Safety classification of systems, structures, and components (SSC) is an essential activity for nuclear reactor design and operation. The current regulatory trend is to require risk-informed safety classification that considers first, the severity, but also the frequency of SSC failures. While safety classification for nuclear power plants is covered in many regulatory and scientific publications, research reactors received less attention. Research reactors are typically of lower power but, at the same time, are less standardized i.e., have more variability in the design, operational modes, and operating conditions. This makes them more challenging when considering safety classification. This work presents the Integrated Risk-Informed Safety Classification (IRISC) procedure which is a novel extension of the IAEA recommended process with dedicated probabilistic treatment of research reactor designs. The article provides the details of probabilistic analysis performed within safety classification process to a degree that is often missing in most literature on the topic. The article presents insight from the implementation of the procedure in the safety classification for the MARIA Research Reactor operated by the National Center for Nuclear Research in Poland.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권7호
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pp.108-117
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2024
The selection and recommendation of a suitable job applicant from the pool of thousands of applications are often daunting jobs for an employer. The recommendation and selection process significantly increases the workload of the concerned department of an employer. Thus, Resume Classification System using the Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) techniques could automate this tedious process and ease the job of an employer. Moreover, the automation of this process can significantly expedite and transparent the applicants' selection process with mere human involvement. Nevertheless, various Machine Learning approaches have been proposed to develop Resume Classification Systems. However, this study presents an automated NLP and ML-based system that classifies the Resumes according to job categories with performance guarantees. This study employs various ML algorithms and NLP techniques to measure the accuracy of Resume Classification Systems and proposes a solution with better accuracy and reliability in different settings. To demonstrate the significance of NLP & ML techniques for processing & classification of Resumes, the extracted features were tested on nine machine learning models Support Vector Machine - SVM (Linear, SGD, SVC & NuSVC), Naïve Bayes (Bernoulli, Multinomial & Gaussian), K-Nearest Neighbor (KNN) and Logistic Regression (LR). The Term-Frequency Inverse Document (TF-IDF) feature representation scheme proven suitable for Resume Classification Task. The developed models were evaluated using F-ScoreM, RecallM, PrecissionM, and overall Accuracy. The experimental results indicate that using the One-Vs-Rest-Classification strategy for this multi-class Resume Classification task, the SVM class of Machine Learning algorithms performed better on the study dataset with over 96% overall accuracy. The promising results suggest that NLP & ML techniques employed in this study could be used for the Resume Classification task.
본 연구는 시민단체 기록의 분류방안을 마련해 보는 데에 연구의 목적을 두고, 환경운동연합을 사례로 환경연합기록의 분류체계 및 처리일정표 개발 과정을 제시해 보았다. 환경연합 기록의 분류원칙으로 기능분류에 주제분류를 결합한 형태의 분류원칙을 적용하였으며, 기능분류체계 개발을 위해 기록관리 업무분석 표준인 AS 5090와 DIRKS 방법론을 활용하였다. 연구 방법으로는 문헌연구, 자료조사, 인터뷰, 업무분석, 설문조사 등을 활용하였다.
본 연구의 목적은 외국 교육과정에 나타난 분류, 예상 및 추리 탐구 요소를 살펴보고, 우리나라 3학년부터 10학년까지의 과학교과서에 나타난 기초 탐구 과정 중에서 분류, 예상 및 추리가 어떻게 제시되어 있는지 알아보는 것이다. 분석 결과는 다음과 같다. 분류에서는 전체 빈도수가 관찰이나 측정에 비해서 적었으며, 초등학교에서 많이 발견되었다. 분류의 단계는 '한 가지 특성에 의한 분류'가 대부분이고 분류의 상위 단계인 '복합 특성 특성에 따른 분류' 활동은 많이 발견되지 않았다. 예상에서는 대부분이 실험 결과를 이용한 예상 활동이었고, 예상의 단계에서 초보적 예상이 대부분으로 예상의 상위 단계인 조작적 예상은 많이 발견하지 못했다. 추리는 분류와 예상에 비해서 많은 빈도수를 나타냈으며, 학년급간 분포에서도 상위 학년에서 많은 빈도수를 나타내었다. 또한, 추리의 단계에서도 초등학교에서 중고등학교로 넘어가면서 추리의 상위단계인 이차적 추리의 빈도가 증가하였다.
Management process of apartment buildings construction has increased because the after service of construction company meet the needs of customers. Many defect data, which was inspected by construction company or customers before moving into a new apartment house, were classified by field engineers and then communicated to corresponding subcontractors. The classification process needs to be performed by an expert engineer because there is so much data, it is unfeasible to complete in a short period of time. For this classification process, an automatic classification system using case base reasoning (CBR) should be considered. This research proposed a defect management system with automatic classification system using CBR. This constructed defect management system consists of cyber after service system for tenants and the whole defect management process of construction, preservation and management of apartment buildings. This system could improve the efficiency of expert work in terms of time and accuracy, as well as helping laymen users to conduct defect classification work as experts do.
The process of inspecting SMDs on the PCB boards improves the product quality, performance and reduces frequent issues in this field. However, undesirable scenarios such as assembly failure and device breakdown can occur sometime during the assembly process and result in costly losses and time-consuming. The detection of these components with a model based on deep learning may be effective to reduce some errors during the inspection in the manufacturing process. In this paper, YOLO models were used due to their high speed and good accuracy in classification and target detection. A SMD detection and classification method using YOLO networks based on robust data preprocessing and augmentation techniques to deal with various types of variation such as illumination and geometric changes is proposed. For 9 different components of data provided from a PCB manufacturer company, the experiment results show that YOLOv4 is better with fast detection and classification than YOLOv3.
The purpose of the study was to develop a classification of management for the qualitative improvement of the management of multi-family housing. The date were analyzed using the Excel program in terms of frequency and, criticality analysis in order to draw items stage by stage. The process of research was as follows: The first process drew classification of types using the content analysis of the documented studies. The second process examined subcategories according to classification of types via interviews of supervisors. Further, the criticality analysis between the two items was examined. Additionally, when this study surveys and analyzes the satisfactions and importance of management on the basis of the classification, it can have an effect on management by reflecting the result. In conclusion, the classification of the management of multi-family housing will make up the improvement scheme of supplement education, certification related management and management regulations on the characteristics of multi-family housing by types of houses in the future.
In order to construct a data warehouse of process plant equipment, a classification structure should be defined first, identifying not only the equipment categories but also attributes of an each equipment to represent the specifications of equipment. ISO 15926 Process Plants is an international standard dealing with the life-cycle data of process plant facilities. From the viewpoints of defining classification structure, Part 2 data model and Reference Data Library (RDL) of ISO 15926 are seen to respectively provide standard syntactic structure and semantic vocabulary, facilitating the exchange and sharing of plant equipment's life-cycle data. Therefore, the equipment data warehouse with an ISO 15926-based classification structure has the advantage of easy integration among different engineering systems. This paper introduces ISO 15926 and then discusses how to define a classification structure with ISO 15926 Part 2 data model and RDL. Finally, we describe the development result of an ISO 15926-based classification structure for a variety of equipment consisting in the reactor coolant system (RCS) of APR 1400 nuclear plant.
The purpose of this study is to investigate the relation between the classification ability quotient and cortisol-hormonal change of middle school students. Thirty-three students, second graders in middle school, performed the classification task that can be an indicator of students' classification ability. And then amount of the secreted hormone was analyzed during task performance. The study results were as follows: First, the classification methods of students mostly utilized visual, qualitative. Their classification patterns for each subject were static, partial, and non-comparative. Second, the amount of stress-hormone was secreted from students during the experiment decreased in overall after the free classification. It seemed that student-centered activity relieved stress. Third, the classification ability quotient turned out to be significantly correlated to the stress hormone, which means that there was a close relationship between classification ability and stress level. It was also considered that stress had a positive effect on the improvement of classification ability. This study provided physiologically more accurate information on the stress increased in the learning process than other conventional studies based on reports or interviews. Finally, researchers could recognize the effect of stress in the cognitive activity and the need to find an appropriate level of stress in learning processes.
RI-Biomics is a new concept that combines radioisotopes (RI) and Biomics. For efficient collection of information, establishment of database for technical information system and its application to the system, there is an increasing need for constructing the standard classification system of technical information by its systematical classification. In this paper, we have summarized the development process of the standard classification system of technical information in the field of RI-Biomics and its application to the system. Constructing the draft version for the standard classification system of technical information was based on that standard classification one in national science and technology in Korea. The final classification system was then derived through the reconstruction and the feedback process based on the consultation from the 7 experts. These results were applied to the database of technical information system after transforming as standard code. Thus, the standard classification system were composed of 5 large classifications and 20 small classifications, and those classification are expected to establish the foundation of information system by achieving the circular structure of collection-analysis-application of information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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