Seismic design practices and seismic response analyses of civil structures and nuclear power plants (NPPs) have conventionally used the peak ground acceleration (PGA) or spectral acceleration (Sa) as an intensity measure (IM) of an earthquake. However, there are many other earthquake IMs that were proposed by various researchers. The aim of this study is to investigate the correlation between seismic responses of NPP components and 23 earthquake IMs and identify the best IMs for correlating with damage of NPP structures. Particularly, low- and high-frequency ground motion records are separately accounted in correlation analyses. An advanced power reactor NPP in Korea, APR1400, is selected for numerical analyses where containment and auxiliary buildings are modeled using SAP2000. Floor displacements and accelerations are monitored for the non- and base-isolated NPP structures while shear deformations of the base isolator are additionally monitored for the base-isolated NPP. A series of Pearson's correlation coefficients are calculated to recognize the correlation between each of the 23 earthquake IMs and responses of NPP structures. The numerical results demonstrate that there is a significant difference in the correlation between earthquake IMs and seismic responses of non-isolated NPP structures considering low- and high-frequency ground motion groups. Meanwhile, a trivial discrepancy of the correlation is observed in the case of the base-isolated NPP subjected to the two groups of ground motions. Moreover, a selection of PGA or Sa for seismic response analyses of NPP structures in the high-frequency seismic regions may not be the best option. Additionally, a set of fragility curves are thereafter developed for the base-isolated NPP based on the shear deformation of lead rubber bearing (LRB) with respect to the strongly correlated IMs. The results reveal that the probability of damage to the structure is higher for low-frequency earthquakes compared with that of high-frequency ground motions.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.3
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pp.91-100
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2020
Unlike the existing Visual Question Answering(VQA) problems, the new Visual Commonsense Reasoning(VCR) problems require deep common sense reasoning for answering questions: recognizing specific relationship between two objects in the image, presenting the rationale of the answer. In this paper, we propose a novel deep neural network model, KG_VCR, for VCR problems. In addition to make use of visual relations and contextual information between objects extracted from input data (images, natural language questions, and response lists), the KG_VCR also utilizes commonsense knowledge embedding extracted from an external knowledge base called ConceptNet. Specifically the proposed model employs a Graph Convolutional Neural Network(GCN) module to obtain commonsense knowledge embedding from the retrieved ConceptNet knowledge graph. By conducting a series of experiments with the VCR benchmark dataset, we show that the proposed KG_VCR model outperforms both the state of the art(SOTA) VQA model and the R2C VCR model.
Objectives: Chemicals derived from various environment media contaminates food across the food supply chain. In Korea, levels of contaminants in food have been sporadically measured by monitoring programs of different government agencies. There is difficulty with data compilation and integrated analysis across media. Therefore, the aim of this study was to propose an overall integrated database and analytical platform design for the 'ECO-FOOD NET (Environmental COntaminant reduction platform for FOOD through an interagency collaboration NETwork)', a tool to support the reduction of environmental contaminants in food. Methods: We developed a new data structure and standardized protocols for the compilation of integrated data. In addition, we conducted subject-oriented logical and physical relational database modeling and created the architecture design of the platform. Results: We established a standardized code system related to exposure media and route, analysis method and food matrix. In addition, we designed the seven software modules of 'About the System', 'Introduction to Interagency Work', 'Media-Chemicals Profiles', 'Method Bank', 'Monitoring Data Base', 'Integrated Media Analysis', and 'Risk-Benefit Analysis'. Conclusions: This study will contribute to decision-making as a tool for executing risk management, such as sustainable reduction policies of contaminants in food.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.19
no.4
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pp.41-49
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2009
In ubiquitous sensor networks, sensor nodes can be compromised by an adversary since they are deployed in hostile environments. False sensing reports can be injected into the network through these compromised nodes, which may cause not only false alarms but also the depletion of limited energy resource in the network. In the security solutions for the filtering of false reports, the choice of a security threshold value which determines the security level is important. In the existing adaptive solutions, a newly determined threshold value is broadcasted to the whole nodes, so that extra energy resource may be consumed unnecessarily. In this paper, we propose an application of the recursive contract net protocol to determine the threshold value which can provide both energy efficiency and sufficient security level. To manage the network more efficiently, the network is hierarchically grouped, and the contract net protocol is applied to each group. Through the protocol, the threshold value determined by the base station using a fuzzy logic is applied only where the security attack occurs on.
Wireless sensor networks (WSN) can be more reliable and easier to program and use with the help of sensor database management systems (SDMS). SDMS establish a user-friendly SQL-based interface to process declarative user-defined queries over sensor readings from WSN. Typical queries in SDMS are ad-hoc snapshot queries and long-running, continuous queries. In SDMSs queries are flooded to all nodes in the sensor net, and query results are sent back from nodes that have qualified results to a base station. For query flooding to all nodes, and result flooding to the base station, a lot of communication energy consuming is required. This paper suggests an efficient in-network index solution, named Distributed Information Gathering (DIG) to process range queries in a sensor net environment that can save energy by reducing query and result flooding.
The total ionizing dose (TID) and non ionizing energy loss (NIEL) effects of 100 MeV phosphorous ($P^{7+}$) and 80 MeV nitrogen ($N^{6+}$) ions on 200 GHz silicon-germanium heterojunction bipolar transistors (SiGe HBTs) were examined in the total dose range from 1 to 100 Mrad(Si). The in-situ I-V characteristics like Gummel characteristics, excess base current (${\Delta}I_B$), net oxide trapped charge ($N_{OX}$), current gain ($h_{FE}$), avalanche multiplication (M-1), neutral base recombination (NBR) and output characteristics ($I_C-V_{CE}$) were analysed before and after irradiation. The significant degradation in device parameters was observed after $100MeV\;P^{7+}$ and $80MeV\;N^{6+}$ ion irradiation. The $100MeV\;P^{7+}$ ions create more damage in the SiGe HBT structure and in turn degrade the electrical characteristics of SiGe HBTs more when compared to $80MeV\;N^{6+}$. The SiGe HBTs irradiated up to 100 Mrad of total dose were annealed from $50^{\circ}C$ to $400^{\circ}C$ in different steps for 30 min duration in order to study the recovery of electrical characteristics. The recovery factors (RFs) are employed to analyse the contribution of room temperature and isochronal annealing in total recovery.
It has been studied that relations between electronic structure and anti-tumor activity by variation of amine group in cis-diamminedichloroplatinum (Ⅱ) complexes. We were also interested in these Pt (Ⅱ) complexes interaction with 1-methylcytosine of DNA base and the electronic structure of these complexes in order to understand the mechanism of the metal-nucleobases interaction. The results showed that net charge of center metal in Pt complexes effect anti-tumor activity. The mechanisgm of the bonding between metal and ligands largely based on charge transfer from ligand to metal atom. Furthermore, the established molecular orbitals showed that metal 6p-orbitals played an important role in the bonding scheme for the interactions between platinum (Ⅱ) complexes and 1-methylcytosine. We also found that the stronger Pt-N3 bonding strength became, the better anti-tumor agents were.
This paper presents a hybrid stochastic deterministic multi-timescale scheduling (SDMS) approach for generation scheduling of a power grid. SDMS considers flexible resource options including conventional generation flexibility in a chance-constrained day-ahead scheduling optimization (DASO). The prime objective of the DASO is the minimization of the daily production cost in power systems with high penetration scenarios of variable generation. Furthermore, energy storage is scheduled in an hourly-ahead deterministic real-time scheduling optimization (RTSO). DASO simulation results are used as the base starting-point values in the hour-ahead online rolling RTSO with a 15-minute time interval. RTSO considers energy storage as another source of grid flexibility, to balance out the deviation between predicted and actual net load demand values. Numerical simulations, on the IEEE RTS test system with high wind penetration levels, indicate the effectiveness of the proposed SDMS framework for managing the grid flexibility to meet the net load demand, in both day-ahead and real-time timescales. Results also highlight the adequacy of the framework to adjust the scheduling, in real-time, to cope with large prediction errors of wind forecasting.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.12
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pp.11-19
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2014
In this paper, we design an intelligent agent system with the data mining module and information fusion module as the core components of the system and investigate the possibility for the medical expert system. In the data mining module, fuzzy neural network, OFUN-NET analyzes multi-view data and produces fuzzy cluster knowledge base. In the information fusion module and application module, they serve the diagnosis result with possibility degree and useful information for diagnosis, such as uncertainty decision status or detection of asymmetry. We also present the experiment results on the BI-RADS-based feature data set selected form DDSM benchmark database. They show higher classification accuracy than conventional methods and the feasibility of the system as a computer aided diagnosis system.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.1
no.2
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pp.55-60
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2000
A comparison of Riveted and bonded repairs, bearing and net tension failures, and Al 6061-T6 plates is presented. The results are then compared with previous papers about bonded repairs on different patch materials and shapes. Aluminum alloys, including Al 6061-T6, have a face-centered-cubic crystal structure. Under normal circumstances, these types of crystal structures do not exhibit cleavage fractures even at very low temperatures. In aluminum-base structures, the cracked plate structures are frequently repaired using mechanical fasteners-either rivets of bolts- even though patch-bonding techniques are applied to repair and reinforce the structure. Static test results indicate that the riveted repairs are affected by the position of the rivers. When using the same size of patch, the bonded repair technique is stronger; the rate of elongation is also increased. Form FEM analysis, it is revealed the origin of patch debonding in patch-bonded structures is the edge of the patch along to the tensile strength.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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