• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.12
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• pp.477-484
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• 2018

Due to the advancement of computer and information technologies, numerous papers have been published. As new research fields continue to be created, users have a lot of trouble finding and categorizing their interesting papers. In order to alleviate users' this difficulty, this paper presents a method of grouping similar papers and clustering them. The presented method extracts primary keywords from the abstracts of each paper by using TF-IDF. Based on TF-IDF values extracted using K-means clustering algorithm, our method clusters papers to the ones that have similar contents. To demonstrate the practicality of the proposed method, we use paper data in FGCS journal as actual data. Based on these data, we derive the number of clusters using Elbow scheme and show clustering performance using Silhouette scheme.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.28 no.2
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• pp.191-198
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• 2008

Flow accelerated corrosion (FAC) phenomenon of low alloy carbon steels in nuclear power plant has been known as one of major degradation mechanisms. It has a potential to cause nuclear pipe rupture accident which may directly impact on the plant reliability and safety. Recently, the equipotential switching direct current potential drop (ES-DCPD) method has been developed, by the present authors, as a method to monitor wall loss in a piping. This method can rapidly monitor the thinning of piping, utilizing either the wide range monitoring (WiRM) or the narrow range monitoring (NaRM) technique. WiRM is a method to monitor wide range of straight piping, whereas NaRM focuses significantly on a narrow range such as an elbow. WiRM and NaRM can improve the reliability of the current FAC screening method that is based on computer modeling on fluid flow conditions. In this paper, the measurements by ES-DCPD are performed with signal sensitivity analyses in the laboratory environment for extended period and showed the viability of ES-DCPD for real plant applications.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05b
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• pp.305-311
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• 1998

최근들어 고려된 LBB(Leak Before Break) 적용요건중 동적파괴시힘 절차에는 울진 3&4호기 이후 파단전누설개념이 적용되는 배관이 탄소강으로 제작될 경우. 이 배관이 Dynamic Strain Aging (DSA)에 의해 파괴저항치가 감소되지 않는다는 것이 정량적으로 입증되지 않는 한, 동 배관의 파괴 물성치 결정시 DSA의 영향이 고려되어야 하며, DSA 영향을 평가하기 위해서는 동적과괴시험이 수행되어야 함을 요건화 하고 있다. 본 연구에서는 DSA 효과에 의한 파괴저항(J-R) 특성의 저하가차세대원전 원자로냉각재배관 파단전누설개넘(LBB) 적용시 설계 안전여유도에 영향을 미치지 않는 정도임을 평가하는데 있다. 따라서 ASME Section III에서 탄소강으로 분류하고 있는 강종별 파괴인성 변화를 고찰하고, 차세대원전 주냉각재배관 재료인 SA508 Class la의 최대 파괴인성 감소치를 예측하여, 울진 3&4호기에서 측정된 엘보우용 SA516-Gr.70 강의 DSA 영향 평가 결과와 비교 분석하여 차세대원전 주냉각재배관의 DSA영향을 평가하였다. 도출된 결론으로는 DSA 영향을 고려한 SA508 Class la의 J 및 dJ/dA 값은 극히 보수적으로 추정할 때 50% 이상 감소하는 것으로 예측된다. 이러한 DSA 영향을 고려하였을 경우 배관재 모재의 파괴인성치는 Weld-SAW의 J/T 값 수준으로 감소하였다. 그러나 현 LRB 해석이 가장 낮은 J/T값을 갖는 Weld-SAW Auto의 균열길이 2a인 J/T선도에 의거하여 수행되고 있다는 점을 고려한다면 비록 DSA가 배관재에 영향을 주는 가장 보수적인 값(J 및 dJ/dA값을 50% 이상)을 사용한다고 하더라도 차세대원전 LBB 적용에 문제가 되지 않음을 알 수 있다. 즉 차세대원자로 주냉각재배관에 LBB를 적용하는데는 DSA 영향은 상대적으로 중요하지 않다는 결론을 얻었다. 표면에 수소화물이 농축되어 있는 hydride layer가 형성됨을 관찰하였으며 ～5,000ppm 이상의 경우에는 수소화물의 방향성이 random하였으며 특히, ZIRLO$^{TM}$ 시편의 경우에서는 원주방향으로 길게 이어진 수소화물과 기계적 성질에 치명적인 반경방향의 수소화물이 평행하게 배열된 것을 관찰하였다.하였을 때는 Li$_2$O의 첨가에 의해 치밀화가 주로 일어났고, 반면에 $N_2$-7vol.%H$_2$ 분위기에서 소결하면 Li$_2$O의 첨가에 의해 작은 기공은 소멸되고 큰 기공이 생성되었다.지나치게 모국어의 영향만 강조하고 다른 요인들에 대해서는 다분히 추상적인 언급으로 끝났지만 이 분석을 통 해서 배경어, 목표어, 특히 중간규칙의 역할이 괄목할 만한 것임을 가시적으로 관찰할 수 있 다. 이와 같은 오류분석 방법은 학습자의 모국어 및 관련 외국어의 음운규칙만 알면 어느 학습대상 외국어에라도 적용할 수 있는 보편성을 지니는 것으로 사료된다.없다. 그렇다면 겹의문사를 [-wh]의리를 지 닌 의문사의 병렬로 분석할 수 없다. 예를 들어 누구누구를 [주구-이-ν가] [누구누구-이- ν가]로부터 생성되었다고 볼 수 없다. 그러므로 [-wh] 겹의문사는 복수 의미를 지닐 수 없 다. 그러면 단수 의미는 어떻게 생성되는가\ulcorner 본 논문에서는 표면적 형태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어([$[W1]_{XO-}$ $[W1]_{XO}$ ]$_{XO}$)로

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.4
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• pp.118-124
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• 2017

In this study, a numerical simulation was performed using commercial code Fluent(v.17.1). The underground Combined Cycle Power Plant (CCPP) was simplified to analyze the methane gas leakage with the crack size and position. In addition, extensive numerical simulations were carried out for different crack sizes from 10 mm to 20 mm. The crack position is the gas leakage, which is assumed to be near the pipe elbow and the gas turbine. A total of 4 cases were compared and analyzed. To analyze the gas leakage, the concept of the Lower Flammable Limit (LFL) was applied. The leakage distance was defined in the longitudinal direction, and the transverse direction was estimated and quantitatively analyzed. As a result, the leakage distance in the longitudinal direction varies by 52.3 % depending on the crack size at the same crack position. Moreover, the maximum difference was 34.8 % according to the crack position when the crack sizes are identical. As jet flow impacts on the obstacle and changes its direction, the recirculation flows are formed. These results are expected to provide useful data to optimize the location and number of gas detections in confined spaces, such as underground CCPP.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.6
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• pp.603-616
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• 2023

In this study, machine learning-based clustering and classification of residential noise in apartment buildings was conducted using frequency and temporal characteristics. First, a residential noise source dataset was constructed . The residential noise source dataset was consisted of floor impact, airborne, plumbing and equipment noise, environmental, and construction noise. The clustering of residential noise was performed by K-Means clustering method. For frequency characteristics, L_eq and L_max values were derived for 1/1 and 1/3 octave band for each sound source. For temporal characteristics, Leq values were derived at every 6 ms through sound pressure level analysis for 5 s. The number of k in K-Means clustering method was determined through the silhouette coefficient and elbow method. The clustering of residential noise source by frequency characteristic resulted in three clusters for both L_eq and L_max analysis. Temporal characteristic clustered residential noise source into 9 clusters for L_eq and 11 clusters for L_max. Clustering by frequency characteristic clustered according to the proportion of low frequency band. Then, to utilize the clustering results, the residential noise source was classified using three kinds of machine learning. The results of the residential noise classification showed the highest accuracy and f1-score for data labeled with L_eq values in 1/3 octave bands, and the highest accuracy and f1-score for classifying residential noise sources with an Artificial Neural Network (ANN) model using both frequency and temporal features, with 93 % accuracy and 92 % f1-score.