The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.6
no.2
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pp.33-40
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2003
Criticality prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or non fault-prone play an important role in reducing system development costs because the problems in early phases largely affect the quality of the late products. Real-time systems such as telecommunication systems are so large that criticality prediction is mere important in real-time system design. The current models are based on the technique such as discriminant analysis, neural net and classification trees. These models have some problems with analyzing causes of the prediction results and low extendability. This paper builds a new prediction model, GAM, based on Genetic Algorithm. GAM is different from other models because it produces a criticality function. So GAM can be used for comparison between entities by criticality. GAM is implemented and compared with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model(BPM), considering Internal characteristics and accuracy of prediction.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.2
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pp.148-153
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2009
Failure Mode Effects and Criticality Analysis (FMECA) is one of most widely used methods in modem engineering system to investigate potential failure modes and its severity upon the system. FMECA evaluates criticality and severity of each failure mode and visualize the risk level matrix putting those indices to column and row variable respectably. Generally, those indices are determined subjectively by experts and operators. However, this process has no choice but to include uncertainty. In this paper, a method for eliciting expert opinions considering its uncertainty is proposed to evaluate the criticality and severity. In addition, a fuzzy expert system is constructed in order to determine the crisp value of risk level for each failure mode. Finally, an illustrative example system is analyzed in the case study. The results are worth considering while deciding the proper policies for each component of the system.
The KN-12 spent nuclear fuel (SNF) transport cask is designed for transportation of up to 12 assemblies and is in standby status for being licensed in accordance with Korea Atomic Energy Act. To evaluate radiation shielding and criticality safety of the KN-12 cask, each case of study was carried out using MCNP4B Code. MCNP code is verified by performing benchmark calculation for the KSC-4 SNF cask designed in 1989. As a result of radiation safety evaluation for the KN-12 cask, calculated dose rates always satisfied the standards at the cask surface, at 2m from the surface in normal transport condition, and at 1 m from the surface in hypothetical accident condition. Maximum dose rate was always arisen on the side of the cask. For normal transport condition, photons primarily contribute to dose rate between two kinds of released sources, neutrons and photons, from spent nuclear fuel but for hypothetical accident condition, contrary case was resulted. The level of calculated dose rate was 27.8% of the limit at the cask surface, 89.3% at 2 m from the cask surface, and 25.1% at 1 m from the cask surface. For criticality analysis, keff resulting from the criticality analysis considering the condition of optimum partial flooding with fresh water is 0.89708(0.00065. The results confirm the standards recommended by all regulations on radiation safety.
A test is made for a method to determine reliable bias in the criticality safety analysis of spent fuel storage pool with turnup credit between the reference and rack criticality calculation methods. The spent fuel pool of Kori Unit 1 is conceptually redesigned to the most compact rack with turnup credit, and its multiplication factors are calculated depending on fuel enrichment and burnup, by the Monte Carlo code KENO-IV as a reference and by a two-dimensional collision probability code FATAC as a practical method. Then, the computed values with the help of the above two computer codes are compared to evaluate the bias and its trend in terms of multiplication factor on fuel enrichment and turnup. The result indicates that the bias can be determined with reliability basis but without any disadvantage in criticality safety margin compared with the conventional method.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1998.05b
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pp.470-475
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1998
The marginal nuclear criticality analysis for the high density spent fuel storage at a PWR plant was carried out by using the HELIOS and CASMO-3 codes. More than 20 % of the calculated reactivity saving effect is observed in this analysis. This mainly comes from the adoption of some important fission products and B-10 in the criticality analysis. By taking burnup and boron credits, the high capacity of the spent fuel storage rack can be more fully utilized, reducing the space of storage. Larger storage for a given inventory of spent fuel should result in remarkable cost savings and mort importantly reduce the risks to the public and occupational workers.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.52
no.6
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pp.435-443
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2015
Offshore structure may be considerably vulnerable to fatigue failure while initial flaw propagates under cyclic loading, so crack propagation analysis/fracture/yield assessments about initial flaw detected by NDT are necessarily required. In this paper, case studies have been conducted by flaw assessment program using engineering criticality analysis (ECA) approach. Variables such as flaw geometry, flaw size, structure geometry, dynamic stress, static stress, toughness, crack growth rate, stress concentration factor (SCF) affected by weld are considered as analysis conditions. As a result, the safety of structure was examined during fatigue loading life. Also, critical initial flaw size was calculated by sensitivity module in the developed program. The flaw assessments analysis using ECA approach can be very useful in offshore industries owing to the increasing demand on the engineering criticality analysis of potential initial flaws.
Kim, Jae-Hoon;Jeong, Hyun-Yong;Cha, Dong-Wook;Park, Kwon-Shik;Park, Jun-Seo
Proceedings of the KSME Conference
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2008.11a
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pp.1394-1400
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2008
This study investigates the Failure Modes, Effects and Criticality Analysis (FMECA) Method for the railroad vehicle. Recently, RAMS (Reliability, Availability, Maintainability and Safety) is one of the most important issues in the railroad industry. FMECA is prerequisite for the RAMS Analysis, and it is a procedure to identify the potential failure modes and their effects and to reduce or mitigate the critical effects on the system. FMECA is used in various industries and it is specialized in each industry. For instance, MIL-1629a and SAE-J1739 are specialized FMECA method for Military industry and Automotive industry, respectively. Although the railroad industry requires the high reliability system, it does not have a specialized FMECA yet. Thus, in this paper, an FMECA method specialized to the railroad vehicle was proposed through analyses and comparison of the MIL-1629a, SAE-J1739 and IEC-60812 standards.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.9
no.3
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pp.191-198
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2011
In general, conventional criticality analyses for spent fuel transport/dry storage systems have been performed based on assumption of fresh fuel concerning the potential uncertainties from number density calculation of Transuranic and Fission Products in spent fuel. However, because of economic loss due to the excessive criticality margin, recently the design of transport/dry storage systems with Burnup Credit(BUC) application has been actively developed. The uncertainties in criticality analyses on transport/storage systems with BUC technique show strong dependance upon initial enrichment and burnup rate, whereas those in the conventional criticality evaluation based on fresh fuel assumption do not show such a dependance. In this study, regulatory-required uncertainties of the criticality analyses for BK 26 Cask, which is conceptually designed spent fuel transport cask with BUC corresponding to the limiting circumstances on nuclear power plants in Korea, are evaluated as a function of initial enrichment and burnup rate. Results of this study will be used as basic data for spent fuel loading curve of BK 26 Cask.
Criticality prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or non fault-prone are used for identifying trouble spots of software system in analysis or design phases. Many criticality prediction models for identifying fault-prone modules using complexity metrics have been suggested. But most of them need training data set. Unfortunately very few organizations have their own training data. To solve this problem, this paper builds a new prediction model, KSM, based on Kohonen SOM neural networks. KSM is implemented and compared with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model (BPM), considering internal characteristics, utilization cost and accuracy of prediction. As a result, this paper shows that KSM has comparative performance with BPM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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