Guangwei Lin;Yi Zhang;Enjian Cai;Taisen Zhao;Zhaoyan Li
Smart Structures and Systems
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v.32
no.1
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pp.61-81
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2023
This study presents an ensemble learning based Bayesian model updating approach for structural damage diagnosis. In the developed framework, the structure is initially decomposed into a set of substructures. The autoregressive moving average (ARMAX) model is established first for structural damage localization based structural motion equation. The wavelet packet decomposition is utilized to extract the damage-sensitive node energy in different frequency bands for constructing structural surrogate models. Four methods, including Kriging predictor (KRG), radial basis function neural network (RBFNN), support vector regression (SVR), and multivariate adaptive regression splines (MARS), are selected as candidate structural surrogate models. These models are then resampled by bootstrapping and combined to obtain an ensemble model by probabilistic ensemble. Meanwhile, the maximum entropy principal is adopted to search for new design points for sample space updating, yielding a more robust ensemble model. Through the iterations, a framework of surrogate ensemble learning based model updating with high model construction efficiency and accuracy is proposed. The specificities of the method are discussed and investigated in a case study.
KIM, Ilhoon;HONG, Sukbum;KIM, Joohyun;Seo, Haingja;Kim, Jeong hyun;Choi, Hwajin
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.46
no.2
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pp.78.1-78.1
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2021
A Lunar observatory not only provides ideas and experiences for space settlements from the Moon to Mars, but also puts the telescope in an optimal position to compete with space telescopes. Earth observation on the Moon's surface has the advantage of no atmospheric scattering or light pollution and is a stable fuel-free observation platform, allowing all longitude and latitude of the Earth to be observed for a month. Observing the entire globe with a single observation instrument, which has never been attempted before, and calculating the global albedo will significantly help predict the weather and climate change. Spectropolarimetric observations can reveal the physical and chemical properties of the Earth's atmosphere, track the global distribution and migration path of aerosols and air pollutants, and can also help detect very small space debris of which the risk has increased recently. In addition, the zodiacal light, which is difficult to observe from Earth, is very easy to observe from the lunar observatory, so it will be an opportunity to reveal the origin of the solar system and take a step closer to understanding the exoplanet system. In conclusion, building and developing a lunar observatory will be a groundbreaking study to become the world's leader that we have never tried before as a first step in expanding human experience and intelligence.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.10
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pp.89-96
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2023
Intrusion detection has been widely studied in both industry and academia, but cybersecurity analysts always want more accuracy and global threat analysis to secure their systems in cyberspace. Big data represent the great challenge of intrusion detection systems, making it hard to monitor and analyze this large volume of data using traditional techniques. Recently, deep learning has been emerged as a new approach which enables the use of Big Data with a low training time and high accuracy rate. In this paper, we propose an approach of an IDS based on cloud computing and the integration of big data and deep learning techniques to detect different attacks as early as possible. To demonstrate the efficacy of this system, we implement the proposed system within Microsoft Azure Cloud, as it provides both processing power and storage capabilities, using a convolutional neural network (CNN-IDS) with the distributed computing environment Apache Spark, integrated with Keras Deep Learning Library. We study the performance of the model in two categories of classification (binary and multiclass) using CSE-CIC-IDS2018 dataset. Our system showed a great performance due to the integration of deep learning technique and Apache Spark engine.
Steam line break accident (SLB) in the nuclear reactor is one of the representative Non-LOCA accidents in which thermal-hydraulics and neutron kinetics are strongly coupled each other. Thus, the multi-scale and multi-physics approach is applied in this study in order to examine a realistic safety margin. An entire reactor coolant system is modelled by system scale node, whereas sub-channel scale resolution is applied for the region of interest such as the reactor core. Fuel performance code is extended to consider full core pin-wise fuel behaviour. The MARU platform is developed for easy integration of the codes to be coupled. An initial stage of the steam line break accident is simulated on the MARU platform. As cold coolant is injected from the cold leg into the reactor pressure vessel, the power increases due to the moderator feedback. Three-dimensional coolant and fuel behaviour are qualitatively visualized for easy comprehension. Moreover, quantitative investigation is added by focusing on the enhancement of safety margin by means of comparing the minimum departure from nucleate boiling ratio (MDNBR). Three factors contributing to the increase of the MDNBR are proposed: Various geometric parameters, realistic power distribution by neutron kinetics code, Radial coolant mixing including sub-channel physics model.
The feasibility of using the Monte Carlo code MCS to generate multigroup cross sections for nodal diffusion simulations RAST-F of liquid metal fast reactors is investigated in this paper. The performance of the MCS/RAST-F code system is assessed using steady-state simulations of the ANTS-100e core. The results show good agreement between MCS/RAST-F and MCS reference solutions, with a keff difference of less than 77 pcm and root-mean-square differences in radial and axial power of less than 0.5% and 0.25%, respectively. Furthermore, the MCS/RAST-F reactivity feedback coefficients are within three standard deviations of the MCS coefficients. To validate the internal thermal-hydraulic (TH) feedback capability in RAST-F code, the coupled neutronic/TH1D simulation of ANTS-100e is performed using the case matrix obtained from MCS branch calculations. The results are compared to those obtained using the MARS-LBE system code and show good agreement with relative temperature differences in fuel and coolant of less than 0.8%. This study demonstrates that the MCS/RAST-F code system can produce accurate results for core steady-state neutronic calculations and for coupled neutronic/TH simulations.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.45
no.10
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pp.836-843
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2017
In lunar exploration, the necessity of utilizing rover is verified by the examples of the Soviet Union and China and the similar Mars missions of the United States. In order to achieve the successful management of a lunar rover, a high precision navigation technique is required, and accordingly, high precision initial alignment is essential. Even though it is general to perform initial alignment in a steady state, a multiposition alignment technique is applied when high performance is needed. On the lunar surface, however, the performance of initial alignment decreases from that on Earth, and it cannot be improved by applying multiposition alignment method owing to certain constraints of lunar environment. In this paper, a sun sensor aided multiposition alignment technique is proposed. The measurement model for a sun vector is established, and its observability analysis is performed. The performance of the proposed algorithm is verified through computer simulations, and the results show the estimation performance is improved dramatically.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.45
no.6
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pp.523-530
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2017
Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) which a plasma is irradiated at a specific wavelength depending on the material when a high-energy laser is irradiated, and a Raman spectroscopy which measures rotation and vibration in molecules as light-scattering phenomenon occurs, are attracting attention as a space exploration technology because of the advantages of high accuracy and real-time analysis, and the ability to perform long-range detection. In this study, the tendency of the laser spectrum according to the change of the soil component was analyzed by laser spectroscopy and the two - dimensional chemical distribution was conducted based on the trend of laser spectrum. We have also established the environment of Mars (4-7 torr) and lunar atmosphere (<1 torr) in experimental setup, to prove that it is possible to measure by difference of soil chemical composition using LIBS and Raman spectroscopy even in artificial space environment.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.46
no.6
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pp.479-486
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2018
In order to ensure reliable navigation performance of a lunar exploration rover, navigation algorithms using additional sensors such as inertial measurement units and cameras are essential on lunar surface in the absence of a global navigation satellite system. Unprecedentedly, Visual Odometry (VO) using a stereo camera has been successfully implemented at the US Mars rovers. In this paper, we estimate the 6-DOF pose of the lunar exploration rover from gray images of a lunar-like terrains. The proposed algorithm estimates relative pose of consecutive images by sparse image alignment based semi-direct VO. In order to overcome vulnerability to non-linearity of direct VO, we add adaptive motion prior weights calculated from a linear function of the previous pose to the optimization cost function. The proposed algorithm is verified in lunar-like terrain dataset recorded by Toronto University reflecting the characteristics of the actual lunar environment.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.145-150
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2001
A Controlled Ecological Life Support System(CELSS) is essential for man to live a long time in a closed space such as a lunar base or a mars base. Such a system may be an extremely complex system that has a lot of facilities and circulates multiple substances,. Therefore, it is very difficult task to control the whole CELSS. Thus by regarding facilities constituting the CELSS as agents and regarding the status and action as information, the whole CELSS can be treated as multi-agent system(MAS). If a CELSS can be regarded as MAS the CELSS can have three advantages with the MAS. First the MAS need not have a central computer. Second the expendability of the CELSS increases. Third, its fault tolerance rises. However it is difficult to describe the cooperation protocol among agents for MAS. Therefore in this study we propose to apply reinforcement learning (RL), because RL enables and agent to acquire a control rule automatically. To prove that MAS and RL are effective methods. we have created the system in Java, which easily gives a distributed environment that is the characteristics feature of an agent. In this paper, we report the simulation results for material circulation control of the CELSS by the MAS and RL.
Social Media has been vitalized according to development of technology, it make the crowd-funding which have a form of new donation culture. The crowd-funding has been known as form that is supported for getting investments of ongoing or new project by much public in area of cultural art. Nowadays it receive attention from the movie content production. There are so many successful case such as , in abroad while it is hard to find distinct case in Korea' the movie content production market. Since the movie <26 years> informed public of 'the crowd-funding', recently was successfully complete first and second fund-raising and third fund-raising is in progress. It is upraised as a representative successful case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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