Abstract After Fukushima accident, the threats of terrorism are increasing. However, countermeasures for insider terrorists are insufficient because the main target of Physical Protection System (PPS) is outsider. Thus development of automatic detection of insider terrorists is required. In this paper, focusing on the hand motion, final goal is image recognition by Convolutional Neural Network (CNN) and analysis of each finger’s position and angle and detection of signs of malicious behavior. And For ...
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Automatic Detection of Malicious Insider Behavior for Nuclear Security

According to the IAEA's Incident and Trafficking Database (ITDB) [1], nuclear security-related incidents occur approximately every three days in the world, with the majority being nuclear and radioactive material theft. Generally, material accountancy is applied as a countermeasure against theft. In this study, a deep learning-based approach was proposed to identify theft of nuclear and radioactive material. As various acts can be performed at the site where nuclear material is handled, the recognition of o...
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Identification of theft from normal operations in nuclear facilities

In this study, a structure of code and standard system for plant maintenance is discussed. And also where the guideline for leakage management, developed by the special research committee of Japan society of cenology (ISM), should occupy a position in the code and standard system is discussed. As a result of deration, it was concluded as follows. Iaintenance program for plant compone nts consists of two (2) parts, a regular program for dealing with ninor ageing and a special program for dealing with specif...
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Study on the Position of Leakage Management Guideline in OM Code and Standard System

１．緒言 福島事故以降、原子力施設における核セキュリティの重要性は増大している。原子力発電所における核セキュリティの最大の目的は悪意のある行為者による原子力施設の安全機能の喪失のリスクを可能な限り下げることである。その中でも特に重要視すべきものが妨害破壊行為である。妨害破壊行為は一般的にアウトサイダーによるものとインサイダーによるものの2 つに分類される。現状の核セキュリティはアウトサイダーへの対応に比べインサイダーへの対応は十分とは言えない可能性がある。そのため原子力施設内でインサイダーが行う妨害破壊行......
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Development of Dangerous Behavior Detection Method using Machine Learning

A deep learning model has been proposed to recognize hand action for nuclear security A system has been developed that can automatically recognize hand action from video data acquired by a single depth camera...
英字タイトル:
Hand Motion Recognition from Movie Data by Deep Learning

A time-series data future prediction algorithm using Long-Short Term Memory (LSTM), which is a kind of Regression Neural Network (RNN), has been proposed for the purpose of detecting early abnormality of monitoring signals of dynamic devices. An improvement for applying this algorithm to actual dynamic equipment monitoring signals was proposed, and an anomaly judgment method was also proposed....
英字タイトル:
Predictive Maintenance of Dynamic Equipment Monitoring Signal using Deep Learning

A deep learning model has been proposed to estimate flaw depth from ECT signals. The applicability of deep learning to data mixed with unknown parameters for defects was verified. The applicability of deep learning to data assuming lift-off fluctuation during measurement was verified....
英字タイトル:
Flaw Depth Identification from ECT Signal Using Deep Learning

核セキュリティ脅威は現在進行形で多様化・巧妙化・拡大を続けているが、世界の核セキュリティ対策は、「新たな脅威」や「想定を超える脅威(BDBT; Beyond Design Based Threats)」に対し後れを取っている。...

近年の計算機性能の向上に伴い、人工知能（ Artificial Intelligence: AI）が目覚ましく進歩している。人工知能の分野の１つに機械学習 (Machine Learning)があり、さらに機械学習のなかの１つの分野が、深層学習 (Deep Learning)である。これら３つの関係を図示すると下のようになる。 このなかでも深層学習は、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現できるまで至っており、画像認識、音声認識、自然言語処理、リスク予測などの分野で大成功を収めつつある。 身近な例では、自動運転技術、画像認識技術や音声認識技術、自動音声応答技術など、さまざまな AI技術がすでに我々の身近に実用化されている。さらに原子力規制委員会は、ホームページ公開用の電力会社と職員との 「ヒアリング」の文字起こしに、この４月より音声自動認識 AIを活用し始めた。このように他産業における AI導入例は言わずもがな、規制にさえも遅れをとっている我が国の原子力産業はいつのまにか保守的な思考の虜になり、新技術導入に慎重になりすぎている可能性がある。さらには、どこにどのように AIを導入すれ...

現在のAI研究は各々の分野で閉じており、インターフェイスは皆無である。そこで、画像AIと自然言語処理AIとを、グラフ構造という共通のデータ形態を介して相関させる異種AIインターフェイスを提案し、そのための自動計算アルゴリズムを開発・実装した。...