This paper describes an experience on the equipment qualification of CRCS(control rod control system) that has been developed for nuclear power plants. A very high level criteria should be satisfied for the equipment to be used for nuclear power plants. We have developed a CRCS that is aimed to be applied to commercial plants. This system adopts a duplex system structure that is based on the state-of-the-art digital technology so that it has higher reliability than the existing systems. The CRCS has been tested at a licensed testing organization and finally qualified. In this paper, the procedures and some trial-and-errors we have been through in the qualification process are explained. It is expected that our experience will be a helpful tips to the industry that are developing various systems for safety-critical plants.
Background: The influence of sociocultural factors on human reliability within an open sociotechnical systems is highlighted. The design of such systems is enhanced by experience feedback. Methods: The study was focused on a survey related to the observation of working cases, and by processing of incident/accident statistics and semistructured interviews in the qualitative part. In order to consolidate the study approach, we considered a schedule for the purpose of standard statistical measurements. We tried to be unbiased by supporting an exhaustive list of all worker categories including age, sex, educational level, prescribed task, accountability level, etc. The survey was reinforced by a schedule distributed to 300 workers belonging to two oil companies. This schedule comprises 30 items related to six main factors that influence human reliability. Results: Qualitative observations and schedule data processing had shown that the sociocultural factors can negatively and positively influence operator behaviors. Conclusion: The explored sociocultural factors influence the human reliability both in qualitative and quantitative manners. The proposed model shows how reliability can be enhanced by some measures such as experience feedback based on, for example, safety improvements, training, and information. With that is added the continuous systems improvements to improve sociocultural reality and to reduce negative behaviors.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.8
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pp.4162-4179
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2017
The main purpose of this research is to investigate relationships between the significant control factors on acceptance intention to User Experience (UX) sports smart wearable devices by applying Technology Readiness (TR) and Unified Theory of Technology (UTAUT). Research survey targeted on users of golf smart devices in Seoul. A total 534 questionnaires were collected and used for testing hypotheses. Methods to analyze the data included frequency analysis, reliability analysis, confirmatory factor analysis, correlation analysis, and structural equation modeling in accordance with the purpose of the study by using SPSS and AMOS. The results are as follows; First, positive TR had a significantly positive effect on social influence, effort expectancy, facilitating conditions, perceived enjoyment, performance expectancy. Second, negative TR had a significant negative effect on performance expectancy, social influence, facilitating conditions, perceived enjoyment. Third, TR had a no significantly effect on behavioral intention. Fourth, performance expectancy, perceived enjoyment and facilitating conditions had a significantly positive effect on behavioral intention. Fifth, behavioral intention had a significantly positive effect on use behavior. Thus it became crucial to identify the difference in acceptance intention models per each products are as follows. Positive TR of golf-related mobile application users has a positive effect on both technology acceptance belief and acceptance intention, whereas negative TR has no statistically significant effect on technology acceptance belief nor acceptance intention.
The conventional credit card number recognition system generally needs a card to be placed in a designated location before its processing, which is not an ideal user experience especially for people with visual impairment. To improve the user experience, this paper proposes a novel algorithm that can automatically detect the location of a credit card number based on the fact that a group of sixteen digits has a fixed aspect ratio. The proposed algorithm first performs morphological operations to obtain multiple candidates of the credit card number with >4:1 aspect ratio, then recognizes the card number by testing each candidate via OCR and BIN matching techniques. Implemented with OpenCV and Firebase ML, the proposed scheme achieves 77.75% accuracy in the credit card number recognition task.
Purpose: The purpose of this study is to identify the factors of health beliefs, cultural barriers, and intentions of cervical cancer screening behaviors in married immigrant women and provide information for the development of intervention programs. Methods: The subjects were 207 married immigrant women living D and S cities, and G and Y counties. The data were collected from April to June 2019, using a self-report structured questionnaire that was translated into English, Chinese, Vietnamese, and Korean, and analyzed by the SPSS/WIN 24.0 program. Results: As a result of this study, it was found that the intention of cervical cancer screening for married immigrant women were high when they had a job (β=-.17, p=.014), experience of Pap testing within the past year (β=-.28, p<.001), experience of cervical cancer prevention education (β=-.18, p=.008), and a higher perceived sensitivity (β=.18, p=.016). All of these variables together explained 22% of the intention of cervical cancer screening behaviors in immigrant women married to Korean men. Conclusion: In order to increase the cervical cancer screening behaviors in married immigrant women, intervention strategies to increase perceived susceptibility and decrease cultural barriers for immigrant women should be developed.
Nuclear power plant (NPP) operations with multiple objectives and devices are still performed manually by operators despite the potential for human error. These operations could be automated to reduce the burden on operators; however, classical approaches may not be suitable for these multi-objective tasks. An alternative approach is deep reinforcement learning (DRL), which has been successful in automating various complex tasks and has been applied in automation of certain operations in NPPs. But despite the recent progress, previous studies using DRL for NPP operations have limitations to handle complex multi-objective operations with multiple devices efficiently. This study proposes a novel DRL-based approach that addresses these limitations by employing a continuous action space and straightforward binary rewards supported by the adoption of a soft actor-critic and hindsight experience replay. The feasibility of the proposed approach was evaluated for controlling the pressure and volume of the reactor coolant while heating the coolant during NPP startup. The results show that the proposed approach can train the agent with a proper strategy for effectively achieving multiple objectives through the control of multiple devices. Moreover, hands-on testing results demonstrate that the trained agent is capable of handling untrained objectives, such as cooldown, with substantial success.
The innovative development of museum cultural products is an important way for museums to play the function of cultural communication with their collections. In the context of consumer upgrading, traditional cultural product design and sales methods gradually fail to meet the diverse needs of consumers. This study aims to propose the construction of a customized interactive experience platform for museum cultural products, promote the development of museum cultural products, and facilitate the inheritance and preservation of museum culture. The research methodology analyzes the model and characteristics of existing cultural product customization platforms by collating existing literature studies, and distributes 159 questionnaires to investigate the needs of cultural product consumers, and finally combines the customization experience with existing e-tailing platform systems according to user needs, proposes a theoretical framework and conducts design practice and usability testing using the Shenyang Palace Museum as an example. The findings show that users have a high acceptance of the customized platform for cultural products and that the design of the customized platform can be used to promote the dissemination of the cultural connotations of museums, optimize the personalized user experience of cultural products, and provide new ideas for the development, design, and retailing of museum cultural products. Based on the above findings, this paper suggests that museums' cultural product development can utilize the design model of customized platforms to further enhance consumers' personalized service experience.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.5
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pp.496-502
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2016
In this study, we investigated the comparative NHPP software model based on learning techniques that operators in the process of software testing and development of software products that can be applied to software test tool. The life distribution was applied Makeham distribution based on finite fault NHPP. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is larger than automatic error that is usually well-organized model could be established. This paper, a trust characterization of applying using time among failures and parameter approximation using maximum likelihood estimation, after the effectiveness of the data through trend examination model selection were well-organized using the mean square error and $R^2$. From this paper, the software operators must be considered life distribution by the basic knowledge of the software to confirm failure modes which may be helped.
Animal experiments have been widely conducted in the life sciences for more than a century, and have long been a subject of ethical and societal controversy due to the deliberate infliction of harm upon sentient animals. However, the harmful use of animals may also negatively impact the mental health of researchers themselves. We sought to evaluate the anxiety level of researchers engaged in animal use to analyse the mental stress from animal testing. The State Anxiety Scale of the State-Trait Anxiety Inventory (STAI) was used to evaluate how researchers feel when they conduct animal, as opposed to non-animal, based experiments (95 non-animal and 98 animal testing researchers). The Trait Anxiety Scale of STAI was employed to measure proneness to anxiety, namely the base trait of the researchers. Additionally, the information on sex, age, education, income, and total working periods was collected. While the Trait Anxiety scores were comparable ($41.5{\pm}10.9$ versus $42.9{\pm}10.1$, p = 0.3682, t-test), the State Anxiety scores were statistically significantly higher for animal users than non-animal users ($45.1{\pm}10.7$ versus $41.3{\pm}9.4$, p = 0.011). This trend was consistent for both male and female. Notably, younger animal testers (${\leq}30$ years of age) with less work experience (${\leq}2$ years) and lower income level (${\leq}27,000$ USD) exhibited higher anxiety scores, whereas these factors did not affect the anxiety level of non-animal users. The present study demonstrated that participation in animal experiments can negatively impact the mental health of researchers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.10
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pp.4543-4549
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2011
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The Burr distribution applied to distribution was based on finite failure NHPP. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error and $R^2$.
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