Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.16
no.2
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pp.67-77
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2020
Traditionally nuclear thermal hydraulic and nuclear safety has relied on numerical simulations to predict the system response of a nuclear power plant either under normal operation or accident condition. However, this approach may sometimes be rather time consuming particularly for design and optimization problems. To expedite the decision-making process data-driven models can be used to deduce the statistical relationships between inputs and outputs rather than solving physics-based models. Compared to the traditional approach, data driven models can provide a fast and cost-effective framework to predict the behavior of highly complex and non-linear systems where otherwise great computational efforts would be required. The objective of this work is to develop an AI algorithm to predict the peak fuel cladding temperature as a metric for the successful implementation of FLEX strategies under extended station black out. To achieve this, the model requires to be conditioned using pre-existing database created using the thermal-hydraulic analysis code, MARS-KS. In the development stage, the model hyper-parameters are tuned and optimized using the talos tool.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.5
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pp.1141-1162
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2024
Humidity is an important parameter in meteorology and is closely related to weather, human health, and the environment. Due to the limitations of the number of observation stations and other factors, humidity data are often not as good as expected, so high-resolution humidity fields are of great interest and have been the object of desire in the research field and industry. This study presents a novel super-resolution algorithm for humidity fields based on the Wasserstein generative adversarial network(WGAN) framework, with the objective of enhancing the resolution of low-resolution humidity field information. WGAN is a more stable generative adversarial networks(GANs) with Wasserstein metric, and to make the training more stable and simple, the gradient cropping is replaced with gradient penalty, and the network feature representation is improved by sub-pixel convolution, residual block combined with convolutional block attention module(CBAM) and other techniques. We evaluate the proposed algorithm using ERA5 relative humidity data with an hourly resolution of 0.25°×0.25°. Experimental results demonstrate that our approach outperforms not only conventional interpolation techniques, but also the super-resolution generative adversarial network(SRGAN) algorithm.
In response to an increased need, various methods for ontology modularization have been proposed. However, few studies have focused on evaluative methods for ontology modules. In this study, we devise novel metrics to measure ontology modularity. To evaluate the ontology modules, we introduce cohesion and coupling based on the theory of software metrics. A cohesion metric and two coupling metrics were used to measure cohesion and coupling for ontology modules. These metrics were also used to check consistency between the ontology modules and the original ontology. The new metrics support a more detailed relationship between classes in ontology modules. We validate the proposed metrics using the well known verification framework and perform the empirical experiments to complement previous investigations. This study offers ontology engineers valuable criteria with which to select and use ontology modules and modularization techniques.
Xiong, Gang;Sun, Penghao;Hu, Yuxiang;Lan, Julong;Li, Kan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3474-3497
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2016
Network Function Virtualization (NFV) and Software Defined Networking (SDN) are recently considered as very promising drivers of the evolution of existing middlebox services, which play intrinsic and fundamental roles in today's networks. To address the virtual service deployment issues that caused by introducing NFV or SDN to networks, this paper proposes an optimal solution by combining quantum genetic algorithm with cooperative game theory. Specifically, we first state the concrete content of the service deployment problem and describe the system framework based on the architecture of SDN. Second, for the service location placement sub-problem, an integer linear programming model is built, which aims at minimizing the network transport delay by selecting suitable service locations, and then a heuristic solution is designed based on the improved quantum genetic algorithm. Third, for the service amount placement sub-problem, we apply the rigorous cooperative game-theoretic approach to build the mathematical model, and implement a distributed algorithm corresponding to Nash bargaining solution. Finally, experimental results show that our proposed method can calculate automatically the optimized placement locations, which reduces 30% of the average traffic delay compared to that of the random placement scheme. Meanwhile, the service amount placement approach can achieve the performance that the average metric values of satisfaction degree and fairness index reach above 90%. And evaluation results demonstrate that our proposed mechanism has a comprehensive advantage for network application.
This paper describes a quantitative approach to the BIM-enabled assessment of building circulation by using quantitative data and applying its weight. Assessment of building circulation plays an important role before construction stage because of related requirements regulated by design guide, building codes, etc. and design decision making as well. In this paper, Qualitative issue is mainly dealt with that are usually excluded from rule checking objects due to their implicit definition such as 'comfortable circulation'. A weighting framework is suggested using weighted data of circulation properties such as 1) metric distance, 2) number of passing spaces, 3) number of turning spaces, 4) window area of passing space, etc.
Pham, Van Hai;Tran, Thi Ngoc Lan;Le, Giang Vinh;Movahed, Mehrnoosh;Jiang, Ying;Pham, Nguyen Ha;Ogawa, Hisashi;Takahashi, Ken
Safety and Health at Work
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v.4
no.2
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pp.117-121
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2013
This paper describes progress on formulating a national asbestos profile for the country of Vietnam. The Center of Asbestos Resource, Vietnam, formulated a National Profile on Asbestos-related Occupational Health, with due reference to the International Labor Organization/World Health Organization National Asbestos Profile. The Center of Asbestos Resource was established by the Vietnamese Health Environment Management Agency and the National Institute of Labor Protection, with the support of the Australian Agency for International Development, as a coordinating point for asbestos-related issues in Vietnam. Under the National Profile on Asbestos-related Occupational Health framework, the Center of Asbestos Resource succeeded in compiling relevant information for 15 of the 18 designated items outlined in the International Labor Organization/World Health Organization National Asbestos Profile, some overlaps of the information items notwithstanding. Today, Vietnam continues to import and use an average of more than 60,000 metric tons of raw asbestos per year. Information on asbestos-related diseases is limited, but the country has begun to diagnose mesothelioma cases, with the technical cooperation of Japan. As it stands, the National Profile on Asbestos-related Occupational Health needs further work and updating. However, we envisage that the National Profile on Asbestos-related Occupational Health will ultimately facilitate the smooth transition to an asbestos-free Vietnam.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.10
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pp.4766-4786
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2016
Looking for missing companions who are out of touch in public places might suffer a long and painful process. With the help of mobile crowdsourcing, the missing person's location may be reported in a short time. In this paper, we propose MissingFound, an assistant system that applies mobile crowdsourcing for finding missing companions. Discovering valuable users who have chances to see the missing person is the most important task of MissingFound but also a big challenge with the requirements of saving battery and protecting users' location privacy. A customized metric is designed to measure the probability of seeing, according to users' movement traces represented by WiFi RSSI fingerprints. Since WiFi RSSI fingerprints provide no knowledge of users' physical locations, the computation of probability is too complex for practical use. By parallelizing the original sequential algorithms under MapReduce framework, the selecting process can be accomplished within a few minutes for 10 thousand users with records of several days. Experimental evaluation with 23 volunteers shows that MissingFound can select out the potential witnesses in reality and achieves a high accuracy (76.75% on average). We believe that MissingFound can help not only find missing companions, but other public services (e.g., controlling communicable diseases).
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.87-96
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2006
Most conventional database systems support specific queries that are concerned only with data that match a query qualification precisely. A cooperative query answering supports query analysis, query relaxation and provides approximate answers as well as exact answers. The key problem in the cooperative answering is how to provide an approximate functionality for alphanumeric as well as categorical queries. In this paper, we propose a metricized knowledge abstraction hierarchy that supports multi-level data abstraction hierarchy and distance metric among data values. In order to facilitate the query relaxation, a knowledge representation framework has been adopted, which accommodates semantic relationships or distance metrics to represent similarities among data values. The numeric domains also compatibly incorporated in the knowledge abstraction hierarchy by calculating the distance between target record and neighbor records.
To stop hunger, reducing food losses is a potential movement towards saving food. A large portion of these losses could be avoided and reduced through the improved food chain in many countries. Raising awareness on how and where food losses occur will help recovering foods such as meat by identifying solutions and convincing people to implement those solutions. This, in turn, will lead to private and public efforts to recover meat that might be otherwise wasted. After highlighting the importance of food saving benefits and relevant statistics, this paper explains the possible ways to reduce meat loss and waste in abattoirs and presents a framework for prevention according to the estimates of meat losses in Iran meat supply. The current article answers the questions of where do we have the meat loss in Iran and what approaches are most successful in reducing losses in the meat industry. The national average loss and waste in meat production are about 300,000 metric tonnes (about 15%). Many segments and players are involved with this huge amount of losses in the meat value chain, a large portion of these losses could be avoided and reduced by about 25% through using by-products with the mechanization of design and manufacturing. The production amount of mechanically deboned meat (MDM) is 105,091,000 kg, concluding the major waste (88.33%) of total poultry losses. Ensuring appropriate actions by exploiting the full potential of engaged Iranian associations and institutes is considered to reduce the losses.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.2
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pp.266-274
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2021
Ship officers are subject to excessive job stress, which has negative physical and psychological impacts and may adversely affect the smooth supply and demand of human resources. In this study, a mobile web application was developed as a tool for systematic job stress measurement and management of officers and verified through quality evaluation. Requirement analysis was performed by ship officers and staff in charge of human resources of shipping companies, and the results were reflected in the application configuration step. The application was designed according to the waterfall model, which is a traditional software development method, and functions were implemented using JSP and Spring Framework. Performance evaluation on the user interface, confirmed that proper input and output results were implemented, and the respondent results and the database were configured in the administrator interface. The results of evaluation questionnaires for quality evaluation of the interface based on ISO/IEC 9126-2 metric were significant 4.60 for the user interface and 4.65 for the administrator interface in a 5-point scale. In the future, it is necessary to conduct follow-up research on the development of data analysis system through utilization of the collected big-data sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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