• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.778-804
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• 2017

Software today has become an inseparable part of our life. In order to achieve the ever demanding needs of customers, it has to rapidly evolve and include a number of changes. In this paper, our aim is to study the relationship of object oriented metrics with change proneness attribute of a class. Prediction models based on this study can help us in identifying change prone classes of a software. We can then focus our efforts on these change prone classes during testing to yield a better quality software. Previously, researchers have used statistical methods for predicting change prone classes. But machine learning methods are rarely used for identification of change prone classes. In our study, we evaluate and compare the performances of ten machine learning methods with the statistical method. This evaluation is based on two open source software systems developed in Java language. We also validated the developed prediction models using other software data set in the same domain (3D modelling). The performance of the predicted models was evaluated using receiver operating characteristic analysis. The results indicate that the machine learning methods are at par with the statistical method for prediction of change prone classes. Another analysis showed that the models constructed for a software can also be used to predict change prone nature of classes of another software in the same domain. This study would help developers in performing effective regression testing at low cost and effort. It will also help the developers to design an effective model that results in less change prone classes, hence better maintenance.

• Wind and Structures
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• 제2권1호
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• pp.25-40
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• 1999

In this paper, artificial neural networks, a new kind of intelligent method, are employed to model and predict amplitude dependent damping in buildings based on our full-scale measurements of buildings. The modelling method and procedure using neural networks to model the damping are studied. Comparative analysis of different neural network models of damping, which includes multi-layer perception network (MLP), recurrent neural network, and general regression neural network (GRNN), is performed and discussed in detail. The performances of the models are evaluated and discussed by tests and predictions including self-test, "one-lag" prediction and "multi-lag" prediction of the damping values at high amplitude levels. The established models of damping are used to predict the damping in the following three ways : (1) the model is established by part of the data measured from one building and is used to predict the another part of damping values which are always difficult to obtain from field measurements : the values at the high amplitude level. (2) The model is established by the damping data measured from one building and is used to predict the variation curve of damping for another building. And (3) the model is established by the data measured from more than one buildings and is used to predict the variation curve of damping for another building. The prediction results are discussed.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권2호
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• pp.592-602
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• 2021

Thorium compounds have attracted immense scientific and technological attention with regard to both fundamental and practical implications, owing to unique chemical and physical properties like high melting point, high density and thermal conductivity. Hereby, we investigate the mechanical and thermodynamic stability and report on the structural, electronic and magnetic properties of new silicon-doped cubic ternary thorium phosphides ThSi_xP_1-x (x = 0, 0.25, 0.5, 0.75 and 1). The first-principles density functional theory procedure was adopted within full-potential linearized augmented plane wave (FP-LAPW) method. The exchange and correlation potential terms were treated within Generalized-Gradient-Approximation functional modified by Perdew-Burke-Ernzerrhof parameterizations. The proposed compounds showed mechanical and thermodynamic stable structure and hence can be synthesized experimentally. The calculated lattice parameters, bulk modulus, total energy, density of states, electronic band structure and spin magnetic moments of the compounds revealed considerable correlation to the Si substitution for P and the relative Si/P doping concentration. The electronic and magnetic properties of the doped compounds rendered them non-magnetic but metallic in nature. The main orbital contribution to the Fermi level arises from the hybridization of Th(6d+5f) and (Si+P)3p states. Reported results may have potential implications with regard to both fundamental point of view and technological prospects such as fuel materials for clean nuclear energy.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.183-194
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• 2020

최근 영유아 성장기에 발생하는 고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)의 숫자가 늘어나고 있다. DDH는 영유아 성장을 방해하고 다른 부작용도 많이 발생시키기 때문에 최대한 조기에 발견하여 치료해야 한다. 최근 들어 Convolutional Neural Networks (CNN) 및 개선된 Resnet50을 활용한 머신러닝 기법이 초음파 영상 분석에 많이 활용되고 있다. 연구 결과를 보면 컴퓨터 보조 이미지 분석이 의료현장에서 객관성과 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구의 결과는 정형외과에서의 난제인 초음파 영상을 통한 DDH 컴퓨터 보조 진단 알고리즘에도 충분히 활용될 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용하여 DDH를 자동으로 측정하고 진단할 수 있는 컴퓨터 보조 진단 알고리즘을 제안하였다. DDH 측정을 위해 유아 고관절의 정상/비정상 판독을 위해 Acetabulum-Femoral head의 angle을 자동으로 계산하였으며 기존 영상을 딥 러닝하여 진단을 자동으로 하는 알고리즘을 설계하였다. 실험 결과 의사와 비교하여 진단의 속도와 정확도가 향상된다는 것을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권3호
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• pp.884-894
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• 2023

Design and safety assessment of fuel pins for application in innovative Generation IV fast reactors calls for a dedicated nuclear fuel modelling and for the extension of the fuel performance code capabilities to the envisaged materials and irradiation conditions. In the INSPYRE Project, comprehensive and physics-based models for the thermal-mechanical properties of U-Pu mixed-oxide (MOX) fuels and for fission gas behaviour were developed and implemented in the European fuel performance codes GERMINAL, MACROS and TRANSURANUS. As a follow-up to the assessment of the reference code versions ("pre-INSPYRE", NET 53 (2021) 3367-3378), this work presents the integral validation and benchmark of the code versions extended in INSPYRE ("post-INSPYRE") against two pins from the SUPERFACT-1 fast reactor irradiation experiment. The post-INSPYRE simulation results are compared to the available integral and local data from post-irradiation examinations, and benchmarked on the evolution during irradiation of quantities of engineering interest (e.g., fuel central temperature, fission gas release). The comparison with the pre-INSPYRE results is reported to evaluate the impact of the novel models on the predicted pin performance. The outcome represents a step forward towards the description of fuel behaviour in fast reactor irradiation conditions, and allows the identification of the main remaining gaps.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권3호
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• pp.241-252
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• 2016

본 연구에서는 2차원 수치모형을 이용하여 수제의 설치간격과 길이변화에 따라 흐름특성과 하도의 변화 특성을 파악하였다. 최상류에 설치된 수제는 흐름의 영향을 직접 받으며, 단독 수제와 같은 특성이 있다. 또한 시간이 증가할수록 국부세굴은 흐름과 수제의 외측 가장자리가 만나는 지점에서 발생하며, 수제 상류로 이동한다. 하상토 퇴적은 통수초기에 수제 후면에서 발생하지만 시간이 지날수록 하류 전체에 걸쳐 나타난다. 최상류단 수제에서 무차원 수제 간격(L/b)이 클수록 세굴공 깊이는 작으나, 동적평형상태에 도달하였을 경우에 세굴공 깊이는 일정하게 유지되었다. L/b이 클수록 무차원 세굴심($y_s/H$)은 증가하지만, L/b이 10이상인 경우에는 독립성이 강해지면서 하류에 위치한 수제는 단독 수제와 같은 특성을 보였다. 그러나 L/b이 4이하인 경우에는 하류에 설치된 수제의 간섭을 받아 하류에 설치된 수제 상류에서 퇴적이 발생하였다. 따라서, 무차원 수제 간격이 4~10인 경우에 군수제의 역할이 감소되었다.

• 터널과지하공간
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• 제23권3호
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• pp.180-191
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• 2013

본 연구는 백운광산지역에 부존하는 대리석을 효율적으로 채석하고자 새로이 도입한 체인쏘머신(chain saw machine)의 적용성과 작업 효율을 분석함으로써 최적의 채석 방안을 도출하고자 하였다. 절단 효율에 큰 영향을 미치는 채석대상암석의 물리적 특성을 파악한 결과, 국내 타 지역에서 산출되는 대리석의 물성과 유사한 수준을 보이고 있으며 등방적 성질을 지니고 있어 산업용 석재로서 유리한 것으로 나타났다. 부존 대리석이 석재로서 가지는 중장기 품질을 확인하기 위해 내부식성, 마모율 등의 시험을 수행한 결과, pH 5.6의 인공강우를 50회 적용한 이후부터 시험편의 무게와 탄성파속도가 감소하였으며 마모율은 22.67%로 나타났다. 채석장 현장에서 시험운행 중인 체인쏘머신의 작업별 소요시간과 절단속도를 분석하여 단위작업을 9가지로 분류하였고 각 단위작업별 소요시간을 도출하였다. 이를 토대로 현장에 실제 적용 가능한 2가지 작업패턴에 대한 작업소요시간을 비교한 결과 장비 본체이동을 최소화하여 절단순서를 결정한 패턴 B가 원석의 외곽면을 우선 절단하도록 절단순서를 결정한 패턴 A보다 약 6%의 작업시간 단축을 나타내었다. 절단패턴 분석과 함께 백운광산의 광체를 3차원으로 모델링하고 대상암석의 부존조건을 고려한 채석 계획안을 제시하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제27권1호
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• pp.38-49
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• 2015

지진해일에 대한 기존의 연구는 이차원 Boussinesq 모형과 Solitary wave에 기초한 수치해석이 그 주류를 이룬다. 최근 Solitary wave에 의한 처오름 높이가 관측치를 하회한다는 인식에 기초하여 지진해일 내습전 해안선이 전진하는 현상의 모의가 가능한 Leading Depression N (LDN) Wave가 제시되었으며 이에 기초하는 경우 보다 정확한 모의가 가능한 것으로 보고된 바 있다. 이러한 성과에도 불구하고 수리모형 실험의 경우 안정적인 Leading Depression N (LDN) Wave의 구현에 상당한 어려움을 겪어왔다. 이러한 이차원 Boussinesq 모형과 삼차원 수리모형 실험에서의 상충된 결과는 이차원 Boussinesq 계열 파랑 모형 유도과정에서 수행되는 파랑의 비선형성과 분산성이 균형을 이룬다는 가정과 이로 인해 다소 과소하게 평가된 분산성에 기인하는 것으로 판단된다. 이러한 인식에 기초하여 본고에서는 삼차원 수치수조에서 비교적 안정적인 LDN 파형의 조파가 가능한 수정 조파기법과 Navier Stoke 파랑모형에 기초하여 Hybrid Breaker의 지진해일에 의한 처오름 저감효과를 수치 해석하였다. 파랑모형의 검증은 불규칙 파랑을 대상으로 기 수행된 수리모형 실험결과를 토대로 진행되었으며, 그 결과 비교적 근접한 처오름 높이를 얻을 수 있었다. 세 개의 유수실과 전면 경사면으로 구성된 Hybrid Breaker의 경우 일반 경사제에 비해 H = 5m의 경우 약 13%, H = 6 m의 경우 10%정도의 처오름 저감 효과를 지니는 것으로 모의되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권4호
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• pp.101-113
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• 2012

터널 노후화로 인한 배수능력 저하는 터널 주변 간극수압의 상승을 유발하고 이로 인해 터널 배면 라이닝 응력이 증가하여 터널 안정성에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 시공된 지 30여년이 지난 재래식 터널인 남산 3호 터널을 대상으로 수발공 폐색에 따른 배수조건 변화와 그에 따른 터널 주변 간극수압 및 라이닝 안정성의 관계를 수치해석을 통하여 분석하였다. 해석방법은 남산 지역에 대하여 지하수 유동 모델링을 수행하고 이로부터 설정된 수리경계조건을 적용하여 터널 침투류와 응력-간극수압 연계 3차원 유한요소해석을 수행하는 것으로 하였다. 이를 통하여 운영 중인 터널 현장에서 비교적 간단히 측정가능한 수발공 유출량 데이터를 이용하여 터널 주변 간극수압과 라이닝 응력을 산정할 수 있었으며, 본 연구에서 적용한 해석방법은 기존 자료가 부족하고 현장 조사에 제약이 많은 운영 중인 노후터널에 대하여 현재 터널의 배수상태를 고려하여 터널 안정성을 평가하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권1호
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• pp.40-50
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• 2010

연결성이 좋지 않은 노두, 주향 경사 등의 지질 구조선을 연결하여 지질도를 작성하는 과정은 지질학자의 주관적인 견해를 배제하기 어렵다. 따라서 이러한 지질도는 좁은 지역들에서 나타나는 노두의 복잡한 공간적 분포를 이용하여 해석하게 된다. 또한, 물리탐사 자료를 이용하여 부족한 지질구조 정보를 보완하는 연구들이 수행되고 있으나, 물리탐사 자체가 가지는 역산해의 비유일성 및 각 지질 구조간의 물성 차이에 대한 불확실성으로 인하여 많은 제한점을 갖고 있다. 이번 연구에서 제안하는 방법은 예비 지질 모델 구현에 이용될 수 있는 물리탐사 자료 해석을 통해 획득된 구조 경계 정보와 지형학 자료의 삼점 해석 결과를 이용하여 주향 경사와 같은 지질 구조 정보를 제공할 수 있다. 이를 통하여 추정된 지질 정보들이 지질 조사를 통해 획득된 정보와 결합되기 위해서는 공간 규모 측면에서의 호환 가능성이 검증되어야 하며, 검증된 자료들은 평면상의 자료로 구성되어 지질학자들이 지질도를 작성하는 과정의 초기 자료로 이용되어진다. 따라서 해석된 지질도는 추정된 지질 정보와 공간적 구조적으로 부합되어져야 한다. 이 연구에서 개발된 알고리즘은 캐나다 뉴브런즈윅주 배서스트 광산 부근 두 지역의 습곡구조에 적용하여 해석하였다.