The development of automation technology to reduce human error by minimizing human intervention is accelerating with artificial intelligence and big data processing technology, even in the nuclear field. Among nuclear power plant operation modes, the startup and shutdown operations are still performed manually and thus have the potential for human error. As part of the development of an autonomous operation system for startup operation, this paper proposes an action coordinating strategy to obtain the optimal actions. The lower level of the system consists of operating blocks that are created by analyzing the operation tasks to achieve local goals through soft actor-critic algorithms. However, when multiple agents try to perform conflicting actions, a method is needed to coordinate them, and for this, an action coordination strategy was developed in this work as the upper level of the system. Three quantification methods were compared and evaluated based on the future plant state predicted by plant parameter prediction models using long short-term memory networks. Results confirmed that the optimal action to satisfy the limiting conditions for operation can be selected by coordinating the action sets. It is expected that this methodology can be generalized through future research.
Competition among building contractors in the Korean construction environment has been increasing lately, and with the recent conclusion of the FTA between Korea and the United States, further advancement in the systems of construction, bidding and contract awarding is expected to be facilitated in the long term. Considerable changes are also expected particularly in the construction management (CM) market. Given these drastic changes, it has become more noticeable that the role of CM is enlarged in terms of time, cost, quality, risks and others to guarantee the Korean competitiveness against the global construction market. This study analyzed the current status of domestic CM companies via SWOT analysis and, based on such analysis, established development strategies for CM contractors. The strategies proposed in this study will be utilized by CM companies as basic materials in their future strategies in a short, mid and long term perspective respectively for competitive advantages in the market.
Dental implants are a common treatment for the loss of teeth. This paper summarizes current knowledge on implant surfaces, immediate loading versus conventional loading, short implants, sinus lifting, and custom implants using three-dimensional printing. Most of the implant surface modifications showed good osseointegration results. Regarding biomolecular coatings, which have been recently developed and studied, good results were observed in animal experiments. Immediate loading had similar clinical outcomes compared to conventional loading and can be used as a successful treatment because it has the advantage of reducing treatment times and providing early function and aesthetics. Short implants showed similar clinical outcomes compared to standard implants. A variety of sinus augmentation techniques, grafting materials, and alternative techniques, such as tilted implants, zygomatic implants, and short implants, can be used. With the development of new technologies in three-dimension and computer-aided design/computer-aided manufacturing (CAD/CAM) customized implants can be used as an alternative to conventional implant designs. However, there are limitations due to the lack of long-term studies or clinical studies. A long-term clinical trial and a more predictive study are needed.
Ali, Shahid;Jiang, Junfeng;Hassan, Syed Tauseef;Shah, Ashfaq Ahmad
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.10
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pp.3682-3694
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2022
The expansion of a country's ecological footprint generates resources for economic development. China's import bill and carbon footprint can be reduced by investing in green transportation and energy technologies. A sustainable environment depends on the cessation of climate change; the current study investigates nuclear energy efficiency, economic complexity, air transportation, and industrial improvement for reducing environmental footprint. Using data spanning the years 1983-2016, the dynamic autoregressive distributed lag simulation method has demonstrated the short- and long-term variability in the impact of regressors on the ecological footprint. The study findings revealed that economic complexity in China had been found to have a statistically significant impact on the country's ecological footprint. Moreover, the industrial improvement process is helpful for the ecological footprint in China. In the short term, air travel has a negative impact on the ecological footprint, but this effect diminishes over time. Additionally, energy innovation is negative and substantial both in the short and long run, thus demonstrating its positive role in reducing the ecological footprint. Policy implications can be extracted from a wide range of issues, including economic complexity, industrial improvement, air transportation, energy innovation, and ecological impact to achieve sustainable goals.
There are two goals in this paper. The one is development of existing CA(Cellular Automata) model to explain more realistic deceleration process to stop. The other is the application of the updated CA model to forecasting simulation to predict short term link travel time that takes a key rule in finding the shortest path of route guidance system of ITS. Car following theory of CA models don't makes not response to leading vehicle's velocity but gap or distance between leading vehicles and following vehicles. So a following vehicle running at free flow speed must meet steeply sudden deceleration to avoid back collision within unrealistic braking distance. To tackle above unrealistic deceleration rule, “Slow-to-stop” rule is integrated into NaSch model. For application to interrupted traffic flow, this paper applies “Slow-to-stop” rule to both normal traffic light and random traffic light. And vehicle packet method is used to simulate a large-scale network on the desktop. Generally, time series data analysis methods such as neural network, ARIMA, and Kalman filtering are used for short term link travel time prediction that is crucial to find an optimal dynamic shortest path. But those methods have time-lag problems and are hard to capture traffic flow mechanism such as spill over and spill back etc. To address above problems. the CA model built in this study is used for forecasting simulation to predict short term link travel time in Kangnam district network And it's turned out that short term prediction simulation method generates novel results, taking a crack of time lag problems and considering interrupted traffic flow mechanism.
Kim, Jong Pil;Yoon, Sun Kwon;Kim, Gwangseob;Moon, Young Il
Journal of Korea Water Resources Association
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v.48
no.5
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pp.409-423
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2015
In this study the very short-term rainfall forecasting and storm water forecasting using the weather radar data were implemented in an urban stream basin. As forecasting time increasing, the very short-term rainfall forecasting results show that the correlation coefficient was decreased and the root mean square error was increased and then the forecasting model accuracy was decreased. However, as a result of the correlation coefficient up to 60-minute forecasting time is maintained 0.5 or higher was obtained. As a result of storm water forecasting in an urban area, the reduction in peak flow and outflow volume with increasing forecasting time occurs, the peak time was analyzed that relatively matched. In the application of storm water forecasting by radar rainfall forecast, the errors has occurred that we determined some of the external factors. In the future, we believed to be necessary to perform that the continuous algorithm improvement such as simulation of rapid generation and disappearance phenomenon by precipitation echo, the improvement of extreme rainfall forecasting in urban areas, and the rainfall-runoff model parameter optimizations. The results of this study, not only urban stream basin, but also we obtained the observed data, and expand the real-time flood alarm system over the ungaged basins. In addition, it is possible to take advantage of development of as multi-sensor based very short-term rainfall forecasting technology.
This study presents rational methods for probability-based estimates of basic design wind speeds in Korea and proposes a risk-based nation-wide map of design wind speeds. The paper examines the fittings of the extreme Type I mode to largest yearly non-typhoon wind data from long-term records, and to largest monthly non-typhoon wind data from short-term records. For the estimation of the extreme typhoon wins speed distribution, an indirect analytical method based on a Monte-Carlo simulation is applied to typhoon-prone regions. The basic desig wind speeds for typhoon and non-typhoon winds at the sites of concern are made to be obtained from the mixed model given as a product of the two distributions. The results of this study show that the proposed models and methods provide a practicable tool for the development of the risk-based basic design wind speed and the design wind map from short-term station records currently available in Korea.
In order to support the development of wind farms in Jejudo, a wind resource database for Jejudo has been established using a meteor-statistical analysis of KIER(Korea Institute of Energy Research) met-mast measurements and KMA(Korea Meteorological Administration) weather data. The analysis included wind statistics, tower shading, an exposure category classification using satellite images, the effect of atmospheric stability on the wind profile exponent, and a correlation matrix of wind speed to gain an understanding of the meteorological correlation between long-term weather observation stations and short-term met-mast measurements. The wind resource database for Jejudo, is to be provided as an add-on to Google $Earth^{TM}$, which is expected to be utilized as a guideline for the selection of an appropriate reference site for long-term correction in the next wind farm development project.
A method for estimating the NORAD SGP4 atmospheric drag term from minimum osculating orbit states, i.e., two osculating orbits, is developed. The first osculating orbit state is converted into the NORAD TLE-type mean orbit state by iterative procedure. Then the converted TLE is propagated to the second orbit state using the SGP4 model with the incremental SGP4 drag term. The iterative orbit propagation procedure is finished when the difference of the two osculating semi-major axes between the propagated orbit and the given second orbit is minimized. In order to minimize the effect of the short-term variations of the osculating semi-major axis, the osculating argument of latitude of the second orbit is propagated to the same argument of latitude of the first orbit. The method is applied to the estimation of the NORAD-type TLE for the KOMPSAT-1 spacecraft. The SGP4 drag terms are estimated from both NORAD SGP4 orbit propagation and the numerical orbit propagation results. Variations of the estimated drag terms are analyzed for the KOMPSAT-1 satellite orbit determination results.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.429-431
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2010
The hybrid geoid model should be determined by fitting the gravimetric geoid to the geometric geoid which were presented the local vertical level. Therefore, it is necessary to find firstly the optimal scheme for improving the accuracy of gravimetric geoid in order to development the high-precision hybrid geoid model. Through finding the optimal scheme for determining the each part of gravimetric geoid, the most accurate gravimetric geoid model in Korea will be developed when the EIGEN-CG03C model to degree 360, 4-band spherical FFT and RTM reduction methods were used for determining the long, middle and short-frequency part of gravimetric geoid respectively. Finally, we developed the hybrid geoid model around Korea by correcting to gravimetric geoid with the correction term. The correction term is modelled using the difference between GPS/Levelling derived geoidal heights and gravimetric geoidal heights. The stochastic model used in the calculation of correction term is the LSC technique based on second-order Markov covariance function. 503 GPS/Levelling data were used to model the correction term. The degree of LSC fitting to the final hybrid geoid model in Korea was evaluated as 0.001m ${\pm}0.054m$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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