Exploring artificial intelligence and machine learning for nuclear safety has witnessed increased interest in recent years. To contribute to this area of research, a machine learning model capable of accurately predicting nuclear power plant response with minimal computational cost is proposed. To develop a robust machine learning model, the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) approach was used to generate a database to train three models and select the best of the three. The BEPU analysis was performed by coupling Dakota platform with the best estimate thermal hydraulics code RELAP/SCDAPSIM/MOD 3.4. The Code Scaling Applicability and Uncertainty approach was adopted, along with Wilks' theorem to obtain a statistically representative sample that satisfies the USNRC 95/95 rule with 95% probability and 95% confidence level. The generated database was used to train three models based on Recurrent Neural Networks; specifically, Long Short-Term Memory, Gated Recurrent Unit, and a hybrid model with Long Short-Term Memory coupled to Convolutional Neural Network. In this paper, the System Engineering approach was utilized to identify requirements, stakeholders, and functional and physical architecture to develop this project and ensure success in verification and validation activities necessary to ensure the efficient development of ML meta-models capable of predicting of the nuclear power plant response.
Seo Young Park;Ji Eun Park;Hyungjin Kim;Seong Ho Park
Korean Journal of Radiology
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제22권10호
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pp.1697-1707
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2021
The recent introduction of various high-dimensional modeling methods, such as radiomics and deep learning, has created a much greater diversity in modeling approaches for survival prediction (or, more generally, time-to-event prediction). The newness of the recent modeling approaches and unfamiliarity with the model outputs may confuse some researchers and practitioners about the evaluation of the performance of such models. Methodological literacy to critically appraise the performance evaluation of the models and, ideally, the ability to conduct such an evaluation would be needed for those who want to develop models or apply them in practice. This article intends to provide intuitive, conceptual, and practical explanations of the statistical methods for evaluating the performance of survival prediction models with minimal usage of mathematical descriptions. It covers from conventional to deep learning methods, and emphasis has been placed on recent modeling approaches. This review article includes straightforward explanations of C indices (Harrell's C index, etc.), time-dependent receiver operating characteristic curve analysis, calibration plot, other methods for evaluating the calibration performance, and Brier score.
부분 최소자승회귀, 균형 잡힌 realization, 균형 잡힌 truncation을 결합함으로써, MIMO 상태공간 모델의 모델인식을 위한 효과적인 방법이 개발되었다. 개발된 방법에서 MIMO 시스템은 고차 ARX 모델로 표현되는 다중 MISO 시스템으로 분해된다. 이 때, ARX 모델의 파라미터는 부분 최소자승회귀에 의해 추정된다. 그 후, realization을 통해 각각의 MISO ARX 전달함수에 대한 MISO 상태공간 모델이 만들어지며, MIMO 상태공간 모델로 결합된다. 최종적으로, 균형 잡힌 realization과 균형 잡힌 truncation을 통해 최소의 균형 잡힌 MIMO 상태공간 모델이 얻어진다. 제안된 방법은 고압 $CO_2$ 용해도 측정 실험 장치의 온도제어를 위한 모델 예측 제어의 설계에 적용되었다.
군(軍) PC의 99%는 윈도우 운영체제를 사용하고 있어 안전한 국방사이버공간을 유지하기 위해서는 윈도우 기반 악성코드의 탐지 및 대응이 상당히 중요하다. 본 연구에서는 윈도우 PE(Portable Executable) 포맷의 악성코드를 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 탐지모델을 구축함에 있어서는 탐지의 정확도보다는 급증하는 악성코드에 효율적으로 대처하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트에 중점을 두었다. 이에 학습 속도를 향상시키기 위해 복잡한 전처리 과정 없이 최소한의 시퀀스 데이터만으로도 악성코드 탐지가 가능한 Bidirectional LSTM(Long Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 탐지모델을 설계하였다. 실험은 EMBER2018 데이터셋을 활용하여 진행하였으며, 3가지의 시퀀스 데이터(Byte-Entropy Histogram, Byte Histogram, String Distribution)로 구성된 특성 집합을 모델에 학습시킨 결과 90.79%의 Accuracy를 달성하였다. 한편, 학습 소요시간은 기존 탐지모델 대비 1/4로 단축되어 급증하는 신종 악성코드에 대응하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트가 가능함을 확인하였다.
To detect and prevent structural damage caused by various loads on marine structures and ships, structural health monitoring procedure is essential. Estimating loads acting on the structures which are measured by sensors that are mounted properly are crucial for structural health monitoring. However, attaching an excessive number of sensors to the structure without consideration can be inefficient due to the high costs involved and the potential for inducing structural instability. In this study, we introduce a method to determine the optimal number of sensors and their optimized locations for strain measurement sensors, allowing for accurate load estimation throughout the structure using model expansion method. To estimate the loads exerted on the entire structure with minimal sensors, we construct a strain-load interpolation matrix using the strain mode shapes of the finite element (FE) model and select the optimal sensor locations by applying D-Optimal Design and the row exchange algorithm. Finally, we estimate the loads exerted on the entire structure using the model expansion method. To validate the proposed method, we compare the results obtained by applying the optimal sensor placement and model expansion method to an FE model subjected to arbitrary loads with the loads exerted on the entire FE model, demonstrating efficiency and accuracy.
중고제품 특히 고가인 중고품에 대한 점증하는 수요로 인하여 그러한 제품에 대한 보증과 보전정책이 최근 제품의 신뢰성을 향상시키기 위해 연구되고 있다. 이 논문에서는 사용한 년 수 x에서 고객에 의해서 구입된 중고제품에 대한 주기적인 유지보수모형을 연구하였다. 구입할 때 판매자는 제품의 고장율을 줄이기 위해서 그리고 각각의 유지보수가 수행되고 난 이후에 신뢰성을 향상시키기 위해서 정해진 보증기간을 제공한다. 만일 연속적인 유지보수 사이에서 고장이 일어난다면 단지 최소수리가 행해진다. 보증정책에 대해서 보증기간동안에 주기적인 유지보수 점검과 더불어 각 고장에 관해서는 무상 비재생수리를 한다. 따라서 이러한 보증정책 하에서 보증기간에 일어난 모든 유지보수와 수리비용은 판매자에게 부과된다. 제안된 주기적인 유비보수 계획에 대해서 보증기간 동안에 판매자에게 부과된 기대 총비용을 계산하기 위한 모형과 판매자의 측면에서 총기대보증비용을 최소화하기 위한 각 유지보수에서 고장율의 최적향상수준을 유도한다. 또한 제안된 방법들에 근거해서 최적향상수준에 대한 수치적인 결과를 제시한다.
본 논문에서는 MPEG-4 비데오 VB(verification model)에서 입력 영상의 크기 변환을 위하여 제시한 포멧 변화필터보다 하드웨어 구현시 더 유리한 필터를 제안한다. 제안된 필터는 각 계수가 MSD(minimal signed digit)로 표현되었을 때 0이 아닌 자리수가 두 개 이하가 되도록 설계하였으며 입력과 필터 계수와의 곱을 하나의 덧셈기만으로 구현할 수 있어서 일반적인 필터에서와 같이 정수 곱셈기나 CSA(carry save adder)를 사용하는 경우보다 복잡도나 속도 면에서 더 유리하다. MPEG 비데오 VM에서 제시한 필터는 2:1, 4:1, 5:3, 5:6 변화 등 모두 여섯가지인데 이들 중 매우 간단한 필터 하나를 제외한 나머지 필터에 대하여 모두 각 계수가 0이 아닌 자리수가 두개 이하가 되도록 설계를 하고 이들을 MPEG에서 제시한 필터들과 비교하였다. 필터링 성능 비교 방법은 사인파를 입력으로 하여 출력과 참값을 비교하는 간접적인 방법과, 영상을 높은 정밀도 계산으로 높은 탭수의 필터를 통과시켜 얻은 결과를 원영상으로 하여 제안된 필터와 MPEG에서 제시된 필터를 통과한 영상들을 PSNR로 비교하는 방법을 사용하였다. 결국, 본 논문에서 제시된 포맷 변환 필터들은 하드웨어 구현이 매우 간단하고 속도가 빠르면서도 필터링된 영상의 화질 면에서는 MPEG에서 제시한 필터와 거의 같음을 알 수 있다.
쇄골 CT 영상을 이용하여 보급형 3D 프린터로 제작된 모델로 사전 수술계획을 실시하여 수술효율에 대한 유용성과 임상적 활용가능성을 평가하였다. CT 영상을 Open Source DICOM Viewer Osirix에서 STL 파일로 변환하여 FDM 와이어 척층가공방식의 보급형 3D 프린터로 환자 맞춤형 쇄골 골절 모델을 제작하였다. 또한, 인체의 좌우 대칭 특성을 이용하여 골절되지 않은 반대편 쇄골의 STL 파일을 Mirror 기법으로 손상되기 전 원형의 모델을 복원, 제작하였다. 모델은 골절의 위치와 크기, 정도가 동일하게 출력되었다. 영상의학과에서 적은 비용과 시간으로 직접 제작한 쇄골 모델을 활용하면 수술시 2차 손상을 줄이고, 최소 침습적 피하금속판 골유합술(MIPO)로 수술효율을 높일 수 있어 임상적으로 유용할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 반례를 도달성 게임 풀이에 활용했다. 도달성 게임이란, 게임 규칙을 준수하면서 초기 상태에서 목표 상태로 가는 경로를 찾는 것이다. 게임의 초기 상태를 유한 상태 모델로 표현하고 목표 상태의 부정(오답)을 시제 논리식으로 표현해서 모델 검사기에 입력하면, 반례로 오답에 대한 부정 즉 정답을 출력한다. 다시 말해서 반례로 출력된 것이 문제를 해결하는 정답인 것이다. 이와 같은 아이디어를 푸쉬푸쉬 게임 풀이에 적용했다. 그 결과 크기가 작은 푸쉬푸쉬 게임의 경우 게임을 해결하는 최단 경로를 쉽게 찾아냈다. 그러나 게임의 크기가 큰 경우 제한된 시간(실험에서는 3시간)내에 찾아내지 못했다. 왜냐하면 게임의 크기가 커질 경우 검사해야할 상태의 수가 지수적으로 증가하는 상태 폭발 문제가 발생했기 때문이다. 상태 폭발 문제를 해결하기 위해 추상화 기법을 이용해서 검사해야 할 상태공간을 축소하였다. 상태 공간을 줄인 결과, 기존 모델체킹으로 해결하지 못했던 게임을 풀 수 있었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.208-221
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2019
The inference for this research was concentrated on client's data protection in cloud computing i.e. data storages protection problems and how to limit unauthenticated access to info by developing access control model then accessible preparations were introduce after that an access control model was recommend. Cloud computing might refer as technology base on internet, having share, adaptable authority that might be utilized as organization by clients. Compositely cloud computing is software's and hardware's are conveying by internet as a service. It is a remarkable technology get well known because of minimal efforts, adaptability and versatility according to client's necessity. Regardless its prevalence large administration, propositions are reluctant to proceed onward cloud computing because of protection problems, particularly client's info protection. Management have communicated worries overs info protection as their classified and delicate info should be put away by specialist management at any areas all around. Several access models were accessible, yet those models do not satisfy the protection obligations as per services producers and cloud is always under assaults of hackers and data integrity, accessibility and protection were traded off. This research presented a model keep in aspect the requirement of services producers that upgrading the info protection in items of integrity, accessibility and security. The developed model helped the reluctant clients to effectively choosing to move on cloud while considerate the uncertainty related with cloud computing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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