• 자원리싸이클링
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• 제26권2호
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• pp.46-55
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• 2017

본 연구에서는 레이저유도붕괴분광(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks, RBFNNs) 분류기 설계방법론을 개발하고 실제 폐소형가전제품의 플라스틱 분류 시스템에 적용하였다. ABS, PP, PS와 같은 검정색 플라스틱을 구별하기 위해, 지능형 알고리즘 중 하나인 방사형 기저함수 신경회로망 분류기를 설계하였다. 획득한 입력변수는 주성분 분석법(Principal Component Analysis, PCA)을 이용하여 축소시켰으며, 군집화기법 중 하나인 K-means 클러스터링 방법을 이용해 여러 그룹으로 분할하였다. 전체 데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터를 4:1의 비율로 나누었으며, 제안된 분류기의 성능 및 신뢰도를 평가하기 위하여 5-FCV(5-Fold Cross Validation) 기법을 사용하였다. 입력변수와 클러스터의 개수가 각각 5개인 경우, 제안된 분류기의 분류 성능은 96.78%로 나타났다. 또한, 제안된 분류기는 다른 분류기들과 비교하였을 경우 분류 성능의 관점에서 우수성을 보여주었다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제15권3호
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• pp.191-197
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• 2017

한국원자력연구원은 IAEA에서 권고하고 있는 안전조치기반설계(SBD)에 입각하여 파이로 안전조치 기술을 개발하고 있다. 한국원자력연구원은 파이로 안전조치접근방안 개발을 위한 IAEA 회원국지원프로그램(MSSP)을 수행하였다. IAEA 회원국 지원프로그램을 통하여 기준파이로시설(REPF) 개념을 설계하고, 이 시설에 대한 안전조치시스템을 개발하였다. 최근에 기준파이로시설은 용량이 증대된 REPF+로 업데이트 되고 있다. 핵물질계량관리시스템 성능평가를 위하여 전산코드 PYMUS를 개발하였으며, PYMUS는 전용탐지획률 통계평가 방안을 포함하여 업그레이드하고 있다. 파이로 입력물질 계량을 위한 비파괴분석장비로 ASNC가 개발되고 있으며, 파이로 출력물질인 U/TRU 잉곳을 계량하기위한 비파괴분석장비로 HIPAI가 개발되고 있다. 또한 컴프톤 억제 감마선분광기술, LIBS 기술, 균질화 공정의 샘플링 오차에 대한 평가도 진행 중이다. 이러한 노력들은 국내에서 선진핵주기기술 실현에 크게 기여할 것이다.