범용 전산유체해석(Computational Fluid Dynamics) 코드인 CFX-F3D를 이용하여 봉 다발에서의 난류 유동 수치해석을 수행하였다 3$\times$3 봉으로 구성된 부수로 사이의 난류 횡류(Crossflow) 혼합유동과 평행한 4개의 봉으로 이루어진 벽 수로에서의 난류 유동구조를 수치적으로 분석하여 각각의 실험결과와 비교하였다. 부수로 횡류 혼합유동의 경우 예측된 주 유동방향 평균 속도분포는 실험결과와 잘 일치하였으나 벽면과 인접한 부수로에서의 난류강도 분포는 다소 큰 차이가 나타났다. 백수로의 경우 수로 중심선 근처의 주 유동방향의 속도변화는 크게 예측되었고 벽 전단응력은 유로가 협소해지는 영역에서 낮게 예측되었으나 전반적으로 실험결과와 유사한 유동특성을 나타냈다. 이 연구는 봉 다발에서의 난류 유동구조에 대한 이해를 증진시킴과 더불어 CFX-F3D 코드를 평가함으로써 향후 지지격자와 임계열유속 증진장치가 부착된 복잡한 형상의 핵연료 다발에서의 유동장 수치해석의 기반을 마련하였다.
Drift-Diffusion 방법은 반도체 소자의 내에서의 전하 수송 방정식을 푸는 수치해석적인 방법 중에서 비교적 계산량이 적고, 이런 장점으로 인해 널리 쓰이는 방법이다. 이 방법을 이용하여 간단한 PN diode 구조에서의 전기장, 전압 분포, IV curve 등을 확인 하는 코드를 작성하고, 작성한 코드의 신뢰성 검증을 위하여 TCAD tool인 SDEVICE와 EDISON tool을 이용하여 비교해 본다.
본 연구에서는 국내 WH형 원전에서 노심운전분석 코드를 각 원전의 인접한 전산소의 주전산기에 설치하고, 단말기를 이용한 on-line 작업으로 수행하는 현행 노심분석 업무를 개선하기 위하여 PC용 INCORE 코드를 개발하였고, 이를 바탕으로 동일 윈도우 통합환경에서 INCORE 코드 운영에 필요한 모든 기능과 노내 출력분포 분석을 위한 발전소 운영절차 기능을 통합한 WINCORE(Windows program for INCORE) 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템을 이용함으로써 측정 현장에서 직접적인 자료처리, 분석계산 및 기술지침서 안전제한치 만족여부 결정을 통하여 노심관리 업무의 효율성을 제고할 수 있다.
본 논문에서는 수형구조 분류기를 이 용한 코드워드 tying 알고리즘을 제안한다. 코드워드와 상태간의 통계적 특성을 이용한 일종의 soft decision 방식이라고도 볼 수 있는 제안된 알고리즘은 빠른 트리 구성과 유일한 최적의 해를 제공하는 특징이 있다. 또한, 이산분포 hidden Markov model(HMM)을 이용한 인식 시스템에 쉽게 적용이 가능하다는 장점을 가진다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위한 화자독립 격리단어 인식실험에서 코드북 크기가 256과 512일 경우에 대해 각각 $6\%$, $9\%$의 오차를 감소시켰으며, HMM 파라미터도 $20\%$ 정도 줄임을 확인하였다.
본 연구에서는 PTRAN 전산코드를 사용하여 양성자에 대한 물 흡수선량의 분포를 계산하였다. 먼저 양성자와 물과의 상호작용에 대하여 정리하고 흡수선량의 계산과정에 대하여 기술하였다. 또한 PTRAN의 수송 알고리즘, 파일구조, 그리고 실행방법을 제시하였다. 본 결과에서는 양성자 에너지 60, 100, 150, 200, 250 WeV에 대하여 양성자에 의한 물 흡수선량의 분포가 쿨롱 상호작용과 핵반응의 합으로 주어지며, 브레그 봉우리의 형태가 에너지손실의 통계적 성질과 다중산란에 의존함을 보였다. 본 연구를 통하여 양성자에 대한 물 흡수선량의 구조 해석에 PTRAN 코드가 유용함을 알 수 있었다.
매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
대부분의 표절검사 시스템들은 소스코드를 이용해 유사도를 계산하고 표절 프로그램을 찾아낸다. 소스코드를 이용하여 표절검사를 수행할 경우, 소스코드 보안문제가 발생할 수 있다. 목적 코드를 이용한 표절검사는 소스코드 보안문제에 대한 좋은 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 자바 프로그램의 표절검사에 대하여 소스코드 없이 바이트코드를 이용해 표절검사를 수행하는 방법을 제시한다. 바이트코드를 이용한 표절검사는 크게 두 단계로 진행된다 먼저, 자바 클래스 파일로부터 메소드의 코드영역을 분석해 토큰 시퀀스를 생성한 다음 적응적 지역정렬을 이용해 유사도를 계산한다. 실험 결과, 소스코드와 바이트코드의 유사도는 비슷한 분포를 보였다. 또한, 소스코드 쌍과 바이트코드 쌍의 유사도 상관관계가 충분히 높게 측정되었다. 본 논문에서 제안한 바이트코드 표절검사 시스템은 소스코드를 이용해 직접 표절을 검사하기 전 단계에서 1차적인 검증도구로 활용할 수 있다.
330MWt 출력의 신형 원자로인 SMART(System integrated Mod씰w Advanced ReacTor)가 전기 생산뿐만 아니라 해수의 담수화를 위한 에너지 공급을 위해 한국원자력연구소에 의해 개발되고 있다. SMART의 원자로 압력용기에서의 중성자 조사량을 기존의 각분할법 코드 대신에 몬데칼로 수송 코드인 MCNP-4A를 이용하여 평가하였다. MCNP-4A에 의한 몬데 칼로 모사는 각분할법에 비해 핵 단면적 자료, 선원항, 그리고 기하학적 모델링의 문제로부터 야기되는 불확실성을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 초기 개념 설계 단계에서 상세 노심 출력 분포 자료에 의존하지 않고 선원항을 평가할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 원자로 압력 용기 내부의 원자로 노심 및 다른 구조물을 포함하는 전체 원자로 구조에 대하여 몬테 칼로 모사를 적용하였다. 1단계에서는 임계도 계산에 의해 선원항으로 이용되는 원자로 노심내의 열 출력 분포를 평가하고, 2단계에서는 노심내의 열 출력 분포를 고정 선원으로 이용하여 압력 용기에서의 중성자 조사량을평가하였다. 그 결과 SMART 압력용기의 중성자 조사량은 규제 요건을 만족하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 모의 실험을 통하여, 데이터의 분포가 Gauss 분포, 균등 분포 등의 경우, 어느 한 구간이 다른 구간에 비하여 확률도 크고 구간내의 오차도 크다면 이는 최적 양자화가 아니다라는 가정을 하였다. 이 가정을 LBG 알고리즘에 추가하여 수정된 LBG 알고리즘을 만들고, 이 알고리즘의 성능을 측정하였다. 수정된 알고리즘에 의한 코드 북의 오차는 본래의 알고리즘에 비하여 오차의 크기도 감소하였고, 오차의 편차도 감소하였다.
본 논문에서는 레일리 분포를 가지는 DFT 행렬 기반의 코드북에 LOS용 코드북을 라이시안 페이딩 채널에서 최소 거리를 최대화하는 조건에 맞게 결합, 새로운 하이브리드 코드북 설계 방법을 제안한다. 제안하는 코드북을 LTE 하향 링크 시스템에 적용, 기존의 DFT 행렬을 이용한 코드북과 제안하는 하이브리드 코드북의 성능을 분석한다. 하이브리드 코드북은 K값이 0.28~0.99인 경우, 가장 우수한 성능을 보이면서 레일리 페이딩 채널 및 LOS 성분이 강해지는 모든 경우에서 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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