Despite recent advances in multi-hazard analysis, the complexity and inherent nature of such problems make quantification of the landslide effect in a probabilistic safety assessment (PSA) of NPPs challenging. Therefore, in this paper, a practical approach was presented for performing an earthquake-induced landslide PSA for NPPs subject to seismic hazard. To demonstrate the effectiveness of the proposed approach, it was applied to Korean typical NPP in Korea as a numerical example. The assessment result revealed the quantitative probabilistic effects of peripheral slope failure and subsequent run-out effect on the risk of core damage frequency (CDF) of a NPP during the earthquake event. Parametric studies were conducted to demonstrate how parameters for slope, and physical relation between the slope and NPP, changed the CDF risk of the NPP. Finally, based on these results, the effective strategies were suggested to mitigate the CDF risk to the NPP resulting from the vulnerabilities inherent in adjacent slopes. The proposed approach can be expected to provide an effective framework for performing the earthquake-induced landslide PSA and decision support to increase NPP safety.
Around the world, there are increasing efforts underway to decarbonize the electricity generation system to mitigate the environmental impacts including climate change. While Indonesia has a huge potential for new and renewable energy, particularly solar photovoltaic, Indonesia has been largely dependent on fossil fuels. As of 2017, the installed capacity for solar photovoltaic in Indonesia was 78.5MW and this was only 0.04% of the theoretical solar potential, which is around 207.9GW($4.8kWh/m^2/day$). With the case of solar photovoltaic, this paper examined the reasons of low adoption of the technology and the challenges of energy transition in Indonesia from the policy and institutional perspectives.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.14
no.3
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pp.123-131
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2019
In recent years, a non-contact respiration and heart rates monitoring via IR-UWB radar has been paid much attention to in various applications - patient monitoring, occupancy detection, survivor exploring in disaster area, etc. In this paper, we address a novel approach of real time heart rate estimation using IR-UWB radar. We apply sine fitting and peak detection method for estimating respiration rate and heart rate, respectively. We also deploy two techniques to mitigate the error caused by wrong estimation of respiration rate: a moving average filter and finding the frequency of the highest occurrence. Experimental results show that the algorithm can estimate heart rate in real time when respiration rate is presumed to be estimated accurately.
The Socialist Republic of Vietnam has become one of the top ten nations with the highest aging rate. The proportion of their aging population increased from 7.2% to 10.95% from 1989 to 2017 and entered into the aging society six years earlier than what had been anticipated in 2011. The main issues in such a society are the problems associated with the elderly living by themselves and their solitary deaths. This study attempts to find a solution which would mitigate the burdens of aging or aged population who are living in a lonely and solitary living condition focusing on the system used for the purpose of managing or monitoring of their daily lives to prevent any undesirable outcomes including solitary deaths. The study also discusses the possibility of introducing the system into Vietnam.
Although the actual visual simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms provide highly accurate tracking and mapping, most algorithms are too heavy to run live on embedded devices. In addition, the maps they produce are often unsuitable for path planning. To mitigate these issues, we propose a completely closed-loop online dense RGB-D SLAM algorithm targeting autonomous indoor mobile robot navigation tasks. The proposed algorithm runs live on an NVIDIA Jetson board embedded on a two-wheel differential-drive robot. It exhibits lightweight three-dimensional mapping, room-scale consistency, accurate pose tracking, and robustness to moving objects. Further, we introduce a navigation strategy based on the proposed algorithm. Experimental results demonstrate the robustness of the proposed SLAM algorithm, its computational efficiency, and its benefits for on-the-fly navigation while mapping.
Side-channel attacks pose an inevitable challenge to the implementation of cryptographic algorithms, and it is important to mitigate them. This work identifies a novel data encoding technique based on 1-of-4 codes to resist differential power analysis attacks, which is the most investigated category of side-channel attacks. The four code words of the 1-of-4 codes, namely (0001, 0010, 1000, and 0100), are split into two sets: set-0 and set-1. Using a select signal, the data processed in hardware is switched between the two encoding sets alternately such that the Hamming weight and Hamming distance are equalized. As a case study, the proposed technique is validated for the NIST standard AES-128 cipher. The proposed technique resists differential power analysis performed using statistical methods, namely correlation, mutual information, difference of means, and Welch's t-test based on the Hamming weight and distance models. The experimental results show that the proposed countermeasure has an area overhead of 2.3× with no performance degradation comparatively.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.247-253
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2021
The outbreak of the deadly virus COVID-19 is said to infect 17.3Cr people around the globe since 2019. This outbreak is continuously affecting a lot of new people till this day and, most of it is said to under control. However, vaccines introduced around the world can help mitigate the risk of the virus. Apart from medical professionals, prediction models are also said to combinedly help predict the risk of infection based on given datasets. This paper is based on publication of a machine learning approach using regression models to predict the output based on dataset which have indictors grouped based on active, tested, recovered and critical cases along with regions and cities covering most of it from Dubai. Hence, the active cases are tested based on the other indicators and other attributes. The coefficient of the determination (r2) is 0.96, which is considered promising. This model can be used as an frame work, among others, to predict the resources related to the dangerous outbreak.
In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.4
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pp.156-166
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2020
In this paper, to improve spectral efficiency and mitigate interference in coordinated millimeter-wave systems, we proposes an optimal user group and beam selection scheme. The proposed scheme improves spectral efficiency by mitigating intra- and inter-cell interferences (ICI). By examining the effective channel capacity for all possible user combinations, user combinations and beams with minimized ICI can be selected. However, implementing this in a dense environment of cells and users requires highly complex computational abilities, which we have investigated applying multiclass classifiers based on machine learning. Compared with the conventional scheme, the numerical results show that our proposed scheme can achieve near-optimal performance, making it an attractive option for these systems.
Torsional response of buildings is attributed to poor structural configurations in plan, which arises due to two factors - torsional eccentricity and torsional flexibility. Usually, building codes address effects due to the former. This study examines both of these effects. Buildings with torsional eccentricity (e.g., those with large eccentricity) and with torsional flexibility (those with torsional mode as a fundamental mode) demand large deformations of vertical elements resisting lateral loads, especially those along the building perimeter in plan. Lateral-torsional responses are studied of unsymmetrical buildings through elastic and inelastic analyses using idealised single-storey building models (with two degrees of freedom). Displacement demands on vertical elements distributed in plan are non-uniform and sensitive to characteristics of both structure and earthquake ground motion. Limits are proposed to mitigate lateral-torsional effects, which guides in proportioning vertical elements and restricts amplification of lateral displacement in them and to avoid torsional mode as the first mode. Nonlinear static and dynamic analyses of multi-storey buildings are used to validate the limits proposed.
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