The Korea Atomic Energy Research Institute has developed an advanced fast reactor concept, KALIMER-600, which satisfies the Generation IV reactor design goals of sustainability, economics, safety, and proliferation resistance. The concept enables an efficient utilization of uranium resources and a reduction of the radioactive waste. The core design has been developed with a strong emphasis on proliferation resistance by adopting a single enrichment fuel without blanket assemblies. In addition, a passive residual heat removal system, shortened intermediate heat-transport system piping and seismic isolation have been realized in the reactor system design as enhancements to its safety and economics. The inherent safety characteristics of the KALIMER-600 design have been confirmed by a safety analysis of its bounding events. Research on important thermal-hydraulic phenomena and sensing technologies were performed to support the design study. The integrity of the reactor head against creep fatigue was confirmed using a CFD method, and a model for density-wave instability in a helical-coiled steam generator was developed. Gas entrainment on an agitating pool surface was investigated and an experimental correlation on a critical entrainment condition was obtained. An experimental study on sodium-water reactions was also performed to validate the developed SELPSTA code, which predicts the data accurately. An acoustic leak detection method utilizing a neural network and signal processing units were developed and applied successfully for the detection of a signal up to a noise level of -20 dB. Waveguide sensor visualization technology is being developed to inspect the reactor internals and fuel subassemblies. These research and developmental efforts contribute significantly to enhance the safety, economics, and efficiency of the KALIMER-600 design concept.
인쇄매체를 기반으로 한 전통적인 정보의 생산과 유통과정은 컴퓨터와 정보통신기술의 발달로 인하여 전자매체로 급격하게 변화하고 있다. 출판 과정의 전자화, 고밀도 대용량 기록매체의 등장, 데이터 통신 기술의 발달로 인하여 2차 정보뿐만 아니라 원문 자체를 수록한 전자문헌이 급증하고 있으며, 활용범위가 넓어지고 있다. 그러나, 전자문헌을 탐색하고, 디스플레이 하거나 브라우징 할 수 있는 현행 내비게이션 도구는 현재 전자문헌의 장점을 극대화하지 못한채 물리적인 접근에 치중하고 있으며, 이용자의 인지적 접근 과정 즉, 전반적인 정보수용행위를 반영하지 못하고 있다. 따라서 본고에서는 이용자의 인지적 접근과정을 내비게이션 도구에 적용한다면 이용자의 인지적 부담을 줄이고, 전자문헌을 보다 더 효과적으로 이용할 수 있을 것이라는 전제하에 이용자의 정보수용과정에 동원되는 인지적 기능을 모델화하고, 인지적 과정을 고려한 내비게이션 도구에 적용해야 할 기능을 정보검색 기능, 정보검색 결과의 시각화 기능, 내용구조 분석 기능, 필터링기능, 횡적 브라우징 기능으로 나누어 고찰하였다.
건설업의 안전사고는 과거부터 현재까지 지속적인 증가추이를 보이고 있다. 이러한 건설현장의 안전사고를 미연에 방지하거나 최소화하기 위해서는 현장관리자 및 근로자들의 적극적이고 체계적인 안전관리 활동이 필요하다. 그러나 기존 선행연구들에서는 현재 건설현장의 규모별 안전 조직체계가 어떻게 구성되어 있고, 이들의 안전지식 및 업무수행 수준이 어느 정도인지를 명확히 파악한 연구가 미흡하다. 특히, 이들의 안전지식 공유 및 안전업무 협력체계가 어떠한 형태로 이루어지고 있는지를 분석하고, 이를 시각적으로 표현한 연구는 부재한 실정이다. 이에 본 연구는 국내 건설현장의 일반화된 안전 조직체계를 현장규모별로 도출하고, SNA 기법을 통해 구성원들의 안전지식 및 협력체계를 분석하여 향후 건설현장의 효율적인 안전관리 체계구축을 위한 실무 자료를 제시함을 목적으로 수행되었다.
Pradhan B.;Sandeep K.;Mansor Shattri;Ramli Abdul Rahman;Mohamed Sharif Abdul Rashid B.
대한원격탐사학회지
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제22권1호
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pp.49-61
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2006
The lifting scheme has been found to be a flexible method for constructing scalar wavelets with desirable properties. In this paper, it is extended to the UDAR data compression. A newly developed data compression approach to approximate the UDAR surface with a series of non-overlapping triangles has been presented. Generally a Triangulated Irregular Networks (TIN) are the most common form of digital surface model that consists of elevation values with x, y coordinates that make up triangles. But over the years the TIN data representation has become an important research topic for many researchers due its large data size. Compression of TIN is needed for efficient management of large data and good surface visualization. This approach covers following steps: First, by using a Delaunay triangulation, an efficient algorithm is developed to generate TIN, which forms the terrain from an arbitrary set of data. A new interpolation wavelet filter for TIN has been applied in two steps, namely splitting and elevation. In the splitting step, a triangle has been divided into several sub-triangles and the elevation step has been used to 'modify' the point values (point coordinates for geometry) after the splitting. Then, this data set is compressed at the desired locations by using second generation wavelets. The quality of geographical surface representation after using proposed technique is compared with the original UDAR data. The results show that this method can be used for significant reduction of data set.
The purpose of this study is to research consumers' perception of the HiSeoul fashion show, which is being used by new designers as a means of promotion, and to propose a strategy for revitalizing new designer brands. This was done in order to secure basic data from fashion consumers, to help guide marketing strategies and promote rising designers. In this research, the consumers' perception of HiSeoul fashion show was verified using text-mining, data refinement and word clouding that was undertaken by TEXTOM3.0. Also, semantic network analysis, CONCOR analysis and visualization of the analysis results were performed using Ucinet 6.0 and NetDraw. "HiSeoul fashion show" was used as the keyword for text-mining and data was collected from March 1, 2018 to April 30, 2019. Using frequency analysis, TF-IDF, and N-gram, it was also shown that consumers are aware of places where shows are held, such as DDP and Igansumun. It was also revealed that consumers recognize rising designer brands, designer's names, the names of guests attending the show and the photo times. This study is meaningful in that it not only confirmed consumers' interest in new designer brands participating in the HiSeoul Fashion Show through big data but also confirmed that it is available as a marketing strategy to boost brand sales. This study suggests using HiSeoul show room to induce consumer sales, or inviting guests that match the brand image to promote them on SNS on the day the show is held for a marketing strategy.
최근 빅데이터 분석, 인공지능, 기계학습 등의 발전으로 인해서 데이터를 과학적으로 분석하는 기술이 발전하고 있으며 이는 의사결정 문제를 최적으로 해결해주고 있다. 그러나 특정 분야의 경우에는 데이터의 양이 부족해서 과학적 방식에 적용하는 것이 어렵다. 예컨대 부동산과 같은 데이터는 데이터 발표 시점이 최근이거나 비 유동성 자산이다 보니 발표 주기가 긴 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 극복하기 위해서 TimeGAN 모형을 통해 기존의 시계열의 확장 가능성에 대해서 연구하고자 한다. 이를 위해 부동산과 관련된 총 45개의 시계열을 데이터 셋에 맞게 2012년부터 2021년까지 주 단위로 데이터를 수집하고 시계열 간의 상관관계를 고려해서 총 15개의 최종 시계열을 선정한다. 15개의 시계열에 대해서 TimeGAN 모형을 통해 데이터 확장을한 결과, PCA 및 T-SNE 시각화 알고리즘을 통해 실제 데이터와 확장 데이터 간의 통계적 분포가 유사하다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 논문을 통해서 데이터의 과적합 또는 과소적합이라는 한계점을 극복할 수 있는 다양한 실험이 연구되기를 기대한다.
This study describes an approach for comparative bibliometric analysis of scientific publications related to (i) individual or several departments comprising a university, and (ii) broader integrated subject areas using multiple disciplinary schemes. It uses a custom dataset of scientific publications (ca. 15,000 articles and reviews, published during 2009-2013, and recorded in the Web of Science Core Collections) with author affiliations to the research departments, dedicated to science, technology, engineering, mathematics, and medicine (STEMM), of a comprehensive university. The dataset was subjected, at first, to the department level and discipline level analyses using the newly available KAKEN-L3 classification (based on MEXT/JSPS Grants-in-Aid system), hierarchical clustering, correspondence analysis to decipher the major departmental and disciplinary clusters, and visualization of the department-discipline relationships using two-dimensional stacked bar diagrams. The next step involved the creation of subsets covering integrated subject areas and a comparative analysis of departmental contributions to a specific area (medical, health and life science) using several disciplinary schemes: Essential Science Indicators (ESI) 22 research fields, SCOPUS 27 subject areas, OECD Frascati 38 subordinate research fields, and KAKEN-L3 66 subject categories. To illustrate the effective use of the science mapping techniques, the same subset for medical, health and life science area was subjected to network analyses for co-occurrences of keywords, bibliographic coupling of the publication sources, and co-citation of sources in the reference lists. The science mapping approach demonstrates the ways to extract information on the prolific research themes, the most frequently used journals for publishing research findings, and the knowledge base underlying the research activities covered by the publications concerned.
Purpose: Adolescents use emoticons to express their emotions in an online environment. Hence, medical experts can understand the emotions of adolescents by emoticons. The goal of this study was to investigate the relationship between various emotions and emoticons among the Korean adolescents. Methods: The questionnaire survey was conducted between September 1 and 30, 2014, involving 3,272 students in elementary schools, middle schools, and high schools affiliated in the Department of Education of the metropolitan city of Busan. A total of 1,717 students responded to the survey. The participants consisted of 806 males (46.9%), and 911 females (53.1%). Among these, there were 557 elementary school students (32.4%), 617 middle school students (35.9%), and 543 high school students (31.6%). A social networking analysis was conducted using NodeXL. Results: The frequency of emoticon use among adolescents runs in the order of joy, sadness, fear, surprise, anger, disgust, and then depression. Elementary school females mainly use emoticons to express joy; middle school females use emoticons to express sadness, surprise, anger, disgust, and depression; and high school females use emoticons to express fear. Age- and gender-specific emoticon networks were visualized by using the Haren-Korel fast multiscale algorithm. Commonly used emoticons by age and gender were expressed in the networks. Results of age- and gender-specific emoticon networks visualization show similar results of centrality of seven emoticons. Conclusion: In the digital communication environment, emoticons could be used to catch the emotions of adolescents in Korea.
지하시설물은 여러 관리 주체들에 의해 필요에 따라 건설되었으며 이는 곧 무질서하고 난립된 형태의 지하 공간 개발을 초래하였다. 이러한 현상은 지하 공간에서의 안전사고를 발생시키는 주요 원인으로 볼 수 있으며 이를 해결하기 위해서는 지하시설물의 체계적인 구축 및 관리에 관한 연구가 이루어져야 한다. 이와 같은 맥락에서 본 연구는 지하시설물 정보의 체계적인 구축·관리 방안과 정보의 정확도와 품질을 제고하기 위하여 공간정보 관련 국제 표준을 준용한 3차원 지하시설물의 데이터 모델을 정립하고, 이를 토대로 논리적 모델을 설계 및 시각화 구현하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 결과를 토대로 지상-지하를 포괄하는 현실 세계와의 일치성이 향상된 지하시설물 정보를 통해 기존 지하정보의 정확도 및 활용도를 제고할 것으로 사료된다. 또한 기존의 2차원 형태의 지하시설물 네트워크 모델과 관로 중심의 3차원 시각화 모델과는 달리 지상과 지하 공간에서의 다양한 객체들을 포함하고 데이터 간 상호 연계 및 운용이 가능한 통합적인 데이터 모델을 제시했다는 점에서 학술적 의의를 가질 것으로 판단된다.
자동화된 스마트 그리드의 등장은 이러한 문제에 대응을 위한 필수적인 장치가 되고 있으며 스마트 그리드 기반 사회로의 진전을 가져오고 있다. 스마트 그리드는 전기 공급 업체와 소비자 간의 양방향 통신을 가능하게 하는 새로운 패러다임이다. 스마트 그리드는 전력 그리드를 보다 안정적이고 신뢰할 수 있으며 효율적이고 안전하게 만들기 위한 엔지니어의 이니셔티브로 인해 등장했다. 스마트 그리드는 전력 소비자가 전력 사용에서 더 큰 역할을 할 수 있는 기회를 창출하고 전력을 현명하고 효율적으로 사용하도록 동기를 부여한다. 이에 본 연구에서는 기계 학습을 통한 전력 수요 관리에 중점을 둔다. 기계 학습을 사용한 수요 예측과 관련하여 현재 다양한 기계 학습 모델이 소개되어 적용되고 있는 데 이에 관한 체계적인 접근이 요구되고 있다. 특히 GP 학습 모델의 경우에 일반 소비 예측 및 데이터의 가시화와 관련해서 다른 학습 모델보다 장점이 있지만, 스마트 미터 데이터의 예측과 관련해서는 데이터 독립성에 강한 영향을 받는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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