Lee, Gyeong-Geun;Ahn, Dong-Hyun;Jin, Hyung-Ha;Song, Myung-Ho;Jung, Jong Yeob
Nuclear Engineering and Technology
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제53권12호
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pp.4042-4051
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2021
In this work, we applied a multilevel modeling technique to estimate the diametral creep in the pressure tubes of Korean Canada Deuterium Uranium (CANDU) units. Data accumulated from in-service inspections were used to develop the model. To confirm the strength of the multilevel models, a 2-level multilevel model considering the relationship between channels for a CANDU unit was compared with existing linear models. The multilevel model exhibited a very robust prediction accuracy compared to the linear models with different data pooling methods. A 3-level multilevel model, which considered individual bundles, channels, and units, was also implemented. The influence of the channel installation direction was incorporated into the three-stage multilevel model. For channels that were previously measured, the developed 3-level multilevel model exhibited a very good predictive power, and the prediction interval was very narrow. However, for channels that had never been measured before, the prediction interval widened considerably. This model can be sufficiently improved by the accumulation of more data and can be applied to other CANDU units.
In this paper, we propose an improved model to provide users with a better long-term prediction of waterworks operation data. The existing prediction models have been studied in various types of models such as multiple linear regression model while considering time, days and seasonal characteristics. But the existing model shows the rate of prediction for demand fluctuation and long-term prediction is insufficient. Particularly in the deep running model, the long-short-term memory (LSTM) model has been applied to predict data of water purification plant because its time series prediction is highly reliable. However, it is necessary to reflect the correlation among various related factors, and a supplementary model is needed to improve the long-term predictability. In this paper, convolutional neural network (CNN) model is introduced to select various input variables that have a necessary correlation and to improve long term prediction rate, thus increasing the prediction rate through the LSTM predictive value and the combined structure. In addition, a multiple linear regression model is applied to compile the predicted data of CNN and LSTM, which then confirms the data as the final predicted outcome.
A windows-based software package, named DREDGE, is developed for estimating sediment resuspension and contaminant release during dredging operations. DREDGE allows user to enter the necessary dredge information, site characteristics, operational data, and contaminant characteristics, then calculates an array of concentration using the given values. The program mainly consists of the near-field models, which are obtained empirically, for estimating sediment resuspension and the far-field models, which are obtained analytically, for suspended sediment transport. A linear equilibrium partitioning approach is applied to estimate particulate and dissolved contaminant concentrations. This software package which requires only a minimal amount of data consists of three components; user input, tabular output, and graphical output. Combining the near-field and far-field models into a user-friendly windows-based computer program can greatly save dredge operator's, planners', and regulators' efforts for estimating sediment transports and contaminant distribution.
A non linear QSAR model was constructed on a series of 57 xanthone and curcuminoide derivatives as ${\alpha}$-glucosidase inhibitors by back-propagation neural network method. The neural network architecture was optimized to obtain a three-layer neural network, composed of five descriptors, nine hidden neurons and one output neuron. A good predictive determination coefficient was obtained (${R^2}_{Pset}$ = 86.7%), the statistical results being better than those obtained with the same data set using a multiple regression analysis (MLR). As in the MLR model, the descriptor MATS7v weighted by Van der Waals volume was found as the most important independent variable on the ${\alpha}$-glucosidase inhibitory.
Purpose: This survey aimed to find out the relationship of work stress, self-efficacy, and task performance of the preceptor. Method: The data of this study were collected from 215 Preceptors who have been working in four hospitals in Deajeon. The data were analyzed by t-test, ANOVA and Duncan test for group differences, Pearson's correlation and Multiple Linear Regression with SPSS WIN 17.0 program. Result: There were significant positive relations between the work stress (r=0.193, p<0.05), self-efficacy (r=0.346, p<0.00), and the task performance of preceptor. The most predictive factors of the task performance were self-efficacy(11.5%), the job stress(2.7%), and age(2.0%). Conclusion: Nursing department supervisors need to manage preceptor to reduce work stress and to improve self-efficacy. It is recommended that work stress should be decreased and programs for increasing self-efficacy need developing in order to satisfy self-realization of preceptors and their needs.
본 연구는 시간 영역의 parament를 이용하여 한국어 숫자음(영, 일, 이, 삼, 사, 오, 육, 칠, 팔, 구)을 인식했다. 입력 음성 신호 X(n)의 Beginning Point와 Ending point를 ZCR(Zero-crossing Rate), Magnitude, Energy, Autocorrelation을 이용 Beginning point와 Ending point를 구하고 자음부의 인식은 위 계수들을 이용하여 행했다. 또, 유성음 부분에서는 PARCOR(Partial Autocorrelation), LPC(Linear Predictive Coding)를 이용 모음부와 유성자음을 인식하여 모음을 6개 부류(ㅏ, ㅑ, ㅗ, ㅜ, ㅠ, ㅣ)로 구분 인식했다. 이 방법에 의하면 입력 음성 신호 X(n)의 B.P(Beginning Point)와 E.P(Ending Point)를 쉽게 추출 가능하며 또한 각 Parameter를 이용하여 94.4%의 인식율을 얻었다.
본 논문은 범용 16bit Fixed-point DSP를 이용한 새로운 미국 DoD 2.4kbps MELP(Mixed Excitation Linear Predictive)보코더의 실시간 구현에 관한 것이다. 구현된 MELP보코더는 ROM 32.6kword, RAM 12.2kword를 가지며 40MIPS DSP에서 약 29MIPS를 필요로 하였다. 출력된 파형은 C simulator 와 Bit Exact한 출력 결과를 보여주었다. 실시간 구현된 MELP를 동일전송율의 2.4kbps AMBE와 음질 비교한 결과 AME보다는 MOS 0.2 음질 이 떨어졌다
본 논문에서는 TI사의 고정 소숫점 연산을 하는 DSP 중 7MS320C62xx를 이용하여 미 국방성의 2.4kbps MELP(Mixed Excitation Linear Predictive) 보코더의 실시간 구현을 목표로 최적화 과정을 수행하였다. 연구에서 사용된 7MS320C62xx의 경우 1,200∼2,400MIPS의 성능을 가지므로 PC강 C컴파일러에서도 최적화 되지 않은 MELP의 복잡도가 일정 레벨에서 실시간이 가능하도록 하였다. 먼저 C레벨에서 최적화 작업을 거친후, 논문에서 사용된 DSP에서 제공하는 컴파일러에서의 최적화 과정을 통해 실시간 동작하도록 하였다. 또한 PC용 C 컴파일러에서 시뮬레이션 한 결과와 DSP 상에서 구현한 복호화기의 출력이 정확히 일치함을 검증하였다.
This paper describes a new algorithm for encoding spectral envelope in the time domain alias cancellation (TDAC) part of G.729.1. The spectral envelope and modified discrete cosine transform (MDCT) coefficients of the weighted code-excited linear predictive (CELP) coding error in lower-band and the higher-band input signal are encoded in the TDAC part. In order to reduce allocation bits for spectral envelope coding, a new algorithm using sub-band correlation between adjacent frames is proposed. In addition, to improve the quality of decoded signals, two bit allocation strategies using reduced bits from the proposed algorithm are proposed. The performance of the proposed algorithm is evaluated in terms of objective quality and bit reduction rates. Experimental results show that the proposed algorithm increases the quality of sounds significantly.
The quantitative structure-activity relationship (QSAR) of a set of 35 flavonoid compounds presenting antioxidant activity was established by means of Genetic Algorithm-Multiple Linear Regression (GA-MLR) technique. Four-parametric models for two sets of data, the 1,1-diphenyl-2-picryl hydrazyl (DPPH) radical scavenging activity $(R^2=0.788,\;Q^2_{cv}=0.699\;and\;Q^2_{ext}=0.577)$ and scavenging activity of reactive oxgen species (ROS) induced by $H_2O_2 (R^=0.829,\;Q^2_{cv}=0.754\;and\;Q^2_{ext}=0.573)$ were obtained with low external predictive ability on a mass basis, respectively. Each model gave some different mechanistic aspects of the flavonoid compounds tested in terms of the radical scavenging activity. Topological charge, H-bonding complex and deprotonation processes were likely to be involved in the radical scavenging activity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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