Safety classification of systems, structures, and components (SSC) is an essential activity for nuclear reactor design and operation. The current regulatory trend is to require risk-informed safety classification that considers first, the severity, but also the frequency of SSC failures. While safety classification for nuclear power plants is covered in many regulatory and scientific publications, research reactors received less attention. Research reactors are typically of lower power but, at the same time, are less standardized i.e., have more variability in the design, operational modes, and operating conditions. This makes them more challenging when considering safety classification. This work presents the Integrated Risk-Informed Safety Classification (IRISC) procedure which is a novel extension of the IAEA recommended process with dedicated probabilistic treatment of research reactor designs. The article provides the details of probabilistic analysis performed within safety classification process to a degree that is often missing in most literature on the topic. The article presents insight from the implementation of the procedure in the safety classification for the MARIA Research Reactor operated by the National Center for Nuclear Research in Poland.
Younghee Noh;Jeong-Mo Yang;Ji Hei Kang;Yong Hwan Kim;Jongwook Lee;Woojung Kwak
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제13권1호
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pp.111-130
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2023
There are the national science and technology standard classification system used in Korea, the classification according to the standard classification system for educational organization units, and the Korean standard education classification by the National Statistical Office. It is not suitable for calculation or evaluation, and classification is still mixed depending on the purpose of use. Therefore, in this study, the current status of academic standard classification, issues related to the standard classification system such as research foundation associations and research institutes, and issues related to the academic standard classification through the analysis of existing prior research issues, etc. As a result of the research, first, it is necessary to maintain and strengthen the linkage of the academic classification system, such as maintaining the linkage between the relevant departmental classification systems and strengthening the linkage with the relevant classification system, as a result of analysis of major issues in the academic standard classification system, and the systematic improvement cycle of the revision process and management system and settings are required.
In order to utilize remote sensed images effectively, a lot of image classification methods are suggested for many years. But, the accuracy of traditional methods based on pixel-based classification is not high in general. In this study, object oriented classification based on image segmentation is used to classify Landsat images. A necessary prerequisite for object oriented image classification is successful image segmentation. Object oriented image classification, which is based on fuzzy logic, allows the integration of a broad spectrum of different object features, such as spectral values , shape and texture. Landsat images are divided into urban, agriculture, forest, grassland, wetland, barren and water in sochon-gun, Chungcheongnam-do using object oriented classification algorithms in this paper. Preliminary results will help to perform an automatic image classification in the future.
Kim, Jin-Hyun;Kim, Chul;Yea, Sang-Jun;Jang, Hyun-Chul;Kim, Sang-Kyun;Kim, Young-Eun;Kim, Chang-Seok;Song, Mi-Young
International Journal of Contents
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제7권4호
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pp.108-115
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2011
The current study aims to analyze the acceptance of International Standard Terminology (IST) related to herbs and formulas used in Korea. It also intends to examine limitations of each term source by linking texts for herbal medicine research and formula research used in schools of oriental medicine with medicinal substance-formula classification names within the IST framework. This study examined 64 medicinal classification names of IST, including synonyms, 41 formula classification names, 65 classification names of "Herbal Medicine Study," 89 medicinal classification names of "Shin's Clinical Herbal Medicine Study," and lastly 83 formula classification names of "Formula Study." Data on their chief virtue, efficacy and characteristics as medicinal substances were extracted from their definitions, and such data were used to perform Chinese character-English mapping using the IST. The outcomes of the mapping were then analyzed in terms of both lexical matching and semantic matching. In terms of classification names for medicinal substances, "Herbal Medicine Study" had 60.0% lexical matching, whereas "Shin's Clinical Herbal Medicine Study" had 48.3% lexical matching. When semantic matching was also applied, "Herbal Medicine Study" showed a value of 87.7% and "Shin's Clinical Herbal Medicine Study" 74.2%. In terms of formula classification names, lexical matching was 28.9% of 83 subjects, and when semantic matching was also considered, the value was 30.1%. When the conceptual elements of this study were applied, some IST terms that are classified with other codes were found to be conceptually consistent, and some terms were not accepted due to different depths in the classification systems of each source.
국가 R&D 사업관리 시스템에서는 국내의 국가 연구개발과제 정보를 관리하고 검색할 수 있도록 하고 있다. 특히 연구개발과제들을 분류하고 다양한 검색 및 분석 서비스를 제공하기 위해서 다양한 분류체계를 이용하고 있다. 하지만 하나의 분류체계에 대해 하나의 분류만 입력 가능하도록 하고 있기 때문에 과제의 성격을 명확히 파악하는데 어려움이 있다. 또한 연구개발과제를 위한 분류체계는 모든 분야에 대한 일반적인 분류를 제공하고 있으나 한의학과 같은 특정 분야에 맞는 분류체계는 제공하지 않고 있다. 반면에 한의학 분야에서는 한의학에 대한 분류체계 연구가 진행되어 왔지만 이 분류체계 또한 한의학 전반에 관한 일반적인 분류이기 때문에 한의학 연구개발과제를 위한 분류로는 적합하지 않는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 한의학 분야의 연구개발과제들의 성격을 명확히 파악하고 검색 및 분석에 활용할 수 있는 분류를 제안한다.
In this paper, we investigated a method for feature - based classification to develop software which is suitable to the classification of high resolution satellite imagery . So, we developed related algorithm and designed user interfaces of convenience, considering various elements require for the feature - based classification. The software was tested with eCognition software which is unique commercial software for feature - based classification.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.81-81
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2002
Classification is considered as one of the processes of extracting attributes from satellite imagery and is one of the usual functions in the commercial satellite image processing software. Accuracy of classification plays a key role in deciding the usage of its results. Many tremendous efforts far the higher accuracy have been done in such fields; training area selection, classification algorithm. Our research is one of these effort in different manners. In this research, we conduct classification using multiple satellite image data and evidential approach. We statistically consider the posterior probabilities and certainty in maximum likelihood classification and methodologically Dempster's orthogonal sums. Unfortunately, accuracy for the whole data sets has not assessed yet, but accuracy assessments in training fields and check fields shows accuracy improvement over 10% in overall accuracy and over 0.1 in kappa index.
classification of the satellite images provides information about land cover and/or land use. Quality of the classification result depends mainly on the spatial and spectral resolutions of the images. In this study, image fusion in terms of resolution merging, and band integration with multi-source of the satellite images; Landsat ETM+ and Ikonos were carried out to improve classification. Resolution merging and band integration could generate imagery of high resolution with more spectral bands. Precise image co-registration is required to remove geometric distortion between different sources of images. Combination of unsupervised and supervised classification of the fused imagery was implemented to improve classification. 3D display of the results was possible by combining DEM with the classification result so that interpretability could be improved.
본 연구는 1986년부터 2011년까지 한국문헌정보학회지, 한국도서관 정보학회지, 정보관리학회지, 한국비블리아학회지, 서지학연구에 실린 논문 205편을 대상으로 분류에 관한 국내 연구 동향을 분석하였다. 이를 위해 하위주제, 연구방법, 자료수집 및 분석방법의 측면에서 개별 논문들을 분석하고 분류 관련 연구의 특성들을 도출하였다. 그 결과 논문의 양은 점차 증가하는 양상으로, 활용에 초점이 맞추어져 있었으며, 새로운 분류 방안을 제안하거나 기존 분류체계의 수정전개방안을 제안하는 형태의 논문들이 대부분이었고, 이러한 경우 문헌연구를 활용한 분류체계 비교연구가 압도적으로 많았다. 연구자 측면에서 교수와 강사, 학생은 문헌연구를 선호하였으나 연구원은 주로 사례연구와 시스템 분석/설계방법을 활용하였다. 가장 높은 생산성을 보인 저자 9명은 교수나 강사였고, 소수의 타학문분야 기반 저자들은 대부분이 컴퓨터학 전공자들이었다. 이와 같은 결과는 분류 관련 연구에 다양한 연구주제에 대한 접근, 연구방법의 다양한 시도, 타학문분야와의 연계가 보다 더 필요함을 보여주는 것이다.
국내에서 기록학 연구가 본격적으로 이루어진 지 14년을 경과하면서 기록분류와 관련하여 어떤 연구들이 이루어졌고 주요 이슈는 무엇이었는지를 살펴볼 필요가 있다. 이 연구에서는 먼저 공공기록물관리법과 연구논문에 등장하는 분류 관련 용어를 조사함으로써 분류론의 범주를 정리하였다. 국내 학술지 논문을 대상으로 기록분류와 관련된 35편의 논문을 선별하였으며, 이에 대한 분야별 내용 분석을 실시하였다. 논문들의 내용과 특징, 한계를 밝힘으로써 기록분류 연구가 현장의 문제에 어떤 해법을 제시했으며 이론적으로는 어느 정도의 수준에 도달했는지 살펴보았다. 이러한 분석과 해외 연구 동향, 국내 현장의 수요 등을 고려하여 앞으로의 과제를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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