When the fire occur in a special place as High-rise building, find the solution from minimize the potential risk factors that caused to develop the human and materials damage by analysis. Through preventive activities are suppression of the fire occurrence or prevent the fire and extinguish the fire early. However, introduction of scientific suppression program could predict in advance the progress of the fire, or to block the path by using Intel Regent or Fire grid.
We describe a constrained optimal classification rule for the case when the prior probability of an observation belonging to one of the two populations is unknown. This is done by suggesting a balanced design for the classification experiment and constructing the optimal rule under the balanced design condition. The rule si characterized by a constrained minimization of total risk of misclassification; the constraint of the rule is constructed by the process of equation between Kullback-Leibler's directed divergence measures obtained from the two population conditional densities. The efficacy of the suggested rule is examined through two-group normal classification. This indicates that, in case little is known about the relative population sizes, dramatic gains in accuracy of classification result can be achieved.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2003.05a
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pp.329-337
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2003
Stock market prediction is regarded as a challenging task of financial time-series prediction. There have been many studies using artificial neural networks in this area. Recently, support vector machines (SVMs) are regarded as promising methods for the prediction of financial time-series because they me a risk function consisting the empirical ewer and a regularized term which is derived from the structural risk minimization principle. In this study, I apply SVM to predicting the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI). In addition, this study examines the feasibility of applying SVM in financial forecasting by comparing it with back-propagation neural networks and case-based reasoning. The experimental results show that SVM provides a promising alternative to stock market prediction.
Martin, Ph.;Anzieu, P.;Rouault, J.;Serpantie, J.P.;Verwaerde, D.
Nuclear Engineering and Technology
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v.39
no.4
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pp.237-248
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2007
Sodium-cooled fast reactor is considered in France as a potential candidate for a prototype of 4th generation system to be built by 2020. A detailed working program has been launched recently to identify by 2012 the potential improvement tracks for later industrial development of these reactors. The goals for innovation are first identified: Progress of the safety with a special attention to severe accidents risk minimization and mitigation (defense in depth approach); Economic competitiveness of the system mainly by reducing the capital cost, the investment risks by enhancing in service inspection and repair capacities, and raising the availability; Sustainability with fissile material management while reducing the proliferation risk; capacity for long-lived waste transmutation.
The fire protection regulation for the nuclear power plants is based on the qualitative fire hazard assessment and the quantitative fire risk analysis, and the fire risk is managed by the fire protection plan with the appropriate balance among the fire prevention, fire suppression and the minimization of the fire effect. In these days, the zone model or the field model is generally used for the detail evaluation for the fire risk. At this paper, with consideration of the present trend, we evaluate whether the quantitative fire risk analysis and the assessment of fire result for fire areas at nuclear power plants can be possible by use of Fire Dynamics Simulator (FDS) that is the state-of-the-art fire modeling tool. Consequently, it is expected that the quantitative fire risk evaluation propelled by the fire modeling can be available as an applicable tool to improve the core damage frequency as well as the quantitative fire risk analysis.
The technology of Computer Graphics (CG) has been in great progress for almost 20 years and has proven to be a valuable tool for a broad variety of fields, including nuclear engineering. To work in any hazardous environment for example radiation field is particularly challenging because the danger is not always visually apparent. In this study as the application of CG to nuclear engineering field, we proposed to develop a radiation risk recognition aided system in which various radiation information; radiation risks, radiation distribution, hazard information and so on, were visualized by CG. The system used the server and client system. In the server there were two parts; one (main-server) was the database part having various data and the other (sub-server) was the visualization part visualizing the human phantom by POV-Ray. In the client there was the input and output part. The outputs from the system were various radiation information represented by coloring, circle graph and line graph intuitionally. The system is useful for a broad range of activities including radiation protection, radiation management, dose minimization, and demonstration to the public.
Prediction of corporate bankruptcies has long been an important topic and has been studied extensively in the finance and management literature because it is an essential basis for the risk management of financial institutions. Recently, support vector machines (SVMs) are becoming popular as a tool for bankruptcy prediction because they use a risk function consisting of the empirical error and a regularized term which is derived from the structural risk minimization principle. In addition, they don't require huge training samples and have little possibility of overfitting. However. in order to Use SVM, a user should determine several factors such as the parameters ofa kernel function, appropriate feature subset, and proper instance subset by heuristics, which hinders accurate prediction results when using SVM In this study, we propose a novel hybrid SVM classifier with simultaneous optimization of feature subsets, instance subsets, and kernel parameters. This study introduces genetic algorithms (GAs) to optimize the feature selection, instance selection, and kernel parameters simultaneously. Our study applies the proposed model to the real-world case for bankruptcy prediction. Experimental results show that the prediction accuracy of conventional SVM may be improved significantly by using our model.
This study compared actual weight with perceived weight, described the prevalence of unhealthy weight control behavior, determined the differences in psychological and personal variables between participants that reported unhealthy weight control behavior and those who did not, and examined the relationship of eating habits to unhealthy weight control behavior for Korean adolescents. The study population consisted of a nationally representative sample of middle and high school students who completed the Fifth Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey (KYRBWS): Fifth in 2009. Among the 75,066 participants of KYRBWS, 35,473 (n = 18,851 girls and 16,622 boys) were eligible for a research focused on unhealthy weight control behavior. The results of this research were as follows: First, there were considerable discrepancies (45.1% of girls and 32.8% of boys) between the perceived weight and the actual weight. Second, overall, unhealthy weight control behavior was more prevalent in girls and fasting was the most commonly reported behavior. Third, participants that reported unhealthy weight control behavior scored significantly lower on scaled measures of happiness, health, academic achievement, and economic status; in addition, they scored higher on stress measures. Fourth, girls and boys shared common protective factors of having breakfast and vegetables more often, perceiving their weight as underweight rather than overweight, and having a correct weight conception. Protective factors unique to girls were having lunch and dinner more often. Girls and boys shared common risk factors of the consumption of soda, fast food, instant noodles, and snacks more often, while consumption of fruit more often was a risk factor only for girls. The improvement of protective factors and minimization of risk factors through Home Economics classes (and other classes relevant to health) may mitigate unhealthy weight control behavior of adolescents.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.21
no.1
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pp.79-86
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2021
On the construction site, there exists frequently a high likelihood that a fire accident can lead to a large-scale disaster. In the previous studies, the diverse outcomes have been focused on the improvement of relative statutes and tried to realize the suppression and confrontation of the fire accidents. In this study, the limitations on the site were identified through prior research reviews, and the fire risk assessment checklist was proposed through the analysis of the massive accident cases. The checklist was divided into the prevention and minimization steps and developed into 16 categories of total risk factors. According to the results from the cases applied in this study, if the installation status is checked, such as removing combustibles, and broadcasting facilities for evacuation are installed, it is expected that the casualties will be minimized or zeroed. By developing a fire risk assessment checklist, this study provides the implications of the theoretical and realistic fire accident prevention, and supports the ways to minimize the damage resulted from the fire accidents on construction sites. In the further, deriving universe and common items about repeated occurrences of a work type will be needed as a subsequent research.
It is well established that health care workers (HCWs) have a considerably higher risk of occupationally acquired tuberculosis (TB). To reduce the transmission of TB to HCWs and patients, TB infection control programs should be implemented in health care settings. The first and most important level of all protection and control programs is administrative control. Its goals are to prevent HCWs, other staff, and patients from being exposed to TB, and to reduce the transmission of infection by ensuring rapid diagnosis and treatment of affected individuals. Administrative control measures recommended by the United States Centers for Disease Control and Prevention and the World Health Organization include prompt identification of people with TB symptoms, isolation of infectious patients, control of the spread of the pathogen, and minimization of time spent in health care facilities. Another key component of measures undertaken is the baseline and serial screening for latent TB infection in HCWs who are at risk of exposure to TB. Although the interferon-gamma release assay has some advantages over the tuberculin skin test, the former has serious limitations, mostly due to its high conversion rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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