Licensing the next-generation of nuclear reactor designs requires extensive use of Modeling and Simulation (M&S) to investigate system response to many operational conditions, identify possible accidental scenarios and predict their evolution to undesirable consequences that are to be prevented or mitigated via the deployment of adequate safety barriers. Deep Learning (DL) and Artificial Intelligence (AI) can support M&S computationally by providing surrogates of the complex multi-physics high-fidelity models used for design. However, DL and AI are, generally, low-fidelity 'black-box' models that do not assure any structure based on physical laws and constraints, and may, thus, lack interpretability and accuracy of the results. This poses limitations on their credibility and doubts about their adoption for the safety assessment and licensing of novel reactor designs. In this regard, Physics Informed Neural Networks (PINNs) are receiving growing attention for their ability to integrate fundamental physics laws and domain knowledge in the neural networks, thus assuring credible generalization capabilities and credible predictions. This paper presents the use of PINNs as surrogate models for accidental scenarios simulation in Nuclear Power Plants (NPPs). A case study of a Loss of Heat Sink (LOHS) accidental scenario in a Nuclear Battery (NB), a unique class of transportable, plug-and-play microreactors, is considered. A PINN is developed and compared with a Deep Neural Network (DNN). The results show the advantages of PINNs in providing accurate solutions, avoiding overfitting, underfitting and intrinsically ensuring physics-consistent results.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.10
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pp.37-53
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2023
The AI based intelligent command and control system can automatically analyzes the properties of intricate battlefield information and tactical data. In addition, commanders can receive situation analysis results and battlefield awareness through the system to support decision-making. It is necessary to build a battlefield situation analysis dataset similar to the actual battlefield situation for learning AI in order to provide decision-making support to commanders. In this paper, we explain the next step of the dataset construction method of the existing previous research, 'A Virtual Battlefield Situation Dataset Generation for Battlefield Analysis based on Artificial Intelligence'. We proposed a method to build the dataset required for the final battlefield situation analysis results to support the commander's decision-making and recognize the future battlefield. We developed 'Dataset Generator SW', a software tool to build a learning dataset for battlefield situation analysis, and used the SW tool to perform data labeling. The constructed dataset was input into the Siamese Network model. Then, the output results were inferred to verify the dataset construction method using a post-processing ranking algorithm.
Yeuni Yu;Donghyun Han;Hyomin Kim;Yun Hak Kim;Dongjun Lee
Journal of Genetic Medicine
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v.20
no.2
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pp.52-59
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2023
Purpose: Colorectal cancer (CRC) is a common malignancy worldwide and the second leading cause of cancer-related deaths. In addition, lymph node metastasis in CRC is considered an important prognostic factor for predicting disease recurrence and patient survival. Recent studies demonstrated that the microbiome makes substantial contributions to tumor progression, however, there is still unknown about the microbiome associated with lymph node metastasis of CRC. Here, we first reported the microbial and tumor-infiltrating immune cell differences in CRC according to the lymph node metastasis status. Materials and Methods: Using Next Generation Sequencing data acquired from 368 individuals diagnosed with CRC (N0, 266; N1, 102), we applied the LEfSe to elucidate microbial differences. Subsequent utilization of the Kaplan-Meier survival analysis enabled the identification of particular genera exerting significant influence on patient survival outcomes. Results: We found 18 genera in the N1 group and 3 genera in the N0 group according to CRC lymph node metastasis stages. In addition, we found that the genera Crenobacter (P=0.046), Maricaulis (P=0.093), and Arsenicicoccus (P=0.035) in the N0 group and Cecembia (P=0.08) and Asanoa (P=0.088) in the N1 group were significantly associated with patient survival according to CRC lymph node metastasis stages. Further, Cecembia is highly correlated to tumor-infiltrating immune cells in lymph node metastasized CRC. Concolusion: Our study highlights that tumor-infiltrating immune cells and intratumoral microbe diversity are associated with CRC. Also, this potential microbiome-based oncology diagnostic tool warrants further exploration.
Rheumatoid arthritis (RA) is a representative autoimmune disease that is primarily characterized by persistent inflammation and progressive destruction of synovial joints. RA has a complex and heterogeneous pathophysiology, involving interactions among various immune and joint stromal cells and a diverse network of cytokines and intracellular signaling pathways. With improved understanding of RA, over the past decades, therapeutic strategies have become considerably advanced and now included targeted molecular therapies, such as tumor necrosis factor inhibitors, IL-6 blockers, B-cell depletion agents, as well as inhibitors of T-cell co-stimulation and Janus kinases. However, a considerable proportion of RA patients experience refractory disease and interrupted treatment owing to the associated risk of developing serious infections and cancers. In contrast, although IL-1β, IL-17A, and p38α play significant roles in RA pathogenesis, several drugs targeting these factors have not been approved because of their low efficacy and severe adverse effects. In this review, we provide an overview of the working mechanism, advantages, and limitations of the currently available targeted drugs for RA. Additionally, we suggest potential mechanistic causes for clinically approved and failed drugs. Thus, this review provides perspectives on approaches for basic and translational studies that hold promise for identifying future next-generation therapeutics for RA.
Jo, Chan-Hyo;Seo, Sang-Bo;Lee, Jun-Won;Kim, Sung-Un
Journal of KIISE:Information Networking
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v.36
no.4
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pp.286-296
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2009
A major challenge in next generation optical Internet (NGOI) networks based on dense-wavelength division multiplexing (DWDM) is the provision of guaranteed quality-of-service (QoS) for a wide variety of multimedia applications. One of the critical issues in NGOI is the routing and wavelength assignment problem that is embossed as very important and plays a key role in improving the global efficiency for capacity utilization. But the previous researches had the delay problem, and the path routed by higher priority nodes may be congested and interfere with potential future multicast session requests. To overcome these problems, in this research we suggest a Priority-based Minimum Interference Path Multicast Routing (PMIPMR) algorithm, a new routing algorithm which finds alternative routes based on node priorities and Virtual Source (VS) nodes that has both splitting and wavelength conversion, and then chooses a path that does not interfere with potential future multicast session requests when congestions occur in the network. The PMIPMR algorithm reduces blocking rate significantly and increases the wavelength utilization by avoiding congestion in future multicast session requests.
The Smart Grid is next-generation power system materialized Convergence and Integration of power technologies and Information Technologies. And this system is the next generation power system optimizing energy efficiency via real-time information exchanges grafting the information technologies upon present power networks which are web-net. The introduction of smart grid can be embodied for latitude, distributed and cooperated network by inter-active exchange of energy information between electrical power provider and consumer previous uni-directional electrical power supplement. Therefore in this paper, we proposed Convergence technologies - Smart power grid, Smart Place, Smart Renewable and Smart Electricity Service - to make smart-grid succeed via analyzing the datum. And we scoped on Convergence and Integration technologies, which could be used for smart-power-grid that is most important factor to replace previous power industries. And we brought out the expecting industrialize timing and interesting aspects and analyzed the result with survey of professional worker from institute, research center, power plant and business of power industries. And proposed the essential policies for the government and power-control-business companies based on the datum and survey output.
Park, Sung-Kyu;Jo, Young-Joon;Kim, Dong-Woo;Park, Goo-Man
Journal of Broadcast Engineering
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v.18
no.4
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pp.572-588
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2013
In this paper, 4K-UHDTV or 8K-UHDTV and UHD-3DTV that the next generation broadcasting implementation and the possibility of direct receiving environment construction is analyzed on the terrestrial broadcasting. Particularly, we investigated the possibility by analyzing the previous and related works with regard to UHDTV transmission by DVB-T2 that is one of the best commercialized transmission mode. In order that the UHDTV broadcasting succeeds once again after completion of digital terrestrial switch over at the end of 2012, the ultra high resolution image transfer is important. However, the direct, the indoor and ubiquitous receiving environment is important in not only TV but also the personal type multimedia terminal in the sense of UHDTV service penetration. Therefore, in this paper, by using SFN and high error-correcting mode in DVB-T2 standard, the efficient frequency utilization and effective reception environment construction is illustrated. Particularly, SFN network constitution by 2 mutually different frequencies including the VHF bandwidth and UHF band, and etc. is shown. And the method that builds the free wireless receive environment by using SFN low power radio repeater and for home use gap filler is proposed. And the effect and frequency amount required are presented, when UHDTV broadcasting use 10MHz bandwidth.
Recently, the NG(Next Generation) system is studied for supporting convergence of various services and multi mode of single terminal. And a demand of user for taking the various services is getting increased, for supporting these services, many systems being able to transmit a large message have been appeared. In the NG system, it has to be supporting the CDMA and WCDMA besides the tele communication systems using OFDM method with single terminal An intergrated system can be improved with adopting of SoC technique. For adopting SoC technique on the intergrated terminal, we have to solve the non linear problem of HPA(High Power Amplifier). Nonlinear characteristic of HPA distorts both amplitude and phase of transmit signal, this distortion cause deep adjacent channel interference. We adopt a polynomial pre-distortion technique for this problem. In this paper, a noble modem design for NG mobile communication service and a method using polynomial pre-distorter with PAPR technique for counterbalancing nonlinear characteristic of the HPA are proposed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37C
no.11
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pp.1138-1147
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2012
In this paper, an efficient power control based MF-TDMA resource allocation scheme is proposed for next generation military satellite communication systems. The proposed scheme has the flexibility is used to support heterogeneous terminals with differ in transmission capabilities. The method can be divided into two parts : burst size calculation and burst structure determination. At first, we estimate the link budget taken into account a dynamic satellite link state variation. Then, applicable ACM level and burst size is chosen. In burst structure determination phase, we reorganize the burst structure in time-frequency domain by controlling limited power, bandwidth, time resources. In particular, we compensate the power spectral density among different terminals to integrate them in same transponder, Furthermore, we increase the packing efficiency by controlling the ACM level of the burst in applicable power spectral density range. Simulation results show that the method increase the spectral efficiency and burst packing efficiency. In addition, slot allocation rejection ratio is successfully reduced.
Rumen microbiome consists of a wide variety of microorganisms, such as bacteria, archaea, protozoa, fungi, and viruses, that are in a symbiotic relationship in a strict anaerobic environment in the rumen. These rumen microbiome, a vital maker, play a significant role in feed fermentation within the rumen and produce different volatile fatty acids (VFAs). VFAs are essential for energy metabolism and protein synthesis of the host animal, even though emission of methane gas after feed fermentation is considered a negative indicator of loss of dietary energy of the host animal. To improve rumen microbial efficiency, a variety of approaches, such as feed formulation, the addition of natural feed additives, dietary feed-microbes, etc., have taken to increase ruminant performance. Recently with the application of high-throughput sequencing or next-generation sequencing technologies, especially for metagenomics and metatranscriptomics of rumen microbiomes, our understanding of rumen microbial diversity and function has significantly increased. The metaproteome and metabolome provide deeper insights into the complicated microbial network of the rumen ecosystem and its response to different ruminant diets to improve efficiency in animal production. This review summarized some recent advances of rumen microbiome techniques, especially "meta-omics," viz. metagenomic, metatranscriptomic, metaproteomic, and metabolomic techniques to increase feed fermentation and utilization in ruminants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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