과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R2)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm2, relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R2≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm2, RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R2=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm2, RE=13.9%와 validation에서 R2=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm2, RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.
Kim, Geunhee;Kim, Jae Min;Shin, Ji Hyeon;Lee, Seung Jun
Nuclear Engineering and Technology
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제54권10호
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pp.3620-3630
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2022
The diagnosis of abnormalities in a nuclear power plant is essential to maintain power plant safety. When an abnormal event occurs, the operator diagnoses the event and selects the appropriate abnormal operating procedures and sub-procedures to implement the necessary measures. To support this, abnormality diagnosis systems using data-driven methods such as artificial neural networks and convolutional neural networks have been developed. However, data-driven models cannot always guarantee an accurate diagnosis because they cannot simulate all possible abnormal events. Therefore, abnormality diagnosis systems should be able to detect their own potential misdiagnosis. This paper proposes a rulebased diagnostic validation algorithm using a previously developed two-stage diagnosis model in abnormal situations. We analyzed the diagnostic results of the sub-procedure stage when the first diagnostic results were inaccurate and derived a rule to filter the inconsistent sub-procedure diagnostic results, which may be inaccurate diagnoses. In a case study, two abnormality diagnosis models were built using gated recurrent units and long short-term memory cells, and consistency checks on the diagnostic results from both models were performed to detect any inconsistencies. Based on this, a re-diagnosis was performed to select the label of the second-best value in the first diagnosis, after which the diagnosis accuracy increased. That is, the model proposed in this study made it possible to detect diagnostic failures by the developed consistency check of the sub-procedure diagnostic results. The consistency check process has the advantage that the operator can review the results and increase the diagnosis success rate by performing additional re-diagnoses. The developed model is expected to have increased applicability as an operator support system in terms of selecting the appropriate AOPs and sub-procedures with re-diagnosis, thereby further increasing abnormal event diagnostic accuracy.
The main objective of this paper is come up with methodology approach for FPGA-based system in verification and validation lifecycle regarding software reliability using system engineering approach. The steps of both reverse engineering and re-engineering are carried out to implement an FPGA-based of safety critical system in Nuclear Power Plant. The reverse engineering methodology is applied to elicit the requirements of the system as well as gain understanding of the current life cycle and V&V activities of FPGA based-system. The re-engineering method is carried out to get a new methodology approach of software reliability, particularly Software Reliability Growth Model. For measure the software reliability of a given FPGA-based system, the following steps are executed as; requirements definition and measurement, evaluation of candidate reliability model, and the validation of the selected system. As conclusion, a new methodology approach for software reliability measurement using software reliability growth model is developed.
본 연구는 가족을 단위로 개입하는 사회복지 실천 및 연구 현장에 적합한 가족관계를 측정하기 위해 개발된 척도의 일반화 가능성을 검증하는 연구이다. 사회복지분야에서 2001년 개발된 "가족관계척도"를 도구로 하여, 이론적, 논리적 고찰을 통한 액면타당도 검증을 하였으며, 기혼자 집단 분석을 통한 실증적 타당도 검증을 하였다. 액면타당도를 위한 내용분석 결과 정서친밀요인은 긍정적 정서표현, 수용존중요인은 공감, 인정책임요인은 자율성과 유연성의 개념으로 타당도를 확인할 수 있었다. 실증타당도를 위한 분석결과는 구성타당도, 기준관련 타당도, 변별력으로 나누어 실시하였으며, 구성타당도를 위한 탐색적 요인분석에서 누적설명량은 54%, 각 하위요인별 문항들은 0.45 이상의 안정된 부하량을 보여주었고, 확인적 요인분석에서도 모형에 대한 부합지수가 높게 나타났다. 기준관련타당도 중 예측타당도를 위한 회귀분석과 판별분석 결과, 가족관계의 점수가 높을수록 가족스트레스 인식이 유의미하게 낮아지며, 가족스트레스 상 하위집단에서 유의미한 판별이 나타남을 확인하였다. 동시타당도를 위한 상관관계분석 결과 "가족관계척도"의 설명변인으로 부부(r=.54) 및 부모자녀간 의사소통(r=.64)이 가장 높은 긍정적 관계를 보인다. 삶의 만족 수준과 정신건강 수준도 가족관계 수준에 유의미한 긍정적 상관관계를 나타내 가족관계척도와의 수렴타당도를 설명하였고, 신체적 건강 수준은 가족관계 수준과 미약한 관계를 보여주어 가족관계척도의 판별타당도를 보여주는 근거로 검토되었다. 마지막으로 인구사회학적 특성에 따른 가족관계척도의 변별력을 살펴본 결과, 연령, 결혼형태, 경제적 수준, 학력에 대한 "가족관계척도"가 유의미한 차이를 보여주었다. 이상과 같은 연구결과는 대학생 집단을 통해 개발된 "가족관계척도"가 기혼자 집단에서 교차타당성(cross validation)이 확보됨을 보여주고 있으며, 이전 연구에서 밝히지 못한 다양한 기준관련 타당도와 인구사회학적 변별력을 통해 타당도의 일반화를 높였음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 또한 사회복지분야에서 처음 개발된 "가족관계척도"가 가족을 대상으로 하는 사회복지연구 및 실천현장에서 사회측정도구(sociometric)로 활용되는데 있어 보다 실증적인 가능성을 제시한 것이라 할 수 있다.
This paper describes verification of APR1400 reactor vessel by applying the system engineering approach, in which the design re-engineering method is used to check the design parameters of APR1400 RV (reactor vessel). The RV is classified as safety class 1 and therefore must adhere strictly to the rules of ASME BPVC section III, subsection NB and seismic category I. This study explores designing the RV by following the ASME guidelines and making a comparative study with the current design. To meet this objective we apply system engineering methodologies to structure the process and allow for verification and validation of the major RV design parameters such as thickness of RV. The structural thicknesses of various part of RV are determined as well as reinforcements on the RV major nozzles. A 3D virtual reality model was created based on the design parameters using CATIA V5 and animation using Dassault Composer V2016. A comparison of re-engineered ARP1400 RV and standard APR1400 RV was done to show which design parameters were taken more conservative approach.
Objectives : This study was conducted to confirm validation and stability of concentration analysis method of pure melittin (Sweet Bee Venom-Sweet BV) extracted from the bee venom by utilizing protein isolation method of gel filtration. Methods : All experiments were conducted at Biotoxtech, a non-clinical studies authorized institution, under the regulations of Good Laboratory Practice (GLP). Standard solutions of melittin (SIGMA, USA) and test substances were dispensed and were analyzed with HPLC for Sweet BV to secure the validation of analysis. Results : 1. Measurement of system suitability of Sweet BV satisfied criterion of below 3%. 2. Confirming Linearity of Sweet BV in 10-200${\mu}g/m\ell$ solution yielded correlation coefficient (r) of 0.995 and accuracy of 85-115% which satisfy criterion. 3. Measurement of Specificity of Sweet BV didn't yield any substance affecting the peak of test substances, but detected at 21.22min verified as the test substance. 4. Confirming Intra-day of Sweet BV, accuracy and precision of 0.1, 100${\mu}g/m\ell$ were 105.70, 95.81 and 0.66, 0.73, respectively, satisfying both criteria of accuracy (85-115%) and precision (within 10%). 5. To measure Stability in autosampler, all samples used in Intra-day reproducibility sat in the autosampler for five hours and were re-analyzed. Both variability and precision satisfied the criteria. 6. Homogeneity of Sweet BV (0.1, 100${\mu}g/m\ell$) at upper, middle, and lower layers all satisfied the accuracy and precision criteria. 7. Stability of Sweet BV (0.1, 100${\mu}g/m\ell$) at room temperature for four hours and refrigerated for 7 days all satisfied the criterion. 8. For the measurement of Quality control, QC samples measured on the first and eighth day all satisfied accuracy and precision criteria. Conclusion : Above experiment data satisfies validation and stability of concentration analysis method of Sweet BV.
The objective of this study was to develop a hydrologic simulation model to predict daily streamflow from a small agricultural watershed considering irrigation return flow. The proposed IREFLOW(Irrigation REturn FLOW) model consists of hillslope runoff model, irrigation scheme drainage model, and irrigation return flow model, and simulates daily streamflow from an irrigated watershed. Two small watersheds were selected for monitoring of hydrological components and evaluating the model application. The relative error (RE) between observed and simulated daily streamflow were 2.9% and 6.4%, respectively, on two small agricultural watersheds (Baran and Gicheon) for the calibration period. The values of RE in daliy streamflow for the validation period were 6.0% for the Baran watershed, and 2.8% for the Gicheon watershed.
As an attempt to improve fog predictability at Incheon International Airport (IIA) we couple the 3D weather forecasting model currently operational in Korea Meteorological Administration (regional Unified Model, UM_RE) with a 1D turbulence model (PAFOG). The coupling is done by extracting the meteorological data from the 3D model and properly inserting them in the PAFOG model as initial conditions and external forcing. The initial conditions include surface temperature, 2 m temperature and dew point temperature, geostrophic wind at 850 hPa and vertical profiles of temperature and dew point temperature. Moisture and temperature advections are included as external forcing and updated every hr. To validate the performance of the coupled system, simulation results of the coupled system are compared to those of the 3D model alone for the 22 sea fog cases observed over the Yellow Sea. Three statistical indices, i.e., Root Mean Square Error (RMSE), linear correlation coefficient (R) and Critical Success Index (CSI), are examined, and they all indicate that the coupled system performs better than the 3D model alone. These are certainly promising results but more improvement is required before the coupled system can actually be used as an operational fog forecasting model. For the RMSE, R, and CSI values for the coupled system are still not good enough for operational fog forecast.
The field of nonparametrics has shown its appeal in re-cent years with anarray of new tools for statistical analysis. As one of those tools nonparametric regression has become a prominent statis-tical research topic and also has been well established as a useful tool. In this article we investigate the biased cross-validation selector, BCV, which is proposed by Oh et al. (1995) for a less smoothing regression function. In the simulation study BCV selector is shown to perform well in parctice with respect to ASE ratio.
A cross drilling/milling Unit is an important mechanical part which is widely used in many kinds of machining tool, and various gear trains with good accuracy and reliability features are widely used in power transmission systems. A study on a novel power transmission optimization method for driving gear trains in cross drilling/milling units is presented in this paper. A commercial program for gear system simulation, Romax Designer, was used in this research to intuitively observe the gear meshing and the load distribution conditions on the gear teeth. We obtained the optimal modification value through comparing the results of repeated experiments. For validation, optimized gears were fabricated and then measured with a precision tester.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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