• Nuclear Engineering and Technology
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• 제19권1호
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• pp.10-21
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• 1987

극한적인 열제거 기능 상실사고인 급수관 파열사고에 대한 불확실성 해석을 반응표면방법과 Monte Carlo모사를 이용해서 원자력 1호기에 대하여 수행하였다. 여러번의 RELAP4/MOD6를 이용한 급수관 파열사고 해석을 통해 불확실성 해석의 Data Base를 마련하였으며, 비교 목적으로 평가모형 계산도 수행하였다. 급수관 파열사고 이후의 원자로 냉각재계통 최대 압력에 미치는 영향을 조사비교하기 위해 2증류의 입력 Set에 대한 반응표면방법이 활용되었다. 첫 Set는 6개의 주요 발전소 운전변수로 구성되며, 둘째 Set는 5개 주요 모형변수로 구성된다 결과의 비교 분석을 통해 모형변수의 불확실성 이 최대 압력에 미치는 영 향이 운전변수 불확실성의 영향보다 매우 큰 것이 밝혀졌고, 최대 압력 증가의 약 9%에 해 당되는 여유도 개선도 확인되었다. 또한, 평가모델에서 인정되고 있는 초기 냉각재 노심입구 온도에 대한 가정은 잘못된 것으로 밝혀졌다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권3호
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• pp.191-200
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• 2002

본 논문에서는 다변수 다치 논리함수에 대하여 구간함수를 절단 차분 함수로 변환하는 방법을 제시하였고, 절단 차분 함수를 전류모드 CMOS에 의한 전류 미러 회로와 금지회로를 사용하여 일정한 패턴을 갖는 다치 논리회로로 구현하는 방법을 제시하였다. 또한 제시한 방법을 2변수 4치 MOD(4) 가산 진리표와 2변수 4치 유한체 GF(4)상의 승산 진리표를 실현하는 회로의 구현에 적용하였다. PSpice 시뮬레이션을 통하여 이 회로들에 대하여 동작특성을 보였다. 회로들의 시뮬레이션은 2㎛ CMOS 표준 기술을 이용하였고, 단위 전류를 15㎂로 하였으며, 전원전압은 3.3V를 사용하였다. 본 논문에서 제시한 전류모드 CMOS에 의해 구현된 회로들은 일정한 패턴, 상호연결의 규칙성을 가지며, 다치 논리함수의 변수의 확장성을 가지므로 VLSI 실현에 적합할 것으로 생각된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권5호
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• pp.651-660
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• 2006

Apriori 알고리즘에 기반 한 연관 규칙 탐사 알고리즘들은 후보 빈발 항목 집합의 계수 관리를 위한 자료구조로 해시 트리를 사용하고, 많은 시간이 그 해시 트리를 검색하기 위해 소요된다. DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘은 해시 트리에 대한 검색 시간을 절약하기 위해 검색 대상인 후보 빈발 항목 집합의 개수를 최대한 줄이고자 노력한다. 이를 위해 사전에 예비 후보 빈발 항목 집합에 대한 간편 계수를 실시한다. 이 때, 예비 계수에 필요한 계산 부담을 줄이기 위해 아주 간단한 직접 해시 테이블 사용을 권고한다. 이 논문에서는 DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘의 단계 2에서 사전 전지를 위해 사용되는 직접 해시 테이블 $H_2$와 모든 단계에서 후보 빈발 항목 집합의 계수를 위해 사용되는 해시 트리 $C_k$에 적용될 수 있는 효율적인 해싱 메카니즘을 제안하고 검증한다. 검증 결과 일반적인 단순 제산(mod) 연산 방법을 사용했을 때보다 제안 방법을 적용했을 경우 최대 82.2%, 평균 18.5%의 성능 향상이 얻어지는 것으로 나타났다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.231-243
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• 2021

In Recent years the way we analyze the breast cancer has changed dramatically. Breast cancer is the most common and complex disease diagnosed among women. There are several subtypes of breast cancer and many options are there for the treatment. The most important is to educate the patients. As the research continues to expand, the understanding of the disease and its current treatments types, the researchers are constantly being updated with new researching techniques. Breast cancer survival rates have been increased with the use of new advanced treatments, largely due to the factors such as earlier detection, a new personalized approach to treatment and a better understanding of the disease. Many machine learning classification models have been adopted and modified to diagnose the breast cancer disease. In order to enhance the performance of classification model, our research proposes a model using A Hybrid Modified K-Means Clustering with Modified SVM (Support Vector Machine) Machine learning algorithm to create a new method which can highly improve the performance and prediction. The proposed Machine Learning model is to improve the performance of machine learning classifier. The Proposed Model rectifies the irregularity in the dataset and they can create a new high quality dataset with high accuracy performance and prediction. The recognized datasets Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC) Dataset have been used to perform our research. Using the Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC) Dataset, We have created our Model that can help to diagnose the patients and predict the probability of the breast cancer. A few machine learning classifiers will be explored in this research and compared with our Proposed Model "A Hybrid Modified K-Means with Modified SVM Machine Learning Algorithm to Enhance the Cancer Prediction" to implement and evaluated. Our research results show that our Proposed Model has a significant performance compared to other previous research and with high accuracy level of 99% which will enhance the Cancer Prediction.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제18권2호
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• pp.94-107
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• 2022

Accidents prevention and mitigation is the highest priority of nuclear power plant (NPP) operation, particularly in the aftermath of the Fukushima Daiichi accident, which has reignited public anxieties and skepticism regarding nuclear energy usage. To deal with accident scenarios more effectively, operators must have ample and precise information about key safety parameters as well as their future trajectories. This work investigates the potential of machine learning in forecasting NPP response in real-time to provide an additional validation method and help reduce human error, especially in accident situations where operators are under a lot of stress. First, a base-case SGTR simulation is carried out by the best-estimate code RELAP5/MOD3.4 to confirm the validity of the model against results reported in the APR1400 Design Control Document (DCD). Then, uncertainty quantification is performed by coupling RELAP5/MOD3.4 and the statistical tool DAKOTA to generate a large enough dataset for the construction and training of neural-based machine learning (ML) models, namely LSTM, GRU, and hybrid CNN-LSTM. Finally, the accuracy and reliability of these models in forecasting system response are tested by their performance on fresh data. To facilitate and oversee the process of developing the ML models, a Systems Engineering (SE) methodology is used to ensure that the work is consistently in line with the originating mission statement and that the findings obtained at each subsequent phase are valid.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권5호
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• pp.697-704
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• 2003

In this paper, the visual tracking system for arbitrary shaped moving object is proposed. The established tracking system can be divided into model based method that needs previous model for target object and image based method that uses image feature. In the model based method, the reliable tracking is possible, but simplification of the shape is necessary and the application is restricted to definite target mod el. On the other hand, in the image based method, the process speed can be increased, but the shape information is lost and the tracking system is sensitive to image noise. The proposed tracking system is composed of the extraction process that recognizes the existence of moving object and tracking process that extracts dynamic characteristics and shape information of the target objects. Specially, active contour model is used to effectively track the object that is undergoing shape change. In initializatio n process of the contour model, the semi-automatic operation can be avoided and the convergence speed of the contour can be increased by the proposed effective initialization method. Also, for the efficient solution of the correspondence problem in multiple objects tracking, the variation function that uses the variation of position structure in image frame and snake energy level is proposed. In order to verify the validity and effectiveness of the proposed tracking system, real time tracking experiment for multiple moving objects is implemented.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제12권7호
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• pp.57-65
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• 2011

본 연구에서는 3차원 개별요소해석 코드인 Particle Flow Code, $PFC^{3D}$(Itasca)를 이용, 조립재료의 실내 삼축압축시험에 대한 개별요소 수치 모델링을 수행하였으며, 해석 모델과 개별요소를 대상으로 다양한 상사 조건에 대한 개별요소 수치 모델링을 수행, 그 결과를 통해 각각의 스케일 조건이 최종 수치 모델링 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 3차원 개별요소 수치 모델링은 기존 2차원 모델링 대비 별도의 간극률 환산 없이 정확한 초기 조건 구현이 가능했으며, 응력-변형 및 체적변화 거동, 강도정수등에 있어 실내시험 결과와 유사한 수치 해석적 예측이 가능하였다. 해석 모델과 개별요소에 대한 다양한 상사비 조건별 수치 모델링 결과, 3차원 해석 시의 안정적 예측결과 도출 및 수치 시험실 활용에 대한 적정성을 확보하되, 해석시간 단축 및 해석 효율성 확보를 위해서는 해석 모델과 개별요소에 대한 적정 상사비 결정이 필요함을 알 수 있었다. 해석 모델의 크기와 개별요소의 입경크기를 변화시켜 개별요소 수치모델링을 수행한 결과, 대부분의 경우 전체적인 응력-변형 거동에 차이가 발생하였지만, 점착력과 내부 마찰각의 강도정수는 $D_{mod}/D_{gmax}$ < 10 조건에 유사한 결과를 보였으며, 개별요소 방법이 수치 시험실 기법을 이용한 강도정수 산정에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (D)
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• pp.127-129
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• 2006

KT 홈엔(HomeN) TV포탈 MiniMOD(Music On Demand) 서비스에 적용되어 있는 TV기반의 웹브라우저 상주서비스용 시스템을 소개하고자 한다. 본 시스템은 웹브라우저 네비게이션과 독립적으로 동작하는 기능으로써 상주서비스 적용시 셋탑박스 플랫폼 수정없이 서비스 적용이 가능하게 하는 시스템이다. 따라서 본고에서는 TV기반 웹브라우저 상주서비스용 시스템의 개요, 시스템의 구축배경 및 목적, 시스템의 구성요소 등을 알아보고 앞으로의 발전방향에 대해 진단해보고자 한다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.142-142
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• 2009

Bismuth-substituted yttrium iron garnet(Bi-YIG; $Bi_xY_{3-x}Fe_5O_{12}$, x=0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0) thin films were fabricated on glass substrates using a metal organic decomposition (MOD) method. The dielectric property was measured by NSMM(Near-field scanning microwave microscopy) system that operating frequency is 4 Ghz. The obtained reflection coefficient $S_{11}$ of the Bi:YIG thin films with different bismuth concentration was increased as the bismuth concentration increased due to the lattice mismatch and vacancy of ions because of a lager ionic radius of bismuth ion than yttrium ion.

• 한국CDE학회논문집
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• 제8권1호
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• pp.10-18
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• 2003

FEM (Finite Element Method) is a fundamental numerical analysis technique in wide spread use in engineering application. As the solving time occupies small portion of entire FEM analysis time because of development of hardware, the relative lime to the whole analysis time to make mesh mod-els is growing. In particular, in the case of stiffeners such as features attached to plate in ship structure, the line constraints are imposed on mesh model together with other constraints such as holes. To auto-matically generate two dimensional quadrilateral mesh with the line constraints, an algorithm is pro-posed based on the constrained Delaunay triangulation and Q-Morph algorithm in which the line constraints are not considered. The performance of the proposed algorithm is evaluated. And some numerical results of our proposed algorithm ate presented.