Group method of data handling (GMDH) is considered one of the earliest deep learning methods. Deep learning gained additional interest in today's applications due to its capability to handle complex and high dimensional problems. In this study, multi-layer GMDH networks are used to perform uncertainty quantification (UQ) and sensitivity analysis (SA) of nuclear reactor simulations. GMDH is utilized as a surrogate/metamodel to replace high fidelity computer models with cheap-to-evaluate surrogate models, which facilitate UQ and SA tasks (e.g. variance decomposition, uncertainty propagation, etc.). GMDH performance is validated through two UQ applications in reactor simulations: (1) low dimensional input space (two-phase flow in a reactor channel), and (2) high dimensional space (8-group homogenized cross-sections). In both applications, GMDH networks show very good performance with small mean absolute and squared errors as well as high accuracy in capturing the target variance. GMDH is utilized afterward to perform UQ tasks such as variance decomposition through Sobol indices, and GMDH-based uncertainty propagation with large number of samples. GMDH performance is also compared to other surrogates including Gaussian processes and polynomial chaos expansions. The comparison shows that GMDH has competitive performance with the other methods for the low dimensional problem, and reliable performance for the high dimensional problem.
Kim, Chang-Joo;Jin, Eun Sook;Cheon, Kyung-yul;Kim, Seon-Hwan
ETRI Journal
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제41권2호
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pp.176-183
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2019
Spectrum sensing plays an important role in spectrum sharing. Energy detection is generally used because it does not require a priori knowledge of primary user (PU) signals; however, it is sensitive to noise uncertainty. An order statistics (OS) detector provides inherent protection against nonhomogeneous background signals. However, no analysis has been conducted yet to apply OS detection to spectrum sensing in a wireless channel to solve noise uncertainty. In this paper, we propose a robust spectrum sensing scheme based on generalized order statistics (GOS) and analyze the exact false alarm and detection probabilities under noise uncertainty. From the equation of the exact false alarm probability, the threshold value is calculated to maintain a constant false alarm rate. The detection probability is obtained from the calculated threshold under noise uncertainty. As a fusion rule for cooperative spectrum sensing, we adopt an OR rule, that is, a 1-out-of-N rule, and we call the proposed scheme GOS-OR. The analytical results show that the GOS-OR scheme can achieve optimum performance and maintain the desired false alarm rates if the coefficients of the GOS-OR detector can be correctly selected.
In the nuclear safety studies, a new trend refers to the evaluation of uncertainties as a mandatory component of best-estimate safety analysis which is a modern and technically consistent approach being known as BEPU (Best Estimate Plus Uncertainty). The major objectives of this study consist in performing a study of uncertainties/sensitivities of the major analysis results for a generic CANDU 6 Nuclear Power Plant during Station Blackout (SBO) progression to understand and characterize the sources of uncertainties and their effects on the key figure-of-merits (FOMs) predictions in severe accidents (SA). The FOMs of interest are hydrogen mass generation and event timings such as the first fuel channel failure time, beginning of the core disassembly time, core collapse time and calandria vessel failure time. The outcomes of the study, will allow an improvement of capabilities and expertise to perform uncertainty and sensitivity analysis with severe accident codes for CANDU 6 Nuclear Power Plant.
본 연구의 목적은 모바일 상거래의 채널만족과 채널선호에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 기술수용모형, 거래비용이론 그리고 서비스 품질에 대한 이론적 배경을 바탕으로 연구모형을 설정하였으며, 모바일 사용자 320명을 대상으로 AMOS 7.0 통계패키지를 이용하여 실증연구를 수행하였다. 연구결과, 유용성, 자산특유성, 불확실성, 신뢰, 응답성이 채널만족에 유의한 영향을 미쳤으며, 채널만족이 채널선호에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 48개 채널의 GM Tube 센서 테스터 장치를 설계한다. 제안하는 장치는 48 채널의 GM Tube 센서들을 동시에 테스트하여 불량의 여부 및 센서 특성을 분석한다. 시간의 변화에 따라 달라지는 센서의 특성에 적합한 300 ~ 1000V의 가변 고전압을 발생할 수 있는 회로로 센서의 특성을 분석한다. 따라서 다양한 종류의 GM Tube 센서의 특성 분석에 용이하게 사용된다. 제안하는 장치를 통해 대량의 GM Tube를 동시에 테스트 할 수 있는 환경이 구축되어 센서의 불량 여부 및 센서의 특성을 미리 파악하여 생산 및 재작업 등에 소요되는 비용을 대폭 줄일 수 있다. 개발된 48 채널 GM Tube 센서 테스터 장치의 측정 불확도에 대하여 공인 시험기관의 장비를 사용하여 실험한 결과 우수한 성능을 나타내었다.
일반적으로 에너지 검파 기반 스펙트럼 감지 방식은 잡음 전력에 대한 불확실성에 취약한 것으로 알려져 있다. 이러한 문제점을 해결하기 방안 중의 하나로 이중 임계값을 사용하는 에너지 검파 기반 협력 스펙트럼 감지 방식이 제안된 바 있다. 그러나 아직까지 페이딩 채널 환경에서 이 방식에 대한 성능 분석이 수행된 바 없다. 본 논문에서는 에너지 검파 기반 스펙트럼감지 방식에 대한 이전 연구 결과를 활용하여 에너지 검파 기반 협력 스펙트럼 감지 방식에 대한 닫힌 형태의 수학적 분석 결과를 제시하고자 한다.
본 연구는 홍수위 계산에 있어서 도입되는 불확식성의 원인을 분석하고 정량화하여 확률론적 홍수위 계산을 실시함으로서 제방원류에 대한 제내지의 범람특성을 해석할 수 있는 모형을 개발하였다. 이를 위해서 홍수위에 영향을 미치는 각종 영향인자를 통계학적으로 분석하였고, 이들 인자를 부등류와 부정류 해석과정에 Monte Carlo 모의를 도입함으로써 홍수위에 미치는 영향을 정량화하였다. 개발된 모형의 검증을 위해 낙동강 유역의 현풍∼적포교구간에 적용하였다. 제내지로의 범람양상과 역류양상을 합리적으로 모의하였고 질량보존도 잘 모의하고 있는 것으로 나타났다. 또한 제내지 침수양상 모의시 붕괴폭, 붕괴시간 등의 불확실도를 고려하여 침수수심 및 침수면적을 산정하였다.
음향 도플러 유속계(Acoustic Doppler Current Profiler, ADCPs)는 하천의 유량측정에 널리 사용되고 있으나, 유량 측정성과의 불확도를 평가하는 방법에 대하여 진행된 연구는 부족한 현실이며, 이는 실제 하천에서 유속 및 유량 등의 수리량을 조절하는 것이 현실적으로 불가능하여 ADCP의 불확도 요인별 실험 및 분석이 어렵기 때문이다. 유량 및 수리량의 측정 불확도를 평가하기 위하여 과학 및 공학 분야에서는 다양한 연구들이 진행되어 왔으며, 그 중 국제적으로 공인받고 있는 방법 중 하나가 GUM (Guide to the Expression of Uncertainty Measurement)이다. 본 연구에서는 GUM 표준안을 기반으로 ADCP의 유량 측정 불확도를 평가하기 위한 연구를 수행하였다. ADCP의 유량 측정 불확도 요인별 분석을 수행하기 위하여 유량 공급의 조절이 가능한 실 규모 수로를 보유하고 있는 하천실험센터에서 실험을 진행하였으며, ADCP의 측정 정확도에 영향을 미치는 수심, 측정 지점에서 하안까지의 거리, ADCP의 잠김 깊이, 유속 오차, 측정 시간, 반복 횟수, 하상 조건 등에 대한 측정 정확도 평가 실험을 수행하였다. ADCP로 유량을 측정하는 방법은 지점측정방식을 기반으로 유속-면적법을 통해 산정하는 방법과 일반적으로 사용되는 이동측정방식이 있으며, 본 연구에서는 ADCP의 지점측정방식을 통해 유량을 산정하는 Section-by-Section 방법으로 산정된 유량의 불확도를 평가하였다. 모든 측정 결과는 요인별 불확도 평가를 수행하기 위하여 유속은 ADV, 수심은 광파기로 측정된 결과와 비교하였다.
본 논문에서는 최근 여러 분야에서 불확실성에 대한 예측을 위해 사용되는 Fuzzy 추론법을 OFDM(Othgonal Frequency Division Multiplexing)의 채널추정 방식에 적용함으로써 향상된 성능과 낮은 복잡도를 갖는 새로운 채널추정 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 LS(Least Square) 채널추정 이전에 Pilot을 이용하여 Fuzzy추론법에 의하여 채널의 통계적 특성을 계산하고 이에 대한 보간을 해 줌으로써 채널추정 성능을 향상시키는 방식이다. QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)를 적용한 시뮬레이션 결과 제안된 채널추정 방식은 MSE(Mean Square Error)가 $10^{-3}$인 지점에서 MMSE(Mimimum Mean Square Error) 채널추정 방식보다는 약 1.3 dB 정도 성능이 열화되는 것으로 나타났지만 LS 채널 추정 방식과 비교하면 약 5.5 dB 정도의 성능 이득이 있는 것으로 분석되었으며, SER(Symbol Error Rate)은 SNR(Signal to Noise Ratio)이 20 dB인 지점에서 MMSE 채널추정 방식과 제안된 채널추정방식이 각각 $10^{-1.96}$, $10^{-1.93}$ 정도로 유사한 성능을 보이는 것으로 분석되었고, LS 채널추정 방식 보다 약 $10^{-0.35}$ 정도 제안된 방식의 성능이 향상된 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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