• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권1호
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• pp.9-18
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• 2024

In-vessel retention through external reactor vessel cooling (IVR-ERVC) is a severe accident management (SAM) strategy that has been adopted and used in many nuclear reactors such as AP1000, APR1400, and light water reactor etc. Some reactor accidents have raised concerns about nuclear reactors among residents, leading to a decrease in residents' acceptability and many studies on SAM are being conducted. Experiments on IVR-ERVC are almost impossible due to its specificity, so fluid characteristics are analyzed through BALI experiments with similar condition. In this study, computational fluid dynamics (CFD) via Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) and large eddy simulation (LES) for BALI experiments were performed. Steady-state CFD analysis was performed on three turbulence models, and SST k-ω model was in good agreement with the experimental measurement temperature within the maximum error range of 1.9%. LES CFD analysis was performed based on the RANS analysis results and it was confirmed that the temperature and wall heat flux for depth was consistent within an error range of 1.0% with BALI experiment. The LES CFD analysis results were compared with those of the Lagrangian-based solver. LES matched the temperature distribution better than SOPHIA, but SOPHIA calculated the position of boundary between stratified layer and convective layer more accurately. On the other hand, Lagrangian-based solver predicted several small eddy behaviors of the convective layer and LES predicted large vortex behavior. The vibration characteristics near the cooling part of the BALI experimental device were confirmed through Fast Fourier Transform (FFT) investigation. It was found that the power spectral density for pressure at least 10 times higher near the side cooling than near the top cooling.

• 한국해양학회지:바다
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• 제9권1호
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• pp.20-29
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• 2004

채집 면적이 다른 연구 결과 간 출현 종수의 비교를 가능토록 하기 위하여 대형 저서동물 군집 출현 종수와 채집면적에 따른 관계를 파악하고 경험적 모형을 추정하였다 이 연구는 주어진 채집 면적에서의 누적 상대종수(cumulative relative species number. CRSN)를 예측하는 데에 목적을 두었다. 재료로는 2002년 4월과 5월 그리고 8월에 방문한 전라북도 새만금 해역의 총 87개 정점에서 매 정점마다 정량 채니기인 Smith-McIntyre 그랩 채집기로 3회 반복 채집하여 구한 총 261개의 표본을 사용하였다. 상대적 출현 종수(%)는 1000 $ extrm{cm}^2$ 채집 면적의 것을 기준하였으며 누적 상대종수-채집 면적 간 패턴을 측정하고 관찰하였다. 환경 요인과 생물학적 변수간 상관관계 분석에서 대수 변환된 누적 상대종수는 유일하게 대수 변환된 평균 밀도와 유의한 관계를 갖는 것으로 추정되었다. 이를 바탕으로 3개 모형, Log CRSN 2000, Log CRSN 3000 그리고 Log CRSN을 제시하였다. 이들 중 앞의 2개는 각각 채집면적 2000과 3000 $\textrm{cm}^2$의 누적 상대종수를 추정하며, 후자는 다양한 채집기와 채집 면적으로부터의 것을 추정하기 위한 것이다(모형의 유의수준은 모두 <0.001).타 연구의 데이터베이스(과거 경기만과 새만금의 조간대나 조하대 대형저서동물 군집 자료)를 활용하여 모형의 타당성을 평가하였다. 채집 면적 3000 $\textrm{cm}^2$이내에서는 실측된 누적 상대종수가 모형의 95% 예측 구간에 포함되는 것으로 나타났으며 이 채집 면적 내에서의 예측치는 신뢰 가능한 것으로 판단할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.103-112
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• 2009

원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.