본 연구에서는 터빈 전효율의 불확도에 영향을 미치는 측정변수들의 불확도에 대한 영향을 실험의 결과로부터 분석하였다. 실험에 사용된 터빈은 축류형 3차원 단단터빈으로써 평균반경에서 반동도가 0.373이며 상온저압 상태에서 실험이 수행되었다. 입구전압력과 출구전압력에 의하여 발생되는 불확도는 전효율의 불확도에 전파되는 영향이 상당히 크게 나타나므로 상온저압시험에서는 높은 정밀도를 갖는 압력계를 사용하여야 한다. 측전변수의 불확도가 효율의 불확도에 차지하는 영향은 토오크에 의하여 발생되는 불확도가 가장 크게 나타났으며 회전수의 불확도가 가장 적었다. 토오크의 불확도 영향은 회전수의 증가에 따라 증가하는 경향이 있다. 전압력의 경우는 출그측에서의 불확도가 입구측에 비하여 영향력이 크게 나타났다.
Uncertainty in flood forecasting using a coupled meteorological and hydrological model is arisen from various sources, especially the uncertainty comes from the inaccuracy of Quantitative Precipitation Forecasts (QPFs). In order to improve the capability of flood forecast, the uncertainty estimation and mitigation are required to perform. This study is conducted to investigate and reduce such uncertainty. First, ensemble QPFs are generated by using Monte - Carlo simulation, then each ensemble member is forced as input for a hydrological model to obtain ensemble streamflow prediction. Likelihood measures are evaluated to identify feasible member. These members are retained to define upper and lower limits of the uncertainty interval and assess the uncertainty. To mitigate the uncertainty for very short lead time, a blending method, which merges the ensemble QPFs with radar-based rainfall prediction considering both qualitative and quantitative skills, is proposed. Finally, blending bias ratios, which are estimated from previous time step, are used to update the members over total lead time. The proposed method is verified for the two flood events in 2013 and 2016 in the Yeonguol and Soyang watersheds that are located in the Han River basin, South Korea. The uncertainty in flood forecasting using a coupled Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) and Sejong University Rainfall - Runoff (SURR) model is investigated and then mitigated by blending the generated ensemble LDAPS members with radar-based rainfall prediction that uses McGill algorithm for precipitation nowcasting by Lagrangian extrapolation (MAPLE). The results show that the uncertainty of flood forecasting using the coupled model increases when the lead time is longer. The mitigation method indicates its effectiveness for mitigating the uncertainty with the increases of the percentage of feasible member (POFM) and the ratio of the number of observations that fall into the uncertainty interval (p-factor).
분석 중 소실되기 쉬운 야채음료의 비타민 C 함량을 HPLC를 이용하여 측정하였으며, 불확도인자로서 표준품의 무게, 순도, 분자량, 희석 등과 시료의 무게, 검정곡선, 회수율 및 정밀성 등이 작용하였다. 이러한 미심쩍음 정도와 더불어 계통오차와 우연오차 등 일련의 과정을 GUM(Guide to the expression of Uncertainty in Measurement)과 EURACHEM에 근거하여 수학적 처리 및 통계방법을 이용하여 측정불확도를 추정하였다. 추정방법은 각각의 인자들에 대하여 A-type또는 B-type으로 산출된 표준불확도 값을 합성하여 합성표준불확도를 산출하고, 확장불확도는 유효자유도로 산출된 포함인자를 곱하여 계산하였다. 야채와 과일이 혼합된 음료 중 비타민 C 함량은 27.53mg/100g이었으며, 포함인자(2.06)를 곱한 확장불확도는 0.63mg/100g로서 95% 신뢰도구간에서의 비타민C의 결과는 $27.53{\pm}0.63mg/100g$(95% 신뢰도 구간)과 같이 수치화하여 표현하였다. 비타민 C 분석의 경우 HPLC를 이용한 시료 분석의 회수율 및 정밀성(33%), 표준품 순도(23%), 표준용액 희석시(18%), 표준품 무게(10%), 시료 측정시(10%), 검정곡선(6%) 순으로 불확도를 추정할 수 있었다. 또한, 이를 통해서 시험원의 분석과정 중 불확도가 높게 산출된 실험과정에 대해서는 좀더 세심한 주의가 요구되며, 시료의 반복실험 시 재현성 있는 결과가 산출될 수 있도록 숙련도를 높일 필요가 있다.
후 컬럼 동위원소 희석법의 불확도를 HPLC-ICP/MS에서 Selenomethionine을 분석할 경우에 대하여 간단히 연구하였다. 주요하다고 생각한 오차의 원인으로 셀레늄 동위원소 용액의 농도와 흐름속도, 스파이크 용액과 시료 용액에서의 셀레늄 원자량, 그리고 스파이크된 시료용액에서 측정된 동위원소의 비를 선택하였다. 각 요인에 따른 불확도를 구하고 전체 농도의 불확도에 미치는 요인을 계산한 결과, 각각에 대하여 54.4%와 0.61%, 0.0072%와 0.018%, 그리고 45.0%를 얻었다. 가장 큰 요인은 스파이크 동위원소 용액의 농도이며 두 번째는 스파이크가 첨가된 시료용액에서의 동위원소비이었다. 스파이크 용액의 질량흐름속도와 원자량의 불활도는 크게 영향을 끼치지 못하였다. 계산된 전체불확도는 $126.30ng{\cdot}g^{-1}$ SeMet 표준용액에 대하여 $1.46ng{\cdot}g^{-1}$으로서 실험결과는 $127.09ng{\cdot}g^{-1}$을 얻었고 상대불확도는 1.20%이었다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.238-244
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2022
Civil projects are associated with many uncertainties because they involve a long duration, many resources, a large area, and many supply chains. Therefore, the price of a civil project is not simply proportional to the quantity and unit price of the item but has a variable value, including uncertainty risk. This study investigates the influence of the uncertainty factors in the pre-bid clarification document on bid price formation during the project bidding phase. To this end, civil projects from the California Department of Transportation (Caltrans) were used as research data. This study randomly selected fifty sample data from each of twelve counties from 2008-to 2020: six hundred. The authors observed that each project sample had 0 to n query cases due to uncertainty. Then, this study examined the project uncertainty cases and categorized them into the following four uncertainty factors: 'conflict' (UF1), 'impossibility' (UF2), 'lack' (UF3), and 'missing' (UF4). Under the extracting process, the cases are classified into four uncertainty factors. With the project not containing any uncertainty factors as a control group, the project containing these uncertainty factors was designated as an experimental group. After comparing the bidder's price, the experimental group's bid price was higher than the control group's. This result suggests that uncertainty factors in bid documents induce bidders to set a high bid price as a defense against uncertainty.
Recently, Load and Resistance Factor Design (LRFD) based on reliability analysis has become a global trend for economical and rational design. In order to implement the LRFD, quantification of uncertainty for load and resistance should be done. The reliability of result relies on input variable, and therefore, it is important to obtain exact uncertainty properties of load and resistance. Since soil stress is the main reason causing the settlement or deformation of ground and load on the underground structure, it is essential to clarify the uncertainty of soil stress distribution for accurately predict the uncertainty of load in LRFD. In this study, laboratory model test on silty sand bed under probabilistic load is performed to observe propagation of upper load uncertainty. The results show that the coefficient of variation (COV) of soil stress are varied depending on location due to non-linear relationship between upper load increment and soil pressure increment. In addition, when the load uncertainty is transmitted through ground, COV is decreased by damping effect.
Intolerance of uncertainty (IU) is defined as the tendency to react negatively on an emotional, cognitive, and behavioral level to uncertain situations and events. However, this definition is somewhat categorical and does not explain the phenomenology of IU. Intolerance of uncertainty scale (IUS), the standard measure of IU, was considered to have two factors : 'unacceptability and avoidance of uncertainty' and 'uncertainty leading to the inability to act'. IU may be a cognitive vulnerability factor for clinical worry and generalized anxiety disorder (GAD). A number of moderators and mediators including cognitive avoidance, experiential avoidance and rumination influence the relationship between IU, worry, obsessive-compulsive symptoms, anxious and depressive symptoms. IU may be more strongly related to the symptoms of GAD than to symptoms of other anxiety disorders including obsessive-compulsive disorder (OCD), and major depressive disorder. IU may serve as an important transdiagnostic feature across anxiety and depressive disorders. Incorporating IU-specific treatment components into therapeutic protocols may result in pervasive benefits, and not only for those with GAD or OCD, but for people with any anxiety disorder or with depression.
SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형은 물리적 기반의 준분포형 강우-유출 모형으로서, 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출과 유사 및 오염물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측이 가능하여, 수자원 관리 계획 및 유역관리를 위한 의사결정 지원 등 그 적용 범위가 매우 광범위하다. 이러한 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검 보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 수문 모델의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발 되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 m)을 대상으로 유역출구점의 실측 일 유출량 자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수(총 18개)에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm 2), GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution)등을 적용 하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program, Abbaspour, 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검 보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출 되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수( $^2$)와 NSE (Nash-Sutcliffe Model Efficiency)는 모두 0.65에서 0.92사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의 기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세 가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.51로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.00으로 가장 작게 나타났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위를 의미한다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문모델링에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
얇은 관 탄성좌굴 공식의 불확실성을 고려하기 위해, 공식을 구성하는 파라미터인 튜브재료의 탄성계수, 푸아송 비, 튜브 두께 및 지름의 불확실성을 분석하였다. 본 연구는 원자로에서 연소되는 핵연료봉과 같이 사용 중 함몰을 엄격히 방지하고 있는 얇은 관의 설계신뢰도를 향상시키는 데에 중요하다. 분석 방법은 각각의 파라미터가 변화할 수 있는 범위를 충분히 포함할 수 있는 최소의 탄성좌굴 안전율을 구하고 이를 선형적으로 합하여 최종의 최소안전율을 구하였다. 최소 안전율에 가장 큰 영향을 미치는 파라미터는 관의 두께로 나타났다. 두께가 얇을수록 더 큰 최소안전율이 필요하며 예로 적용한 지르코늄 합금관의 경우, 두께가 0.254 와 0.87 mm 일 때 최소안전율은 각각 1.547 과 3.487 로 나타났다.
본 연구는 차세대 컨버전스서비스를 대상으로 고객, 기술, 사업자, 규제의 4대 이슈별로 환경 불확실성요인을 규명하고, 이들 환경 불확실성요인 중 특히 핵심이 되는 불확실성 요인을 도출하였다. 이어 도출된 핵심불확실성요인(KUF: Key Uncertainty Factor)을 중심으로 환경의 잔여불확실성 수준에 대한 평가를 시나리오 플래닝에 의해 실시하고, 이를 기반으로 차세대 컨버전스서비스의 진입전략 수립을 위한 방향을 제시하였다. 본 연구의 차세대 컨버전스서비스 사업의 불확실성 평가 및 진입 시나리오 구성에 대한 연구결과를 종합하면 다음과 같다. 2가지 잔여 불확실성 수준(선택 가능한 미래 수준, 예측 범위의 미래 수준)의 6개 시나리오를 대상으로 각각의 전략적 속성을 평가한 결과 시장 진입의 성공 요소로 2가지 핵심성공요인(KSF: Key Success Factor)을 도출하였다. 즉, 고객수요추세, 광고규제 완화를 핵심성공요인(KSF: Key Success Factor)으로 도출하였으며, 이를 토대로 4가지 전략적 시나리오 유형 및 각 시나리오 별 요구되는 사업자 대응역량에 대한 방향성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 컨버전스 시장의 활성화는 물론 관련 사업자의 자원의 효율적 배분, 진입형태, 진입 적정시기 등 진입전략 수립에 많은 시사점을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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