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.
대부분의 기계학습 방법들은 특정한 방법을 중심으로 연구되어 왔다. 하지만 두 가지 이상의 기계학습방법을 효과적으로 통합할 수 있는 방법에 대한 요구가 증가하며, 이에 따라 본 논문은 귀납법칙 (rule induction) 방법과 개체위주 학습방법 (instance-based learning)을 통합하는 시스템의 개발을 제시한다. 귀납법칙 단계에서는 엔트로피 함수의 일종인 Hellinger 변량을 사용하여 귀납법칙을 자동 생성하는 방법을 보이고, 개체위주 학습방법에서는 기존의 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 개체위주 학습방법을 제시한다. 개발된 시스템은 여러 종류의 데이터에 의해 실험되었으며 다른 기계학습 방법과 비교되었다.
The purpose of this study was to identify differences in learning patterns according to content complexity in video-based learning environments and to derive variables that have an important effect on learning achievement within particular learning contexts. To achieve our aims, we observed and collected data on learners' cognitive processes through perceived affordances, using behavioral logs and eye movements as specific indicators. These two types of reaction data were collected from 67 male and female university students who watched two learning videos classified according to their task complexity through the video learning player. The results showed that when the content complexity level was low, learners tended to navigate using other learners' digital logs, but when it was high, students tended to control the learning process and directly generate their own logs. In addition, using derived prediction models according to the degree of content complexity level, we identified the important variables influencing learning achievement in the low content complexity group as those related to video playback and annotation. In comparison, in the high content complexity group, the important variables were related to active navigation of the learning video. This study tried not only to apply the novel variables in the field of educational technology, but also attempt to provide qualitative observations on the learning process based on a quantitative approach.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제1권2호
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pp.11-17
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2011
Recent demands from construction industry have emphasized the capability for graduates to have improved skills both technical and non-technical such as problem solving, interpersonal communication. To satisfy these demands, problem-based learning that is an instructional method characterized by the use of real world problem has been adopted and has proven its effectiveness various disciplines. However, in spite of the importance of field senses and dealing with real problem, construction engineering education has generally focused on traditional lecture-oriented course. In order to improve limitations of current construction education and to satisfy recent demands from construction industry, this paper proposes a new educational approach that is Failure-Based Learning for using combination of the procedural characteristics of the problem-based learning theory in construction technology education utilizing failure information that has the educational value in the construction area by reinterpreting characteristics of construction industry and construction failure information. The major results of this study are summarized as follows. 1) Educational effect of problem-based learning methodology and limitation of application in construction area 2) The educational value of the information on construction failure and limitation in application of the information in construction sector 3) Anticipated effect from application of the failure-based learning 4) Development and application of the failure-based learning conceptual model.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.99-106
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2011
Recent demands from construction industry have emphasized the capability for graduates to have improved skills both technical and non-technical such as problem solving, interpersonal communication. To satisfy these demands, problem-based learning that is an instructional method characterized by the use of real world problem has been adopted and has proven its effectiveness various disciplines. However, in spite of the importance of field senses and dealing with real problem, construction engineering education has generally focused on traditional lecture-oriented course. In order to improve limitations of current construction education and to satisfy recent demands from construction industry, this paper proposes a new educational approach that is Failure-Based Learning for using combination of the procedural characteristics of the problem-based learning theory in construction technology education utilizing failure information that has the educational value in the construction area by reinterpreting characteristics of construction industry and construction failure information. The major results of this study are summarized as follows. 1) Educational effect of problem-based learning methodology and limitation of application in construction area 2) The educational value of the information on construction failure and limitation in application of the information in construction sector 3) Anticipated effect from application of the failure-based learning 4) Development and application of the failure-based learning model
독서능력은 학생의 문제해결능력과 자기주도 학습능력 그리고 평생학습능력을 위한 핵심능력이며, 학습독서는 자원기반학습이나 탐구기반학습을 통해서 이루어진다. 본 연구에서는 학습독서의 한 방법으로서 통합교육과정을 제시하고 있는데, 이 방법은 교과교사와의 협력을 통해서 완성된다. 특히 본 연구에서는 통합교육과정과 협동수업을 위한 구체적인 학습모형으로서 독서기반 정보문제 해결모형을 소개한다.
Mobile ad hoc networks represent self-configuring networks of mobile devices that communicate without relying on a fixed infrastructure. However, traditional routing protocols in such networks encounter challenges in selecting efficient and reliable routes due to dynamic nature of these networks caused by unpredictable mobility of nodes. This often results in a failure to meet the low-delay and low-energy consumption requirements crucial for such networks. In order to overcome such challenges, our paper introduces a novel multi-objective and adaptive routing scheme based on the Q-learning reinforcement learning algorithm. The proposed routing scheme dynamically adjusts itself based on measured network states, such as traffic congestion and mobility. The proposed approach utilizes Q-learning to select routes in a decentralized manner, considering factors like energy consumption, load balancing, and the selection of stable links. We present a formulation of the multi-objective optimization problem and discuss adaptive adjustments of the Q-learning parameters to handle the dynamic nature of the network. To speed up the learning process, our scheme incorporates informative shaped rewards, providing additional guidance to the learning agents for better solutions. Implemented on the widely-used AODV routing protocol, our proposed approaches demonstrate better performance in terms of energy efficiency and improved message delivery delay, even in highly dynamic network environments, when compared to the traditional AODV. These findings show the potential of leveraging reinforcement learning for efficient routing in ad hoc networks, making the way for future advancements in the field of mobile ad hoc networking.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.345-353
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2006
Over the past few years, training professionals have become more pragmatic in their approach to technology-based media by using it to augment traditional forms of training delivery, such as classroom instruction and text-based materials. This trend has led to the rise of the term blended learning. Blended learning, an environment of e-learning, is a powerful learning solution created through a mixture of face-to-face and online learning delivered through a mix of media and superior learning experiences. In this article we design and implement an e-learning environment for blended learning. The environment focused on following factors: learning activity and participation of learners, and real time feedback of instructor.
Suk Ju Ko;Ji Woo Kim;Ji Su Woo;Sang Jeen Hong;Garam Kim
반도체디스플레이기술학회지
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제22권2호
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pp.81-86
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2023
Recently, there has been an increased demand for light-emitting diode (LED) due to the growing emphasis on environmental protection. However, the use of GaN-based sapphire in LED manufacturing leads to the generation of defects, such as dislocations caused by lattice mismatch, which ultimately reduces the luminous efficiency of LEDs. Moreover, most inspections for LED semiconductors focus on evaluating the luminous efficiency after packaging. To address these challenges, this paper aims to detect defects at the wafer stage, which could potentially improve the manufacturing process and reduce costs. To achieve this, image processing and deep learning-based defect detection techniques for Sapphire Epi-Wafer used in Green LED manufacturing were developed and compared. Through performance evaluation of each algorithm, it was found that the deep learning approach outperformed the image processing approach in terms of detection accuracy and efficiency.
Sen, Debarshi;Nagarajaiah, Satish;Gopalakrishnan, S.
Structural Monitoring and Maintenance
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제4권4호
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pp.381-396
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2017
Structural health monitoring (SHM) is a necessity for reliable and efficient functioning of engineering systems. Damage detection (DD) is a crucial component of any SHM system. Lamb waves are a popular means to DD owing to their sensitivity to small damages over a substantial length. This typically involves an active sensing paradigm in a pitch-catch setting, that involves two piezo-sensors, a transmitter and a receiver. In this paper, we propose a data-intensive DD approach for beam structures using high frequency signals acquired from beams in a pitch-catch setting. The key idea is to develop a statistical learning-based approach, that harnesses the inherent sparsity in the problem. The proposed approach performs damage detection, localization in beams. In addition, quantification is possible too with prior calibration. We demonstrate numerically that the proposed approach achieves 100% accuracy in detection and localization even with a signal to noise ratio of 25 dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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