When performing fire PSA in a nuclear power plant, an event mapping method, using an internal event PSA model, is widely used to reduce the resources used by fire PSA model development. Feasible initiating events and component failure events due to fire are identified to transform the fault tree (FT) for an internal event PSA into one for a fire PSA using the event mapping method. A surrogate event or damage term method is used to condition the FT of the internal PSA. The surrogate event or the damage term plays the role of flagging whether the system/component in a fire compartment is damaged or not, depending on the fire being initiated from a specified compartment. These methods usually require explicit states of all compartments to be modeled in a fire area. Fire event scenarios, when using explicit identification, such as surrogate or damage terms, have two problems: (1) there is no consideration of multiple fire propagation beyond a single propagation to an adjacent compartment, and (2) there is no consideration of simultaneous fire propagations in which an initiating fire event is propagated to multiple paths simultaneously. The present paper suggests a fire propagation equation to identify all possible fire event scenarios for an explicitly treated fire event scenario in the fire PSA. Also, a method for separating fire events was developed to make all fire events a set of mutually exclusive events, which can facilitate arithmetic summation in fire risk quantification. A simple example is given to confirm the applicability of the present method for a $2{\times}3$ rectangular fire area. Also, a feasible asymptotic approach is discussed to reduce the computational burden for fire risk quantification.
The coastal provinces of South China have been uniquely shaped by various tectonic events. During the midlate Mesozoic tectono-thermal event, the oblique subduction of the Paleo Kula-Pacific plate beneath the Eurasian plate has created a complicated tectonic setting for the whole region. However, the mechanism of this event is not completely understood. In this paper, we discuss the advantages of using LANDSAT TM satellite imagery over a small part of the region - the Mirs Bay Basin which is largely covered by dense vegetation and where limited outcrops is seen. The use of satellite imagery complements field mapping and the result shows a prominent sinistral offset along the eastern margin of the Mirs Bay Basin, which was not previously recognized on the ground.
Cho, Jaehyun;Han, Sang Hoon;Kim, Dong-San;Lim, Ho-Gon
Nuclear Engineering and Technology
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제50권8호
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pp.1234-1245
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2018
The risk of multi-unit nuclear power plants (NPPs) at a site has received considerable critical attention recently. However, current probabilistic safety assessment (PSA) procedures and computer code do not support multi-unit PSA because the traditional PSA structure is mostly used for the quantification of single-unit NPP risk. In this study, the main purpose is to develop a multi-unit Level 2 PSA method and apply it to full-power operating six-unit OPR1000. Multi-unit Level 2 PSA method consists of three steps: (1) development of single-unit Level 2 PSA; (2) extracting the mapping data from plant damage state to source term category; and (3) combining multi-unit Level 1 PSA results and mapping fractions. By applying developed multi-unit Level 2 PSA method into six-unit OPR1000, site containment failure probabilities in case of loss of ultimate heat sink, loss of off-site power, tsunami, and seismic event were quantified.
효과적인 데이터 분석 및 활용을 위해서는 빅 데이터를 내부 데이터와 유연하게 연계할 수 있는 방안이 필요하다. 빅 데이터 분석 정보를 내부 정보시스템과 연계시키기 위한 방안으로서 본 연구는 다차원 이벤트 온톨리지를 제시하였다. 이를 위해서 먼저 빅 데이터 분석 정보를 이벤트 모형을 사용하여 온톨리지로 표현하고, 다차원 데이터베이스 또한 OWL-DL 온톨리지로 변환하여 표현하였다. 다차원 이벤트 온톨리지에서 빅 데이터 분석정보들은 차원 계층구조를 통하여 다차원 데이터베이스에 저장된 모든 개체들에게 공유되는데, 본 연구에서는 이를 이벤트의 하향공유, 상향 공유 및 복합 이벤트 공유로 구분한다. 이들 정보공유 유형별로 빅 데이터 분석 정보의 공유 및 활용 방안들을 제시하였으며, Protege를 사용하여 시험적으로 구현하였다. 본 연구는 외부의 빅 데이터 분석 정보를 내부의 다차원 데이터베이스와 연계하는 방안을 실험적으로 제시하였다는 점에서 의의를 가진다고 할 수 있다.
본 논문은 사건/사타에 대한 공간적 인지가 수행되는 기본적인 방식을 규명하기 위해서는 그 사건/사태에 참여하는 참가자의 위치가 가장 주요한 요인임을 주장하고, 자연언어는 공간적 인지를 표현하기 위해 비교적 "단순한" 의미유형을 사용하고 있으며, 공간표현을 해석할 때 사건/사태 전체의 위치를 지정하는 것으로 해석하지 않고, 그 참가자로 표현된 논항(arguments)의 위치를 지정하는 것으로 해석한다는 것이다. 본 논문은 장소표현이 타동사의 두 논항의 위치를 지정하는 방식을 네 가지 유형의 노항지향성(argument orientations)으로 분류하여 기술하였고, 논항지향성을 통하여 영어를 포함한 자연언어의 장소표현이 관계(relations)의 집합에서 관계의 집합으로 사상하는 교차함수(intersecting functioins)로 해석되어야 한다는 의미해석상의 제약이 있음을 밝히고 있다.
In general, an internal fire events probabilistic safety assessment (PSA) model is quantified by modifying the pre-existing internal event PSA model. Because many pieces of equipment or cables can be damaged by a fire, a single fire event can lead to multiple internal events PSA initiating events (IEs). Consequently, when the fire events PSA model is quantified, inappropriate minimal cut sets (MCSs), such as duplicate MCSs, may be generated. This paper shows that single quantification of a hypothetical single-top fire event PSA model may generate the following four types of inappropriate MCSs: duplicate MCSs, MCSs subsumed by other MCSs, nonsense MCSs, and MCSs with over-counted fire frequencies. Among the inappropriate MCSs, the nonsense MCSs should be addressed first because they can interfere with the right interpretation of the other MCSs and prevent the resolution of the issues related to the other inappropriate MCSs. In addition, we propose a resolution process for each of the issues caused by these inappropriate MCSs and suggest an overall procedure for resolving them. The results of this study will contribute to the understanding and resolution of the inappropriate MCSs that may appear in the quantification of fire events PSA models.
실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.
In this paper, we consider the problem of estimation of average radar cross section (RCS) for Swerling 1 fluctuation model, based on the maximum likelihood (ML) estimation method. In a mathematical development we take into account the event that target strength is lower than detection threshold, or the target is not detected. Our ML estimation for the SWR uses the score function that is the joint probability-pdf of the events and random variables. The solution to the ML estimation reduces to an expression in the from of a contraction mapping. The computational efficiency of the contraction mapping theorem is significant in computing the ML estimation as compared with other root-finding algorithms fur most radar tracking conditions.
메시지 처리기란 클라이언트들로부터 수신된 다양한 포맷의 메시지를 수신 메시지 별 쓰레드를 생성하여 처리하고 그 결과를 목적지로 전달하는 서버 소프트웨어를 말한다. 본 논문에서는 SEDA(The Stage Event Driven Architecture) 구조의 메시지 처리기에서 각 수행함수가 CPU 또는 IO bound 특성을 가질 수 있다는 점에 착안하여, 수행 함수 별 특성을 고려해 쓰레드를 각 코어에 매핑하는 FC-TM(Function Characteristic aware Thread Mapping) 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 메시지 처리에 필요한 각 수행함수의 특성이 정적인 것으로 가정하였다. 따라서 수행 가능한 함수를 미리 프로파일링(profiling)하여 특성을 분석한 후, 실제 수신되는 메시지에 따라 단위시간 당 처리량(throughput)이 최대가 되도록 쓰레드를 매핑하였다. 성능 평가 결과 IO bound한 함수가 특정 비율 이상 있을 경우, 기존 연구보다 단위시간당 처리량이 최대 72%까지 증가하였다.
This paper discusses the problem of designing an observation function as coarsest as possible in supervisory control of discrete event dynamic systems. Some algebraic properties of two sets consisting of observation functions for which the given desirable behavior is realizable are investigated:these sets with a partial ordering turn out not to possess largest elements. Two natural methods of obtaining an observation function, which is frequently coarser than the identity mapping, are also presented. An example illustrates the use of these methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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