• Smart Structures and Systems
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• 제32권1호
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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.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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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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• 제23권10호
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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.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권3호
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• pp.980-992
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• 2024

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.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권11호
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• pp.4048-4056
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• 2023

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.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권10호
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• pp.836-843
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• 2017

달 탐사에 있어 로버 활용의 필요성은 (구)소련과 중국의 사례와 미국의 수차례에 걸친 화성 탐사로 인해 입증되었다. 달 탐사 로버의 성공적인 운용을 위해서는 높은 정밀도의 항법 성능이 요구되며, 이를 위해서는 높은 정밀도의 초기 정렬이 필수적이다. 일반적으로는 단일 위치 정렬을 수행하나, 높은 수준의 초기 정렬 성능이 필요한 경우 다중위치 정렬을 수행한다. 하지만, 달 환경의 제약으로 인해 달 탐사 로버의 초기 정렬 성능은 지구환경에 비하여 떨어지게 되며, 이는 다중위치 정렬을 수행하여도 극복할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 태양 센서를 보조로 활용한 달 환경에서의 다중위치 정렬 기법을 제안한다. 태양 벡터의 측정치 모델을 구성하고, 이에 대한 가관측성 분석을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 성능을 분석하였고, 그 결과 초기 자세 추정 성능이 크게 향상되었음을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권6호
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• pp.523-530
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• 2017

높은 에너지의 레이저가 조사되면 레이저 삭마 현상을 일으키고, 결과적으로 플라즈마가 물질에 따라 특정한 파장의 빛을 방출하는 레이저 유도 파괴 분광법(LIBS, Laser-Induced Breakdown Spectroscopy)과 빛은 산란 현상에 대해 분자 간 혹은 분자 내의 회전 및 진동 운동을 측정하는 라만 분광법은 높은 정확도와 실시간 분석이 가능하다는 점, 원거리 검출이 가능하다는 장점들을 기반으로 우주 탐사 기술로써 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 레이저 분광법을 활용하여 토양 성분의 변화에 따른 레이저 스펙트럼의 경향성을 파악하고, 이를 기반으로 2차원 화학적 분포도 실험을 진행하였다. 또한 화성(4-7 torr)과 달의 대기(<1 torr) 환경을 레이저 실험 환경 내에 구축하여 인공적인 우주 환경에서 LIBS와 라만 분광법을 활용하여 토양 성분의 변화에 따른 LIBS와 라만 분광법을 통한 계측이 가능함을 증명하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권6호
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• pp.479-486
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• 2018

위성항법시스템이 없는 달 표면에서 탐사 로버의 신뢰성 있는 항법성능을 확보하기 위해 관성측정장치나 카메라와 같은 추가적인 센서를 활용한 항법 알고리즘이 필수적이다. 일례로 미국의 화성 탐사 로버에 스테레오 카메라를 이용한 비주얼 오도메트리(VO)가 성공적으로 사용된 바 있다. 본 논문에서는 달 유사환경의 스테레오 흑백 이미지를 입력받아 달 탐사 로버의 6 자유도 움직임을 추정하였다. 제안하는 알고리즘은 희소 이미지 정렬 기반의 준직접방식 VO를 통해 연속된 이미지간의 상대 움직임을 추정한다. 또한 비선형성에 취약한 직접방식 VO를 보완하고자 최적화 시 로버의 움직임에 따른 가중치를 비용 함수에 고려하였고, 그 가중치는 이전 단계에서 계산된 포즈의 선형 함수로 제안한다. 본 논문에서 제안하는 로버의 움직임에 따른 가중치를 통해 실제 달 환경의 특성을 반영하는 토론토 대학의 달 유사환경 데이터셋에서 VO 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.81-91
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• 2013

스마트 기기의 발전에 따라 소셜 미디어(Social Media)가 활성화되어 새로운 기부 문화형태인 '크라우드 펀딩'이 생성되었다. '크라우드 펀딩'은 문화예술분야에서 새로운 프로젝트를 진행하거나 진행 중인 프로젝트의 투자금을 받기 위해 많은 대중의 후원을 받는 형태로 알려졌다. 요즘 영화 영상미디어 콘텐츠 프로젝트에서 새로운 영역으로 주목받고 있는데, 해외에서는 <도널드 밀더>, <베로니카 마스> 등 성공한 사례들이 많았지만 한국 영화 영상미디어 콘텐츠 시장에서는 뚜렷한 사례를 찾아보기 힘들다. 하지만 영화 <26년>으로 대중들에게 크라우드 펀딩이 알려지기 시작한 이후 현재 진행 중인 프로젝트 영화이 1, 2차 모금을 성공적으로 마치고 3차 모금을 진행하면서 한국의 대표적인 성공 사례로 떠오르고 있다. 크라우드 펀딩에 대한 대중 인지도를 자세히 알아보기 위해 SNS를 이용하는 대중들을 위한 설문조사를 진행하였고, 그에 대한 결론과 분석을 통해 국내 크라우드 펀딩의 현주소를 파악하였다. 앞으로 크라우드 펀딩이 국내에서 확대되기 위한 요소와 그에 대한 문제점 또한 논하였다. 법률에 대한 추진방안과 그에 대한 소음을 극복해내는 방안을 모색하여 크라우드 펀딩이 확고하게 자리 잡음으로써 영화 콘텐츠 산업의 미래에 대해 논하였다.