A novel hybrid extreme machine learning-multiverse optimizer (ELM-MVO) framework is proposed to predict the liquefaction phenomenon in seismically excited tunnel lining inside the sand lens. The MVO is applied to optimize the input weights and biases of the ELM algorithm to improve its efficiency. The tunnel located inside the liquefied sand lens is also evaluated under various near- and far-field earthquakes. The results demonstrate the superiority of the proposed method to predict the liquefaction event against the conventional extreme machine learning (ELM) and artificial neural network (ANN) algorithms. The outcomes also indicate that the possibility of liquefaction in sand lenses under far-field seismic excitations is much less than the near-field excitations, even with a small magnitude. Hence, tunnels designed in geographical areas where seismic excitations are more likely to be generated in the near area should be specially prepared. The sand lens around the tunnel also has larger settlements due to liquefaction.
As climate change due to global warming continues to be accelerated, various extreme events become more intense, more likely to occur and longer-lasting on a much larger scale. Recent studies show that global warming acts as the primary driver of extreme events and that heat-related extreme events should be attributed to anthropogenic global warming. Among them, both terrestrial and marine heat waves are great concerns for human beings as well as ecosystems. Taking place around the world, one of those events appeared over East Sea in July 2021 with record-breaking high temperature. Meanwhile, climate condition around East Sea was favorable for anomalous warming with less total cloud cover, more incoming solar radiation, and shorter period of Changma rainfall. According to the results of wave activity flux analysis, highly activated meridional mode of teleconnection that links western North Pacific to East Asia caused localized warming over East Sea to become stronger.
Significant costs to the public and private sectors due to recent extreme wind events have motivated the need for systematic post-hurricane damage data collection and analysis. Current post disaster data are collected by many different interested groups such as government agencies, voluntary disaster relief agencies, representatives of media companies, academicians and companies in the private sector. Each group has an interest in a particular type of data. However, members of each group collect data using different techniques. This disparity in data is not conducive to quantifying damage data and, therefore, inhibits the statistical and spatial description of damage and comparisons of damage among different extreme wind events. The data collection does not allow comparisons of data or results of analyses within a group and also prohibits comparison of damage data and information among different groups. Typically, analyses of data from a given event lead to different conclusion depending upon the definition of damage used by individual investigators and the type of data collected making it difficult for members of groups to compare the results of their analyses with a common language and basis. A formal method of data collection and analysis-within any single group-would allow comparisons to be made among different individuals, hazardous events and eventually among different groups, thus facilitating the management and reduction of damage due to future disaster. This research introduces a definition of damage to single family dwellings, and a common method of data collection and analysis suited for groups interested in regional characterization of damage. The current state-of-data is presented and a method for data collection is recommended based on these existing data collection methods. A fixed-scale damage index is proposed to consider the damage to a dwelling's feature. Finally, the damage index is applied to three dwellings damaged by Hurricane Iniki (1992). The damage index reflects the reduced functionality of a structure as a single family detached dwelling and provides a means to evaluate regional damage due to a single event or to compare damage due to events of different severity. Evaluation of the damage index and the data available support recommendation for future data collection efforts.
Since the Fukushima nuclear accident in 2011, the public were concerned about the safety of Nuclear Power Plants (NPPs) in extreme natural disaster situations, such as earthquakes, flooding, heavy rain and tsunami, have been increasing around the world. Accordingly, the Stress Test was conducted in Europe, Japan, Russia, and other countries by reassessing the safety and response capabilities of NPPs in extreme natural disaster situations that exceed the design basis. The extreme natural disaster can put the NPPs in beyond-design-basis conditions such as the loss of the power system and the ultimate heat sink. The behaviors and capabilities of NPPs with losing their essential safety functions should be measured to find and supplement weak areas in hardware, procedures and coping strategies. The Loss of Ultimate Heat Sink (LUHS) accident assumes impairment of the essential service water system accompanying the failure of the component cooling water system. In such conditions, residual heat removal and cooling of safety-relevant components are not possible for a long period of time. It is therefore very important to establish coping strategies considering all available equipment to mitigate the consequence of the LUHS accident and keep the NPPs safe. In this study, thermal hydraulic behavior of the LUHS event was analyzed using RELAP5/Mod3.3 code. We also performed the sensitivity analysis to identify the effects of the operator recovery actions and operation strategy for charging pumps on the results of the LUHS accident.
We report a fine scale transient brightening event near a pore boundary with the Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS) of the 1.6m Goode Solar Telescope (GST), the Atmospheric Imaging Assembly (AIA) aboard the Solar Dynamics Observatory (SDO), and Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) aboard SDO. The event appears in all AIA extreme ultraviolet bands, also in the two FISS lines, $H{\alpha}$ and Ca II $8542{\AA}$, and lasted for a minute. The brightening occurred at a footpoint of a loop. The conjugate brightening occurred at the other foot point outside the FISS field of view. The brightening near the pore exhibit a redshift of 4.3 km s-1 in the $H{\alpha}$ and about 2.3 km s-1 in Ca II line. Differential emission measure derived from 6 AIA EUV passbands and cloud model fitting of the two FISS lines indicate the temperature increase of between 10,000 and 20 MK at the main event. After the brightening, the upward mass motion appears in the AIA images. We discuss the physical implication of this brightening in the context of magnetic reconnection and coronal heating.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.232-240
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2022
To fulfill user expectations, the rapid evolution of software techniques and approaches has necessitated reliable and flawless software operations. Aging prediction in the software under operation is becoming a basic and unavoidable requirement for ensuring the systems' availability, reliability, and operations. In this paper, an improved evolutionary computing-driven extreme learning scheme (ECD-ELM) has been suggested for object-oriented software aging prediction. To perform aging prediction, we employed a variety of metrics, including program size, McCube complexity metrics, Halstead metrics, runtime failure event metrics, and some unique aging-related metrics (ARM). In our suggested paradigm, extracting OOP software metrics is done after pre-processing, which includes outlier detection and normalization. This technique improved our proposed system's ability to deal with instances with unbalanced biases and metrics. Further, different dimensional reduction and feature selection algorithms such as principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), and T-Test analysis have been applied. We have suggested a single hidden layer multi-feed forward neural network (SL-MFNN) based ELM, where an adaptive genetic algorithm (AGA) has been applied to estimate the weight and bias parameters for ELM learning. Unlike the traditional neural networks model, the implementation of GA-based ELM with LDA feature selection has outperformed other aging prediction approaches in terms of prediction accuracy, precision, recall, and F-measure. The results affirm that the implementation of outlier detection, normalization of imbalanced metrics, LDA-based feature selection, and GA-based ELM can be the reliable solution for object-oriented software aging prediction.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.279-279
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2020
최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.10
no.1
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pp.1-13
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2016
The progressive collapse analysis of reinforced concrete (RC) moment-frame buildings under extreme loads is discussed from the perspective of modeling issues. A threat-independent approach or the alternate path method forms the basis of the simulations wherein the extreme event is modeled via column removal scenarios. Using a prototype RC frame building, issues and considerations in constitutive modeling of materials, options in modeling the structural elements and specification of gravity loads are discussed with the goal of achieving consistent models that can be used in collapse scenarios involving successive loss of load-bearing columns at the lowest level of the building. The role of the floor slabs in mobilizing catenary action and influencing the progressive collapse response is also highlighted. Finally, an energy-based approach for identifying the proximity to collapse of regular multi-story buildings is proposed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.366-366
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2020
The drought is one of the extreme natural disasters observed in any climate zone and it is due to the deficiency in moisture. The flash drought is identified recently as a subdivision of drought and it is an extreme event distinguished by sudden onset and rapid intensification of drought conditions with severe impacts. The main cause for the flash drought is coupled situation due to precipitation deficit and high evapotranspiration. Hence, heat waves plays major role in identification of flash drought. Therefore, this study focused on identifying changes in distribution of heat waves for Korean Peninsula. The daily maximum and minimum temperature data were used in this study. The heat wave, heat wave intensity and heat wave intensity index were derived. The results of the study would be an input for the future studies on identification of flash drought in Korean Peninsula.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.6
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pp.699-708
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2023
Nuclear power plants (NPPs) consider possible external events, including natural hazards, during the design phase to ensure safe operation. However, in recent years, due to the increasing probability of natural hazards exceeding the design, a careful review of extreme natural hazards and unforeseen external events during the design phase has become necessary. In this study, the objective was to screen potential extreme natural hazards at NPP sites in Korea. Initially, we investigated and analyzed the characteristics of NPP sites and the events caused by external hazards. Furthermore, we analyzed existing literature and research data to establish screening procedures and criteria that suit the actual conditions of domestic NPPs. Based on these criteria and data, we conducted qualitative screening for each NPP site and identified potential extreme natural hazards through quantitative screening and walkdown. As a result of the screening, in addition to internal flooding caused by heavy rain, wind pressure and extreme air pressure caused by extreme winds were screened as potential extreme natural hazards common to all sites. Additionally, at the Kori site, storm surge was selected as the most significant potential extreme natural hazard.
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