state index was proposed that evaluates the personal health state from both the measured physiological variables and the surveyed questions. The physiological variables such as weight, blood pressure, heart rate variability (HRV), accelerated state photoplethysmograph(APG), body fat, and happiness index were measured by the specially designed bio-handle system and survey questions. The efficiency of the proposed ride robot is evaluated in the experiments.
While Model-based Monitoring systems based on state observer theory have shown much promise in the laboratory, they have not been widely accepted by industry because, inpractice, these systems often have poor performance with respect to accuracy, band-width, reliability(false alarms), and robustness. In this paper, the linitations of the deterministic discrete-time state observer are investigated quantitatively from the machine monitoring viewpoint. The limitations in the transient and steady-state observer performance are quantified as estimation error bounds from which performance indices are selected. Each index represents the conditioning of the corresponding performance. By utilizing matrix norm theory, an unified main index is determined, that dominates all the indices. This index could from the basis for an observer design methodology that should improve the performance of model-based monitoring systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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