• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제38권4호
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• pp.228-233
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• 2013

세계적으로 원전의 가동 년수 증가로 인하여 증기발생기와 같은 중요 설비의 교체가 지속적으로 이루어지고 있으며, 해체 시에는 대량의 방사성 금속 폐기물이 일시에 발생한다. 이러한 방사성 폐기물을 규제해제 후에 재활용하기 위해서는 정확한 잔류방사능을 측정하여야 한다. 그러나, 원자력시설에서 발생되는 금속 폐기물은 형상이 복잡하고, 재질별 특성이 다양하기 때문에 잔류방사능을 정확히 측정하기가 어렵다. 본 연구에서는 방사성 금속 폐기물의 정확한 잔류방사능을 측정하기 위한 절차를 수립하였고, 오염 대상 선원항 평가, 시료 대표성 확보 방안, 대면적 오염도 측정 장치 제작 및 밀도에 의한 자체흡수 보정인자 등을 평가하였다. 특히, 복잡한 구조의 금속 폐기물에 대하여 시료의 대표성을 확보하기 위하여 용융시킨 후 단순한 형태의 시료를 제조하였으며, 금속의 밀도 차이에 따른 보정인자를 결정하여 방사능 측정 결과의 신뢰성을 향상시켰다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권2호
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• pp.165-182
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• 2001

무선 마크업 언어(Wireless Markup Language) 컴파일러는 텍스트로 구성된 문서를 바이너리 문서로 변환, 압축함으로써, 낮은 대역폭을 갖는 무선 선로에서 트래픽을 감소시키며, 낮은 성능을 갖고 있는 이동 단말기에서 브라우징 처리를 간단하게 하는 역할을 한다. 또한 이러한 변환 과정에서 확장 마크업 언어(eXtensible Markup Language)의 well-formedness와 validation 과정을 동시에 처리함으로써, 이동 단말기에서 문서처리 부담을 대폭 경감하는 효과를 가져온다. 본 논문에서 구현한 무선 마크업 언어 컴파일러는 어휘분석기 모듈과 파서 모듈로 구성되어 있는데, 파서 모듈은 파서 생성기를 사용하여 구현하였다. 이는 향후 응용 수준에서 보안 기능을 제공하기 위하여 태그를 확장하거나 무선 마크업 언어의 버전이 업그레이드 될 때에서 변경된 부분에 해당하는 문법만 다시 설계함을써 유연하게 대처할 수 있는 장점을 가지고 있다. 사용된 문법은 LALR(1) context-free 문법으로서, 확장 마크업 언어 1.0과 무선 마크업 언어 1.2의 문서 형태 정의(Document Type Definition)를 기반으로 무선 응용 프로토콜 바이너리 확장 마크업 언어(Wireless Application Protocol Binary XML) 문법을 고려하여 설계되었다. 구현된 컴파일러의 기능을 실험하여 데모하기 위하여 세 가지 방법(수작업, WML 디컴파일러, 노키아 WAP 툴킷)을 사용하였으며, 다양한 태그 조합을 갖는 임의의 130여 개 문서에 대해 실험한 결과, 최대 85%의 압축효과를 얻을 수 있었다. 그러나, 태그나 속성에 비해 일반 문자열 데이타가 많아지면 상대적으로 압축효과가 감소되므로, Hyper Text Markup Language 문서로부터 무선 마크업 언어 문서로 자동 변환된 텍스트를 인코딩하는 경우와 같이 특정한 응용 분야에서는 일반 문자열에 대한 확장 인코딩 기법을 적용할 필요가 있을 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권11호
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• pp.1757-1763
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• 2010

플라이휠 에너지 저장 장치는 잉여 전기를 회전관성을 통해 운동 에너지로 저장하는 장치로, 회전의 중심이 되는 축과 외부의 플라이휠로 구성이 된다. 수치해석을 위한 일반적 프로그램들은 3차원의 모델을 통하여 구조해석 및 주파수 응답 등의 해석을 수행하게 된다. 허나 상용 프로그램을 이용한 동역학적 해석의 응용은 매우 어려운 실정이며, 사용자가 그 방법을 익히는 것 또한 쉽지 않다. 이러한 문제들을 보완하고자 동역학적 해석을 위한 프로그램을 2차원의 모델을 사용하여 구축하였다. 본 논문에서 제시한 모델링은 회전체를 2차원으로 표현함으로써 3차원에 비해 시스템의 표현을 보다 단순화하여 시스템의 구조를 쉽게 이해할 수 있도록 하였으며, 회전체를 서로 다른 재질의 다중 레이어로 모델이 가능하게 하였다. 또한 축계에 추가적 강성의 영향을 줄 수 있는 열박음 부분에 대하여, 그 영향 정도를 선택적으로 입력할 수 있게 하여 열박음에 대한 효과를 조정할 수 있도록 하였다. 따라서 본 논문에서 제시하는 2차원 모델을 이용한 동특성 해석 프로그램의 해석 오차를 알아보기 위해 상용 프로그램의 해석 결과와 비교하였으며, 모델링을 위한 시간과 해석 수행 시간 역시 비교하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.317-326
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• 2009

최근 궤적 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있으나, 이들 대부분의 연구는 유클리드 공간 내의 궤적들을 대상으로 하고 있다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간상에 존재하므로, 유클리드 공간을 대상으로 한 연구들을 도로 네트워크 공간에 적용시키는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 도로 네트워크 내 이동 객체들의 대용량 궤적 정보를 대상으로 하는 효과적인 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이를 위하여 우선 본 논문에서는 궤적을 각 이동 객체가 시간에 따라 지나온 도로 세그먼트들의 연속으로 정의한다. 다음, 도로 세그먼트들의 길이와 식별자 정보를 이용한 새로운 유사도 측정 함수를 제안하고, 이를 이용하여 측정된 궤적간의 유사도 정보를 기반으로 FastMap과 계층 클러스터링(hierarchical clustering)기법을 이용하여 전체 궤적들을 클러스터링하는 방식을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 응용에서 대부분의 이동 객체는 최단 거리를 이용하여 움직인다는 특성을 반영한 새로운 궤적 생성 기법을 제안하고, 이렇게 생성된 궤적 데이터를 이용하여 제안된 클러스터링 기법에 대한 다양한 성능 평가 결과를 보인다. 실험 결과에 따르면 제안된 기법은 사람에 의하여 유사 궤적들을 클러스터링한 결과와 비교하여 95%이상의 높은 정확도를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.420-425
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• 1999

최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권8호
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• pp.2534-2546
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• 2021

Nuclear emergency preparedness and response is an essential part to ensure the safety of nuclear power plant (NPP). Key support technologies of nuclear emergency decision-making usually consist of accident diagnosis, source term estimation, accident consequence assessment, and protective action recommendation. Source term estimation is almost the most difficult part among them. For example, bad communication, incomplete information, as well as complicated accident scenario make it hard to determine the reactor status and estimate the source term timely in the Fukushima accident. Subsequently, it leads to the hard decision on how to take appropriate emergency response actions. Hence, this paper aims to develop a method for rapid source term estimation to support nuclear emergency decision making in pressurized water reactor NPP. The method aims to make our knowledge on NPP provide better support nuclear emergency. Firstly, this paper studies how to build a Bayesian network model for the NPP based on professional knowledge and engineering knowledge. This paper presents a method transforming the PRA model (event trees and fault trees) into a corresponding Bayesian network model. To solve the problem that some physical phenomena which are modeled as pivotal events in level 2 PRA, cannot find sensors associated directly with their occurrence, a weighted assignment approach based on expert assessment is proposed in this paper. Secondly, the monitoring data of NPP are provided to the Bayesian network model, the real-time status of pivotal events and initiating events can be determined based on the junction tree algorithm. Thirdly, since PRA knowledge can link the accident sequences to the possible release categories, the proposed method is capable to find the most likely release category for the candidate accidents scenarios, namely the source term. The probabilities of possible accident sequences and the source term are calculated. Finally, the prototype software is checked against several sets of accident scenario data which are generated by the simulator of AP1000-NPP, including large loss of coolant accident, loss of main feedwater, main steam line break, and steam generator tube rupture. The results show that the proposed method for rapid source term estimation under nuclear emergency decision making is promising.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제17권1호
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• pp.65-75
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• 2021

When the decommissioning of South Korea nuclear power plants is promoted in earnest with the permanent shutdown of Kori Unit 1 in 2017, a large amount of various types of radioactive waste will be generated. For minimal generation and safe management of decommissioning waste, the waste should be made by appropriate classification of the dismantling waste characteristics in accordance with physical, chemical and radiological characteristics to meet the acceptance criteria of disposal facilities. Replacing the preliminary inspection at the site for the compliance of the waste acceptance criteria (WAC) of medium and low-level radioactive waste with the generator's own radioactive waste certification program (WCP), from the perspective of disposal, the optimization of waste management at the national level contributes to the efficient availability of disposal, such as the processing of non-conforming radioactive wastes at the site. To this end, it is important to evaluate radioactivity in each system and area such as nuclear reactors before decommissioning is carried out in earnest, and the prior removal of harmful wastes is important. From waste collection to waste disposal, decommissioning waste should be managed at each stage in consideration of the acceptance criteria of disposal facilities to minimize the generation of non-conforming waste.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권1호
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• pp.8-17
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• 2023

해양 환경에서의 기포는 바람, 파도, 선박 및 해저 가스 누출을 포함한 여러 요인에 의해 생성된다. 수중에서의 기포는 강력한 산란 신호를 생성하여 음향 신호를 측정하는데 영향을 미친다. 이러한 기포의 특성은 음파 신호의 세기를 감쇠시켜 소음 차단 목적으로 주로 이용되고 있으며, 최근에는 해저에서 대규모로 누출되는 메탄가스 탐지를 위한 연구가 진행되고 있다. 이러한 가스 누출은 기포플룸의 형태를 취하며, 기포의 물리적 특성과 분포 구조를 이해하는 것은 누출된 가스를 기후 변화와 연관성을 파악하는데 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 탄성파 영상화 기법을 이용하여 기포플룸의 분포를 추정하고자 수조환경에서 실험을 수행하였으며, 별도로 제작된 인공기포 발생기, 자료 취득 시스템을 이용하여 기포에 의한 음향 신호를 취득하였다. 기포플룸을 영상화하기 위해 지진파 영상기법 중 역시간 구조보정을 이용하였으며, 획득한 음향 신호의 포락선 신호를 이용하여 기포 분포 패턴을 효과적으로 추정하였다. 영상화 결과의 검증을 위해 추정된 기포플룸의 분포와 광학카메라 영상을 비교하였다. 실험결과 탄성파 영상화 기법 통해 인공 기포플룸의 산란신호를 이용한 영상화가 가능함을 확인하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.315-324
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• 2022

2차원 조파수조 내에서 취득된 규칙파 실험데이터를 머신러닝 기법으로 분석하여 천수 변형을 경험한 파랑으로부터 조파기의 입력파고를 예측하는 모델을 수립하고 그 성능을 검증하였다. 이를 위해 가장 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망(NN)과 비모수 회귀분석 방법 중 하나인 가우시안 과정 회귀(GPR) 모델을 각각 수립하고 두 모델의 예측 성능을 비교하였다. 전체 실험자료를 모두 한꺼번에 활용한 경우와 쇄파 발생 여부에 따라 자료를 구분한 경우에 대해 독립적으로 분석을 수행하였다. 데이터를 구분하지 않은 경우에는 NN 및 GPR 모델 모두 조파기 입력파고 값과 계측값 사이의 오차가 비교적 크게 나타났다. 반면에 데이터를 비쇄파 및 쇄파 조건으로 구분하면 조파기 입력파고의 예측 정확도가 크게 향상되었다. 두 모델 중에서는 NN 모델보다 GPR 모델의 성능이 전반적으로 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.245-247
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• 2022

엑스선 후방산란 영상획득기술은 물체에서 산란되는 엑스선을 활용하여 피조사체 내부 영상을 획득할 수 있는 기술로 영상획득을 위해서는 시스템은 엑스선 발생장치와 산란 엑스선을 측정하기 위한 검출시스템을 포함하여야 한다. 엑스선 후방산란 영상획득장치는 고속으로 회전하는 회전 콜리메이터를 통해 생성되는 엑스선을 샘플링 간격으로 실시간 신호를 획득하여야 하며 이를 위해서는 고속 신호획득장치가 요구된다. 우리는 후방산란 영상획득장치를 위해 대면적 플라스틱 섬광체(500×600×50mm3)와 광증배관으로 구성된 후방산란 엑스선 획득용 센서부에서 생성되는 신호의 변환 및 전달하기 위한 고속 다채널 신호획득장치를 개발하였다. 개발한 후방산란 영상획득용 검출시스템은 최소 15u초 간격으로 신호의 획득이 가능하며 최대 6채널의 신호의 변환 및 전달이 가능한 시스템으로 고속 후방산란 엑스선 영상획득이 가능하다. 개발된 검출시스템은 개별 센서의 보정을 위한 전압, 신호이득, 저레벨 제거 등의 원격 조절 기능을 포함한다. 현재 우리는 다양한 조건에서 엑스선 후방산란 영상획득을 적용 시험을 수행하고 있다.