This paper attempts to evaluate the impact of power plant penetration on constraints of a transmission network and proposes a methodology based on risk level, which can evaluate the condition of the network and facilities intuitionally. Furthermore, based on this methodology, RLII(Risk Level Improvement Index) is proposed in order to establish comprehensive TNEP(Transmission Network Expansion Planning) from a viewpoint of ISO(Independent System Operator). In order to verify the proposed methods in this paper, real power systems in Incheon and Shiheung areas, south Korea are applied to the case study.
본 연구에서는 네트워크 가입자들로부터 수집된 악성코드 감염 정보에 기초하여 악성코드 감염에 대한 위험정도를 파악할 수 있는 지수 산출 문제를 다루었다. 계층적 의사결정 방법을 사용하여 여러 악성코드들의 상대적 위험 가중치를 제안하였으며, 이들 가중치를 결합하여 위험도 지수를 산출하였다. 개발된 위험도지수에 대한 시계열 분석 및 통계적 모형 적합을 시도하였으며, 관리도를 통해 정보보호 위험을 예보할 수 있는 지수의 활용성을 살펴보았다.
The Formal Safety Assessment (FSA) is a structured and systematic methodology developed by the IMO, aimed at assessing the risk of vessels and recommending the method to control intolerable risks, thereby enhancing maritime safety, including protection of life, health, the marine environment and property, by using risk analysis and cost-benefit assessment. While the FSA has mostly been applied to merchant vessels, it has rarely been applied to a DP vessel, which is one of the special purpose vessels in the offshore industry. Furthermore, most of the FSA has been conducted so far by using the Fault Tree Analysis tool, even though there are many other risk analysis tools. This study carried out the FSA for safe operation of DP vessels by using the Bayesian network, under which conditional probability was examined. This study determined the frequency and severity of DP LOP incidents reported to the IMCA from 2001 to 2010, and obtained the Risk Index by applying the Bayesian network. Then, the Risk Control Options (RCOs) were identified through an expert brainstorming and DP vessel simulations. This study recommends duplication of PRS, regardless of the DP class and PRS type and DP system specific training. Finally, this study verified that the Bayesian network and DP simulator can also serve as an effective tool for FSA implementation.
네트워크 포트스캔 공격은 내부 네트워크에 있는 시스템에서 열려 있는 포트를 알아내기 위한 방법이다. 기존 대부분의 침입탐지시스템(Intrusion Detection System; IDS)들은 단위 시간당 시스템 또는 네트워크에 몇 번의 패킷을 보냈는지의 횟수를 기록하여 전송한 패킷의 횟수가 임계치보다 높은 소스 인터넷 주소(source IP address)에 대해서 포트스캔 공격이 수행되었다고 간주하였다. 즉, 네트워크 포트스캔 공격을 수행한 소스 인터넷 주소에 대한 위험 정도는 IDS들이 기록한 포트스캔 공격횟수에 의존하였다. 그러나 단순히 포트스캔 공격 횟수에 기반을 둔 위험성의 측정은 느린 포트스캔 공격에 대해 거짓 부정(false negative)이 높아져 포트스캔 탐지율이 낮아진다는 문제가 있다. 본 연구에서는 네트워크 포트스캔 공격에 대해 좀 더 정확하고 포괄적인 구분을 하기 위해 4가지 형태의 정보를 요약한다. 포트스캔 공격에 대한 위험성을 집약적으로 나타내기 위하여 주성분분석(principal component analysis, PCA)에 의해 이러한 정보들을 정량화한 위험지수를 제안한다. 실험을 통해 제안한 위험지수를 이용한 탐지가 포트스캔 탐지율에 있어서 Snort보다 우수하다는 것을 보인다.
공급사슬에서 발생한 위험의 영향력은 위험이 발생한 영역에만 국한되는 것이 아니라 연결구조를 따라 네트워크 전체에 퍼지게 된다. 이러한 위험의 전파 현상으로 인해 공급사슬은 네트워크 연결 구조에 의해 위험의 영향을 받게 될 가능성이 달라진다. 따라서 공급사슬 네트워크를 설계하는 시점에 구조적 연결성을 고려하여 내외부 위험의 발생에 따른 비용을 최소화할 수 있어야 한다. 일반적으로 매개 중심성은 위험의 발생가능성과 영향력의 확산을 설명하는 지표로 해석할 수 있다. 본 연구에서는 구조적 취약성 관점에서의 재해석과 수정을 통해 서로 다른 공급사슬의 취약성을 정량적으로 비교하고, 보다 안정적인 네트워크 구조를 선택할 수 있는 방안을 제시한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.149-155
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2020
Air pollution is a problem of environmental health risk in big cities. Recently, researchers have proposed using various artificial intelligence technologies to predict air pollution. The proposed model is Cooperative of Artificial Neural Network (ANN) and Fuzzy Inference System (FIS), to predict air pollution of Korean cities using Python. Data air pollutant variables were collected and the Air Korean Web site air quality index was downloaded. This paper's aim was to predict on the health risks and the very unhealthy values of air pollution. We have predicted the air pollution of the environment based on the air quality index. According to the results of the experiment, our model was able to predict a very unhealthy value.
본 논문에서는 상선의 운항 사고에 관한 양적 위기평가에 관한 실험적인 접근방법들을 기술했다. 이 연구의 목적은 국제해사기구의 공식 안전성 평가(FSA)를 기반으로 운항 사고에 크게 기여하는 요소들을 분석하고, 양적 위기평가기법에 기반을 둔 운항 사고의 확률적인 위기수준을 평가한 후, 선박 안전을 저해할 수 있는 운항 사고 위기를 예측하는 것이다. 확률지수(PI)와 심각성지수(SI) 구성된 위기지수(RI)에 대한 운항 사고의 확률적인 위기수준은 베이지안 이론을 적용한 베이지안 네트워크를 기반으로 본 연구에서 제안한 운항사고 위기 모델을 이용해서 예측했다. 그리고 355건의 핵심 손상 사고기록으로 구성된 시나리오 그룹을 이용하여 제안한 모델의 적용 가능성을 평가하였다. 평가결과, 예측한 PI의 정답률 $r_{Acc}$은 82.8%로 나타났고, $S_p{\gg}1.0$과 $S_p{\ll}1.0$에 포함되는 PI 변수들의 민감도 초과비율은 10% 이내로 나타났으며, 예측한 SI의 평균 오차 $\bar{d_{SI}}$는 0.0195로 나타났고, 예측한 RI의 정답률은 91.8%로 나타났다. 이러한 결과는 제안한 모델과 방법이 실제 해상운송 현장에 적용 가능함을 나타낸다.
This paper suggests an application method for a superconducting fault current limiter (SFCL) using an evaluation index to estimate the risk regarding the short-circuit capacity of the circuit breaker (CB). Recently, power distribution systems have become more complex to ensure that supply continuously keeps pace with the growth of demand. However, the mesh or loop network power systems suffer from a problem in which the fault current exceeds the short-circuit capacity of the CBs when a fault occurs. Most case studies on the application of the SFCL have focused on its development and performance in limiting fault current. In this study, an analysis of the application method of an SFCL considering the risk of the CB's short-circuit capacitor was carried out in situations when a fault occurs in a loop network power system, where each line connected with the fault point carries a different current that is above or below the short-circuit capacitor of the CB. A loop network power system using PSCAD/EMTDC was modeled to investigate the risk ratio of the CB and the effect of the SFCL on the reduction of fault current through various case studies. Through the risk evaluations of the simulation results, the estimation of the risk ratio is adequate to apply the SFCL and demonstrate the fault current limiting effect.
Purpose: Support vector machines (SVMs) ensemble has been proposed to improve classification performance of Credit risk recently. However, currently used fusion strategies do not evaluate the importance degree of the output of individual component SVM classifier when combining the component predictions to the final decision. To deal with this problem, this paper designs a support vector machines (SVMs) ensemble method based on fuzzy integral, which aggregates the outputs of separate component SVMs with importance of each component SVM. Research design, data, and methodology: This paper designs a personal credit risk evaluation index system including 16 indicators and discusses a support vector machines (SVMs) ensemble method based on fuzzy integral for designing a credit risk assessment system to discriminate good creditors from bad ones. This paper randomly selects 1500 sample data of personal loan customers of a commercial bank in China 2015-2020 for simulation experiments. Results: By comparing the experimental result SVMs ensemble with the single SVM, the neural network ensemble, the proposed method outperforms the single SVM, and neural network ensemble in terms of classification accuracy. Conclusions: The results show that the method proposed in this paper has higher classification accuracy than other classification methods, which confirms the feasibility and effectiveness of this method.
In the restructured electricity market, Performance-Based Regulation (PBR) regime has been introduced to the distribution network. To ensure the network stability, this regime is used along with quality regulations. Quality regulation impose new financial risks on distribution system operators (DSOs). The poor quality of the network will result in reduced revenues for DSOs. The mentioned financial risks depend on the quality indices of the system. Based on annual variation of these indices, the cost of quality regulation will also vary. In this paper with regard to reclosing fault in distribution network, we develop a risk-based method to assess the financial risks caused by quality regulation for DSOs. Furthermore, in order to take the stochastic behavior of the distribution network and quality indices variations into account, time-sequential Monte Carlo simulation method is used. Using the proposed risk method, the effect of taking reclosing time into account will be examined on system quality indicators and the cost of quality regulation in Swedish rural reliability test system (SRRTS). The results show that taking reclosing fault into consideration, affects the system quality indicators, particularly annual average interruption frequency index of the system (SAIFI). Moreover taking reclosing fault into consideration also affects the quality regulations cost. Therefore, considering reclosing time provides a more realistic viewpoint about the financial risks arising from quality regulation for DSOs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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