The methodological framework of the Level 2 PSA appears to be currently standardized in a formalized fashion, but there have been different opinions on the way the sources of uncertainty are characterized and treated. This is primarily because the Level 2 PSA deals with complex phenomenological processes that are deterministic in nature rather than random processes, and there are no probabilistic models characterizing them clearly. As a result, the probabilistic quantification of the Level 2 PSA CET / APET is often subjected to two sources of uncertainty: (a) incomplete modeling of accident pathways or different predictions for the behavior of phenomenological events and (b) expert-to-expert variation in estimating the occurrence probability of phenomenological events. While a clear definition of the two sources of uncertainty involved in the Level 2 PSA makes it possible to treat an uncertainty in a consistent manner, careless application of these different sources of uncertainty may produce different conclusions in the decision-making process. The primary purpose of this paper is to characterize typical sources of uncertainty that would often be addressed in the Level 2 PSA and to provide a formal guidance for quantifying their impacts on the PSA Level 2 risk results. An additional purpose of this paper is to give a formal approach on how to combine random uncertainties addressed in the Level 1 PSA with subjectivistic uncertainties addressed in the Level 2 PSA.
Plants are very crucial for life on Earth. There is a wide variety of plant species available, and the number is increasing every year. Species knowledge is a necessity of various groups of society like foresters, farmers, environmentalists, educators for different work areas. This makes species identification an interdisciplinary interest. This, however, requires expert knowledge and becomes a tedious and challenging task for the non-experts who have very little or no knowledge of the typical botanical terms. However, the advancements in the fields of machine learning and computer vision can help make this task comparatively easier. There is still not a system so developed that can identify all the plant species, but some efforts have been made. In this study, we also have made such an attempt. Plant identification usually involves four steps, i.e. image acquisition, pre-processing, feature extraction, and classification. In this study, images from Swedish leaf dataset have been used, which contains 1,125 images of 15 different species. This is followed by pre-processing using Gaussian filtering mechanism and then texture and color features have been extracted. Finally, classification has been done using Multiclass-support vector machine, which achieved accuracy of nearly 93.26%, which we aim to enhance further.
A high-frequency therapy device with improved output by modifying a high-frequency stimulator was fabricated. The details of the design include generating part design, high-frequency transformer design, large output FET installation, DC voltage input part design and gate input driver design. Based on the real test using the pork meat, the temperature distributions according to the current electric transfer method, penetration depth, electrode diameter size were measured. In the CET method, the penetration depth was 0.5 cm and in the RET method, the penetration depth was 20 cm or more. In addition, it was confirmed that the temperature rise according to the penetration depth in the RET system was substantially constant, and the temperature rise was remarkable as the electrode diameter was small. As a result, it has been confirmed that the high frequency therapy device is highly affected by various conditions of the electrode.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.4
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pp.959-979
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2024
Rice pest identification is essential in modern agriculture for the health of rice crops. As global rice consumption rises, yields and quality must be maintained. Various methodologies were employed to identify pests, encompassing sensor-based technologies, deep learning, and remote sensing models. Visual inspection by professionals and farmers remains essential, but integrating technology such as satellites, IoT-based sensors, and drones enhances efficiency and accuracy. A computer vision system processes images to detect pests automatically. It gives real-time data for proactive and targeted pest management. With this motive in mind, this research provides a novel farmland fertility algorithm with a deep learning-based automated rice pest detection and classification (FFADL-ARPDC) technique. The FFADL-ARPDC approach classifies rice pests from rice plant images. Before processing, FFADL-ARPDC removes noise and enhances contrast using bilateral filtering (BF). Additionally, rice crop images are processed using the NASNetLarge deep learning architecture to extract image features. The FFA is used for hyperparameter tweaking to optimise the model performance of the NASNetLarge, which aids in enhancing classification performance. Using an Elman recurrent neural network (ERNN), the model accurately categorises 14 types of pests. The FFADL-ARPDC approach is thoroughly evaluated using a benchmark dataset available in the public repository. With an accuracy of 97.58, the FFADL-ARPDC model exceeds existing pest detection methods.
Based on X-ray (1-8 ${\AA}$) flux data for 1972-1995 the integral spectra of solar flare energy were computed. It has been shown that the spectral index $\beta$ of the integral energy spectrum (IES) vanes systematically with the 11-year cycle phase. The interval of $\beta$-variations (0.47 <$\beta$<1) is characteristic of UV-Cet stars. The maximum energy of the X-ray flares does not exceed $10^{32}$ erg.
A large dry PWR containment response analysis for postulated severe accidents was performed as part of the Zion Risk Rebaselining study for input to the U.S. NRC's "Reactor Risk Reference Document," NUREG-1150. The Methodologies used in the present work were developed as part of the Severe Accident Risk Reduction Program (SARRP) at Sandia National Laboratory specifically for the Surry Plant, but they were extrapolated to Zion. Major steps of the quantification of risk from a nuclear power plant are first outlined. Then, the methodologies of containment response analysis for severe accidents used for Zion are described in detail: major features of the containment event tree (CET) analysis codes and CET quantification procedures are summarized. In addition, plant specific features important to containment response analysis are presented along with the containment loading and performance issues included in the present uncertainty analysis. Finally, a brief summary of the results of deterministic and statistical containment event tree analysis is presented to provide a perspective on the large dry PWR containment response for postulated severe accidents.accidents.
Proceedings of the Korea Crystallographic Association Conference
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2002.11a
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pp.45-47
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2002
반도체 소자의 고집적화 및 고속화가 요구됨에 따라 MOSFET 구조의 게이트 절연막으로 사용되고 있는 SiO₂ 박막의 두께를 감소시키려는 노력이 이루어지고 있다. 0.1㎛ 이하의 소자를 위해서는 15Å 이하의 두께를 갖는 SiO₂가 요구된다. 하지만 두께감소는 절연체의 두께와 지수적인 관계가 있는 누설전류를 증가시킨다[1-3]. 따라서 같은 게이트 개패시턴스를 유지하면서 누설전류를 감소시키기 위해서는 높은 유전상수를 갖는 두꺼운 박막이 요구되는 것이다. 그러므로 약 25정도의 높은 유전상수를 갖고 5.2~7.8 eV 정도의 비교적 높은 bandgap을 갖으며, 실리콘과 열역학적으로 안정한 물질로 알려진 HfO2[4-5]가 최근 큰 관심을 끌고 있다. 본 연구에서는 HfO₂ 박막을 실제 소자에 적용하기 위하여 전극 및 열처리에 따른 HfO₂ 박막의 미세구조 및 전기적 특성에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해, HfO₂ 박막을 reactive DC magnetron sputtering 방법으로 증착하고, XRD, TEM, XPS를 사용하여 ZrO₂ 박막의 미세구조를 관찰하였으며, MOS 캐패시터 구조의 C-V 및 I-V 특성을 측정하여 HfO₂ 박막의 전기적 특성을 관찰하였다. HfO₂ 타겟을 스퍼터링하면 Ar 스퍼터링에 의해 에너지를 가진 산소가 기판에 스퍼터링되어 Si 기판과 반응하기 때문에 HfO₂ 박막 형성과 더불어 Si 기판이 산화된다[6]. 그래서 HfO₂같은 금속 산화물 타겟 대신에 순수 금속인 Hf 타겟을 사용하고 반응성 기체로 O₂를 유입시켜 타겟이나 시편위에서 high-k 산화물을 만들면 SiO/sub X/ 계면층을 제어할 수 있다. 이때 저유전율을 갖는 계면층은 증착과 열처리 과정에서 형성되고 특히 500℃ 이상에서 high-k/Si를 열처리하면 계면 SiO₂층은 증가하는 데, 이것은 산소가 HfO₂의 high-k 박막층을 뚫고 확산하여 Si 기판을 급속히 산화시키기 때문이다. 본 방법은 증착에 앞서 Si 표면을 희석된 HF를 이용해 자연 산화막과 오염원을 제거한 후 Hf 금속층과 HfO₂ 박막을 직류 스퍼터링으로 증착하였다. 우선 Hf 긍속층이 Ar 가스 만의 분위기에서 증착되고 난 후 공기중에 노출되지 않고 연속으로 Ar/O₂ 가스 혼합 분위기에서 반응 스퍼터링 방법으로 HfO₂를 형성하였다. 일반적으로 Si 기판의 표면 위에 자연적으로 생기는 비정질 자연 산화막의 두께는 10~15Å이다. 그러나 Hf을 증착한 후 단면 TEM으로 HfO₂/Si 계면을 관찰하면 자연 산화막이 Hf 환원으로 제거되기 때문에 비정질 SiO₂ 층은 관찰되지 않았다. 본 실험에서는 HfO2의 두께를 고정하고 Hf층의 두께를 변수로 한 게이트 stack의 물리적 특성을 살펴보았다. 선증착되는 Hf 금속층을 0, 10, 25Å의 두께 (TEM 기준으로 한 실제 물리적 두께) 로 증착시키고 미세구조를 관찰하였다. Fig. 1(a)에서 볼 수 있듯이 Hf 금속층의 두께가 0Å일때 13Å의 HfO₂를 반응성 스퍼터링 방법으로 증착하면 HfO₂와 Si 기판 사이에는 25Å의 계면층이 생기며, 이것은 Ar/O₂의 혼합 분위기에서의 스퍼터링으로 인한 Si-rich 산화막 또는 SiO₂ 박막일 것이다. Hf 금속층의 두께를 증가시키면 계면층의 성장은 억제되는데 25Å의 Hf 금속을 증착시키면 HfO₂ 계면층은 10Å미만으로 관찰된다. 그러므로 Hf 금속층이 충분히 얇으면 플라즈마내 산소 라디칼, 이온, 그리고 분자가 HfO₂ 층을 뚫고 Si 기판으로 확산되어 SiO₂의 계면층을 성장시키고 Hf 금속층이 두꺼우면 SiO/sub X/ 계면층을 환원시키면서 Si 기판으로의 산소의 확산은 막기 때문에 계면층의 성장은 억제된다. 따라서 HfO₂/Hf(Variable)/Si 계에서 HfO₂ 박막이 Si 기판위에 직접 증착되면, 순수 HfO₂ 박막의 두께보다 높은 CET값을 보이고 Hf 금속층의 두께를 증가시키면 CET는 급격하게 감소한다. 그러므로 HfO₂/Hf 박막의 유효 유전율은 단순 반응성 스퍼터링에 의해 형성된 HfO₂ 박막의 유전율보다 크다. Fig. 2에서 볼 수 있듯이 Hf 금속층이 너무 얇으면 계면층의 두께가 두꺼워 지고 Hf 금속층이 두꺼우면 HfO₂층의 물리적 두께가 두꺼워지므로 CET나 EOT 곡선은 U자 형태를 그린다. Fig. 3에서 Hf 10초 (THf=25Å) 에서 정전 용량이 최대가 되고 CET가 20Å 이상일 때는 high-k 두께를 제어해야 하지만 20Å 미만의 두께를 유지하려면 계면층의 두께를 제어해야 한다.
Al-Si alloys were solidified in a rotating cylindrical mold by a vertical centrifugal casting process. Under a certain casting condition, there are four distinct zones such as the chill zone, the primary fine columnar zone, the equiaxed zone, and the secondary coarse columnar zone from the mold wall. The columnar-equiaxed transition (CET) and the equiaxed-columnar transition (ECT) were measured as functions of solute content, flow rate (mold velocity), pouring temperature and mold temperature. Within the critical value of solute content, as the flow rate increases, the columnar-equiaxed transition were found, but not the equiaxed-columnar transition. The aspect ratio of the primary columnar zone was more affected by the solute content than the flow rate. However the aspect ratio of the equiaxed zone was more affected by the flow rate than the solute content. The aspect ratio of the secondary columnar zone was affected by both the flow rate and the solute content.
In this paper, we address the question of dynamic network provisioning for time-varying traffic rates, with the objective of maximizing the system throughput. We assume that the network is capable of providing bandwidth guaranteed traffic tunnels for an ingress-egress pair and present an approach that (1) updates the tunnel routes and (2) adjusts the tunnel bandwidths, in an incremental, adaptive manner, based on the variations in the incoming traffic. First, we consider a simpler scenario where tunnel routes are fixed, and present an approach for adjusting the tunnel bandwidths dynamically. We show, through simulations, that our dynamic bandwidth assignment algorithm significantly outperforms the optimal static bandwidth provisioning policy, and yields a performance close to that of the optimal dynamic bandwidth provisioning policy. We also propose an adaptive route update algorithm, which can be used in conjunction with our dynamic bandwidth assignment policy, and leads to further improvement in the overall system performance.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2005.05b
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pp.150-154
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2005
본 논문에서는 LabVIEW program을 사용하여 크기가 다른 파이렉스 글라스 방전관의 오존 농도를 연속적으로 측정하여 특성을 분석하였다. 또한 Flux-2D program을 사용하여 파이렉스 방전관의 전계를 분석하였다. 실험 결과에 따르면 1[$\ell$/min]에서 가장 오존 농도가 높았으며, 파이렉스 글라스 방전관 I 에서는 약 62[g/$m^3$]. 파이렉스 글라스 방전관II 에서는 약 48[g/$m^3$]으로 나타났다. 또한 고압 펄스 전원에 따른 오존농도 변화를 3D분석을 통해 확인 할 수 있었다. 확인된 분석을 통해 오존농도를 요구하는 만큼 생성한다면, 에너지 손실을 감소시키고 전극 수병을 최대화 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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