The HANARO, a multi-purpose research reactor of 30 MWth, open-tank-in-pool type, has been under normal operation since its initial criticality in February, 1995. The HANARO is composed of inlet plenum, grid plate, core channel with flow tubes and chimney. The reactor core channel is located at about twelve m (12 m) depth of the reactor pool and cold by the upward flow that the coolant enters the lower inlet of the plenum, rises up through the grid plate and the core channel and exit through the outlet of chimney. A guide tube is extended from the reactor core to the top of the reactor chimney for easily un/loading a target under the reactor normal operation. But active coolant through the core can be Quickly raised up to the top of the chimney through the guide tube by jet flow. This paper is described an analytical analysis to study the flow behavior through the guide tube under reactor normal operation and unloading the target. As results, it was conformed through the analysis results that the flow rate, about fourteen kilogram per second (14 kg/s) suppressed the guide tube jet and met the design cooling flow rate in a circular flow tube, and that the fission moly target cooling flow rate met the minimum flow rate to cool the target.
기존 이동로봇의 활발한 연구와 더불어 다양한 형태의 이동로봇이 등장하였다. 이에 본 논문에서는 8축으로 구성된, 총 16 Degree Of Freedom을 가지는 다 관절 뱀 로봇을 제작하였다. 뱀 로봇은 지면과의 진행 마찰력을 고려하여 무동력 바퀴를 사용하였다. 또한 PC Cam과 초음파 센서를 사용하여 각 관절이 움직일 수 있는 Joint Angle을 나타내기 위하여 Target의 색상과 거리를 입력으로 하였다. 뱀 로봇은 머리부분, 몸통 그리고 꼬리부분으로 나뉘어 진행하는 방식을 가지며 PC Cam 을 통해 화면에 보여지는 움직이는 특정 목표물에 대하여 진행을 하며, 진행 중 움직이거나 고정되어있는 Obstacle이 포착될 경우 충돌회피를 통하여 Target을 추종하는 방식을 실험적으로 보이고자 한다.
The HANARO, multi-purpose research reactor, 30 MWth open-tank-in-pool type, is planning to produce a fission moly-99 of radio isotopes, a mother nuclide of Tc-99m, a medical isotope and is under developing a target handling tool for loading and unloading it in a circular flow tube (OR-5). A guide tube is extended from the reactor core to the top of the reactor chimney for easily loading the target under the reactor normal operation. But active coolant through the core can be quickly raised up to the top of the chimney through the guide tube. The jet flow was suppressed in the guide tube after reducing the inner diameter of a flow restriction orifice installed in the OR-5 flow tube for adding the pressure difference in the flow tube after unloading the target. This paper describes an analytical analysis to calculate the flow distribution in the core of the HANARO after suppressing the jet flow of the guide tube. As results, it was confirmed through the analysis results that the flow distribution in the core of the HANARO were not adversely affected.
This paper deals with a one-searcher multi-target search problem where targets with different detection priorities move in Markov processes in each discrete time over a given space search area, and the total number of search time intervals is fixed. A limited search resource is available in each search time interval and an exponential detection function is assumed. The searcher can obtain a target detection award, if detected, which represents the detection priority of target and is non-increasing with time. The objective is to establish the optimal search plan which allocates the search resource effort over the search areas in each time interval in order to maximize the total detection award. In the analysis, the given problem is decomposed into intervalwise individual search problems each being treated as a single stationary target problem for each time interval. An associated iterative procedure is derived to solve a sequence of stationary target problems. The computational results show that the proposed algorithm guarantees optimality.
In this paper, we introduce a target position reasoning system based on Bayesian network that selects destinations of robots on a map to explore compound disaster environments. Compound disaster accidents have hazardous conditions because of a low visibility and a high temperature. Before firefighters enter the environment, the robots notify information in advance, such as victim's positions, number of victims, and status of debris of building. The problem of the previous system is that the system requires a target position to operate the robots and the firefighter need to learn how to use the robot. However, selecting the target position is not easy because of the information gap between eyewitness accounts and map coordinates. In addition, learning the technique how to use the robots needs a lot of time and money. The proposed system infers the target area using Bayesian network and selects proper x, y coordinates on the map based on image processing methods of the map. To verify the proposed system, we designed three example scenarios based on eyewetinees testimonies and compared time consumption between human and the system. In addition, we evaluate the system usability by 40 subjects.
An airborne radar is an essential aviation electronic system of the helicopter to perform various missions in all-weather environments. This paper presents the results of the design and implementation of the airborne pulse doppler radar signal processor using high multi-DSP for the multi-function radar capability such as short-range, midium-range, and long-range depending on the mission of the vehicle. Particularly, the radar signal processor is developed using two DSP boards in parallel for the various radar signal processing algorithm. The key algorithms include LFM chirp waveform-based pulse compression, MTI clutter filter, MTD processor, adaptive CFAR, and clutter map. Especially airborne moving clutter Doppler spectrum compensation algorithm such as TACCAR is implemented for the multi-mode airborne radar system. The test results shows the good Doppler spectral separation for the clutter and the moving target in the flight test environment using helicopter.
We report a Fabry-Perot interferometer (FPI)-based multi-channel micro-spectrometer used for multi-gas measurement in the spectral range of $3-5{\mu}m$ and its gas sensing performance. The fabricated infrared (IR) spectrometer consists of two parts: an FPI on the top side for selective IR filtering and a $V_2O_5$-based IR detector array on the bottom side for the detection of the filtered IR. Experimental results show that the FPI-based multi-channel gas sensor has reliability and selectivity for simultaneously detecting environmentally harmful gases such as $CH_4$, $CO_2$, $N_2O$ and CO in the spectral range of $3-5{\mu}m$. The fabricated FPI-based multi-channel gas sensor also demonstrated that a reliable and selective detection of gas concentrations ranging from 0 to 500 ppm is feasible. In addition, the electrical characteristics demonstrate a superior response performance in regards to the selectivity in the multi-target gases.
We present a new design method of one-dimensional multi-layered acoustic foams for transmission loss maximization by topology optimization. Multi-layered acoustic foam sequences consisting of acoustic air layers and poroelastic material layers are designed for target frequency values. For successful topology optimization design of multi-layered acoustic foams, the material interpolation concept of topology optimization is adopted. In doing so, an acoustic air layer is modeled as a limiting poroelastic material layer; acoustic air and poroelastic material are handled by a single set of governing equations based on Biot's theory. For efficient analysis of a specific multi-layered foam appearing during optimization, we do not solve the differential equations directly, but we use an efficient transfer matrix approach which can be derived from Biot's theory. Through some numerical case studies, the proposed design method for finding optimal multi-layer sequencing is validated.
이미지-이미지 변환은 입력 이미지를 통해서 목적 이미지를 만들어내는 기술로 최근 비지도 학습 구조인 GAN을 활용하여 더 실제와 같은 이미지를 만들어내는 높은 성과를 보였다. 이에 따라 GAN을 활용한 이미지-이미지 변환 연구는 다양하게 진행되고 있다. 이때 일반적으로 이미지-이미지 변환은 하나의 속성 변환을 목표한다. 그러나 실제 생활에서 사용되고 얻을 수 있는 자료들은 한 가지 특징으로 설명하기 힘든 다양한 특징으로 이루어진다. 그래서 다양한 속성을 활용하기 위하여 속성별로 이미지 생성 과정을 나누어 학습할 수 있도록 하는 다중 속성 변화를 목표로 한다면 더 이미지-이미지 변환의 역할을 잘 수행할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 GAN을 활용한 이미지-이미지 변환 구조 중 높은 성과를 보인 CycleGAN을 활용해 이중 속성 변환 구조인 Multi CycleGAN을 제안한다. 이 구조는 입력 도메인을 두 가지의 속성에 대하여 학습하기 위하여 3개의 도메인이 양방향 학습을 진행하는 이중 변환 구조를 구현하였다. 새로운 구조를 통해 생성된 이미지와 기존 이미지-이미지 변환 구조들을 통해 생성된 이미지를 비교할 수 있도록 실험을 진행하였다. 실험 결과 새로운 구조를 통한 이미지는 입력 도메인의 속성을 유지하며 목표한 속성이 적용되는 높은 성능을 보였다. 이 구조를 활용한다면 앞으로 더 다양한 이미지를 생성하는 일이 가능지기 때문에 더 다양한 분야에서의 이미지 생성의 활용을 기대할 수 있다.
거리 및 속도 측정 알고리즘은 거리 및 도플러 주파수 영역에서 등 간격으로 구성된 정합필터 출력을 이용하여 정밀한 표적 위치를 추정하는 과정이다. 특히 다기능 레이다용 측정 알고리즘은 동시에 다 표적 추적이 가능하도록 정밀도 뿐만 아니라 수행시간에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 모노 펄스(monopulse) 레이다 각도추정에 사용되는 변별기(discriminator)추정방식을 거리 및 속도 측정에 적용하여 알고리즘 성능분석 결과를 제시한다. 적용된 추정방법은 추정 시 수행시간이 일정하므로 다중 표적 추적에 적합하다. 하지만 최소한의 채널 출력만을 이용한 추정방법이므로 측정 정밀도에 대한 고려가 필요하다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존 무게중심 추정방식의 측정 알고리즘과 정밀도 측면에서 성능을 비교하여 적용한 방법의 우수성을 보이고, 또한 펄스 폭, 채널 간격 등 프로세싱 변수 변화에 따른 RMS 에러 계산을 통해 알고리즘 자체 특성을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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