선박의 기관실에서 사용하고 있는 화재 검출기는 연기나 열이 검출기에 도달해야 하지만 기관실의 공기 흐름은 기기의 사용유무에 따라 매우 유동적이기 때문에 상부에 설치된 검출기에 도달하기에는 많은 시간이 필요하다. 이러한 단점을 보완하기 위해 근래에는 영상을 기반으로 화재를 검지하는 연구가 이루어지고 있다. 영상기반의 연기 검지는 공기의 흐름에 영향을 받지 않으며 전송속도가 빠르기 때문에 화재의 초기 검지에 효율적이다. 본 연구는 기관실에서 연기 발생기로 발생시킨 연기의 확산모습을 녹화한 영상으로 실험을 수행하였다. 연기의 질감특징을 추출하는 LBP와 GLCM연산자를 사용하여 생성된 학습 데이터를 기계학습 분류기인 SVM으로 학습한 후 분류하여 검출 성능을 평가함으로서 연기가 상부에 설치되어 있는 검출기까지 상승하지 않더라도 영상기반으로 먼저 검지 가능함을 확인하였다.
In 2019, the Korean government announced the 3rd Basic Plan for Energy, which included expanding the rate of renewable energy generation by 30-40% by 2040. Hence, offshore wind power generation, which is relatively easy to construct in large areas, should be considered. The East Sea coast of Korea is a sea area where the depth reaches 50 m, which is deeper than the west coast, even though it is only 2.5 km away from the coastline. Therefore, for offshore wind power projects on the East Sea coast, a floating offshore wind power should be considered instead of a fixed one. In this study, a response analysis was performed by applying the analytical conditions of IEC61400-3-2 for the design of floating offshore wind power generation systems. In the newly revised IEC61400-3-2 international standard, design load cases to be considered in floating offshore wind power systems are specified. The upper structure applied to the numerical analysis was a 5-MW-class wind generator developed by the National Renewable Energy Laboratory (NREL), and the marine environment conditions required for the analysis were based on the Ulsan Meteorological Buoy data from the Korea Meteorological Administration. The FAST v8 developed by NREL was used in the coupled analysis. From the simulation, the maximum response of the six degrees-of-freedom motion and the maximum load response of the joint part were compared. Additionally, redundancy was verified under abnormal conditions. The results indicate that the platform has a maximum displacement radius of approximately 40 m under an extreme sea state, and when one mooring line is broken, this distance increased to approximately 565 m. In conclusion, redundancy should be verified to determine the design of floating offshore wind farms or the arrangement of mooring systems.
이 연구는 방사선 발생장치 제조업체 종사자와 의료기관 종사자들 간의 방사선안전관리에 대한 인식을 알아보고 적극적인 대처능력과 안전수준을 향상시키는데 기초자료로 활용하기 위하여 연구조사하게 되었다. 방사선에 대한 지식, 태도 실천 점수는 성별, 연령, 결혼상태, 직종, 직위, 현 직장근무기간, 직장 총 근무기간, 방사선 관련 유사업무 유무, 매뉴얼 비치 여부, 방어 시설유지 여부, 방어 장비보유 수, 방사선 안전교육 여부, 특수건강검진 여부, 방사선 용어인지 여부와 관련이 있었으며, 특히 방사선 관련 직종에서 방사선사의 지식 점수가 가장 높았다(p<0.05). 방사선 안전관리는 방사선제조업체 종사자 및 의료기관 종사자 모두 방사선 노출에 적극적인 방어 노력이 필요하며방사선 안전관리를 위해서는 지침 준수, 주기적인 교육, 시설보강, 매뉴얼 작성, 특수 건강검진 등 제도적 장치가 필요하다.
본 연구에서는 GIS기반 적지분석을 적용하여 조류-양수 융합발전시설의 설치후보지역을 도출하는 것을 목표로 하였다. 연구대상지역은 진도 일대 서남해 해역이며, 융합발전시설의 설계 및 설치 특성을 고려하여 적지분석을 위한 고려인자를 도출하였다. MOHID(Modelo HIDrodin?mico)를 이용하여 조류 수치모의를 수행하였고, 모의 결과를 공간자료로 변환하였다. 이후 본 연구에서는 제안하는 GIS기반 중첩분석 방법을 적용하여 설치후보지역을 도출하였다. 연구 결과에서 총 10개 지역이 후보지역으로 도출되었으며, 이 중 진도, 성남도, 하조도가 상대적으로 넓은 해역에 대해 조류-양수 발전기 설치가 가능한 것으로 판단되었다.
Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) has been operating an integral effects test facility, the Advanced Thermal-Hydraulic Test Loop for Accident Simulation (ATLAS), according to APR1400 for transient experimental and design basis accident simulation. Moreover, based on the experimental data, the domestic standard problem (DSP) program has been conducted in Korea to validate system codes. Recently, through DSP-05, the performance of the passive auxiliary feedwater system (PAFS) in the event of multiple steam generator tube rupture (MSGTR) has been analyzed. However, some errors exist in the reference input model distributed for DSP-05. Furthermore, the calculation results of the heat loss correlation for the secondary system presented in the technical report of the reference indicate that a large difference is present in heat loss from the target value. Thus, in this study, the reference model is corrected using the geometric information from the design report and drawings of ATLAS. Additionally, a new heat loss correlation is suggested by fitting the results of the heat loss tests. Herein, MSGTR-PAFS accident analysis is performed using MARS-KS 1.5 with the improved model. The steady-state calculation results do not significantly differ from the experimental values, and the overall physical behavior of the transient state is properly predicted. Particularly, the predicted operating time of PAFS is similar to the experimental results obtained by the modified model. Furthermore, the operating time of PAFS varies according to the heat loss of the secondary system, and the sensitivity analysis results for the heat loss of the secondary system are presented.
최근 노이즈 제거를 위한 심층 학습 모델에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 블라인드 노이즈 제거 (blind denoising) 기술이 발전하면서 깨끗한 영상을 얻기가 불가능한 영상의 영역에서 노이즈 영상만으로 심층 학습 기반 노이즈 제거 모델의 학습이 가능해졌다. 우리는 관찰된 노이즈 영상으로부터 깨끗한 영상을 얻기 위해 더는 깨끗한 영상과 노이즈 영상의 짝을 이루는 데이터를 필요하지 않는다. 하지만 노이즈 영상과 깨끗한 영상 간의 차이가 큰 데이터라면 노이즈 영상만으로 학습된 노이즈 제거 모델은 우리가 원하는 품질의 깨끗한 영상을 복원하기 어려울 것이다. 이 문제를 해결하기 위해서 짝지어지지 않는 깨끗한 영상과 노이즈 영상으로 학습한 모델 기반 노이즈 제거 기술은 최근 연구되고 있다. 가장 최신 기술인 ISCL은 깨끗한 영상과 노이즈 영상의 쌍을 기반으로 한 지도학습 기반 모델의 성능과 거의 근접한 성능을 보여 주었다. 우리는 제안된 방법이 ISCL을 포함한 다른 최신 짝을 이루지 않는 영상 기반 노이즈 제거 기술보다 성능이 우수함을 보여준다.
A detailed computational fluid dynamics (CFD) simulation analysis model was developed using ANSYS CFX 16.1 and analyzed to simulate the basic design and internal flow characteristics of a 180 MW small modular reactor (SMR) with a natural circulation flow system. To analyze the natural circulation phenomena without a pump for the initial flow generation inside the reactor, the flow characteristics were evaluated for each output assuming various initial powers relative to the critical condition. The eddy phenomenon and the flow imbalance phenomenon at each output were confirmed, and a flow leveling structure under the core was proposed for an optimization of the internal natural circulation flow. In the steady-state analysis, the temperature distribution and heat transfer speed at each position considering an increase in the output power of the core were calculated, and the conceptual design of the SMR had a sufficient thermal margin (31.4 K). A transient model with the output ranging from 0% to 100% was analyzed, and the obtained values were close to the Thot and Tcold temperature difference value estimated in the conceptual design of the SMR. The K-factor was calculated from the flow analysis data of the CFX model and applied to an analysis model in RELAP5/MOD3.3, the optimal analysis system code for nuclear power plants. The CFX analysis results and RELAP analysis results were evaluated in terms of the internal flow characteristics per core output. The two codes, which model the same nuclear power plant, have different flow analysis schemes but can be used complementarily. In particular, it will be useful to carry out detailed studies of the timing of the steam generator intervention when an SMR is activated. The thermal and hydraulic characteristics of the models that applied porous media to the core & steam generators and the models that embodied the entire detail shape were compared and analyzed. Although there were differences in the ability to analyze detailed flow characteristics at some low powers, it was confirmed that there was no significant difference in the thermal hydraulic characteristics' analysis of the SMR system's conceptual design.
Son, Jae Hoon;Choi, Woojin;Oh, Sang Heon;Hwang, Dong-Hwan
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제11권2호
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pp.71-81
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2022
In order for electro-optical tracking system (EOTS) to have accurate target coordinate, accurate navigation results are required. If an integrated navigation system is configured using an inertial measurement unit (IMU) of EOTS and the vehicle's navigation results, navigation results with high rate can be obtained. Due to the time-delay of the navigation results of the vehicle in the EOTS and scale factor errors of the EOTS IMU in high-speed and high dynamic operation of the vehicle, it is much more difficult to have accurate navigation results. In this paper, an integrated navigation system of EOTS which compensates time-delay and scale factor error is proposed. The proposed integrated navigation system consists of vehicle's navigation system which provides time-delayed navigation results, an EOTS IMU, an inertial navigation system (INS), an augmented Kalman filter and integration Kalman filter. The augmented Kalman filter outputs navigation results, in which the time-delay of the vehicle's navigation results is compensated. The integration Kalman filter estimates position, velocity, attitude error of the EOTS INS and accelerometer bias, accelerometer scale factor error, gyro bias and gyro scale factor error from the difference between the output of the augmented Kalman filter and the navigation result of the EOTS INS. In order to check performance of the proposed integrated navigation system, simulations for output data of a measurement generator and land vehicle experiments were performed. The performance evaluation results show that the proposed integrated navigation system provides more accurate navigation results.
Accidents prevention and mitigation is the highest priority of nuclear power plant (NPP) operation, particularly in the aftermath of the Fukushima Daiichi accident, which has reignited public anxieties and skepticism regarding nuclear energy usage. To deal with accident scenarios more effectively, operators must have ample and precise information about key safety parameters as well as their future trajectories. This work investigates the potential of machine learning in forecasting NPP response in real-time to provide an additional validation method and help reduce human error, especially in accident situations where operators are under a lot of stress. First, a base-case SGTR simulation is carried out by the best-estimate code RELAP5/MOD3.4 to confirm the validity of the model against results reported in the APR1400 Design Control Document (DCD). Then, uncertainty quantification is performed by coupling RELAP5/MOD3.4 and the statistical tool DAKOTA to generate a large enough dataset for the construction and training of neural-based machine learning (ML) models, namely LSTM, GRU, and hybrid CNN-LSTM. Finally, the accuracy and reliability of these models in forecasting system response are tested by their performance on fresh data. To facilitate and oversee the process of developing the ML models, a Systems Engineering (SE) methodology is used to ensure that the work is consistently in line with the originating mission statement and that the findings obtained at each subsequent phase are valid.
3D 프린팅 기술은 재료공학의 발전과 더불어 출력할 수 있는 재질이 늘어가고 있으며 방사선 분야에 이용될 수 있는 재료들 또한 증가하고 있는 추세이다. 그렇기에 사용되는 재료들의 성분과 밀도에 따라 적용되는 분야가 달라지고 응용이 될 수 있기에 재료들의 성분과 특성 또한 고려해야 한다. 본 연구는 FDM(Fused Deposition Modeling) 방식의 3D 프린터를 이용하여 각 성질이 다른 필라멘트를 10개를 선정하고 진단용 X선 발생장치를 이용하여 신호강도를 측정하고 CT를 통하여 CT number를 측정하여 뼈와 유사한 물질을 찾고자 하였다. 그 결과 뼈와 유사한 신호강도와 CT number가 측정된 Silicon carbide라는 물질을 발견하였고. 추후 연구를 통해 인체의 뼈와 유사한 밀도를 가진 다양한 연구에 기초자료로 제시될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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