The purpose of this study is to suggest the methodology of $CO_2$ Emission Factor Verification and Quantitative Assessment in Ethylene Product Processes. At first, this study compare the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 1996 Guideline and 2006 Guideline. And analyse methodology for estimating $CO_2$ emission and $CO_2$ emission factor in Ethylene product process. Also analyse cases of estimating $CO_2$ emission factor based on material balance. Methodology of $CO_2$ Emission Factor Verification and Quantitative Assessment are following the categories proposed by GIR (Greenhouse Gas Inventory and Research Center). There are total 12 factors in 8 categories and give 5 or 10 points according to their importance. Also this study suggests necessary data of document to meet the conditions. The result would help estimate accuracy Greenhouse Gas Inventory. Also contribute to establish policy on environmental assessment, air conservation, etc.
This study aimed to suggest priority for developing emission factor (EF) and to develop the methodology of quantitative assessment of EF in the forestry sector. Based on the stock-difference method, 17 kinds of EFs (27 EFs based on forest types) were required to calculate the carbon emission in the forestry sector. Priority for developing EFs followed the standards, which is a development plan by the government agency, importance of carbon stock for greenhouse gas, and EFs by the species. Currently, the most urgent development of EFs was carbon fraction in biomass and carbon stock in dead wood. Meanwhile, the quantitative assessment of EF consisted of 7 categories (5 categories of compulsory and 2 categories of quality evaluation) and 12 verification factors. Category in compulsory verification consisted of administrative document, determination methodology of emission factors, emission characteristic, accuracy of measurement and analysis, and data representative. Category in quality evaluation consisted of data management and uncertainty estimates. Based on the importance of factors in the verification process, each factor was scored separately, however, the score needs to be coordinated by the government agency. These results would help build a reliable and accurate greenhouse gas inventory report of Korea.
This paper describes a VHDL code coverage checker for If design and verification. Applying the verification coverage to IP design is a methodology rapidly gaining popularity. This enables the designers to improve the IP design quality and reduces the time-to-market by providing the Quantitative measure of simulation completeness and test benches. To support this methodology, a VHDL code coverage model was defined and the measurement tool was developed.
In this study, a hybrid-type of day fog detection algorithm (DFDA) was developed based on the optical and textural characteristics of fog top, using the Himawari-8 /Advanced Himawari Imager data. Supplementary data, such as temperatures of numerical weather prediction model and sea surface temperatures of operational sea surface temperature and sea ice analysis, were used for fog detection. And 10 minutes data from visibility meter from the Korea Meteorological Administration were used for a quantitative verification of the fog detection results. Normalized albedo of fog top was utilized to distinguish between fog and other objects such as clouds, land, and oceans. The normalized local standard deviation of the fog surface and temperature difference between fog top and air temperature were also assessed to separate the fog from low cloud. Initial threshold values (ITVs) for the fog detection elements were selected using hat-shaped threshold values through frequency distribution analysis of fog cases.And the ITVs were optimized through the iteration method in terms of maximization of POD and minimization of FAR. The visual inspection and a quantitative verification using a visibility meter showed that the DFDA successfully detected a wide range of fog. The quantitative verification in both training and verification cases, the average POD (FAR) was 0.75 (0.41) and 0.74 (0.46), respectively. However, sophistication of the threshold values of the detection elements, as well as utilization of other channel data are necessary as the fog detection levels vary for different fog cases(POD: 0.65-0.87, FAR: 0.30-0.53).
사회 기반 시설을 비롯하여 다양한 도메인에서 하나의 시스템이 아닌 다수의 독립 시스템으로 구성된 시스템 오브 시스템즈(System of Systems, 이하 SoS)의 개념이 대두되고 있다. 단일 시스템으로는 만족하기 어려운 복잡한 요구사항을 SoS 수준에서 보다 효과적으로 만족할 수 있을 것으로 기대되기 때문이다. SoS를 구성하는 독립 시스템을 구성 시스템(Constituent System, 이하 CS)이라 부르며, 다수의 CS와 그들의 상호작용을 고려하여 제한된 자원 안에서 SoS 수준의 목표 달성 여부를 검증하는 것이 SoS 공학의 핵심 문제 중 하나이다. 최근 SoS 개발을 위한 기초 연구는 활발하게 이루어졌으나, SoS 모델링 및 검증에 대한 구체적인 사례 기반 연구는 거의 존재하지 않는다. 본 연구는 SoS와 CS가 자신의 목표를 달성하기 위해 독립적으로 의사결정을 수립한다는 특성에 기반을 두어, 개별 행동의 비용과 이익대비 효용을 기준으로 의사결정을 하는 행동-이익-비용(Action-Benefit-Cost) SoS 모델을 제안하고, SoS 예제의 모델링과 정량적 검증 사례 연구를 수행한다.
다층신경망 (multilayer perceptron)이 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 이점을 제공하지만 다층신경망에 기반한 화자증명 시스템은 낮은 증명오류를 달성하기 위한 대규모 배경화자로 인한 느린 등록속도의 문제를 안는다. 이 문제를 해결하기 위해 QnDCS(quantitative discriminative cohort speakers) 방법에서 화자군집 방법을 다층신경망 기반화자증명 시스템에 도입하여 화자등록에 필요한 배경화자의 수를 줄이려는 시도가 있었다. QnDCS 방법이 목적을 어느 정도 달성하긴 했지만 등록속도의 향상률이 만족할만한 수준이지 못했다. 본 논문에서는 보다 높은 등록속도 향상률을 달성하기 위한 방법으로서, 선택되는 배경화자의 수를 더욱 낮추는 정질에 기반한 기준을 도입한 QlDCS (qualitative discriminative cohort speakers) 방법을 제안한다. 두 방법에 대한 성능평가를 위해 다층신경망과 지속음에 기반한 화자증명 시스템과 음성 데이터베이스를 사용한 실험을 실시한다 그 결과 제안한 방법이 QlDCS에 비해 온라인 방식의 EBP (error backpropagation)에 대한 학습속도 향상률 면에서 2배 이상 더 짧은 시간 내에 화자를 등록하는 것으로 나타나 보다 높은 효율을 지녔음을 증명한다.
At recent times, an essential issue in the replacement of the old analogue I&C to computer-based digital systems in nuclear power plants becomes the quantitative software reliability assessment. Software reliability models have been successfully applied to many industrial applications, but have the unfortunate drawback of requiring data from which one can formulate a model. Software that is developed for safety critical applications is frequently unable to produce such data for at least two reasons. First, the software is frequently one-of-a-kind, and second, it rarely fails. Safety critical software is normally expected to pass every unit test producing precious little failure data. The basic premise of the rare events approach is that well-tested software does not fail under normal routine and input signals, which means that failures must be triggered by unusual input data and computer states. The failure data found under the reasonable testing cases and testing time for these conditions should be considered for the quantitative reliability assessment. We presented the quantitative reliability assessment methodology of safety critical software for rare failure cases in this paper.
Recently, the frequency of typhoon and torrential rain due to climate change is increasing. In addition, the upsurge in the complexity of urban sewer network and impervious surfaces area aggravates the inland flooding damage. In response to these worsening situations, the central and local governments are conducting R&D tasks related to predict and mitigate the flood risk. Researches on the analysis of inundation in urban areas have been implemented through various ways, and the common features were to evaluate the accuracy and justification of the model by comparing the model results with the actual inundation data. However, the evaluation procesure using available urban flooding data are not consistent, and if there are no quantitative urban inundation data, verification has to be performed by using press releases, public complaints, or photos of inundation occurring through 'CCTV'. Because theses materials are not quantitative, there is a problem of low reliability. Therefore, this study intends to develop a comparative analysis procedure on the quantitative degree and applicability of the verifiable inundation data, and a systematic framework for the performance assessment of urban flood analysis model was proposed. This would contribute to the standardization of the evaluation and verification procedure for urban flooding modelling.
"The Framework Act on Low-Carbon Green Growth" specifies the requirements for the development and verification of emission factors for establishing reliable national greenhouse gas statistics. The scope of the regulations covers the development and validation of energy, industrial processes, solvents and other product use, agriculture, land use, land use change and emission and absorption coefficients of the forestry and waste sector as defined in the 1996 IPCC Guideline and GPG 2000, The minerals sector to be covered in this study belongs to industrial processes. As a representative method for quantifying and evaluating GHG emission factors, there are emission grade quality grading and DARS (Data Rating Rating System) in the 'Procedures for Preparing Emission Factor Documents (1997)' reported by US-EPA. However, the above two methods are not specific and comprehensive, and lack the details for accurate emission factor verification. Therefore, there is a need for a method for verifying and quantifying certified greenhouse gas emission factors that reflects characteristics of each industry sector in Korea and accord with IPCC G/L and GHG target management. In this study, we conducted a weighted study on quantitative and evaluation lists of emission factor using questionnaires to develop a more accurate methodology for quantifying national greenhouse gas emission factors in the mineral sector. Quantification and evaluation of emission factor are classified into essential verification and quality evaluation. The essential verifications are : administrative compatibility, method of determining emission factors, emission characteristics, sampling methods and analysis methods, representativeness of data. The quality evaluations consisted of the quality control of the data, the accuracy of the measurement and analysis, the level of uncertainty, not directly affect the emission factor, but consisted of factors that determine data quality.
현재 철도신호 시스템/제품(Generic Product)에 대한 안전성 확보가 최우선시 되면서 그에 대한 정량적인 척도로 안전무결성 요구사항(SIR) 만족에 대한 검증은 필수사항으로 요구되고 있다. 안전무결성 요구사항(SIR) 검증은 시스템 안전성 분석을 기반으로 수행되지만 아직까지는 국내에서 수행한 경험이 없기 때문에 시스템 안전성 분석을 위한 기본 데이터의 확보율이 현저하게 떨어졌다. 따라서 지금까지는 정성적인 시스템/제품 안전성 분석에 의존할 수밖에 없었다. 정성적 분석은 리스크 매트릭스, 리스크 그래프와 같은 방법으로 사고의 폭은 넓지만 결과의 신뢰성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 따라서 정성적 분석의 단점을 보완하기 위해서는 시스템/제품에 대한 정량적인 안전성 분석이 병행되어져야 한다. 본 논문에서는 정성적 분석의 단점을 극복하기 위해 정량적인 안전성 분석방법을 제시하고 신뢰성이 향상된 안전무결성 요구사항(SIR)의 검증방안을 제시한다. 검증 결과, Vital 데이터 처리장치에 대한 위험고장 발생 빈도는 $1.172279{\times}10^{-9}$으로 산출되었으며, 이 수치는 요구된 안전무결성 목표보다 상회하는 것으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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