Choi, Geon Pil;Yoo, Kwae Hwan;Back, Ju Hyun;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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제49권3호
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pp.495-503
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2017
Operators of nuclear power plants may not be equipped with sufficient information during a loss-of-coolant accident (LOCA), which can be fatal, or they may not have sufficient time to analyze the information they do have, even if this information is adequate. It is not easy to predict the progression of LOCAs in nuclear power plants. Therefore, accurate information on the LOCA break position and size should be provided to efficiently manage the accident. In this paper, the LOCA break size is predicted using a cascaded fuzzy neural network (CFNN) model. The input data of the CFNN model are the time-integrated values of each measurement signal for an initial short-time interval after a reactor scram. The training of the CFNN model is accomplished by a hybrid method combined with a genetic algorithm and a least squares method. As a result, LOCA break size is estimated exactly by the proposed CFNN model.
Many uncertainties affect the stability assessment of rock structures. Some of these factors significantly influence technology decisions. Some of these factors belong to the geological domain, and spatial uncertainty measurements are useful for structural stability analysis. This paper presents an integrated approach to study the stability of rock structures, including spatial factors. This study models two main components: discrete structures (fault zones) and well known geotechnical parameters (rock quality indicators). The geostatistical modeling criterion are used to quantify geographic uncertainty by producing simulated maps and RQD values for multiple equally likely error regions. Slope stability theorem would be demonstrated by modeling local failure zones and RQDs. The approach proided is validated and finally, the slope stability analysis method and fuzzy Laypunov criterion are applied to mining projects with limited measurement data. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results of linear and nonlinear structures show that the proposed method is able to identify structural parameters and their changes due to damage and unknown excitations. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and fuzzy theory.
본 연구의 목적은 21세기 국제물류전략의 근간이 되는 ASEAN과 한국의 주요 컨테이너항만의 경쟁력 파악과 비교ㆍ평가를 통하여 한국항만의 경쟁력 제고를 위한 對 ASEAN에 관한 정책적 시사점을 강구함에 있다. 연구방법론과 범위는 ASEAN과 한국에 있어서 컨테이너항만의 경쟁력이라는 정성적인 속성을 정량화하여 평가하는 계층퍼지 분석(HFP)기법을 도입하여 실증분석을 하였다. 연구의 결과 싱가포르가 1위, 부산과 마닐라항만이 공동 2위의 선두그룹으로 평가되었다. 본 논문의 기여도는 한국과 ASEAN의 항만경쟁력 비교 연구를 통해 사회과학분야의 연구에 적용할 수 있는 HFT방법론을 도입하여 정책수립에 응용한 최신의 실증적인 연구접근에 있다.
In this paper an algorithm, based on extracting a certain target of an image, is proposed that is capable of performing bilevel thresholding of image with multimodal distribution. Each pixel in the image has a membership value which is used to denote the characteristic relationship between the pixel and its belonging region (i.e. the object or background). Using the membership values of image set, a new measurement, which simultaneously measures the measure of fuzziness and the conditional entropy of the image, is calculated. Then, thresholds are found by optimally minimizing calculated measurement. In addition, a fuzzy range is defined to improve the threshold values. The experimental results demonstrate that the proposed approach can select the thresholds automatically and effectively extract the meaningful target from the input image. The resulting image can preserve the object region we target very well.
퍼지 적분을 이용하여 금강지천의 수질 오염을 평가하는 새로운 시스템을 연구하였다. 이 논문은 BOD(biochemical oxygen demand, 생물학적인 산소 요구량), COD(chemical oxygen demand, 화학적인 산소요구량), SS(suspended solids, 부유물질), T-N(total nitrogen, 총질소), T-P(total phosphorus, 총인)의 다섯 가지의 수질 오염 평가 항목에 대한 자료를 기반으로 하였다. 퍼지 적분의 측량은 수질 오염이 어떤 요소의 의존 정도에 따라 결정지어진다. 척도들 간의 측정치를 평가하여 금강의 지천을 [0,1]사이에 분포하도록 정규화 시켰다. 퍼지 적분을 이용하여 금강의 지천에 수질 오염 척도를 정량적으로 나타내었다. 결론적으로 금강의 지천에 수질의 오염 정도를 새로운 시스템으로 평가하는 방법을 제시하고자 한다.
The measurement of pile bearing capacity is crucial for the design of pile foundations, where in-situ tests could be costly and time needed. The primary objective of this research was to investigate the potential use of fuzzy-based techniques to anticipate the maximum weight that concrete driven piles might bear. Despite the existence of several suggested designs, there is a scarcity of specialized studies on the exploration of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS) for the estimation of pile bearing capacity. This paper presents the introduction and validation of a novel technique that integrates the fire hawk optimizer (FHO) and equilibrium optimizer (EO) with the ANFIS, referred to as ANFISFHO and ANFISEO, respectively. A comprehensive compilation of 472 static load test results for driven piles was located within the database. The recommended framework was built, validated, and tested using the training set (70%), validation set (15%), and testing set (15%) of the dataset, accordingly. Moreover, the sensitivity analysis is performed in order to determine the impact of each input on the output. The results show that ANFISFHO and ANFISEO both have amazing potential for precisely calculating pile bearing capacity. The R2 values obtained for ANFISFHO were 0.9817, 0.9753, and 0.9823 for the training, validating, and testing phases. The findings of the examination of uncertainty showed that the ANFISFHO system had less uncertainty than the ANFISEO model. The research found that the ANFISFHO model provides a more satisfactory estimation of the bearing capacity of concrete driven piles when considering various performance evaluations and comparing it with existing literature.
소프트웨어는 업무의 변화 및 사용자의 요구사항에 따라서 변경이 수반되므로, 내부 복잡도가 증가하고 비용이 발생한다. 이러한 과정이 반복되면 어느 시점에서는 유지보다는 교체가 더욱 효율적이다. 본 연구에서는 업무단위의 소프트웨어 그룹별로 사용자에게 제공하는 서비스 불만 지수와 교체점 평가 지수에 따라 교체시기를 예측하였다. 첫째, 퍼지추론을 이용하여 서비스 수준의 사용자 불만족도를 평가하기 위한 방법과 지표를 개발하였고 둘째, 소프트웨어의 품질, 비용, 신기술을 반영한 교체점 평가 방법을 수립하였으며 셋째, 사용자 서비스 측정값과 교체점 평가 값과의 간격에 따라 교체시기를 예측하는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 예측기법의 타당성을 검증하기 위하여 3개 조직의 업무솔루션을 대상으로 실험한 결과, 서비스 불만 지수는 약 16% 하락하였으며 교체점 평가 지수는 약 9% 상승하였다.
현재 기존에 상용화 되어 있는 LED 조명기기의 경우, LED 동작 시퀀스가 고정이 되어 있는 상태로 판매되고 있다. 이와 같은 상태로는 외부 환경 요인이 고려되지 않고 오직 장소에만 적용되는 조명 환경 용도로서의 기능만을 수행한다. 현재는 선박 내 외부 환경 요인의 변화에 따른 최적의 조명 환경 조성이 어렵게 되어있다. 그러므로 외부 환경 요인의 변화에 좀 더 유기적이고 능동적으로 적응할 수 있도록 외부 환경 값을 입력받아 실시간으로 최적 조명 값이 반영될 수 있도록 해야 될 필요성이 있다는 결론을 얻게 되었다. 본 논문에서는 마이크로프로세서를 선박 통합관리 시스템으로 활용하여 기존의 외부 환경 요인에 의하여 실시간으로 변동되는 환경 데이터를 다루며, 외부 환경요인을 확인하고 또한 퍼지 추론 시스템을 접목하여 RGB LED 모듈 조명 제어가 가능한 제어기를 구성하였다. 이를 위하여 퍼지 제어 알고리즘을 설계하고, 퍼지 제어 시스템을 구성하였다. 외부 환경 요소인 피사체와의 거리, 조도 값을 센서로 통해 입력 받고 이 값들을 퍼지 제어 알고리즘을 통하여 최적 조명 값으로 변환하여 RGB LED 모듈 조광 제어를 통하여 표현하고 퍼지 제어 시스템의 실질적인 효능을 확인하였다.
자동차는 첨단공업 기술이 고도로 집적되어 있는 인간-기계 시스템(man machine system)이다. 자동차에 대한 새로운 감성요구를 실현하기 위해서는 인체와 오랜 시간 접촉해 있는 시트 표피재의 분석이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 자동차 시트 표피재의 역학적 특성과 감성을 고려한 고급감을 예측하여 고감성 내장 표피재 개발에 기여하고자 한다. 감성용어는 Softness(유연한), Elasticity(탱글탱글한), Volume(풍성한), Stickiness (끈끈한)를 설정하였으며, 이와 대응하는 표피재의 역학적 특성 치를 측정하였다. 피혁의 특성평가에 의한 결과로 resilience, bending moment, thickness와 friction 값을 얻을 수 있었으며, 이러한 역학적 특성 치를 softness, elasticity, volume, stickiness 값으로 변화하기 위해 fuzzy logic을 사용하였다. 또한 Fuzzy logic의 결과인 Softness, Elasticity, Volume, Stickiness 값으로 피혁의 고급감을 예측하기 위한 신경망 모델(Neural network)을 구성하였다. 즉, 자동차 표피재 중 피혁의 4가지 물리량으로 인간의 감성인 표피재의 고급감을 예측하여 고감성 자동차 시트 표피재의 개발을 위한 예측 모델의 가능성을 평가하였다.
Concrete carbonation is a continuous and slow process from the outside to the inside, in which its penetration slows down with the increased depth of carbonation. In this paper, the results of the evaluation of the measurement of concrete carbonation depth using a non-destructive ultrasonic testing method are presented. According to the results, the relative nonlinear parameter caused more sensitivity in carbonation changes compared to Rayleigh's fuzzy velocity. Thus, the acoustic nonlinear parameter is expected to be applied as a quantitative index to recognize carbonation effects. In this research, combo diagrams were developed based on the results of ultrasonic testing and the experiment to determine carbonation depth using a phenolphthalein solution, which could be considered as instructions in the projects involving non-destructive ultrasonic test methods. The minimum and maximum accuracy of this method were 89% and 97%, respectively, which is a reasonable range for operational projects. From the analysis performed, some useful expressions are found by applying the regression analysis for the nonlinearity index and the carbonation penetration depth values as a guideline.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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