With the application of digital technology to safety-critical infrastructures, cyber-attacks have emerged as one of the new dangerous threats. In safety-critical infrastructures such as a nuclear power plant (NPP), a cyber-attack could have serious consequences by initiating dangerous events or rendering important safety systems unavailable. Since a cyber-attack is conducted intentionally, numerous possible cases should be considered for developing a cyber security system, such as the attack paths, methods, and potential target systems. Therefore, prior to developing a risk-informed cyber security strategy, the importance of cyber-attacks and significant critical digital assets (CDAs) should be analyzed. In this work, an importance analysis method for cyber-attacks on an NPP was proposed using the probabilistic safety assessment (PSA) method. To develop an importance analysis framework for cyber-attacks, possible cyber-attacks were identified with failure modes, and a PSA model for cyber-attacks was developed. For case studies, the quantitative evaluations of cyber-attack scenarios were performed using the proposed method. By using quantitative importance of cyber-attacks and identifying significant CDAs that must be defended against cyber-attacks, it is possible to develop an efficient and reliable defense strategy against cyber-attacks on NPPs.
점추정법은 exact probabilistic method로 간주되는 Monte Carlo simulation에 비해 계산의 정확도는 다소 떨어지지만, 성능함수의 통계 모멘트를 분석하기 위한 샘플링 수를 크게 줄일 수 있는 해석 과정에서의 간편함과 비교적 정확한 통계 모멘트의 계산으로 인해 지반 및 암반공학에서의 확률론적 신뢰성 평가에 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 Rosenblueth와 Zhou & Nowak의 점추정법과 Monte Carlo simulation의 계산 결과를 비교 분석하여 점추정법의 정확도와 적용성을 조사하였다. 비교 분석은 해석적 해가 주어진 탄성 지반내 원형터널의 라이닝 지보 문제를 대상으로 하였다. 분석 결과, 해석적 해가 비선형 함수임에도 불구하고, 점추정법과 Monte Carlo simulation에 의해 계산된 통계 모멘트가 평균 약 1-2%의 오차를 보여 수치해석과 연계한 지하구조물의 확률론적 신뢰성 평가를 위한 점추정법의 적용성을 확인하였다.
When assessing the risk of radioactive wastes transportation on land, computer codes such as RADTRAN and RISKIND are used as deterministic methods. Transportation risk assessment using the deterministic method requires a relatively short assessment time. On the other hand, transportation risk assessment using the probabilistic method requires a relatively long assessment time, but produces more reliable results. Therefore, a study is needed to evaluate the exposure dose using a deterministic method that can be evaluated relatively quickly, and to compare and analyze the exposure dose result using a probabilistic method. The purpose of this study is to evaluate the exposure dose during transportation of radioactive wastes using deterministic and probabilistic methods, and to compare and analyze them. For this purpose, the main exposure factors were selected and various exposure situations were set. The distance between the radioactive waste and the receptor, the size of the package, and the speed of vehicle were selected as the main exposure factors. The exposure situation was largely divided into when the radioactive wastes were stationary and when they were passing. And the dose (rate) model of the deterministic overland transportation risk assessment computer code was analyzed. Finally, the deterministic method of the RADTRAN computer code and the RISKIND computer code and the probabilistic method of the MCNP 6 computer code were used to evaluate the exposure dose in various exposure situations during transportation of radioactive wastes. Then we compared and analyzed them. As a result of the evaluation, the tendency of the exposure dose (rate) was similar when the radioactive wastes were stationary and passing. For the same situation, the evaluation results of the RADTRAN computer code were generally more conservative than the results of the RISKIND computer code and the MCNP 6 computer code. The evaluation results of the RISKIND computer code and the MCNP 6 computer code were relatively similar. The results of this study are expected to be used as basic data for establishing the radioactive wastes transportation risk assessment system in Korea in the future.
In order to produce high quality synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model from texts using natural language processing. Robust preprocessing for non-Korean characters should also be required. In this paper, we analyzed Korean texts using a morphological analyzer, part-of-speech tagger and syntactic chunker. We present a new grapheme-to-phoneme conversion method for Korean using a hybrid method with a phonetic pattern dictionary and CCV (consonant vowel) LTS (letter to sound) rules, for unlimited vocabulary Korean TTS. We constructed a prosody model using a probabilistic method and decision tree-based method. The probabilistic method atone usually suffers from performance degradation due to inherent data sparseness problems. So we adopted tree-based error correction to overcome these training data limitations.
Acoustic signal is crucial for the autonomous navigation of underwater vehicles. For this purpose, this paper presents a method of acoustic source localization. The proposed method is based on the probabilistic estimation of time delay of acoustic signals received by two hydrophones. Using Bayesian update process, the proposed method can provide reliable estimation of direction angle of the acoustic source. The acquired direction information is used to estimate the location of the acoustic source. By accumulating direction information from various vehicle locations, the acoustic source localization is achieved using extended Kalman filter. The proposed method can provide a reliable estimation of the direction and location of the acoustic source, even under for a noisy acoustic signal. Experimental results demonstrate the performance of the proposed acoustic source localization method in a real sea environment.
In probabilistic production costing simulation, cumulant method is widely used. But this method have some limitations in some cases. To overcome these serious drawbacks, MONA(Mixture of Normals Approximation) method was proposed. The MONA method uses multiple normals to represent the Equivalent Load Duration Curve. In this paper we investigate the MONA's characteristics by comparing other methods and derive the efficient formulae for MONA. Also, we propose the fundamental algorithm for Mixture of Cumulants Approximation(MOCA) which is the general case of MONA.
In general, a number of severe accident scenarios derived from Level 2 probabilistic safety assessment (PSA) are typically grouped into several categories to efficiently evaluate their potential impacts on the public with the assumption that scenarios within the same group have similar source term characteristics. To date, however, grouping by similar source terms has been completely reliant on qualitative methods such as logical trees or expert judgements. Recently, an exhaustive simulation approach has been developed to provide quantitative information on the source terms of a large number of severe accident scenarios. With this motivation, this paper proposes a machine learning-based categorization method based on exhaustive simulation for grouping scenarios with similar accident consequences. The proposed method employs clustering with an autoencoder for grouping unlabeled scenarios after dimensionality reductions and feature extractions from the source term data. To validate the suggested method, source term data for 658 severe accident scenarios were used. Results confirmed that the proposed method successfully characterized the severe accident scenarios with similar behavior more precisely than the conventional grouping method.
본 연구는 사면재해 취약성 평가를 위해 사면모델 중 하나인 무한사면 해석모델을 적용하였다. 그러나 무한사면 해석모델은 광역적인 연구지역에 적용하는데 있어서 데이터획득 및 처리과정에 어려움이 있고 데이터 획득과정에서 불가피하게 불확실성이 개입되는 문제가 있다. 이러한 불확실성을 최소화하기 위해 확률론적 해석기법인 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하였으며, 광역적인 연구지역에 무한사면 해석모델을 적용하기 위하여 GIS를 활용한 무한사면 안정해석법으로 파괴확률을 획득하였다. 연구지역으로는 사면재해가 집중적으로 발생한 보은지역을 선정하였고 사면의 기하학적인 특성과 점착력 및 내부마찰각 등의 강도정수를 획득하였다. 또한 불확실성의 효과를 평가하기 위해 강도정수의 변동계수를 10%에서 30%로 고려하였고 이러한 과정을 통하여 확률론적 해석기법은 자료의 불확실성을 감쇠시킬 수 있다는 결과를 도출하였다.
시스템이 실행 중 다양한 환경 요인에 의해 발생할 수 있는 불확실성을 명세하기 위해 확률의 개념을 적용한 명세 방범이 요구되고 있다. 본 논문에서는 실행에 영향을 주는 많은 환경 요인들을 고려하여, 변화하는 실행 환경에서 시스템의 행위를 예측, 분석하기 위한 확률 정형 기법인 확률 추상 시간 기계(PATM:Probabilistic Abstract Timed Machine)를 제안한다. PATM에서는 확률에 영향을 주는 환경요인을 실행 도중 변경이 가능한 가변 확률 요인과 변경이 불가능한 고정 확률 요인으로 분류하고 있다. 시스템의 행위에 대한 분석은 PATM의 동적 실행모델인 확률 도달성 그래프를 통해서 이루어진다. 분석결과를 토대로 시스템의 동작 실패 가능성을 예측하고, 이에 영향을 미치는 가변 환경 요인을 변경하여 궁극적으로 시스템의 신뢰도를 향상할 수 있도록 한다.
지반 액상화는 대표적인 지진 피해의 한 형태로 이 연구에서는 이러한 지반 액상화 가능성 평가를 위한 확률적 접근 방법을 제시하였다. 일정한 사용기간 동안의 지진에 의한 액상화 발생확률을 구하기 위하여 액상화 취약도와 지진재해도를 결합하여 액상화 위험도를 산정할 수 있도록 하였다. 현재 국내에서는 결정론적인 방법이 많이 이용되고 있으나, 이러한 방법은 지반 물성치에 포함되어 있는 많은 불확실성을 합리적으로 다루기 어려운 단점이 있다. 두 가지 형태의 확률적 접근 방법을 제시하였는데, 첫번째는 설계지진에 대한 확률적 신뢰도 해석 방법이고, 두번째는 주어진 지반조건에 대하여 일정한 사용기간 동안 액상화가 발생할 수 있는 가능성을 평가한 위험도 해석 방법이다. 기존의 결정론적 방법과 확률적 방법에 의하여 매립지반의 액상화를 평가하였으며, 위험도 해석에 의한 액상화 가능성 평가기법을 지속적으로 적용하고, 설계기준이 제시된다면 보다 합리적이고, 정량적인 지반 액상화 가능성 평가기법이 될 수 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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