The increase in frequency and scale of natural disasters is the typical negative examples of the global climate change and the change of the human living environment. The damage caused by natural disasters in particular including human and physical damage is directly linked to the safety and properties of citizens. Besides, damage occurs directly or indirectly to the SOC facility, and the damaged SOC facility violates the citizens' safety rights. Therefore, a plan to provide prompt and effective risk map information by linking a 3D disaster information display system, which handles the information of the damage that may occur to SOC facilities at the time of disasters, with an on-site assistance application is suggested in this study. The prompt provision of risk map information is defined as a dynamic expression technology in this study. It also processes and compresses the system to display disaster information, a spreading system that can utilize on-site information, and a module developed to organically link with the DB system that builds information and relationships. Based on the module, the effective disaster information compression plan will be prepared, and the prompt information transmission system will be secured.
Bo-Wi Cheon ;Hyun Cheol Lee;Sei Hwan You;Hee Seo ;Chul Hee Min ;Hyun Joon Choi
Nuclear Engineering and Technology
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제55권6호
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pp.2018-2025
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2023
In our previous study, we proposed an integrated PG-PET-based imaging method to increase the prediction accuracy for patient dose distributions. The purpose of the present study is to experimentally validate the feasibility of the PG-PET system. Based on the detector geometry optimized in the previous study, we constructed a dual-head PG-PET system consisting of a 16 × 16 GAGG scintillator and KETEK SiPM arrays, BaSO4 reflectors, and an 8 × 8 parallel-hole tungsten collimator. The performance of this system as equipped with a proof of principle, we measured the PG and positron emission (PE) distributions from a 3 × 6 × 10 cm3 PMMA phantom for a 45 MeV proton beam. The measured depth was about 17 mm and the expected depth was 16 mm in the computation simulation under the same conditions as the measurements. In the comparison result, we can find a 1 mm difference between computation simulation and measurement. In this study, our results show the feasibility of the PG-PET system for in-vivo range verification. However, further study should be followed with the consideration of the typical measurement conditions in the clinic application.
Jalil, A.;Chetaine, A.;Amsil, H.;Embarch, K.;Benchrif, A.;Laraki, K.;Marah, H.
Nuclear Engineering and Technology
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제53권3호
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pp.942-948
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2021
The aim of this work is to help inform the decision for choosing a convenient material for the PGAA (Prompt Gamma Activation Analysis) collimator plug to be installed at the tangential channel of the Moroccan Triga Mark II Research Reactor. Two families of materials are usually used for collimator construction: a mixture of high-density polyethylene (HDPE) with boron, which is commonly used to moderate and absorb neutrons, and heavy materials, either for gamma absorption or for fast neutron absorption. An investigation of two different collimator designs was performed using N-Particle Monte Carlo MCNP6.2 code with the ENDF/B-VII.1 and MCLIP84 libraries. For each design, carbon steel and lead materials were used separately as collimator heavy materials. The performed study focused on both the impact on neutron beam quality and the neutron-gamma background at the exit of the collimator beam tube. An analysis and assessment of the principal findings is presented in this paper, as well as recommendations.
J. Byun ;J. Seo ;Y. Kim;J. Park;K. Shin ;W. Lee ;K. Lee ;K. Kim;B. Park
Nuclear Engineering and Technology
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제55권3호
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pp.1031-1035
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2023
Neutron is an indirectly ionizing particle without charge, which is normally measured by detecting reaction products. Neutron detection system based on measuring gadolinium-converted gamma-rays is a good way to monitor the neutron because the representative prompt gamma-rays of gadolinium have low energies (79, 89, 182, and 199 keV). Low energy gamma-rays and their high attenuation coefficient on materials allow the simple design of a detector easier to manufacture. Thus, we designed a cadmium zinc telluride detector to investigate feasibility of simultaneous detection of gamma-rays and neutrons by using the Monte-Carlo simulation, which was divided into two parts; first was gamma-detection part and second was gamma- and neutron-simultaneous detection part. Consequently, we confirmed that simultaneous detection of gamma-rays and neutrons could be feasible and valid, although further research is needed for adoption on real detection.
Real-time analysis of metallic mineral grade and slurry concentration is significant for improving flotation efficiency and product quality. This study proposes an online detection method of ore slurry combining the Prompt Gamma Neutron Activation Analysis (PGNAA) technology and artificial neural network (ANN), which can provide mineral information rapidly and accurately. Firstly, a PGNAA analyzer based on a D-T neutron generator and a BGO detector was used to obtain a gamma-ray spectrum dataset of ore slurry samples, which was used to construct and optimize the ANN model for adaptive analysis. The evaluation metrics calculated by leave-one-out cross-validation indicated that, compared with the weighted library least squares (WLLS) approach, ANN obtained more precise and stable results, with mean absolute percentage errors of 4.66% and 2.80% for Fe grade and slurry concentration, respectively, and the highest average standard deviation of only 0.0119. Meanwhile, the analytical errors of the samples most affected by matrix effects was reduced to 0.61 times and 0.56 times of the WLLS method, respectively.
최근 범지구적으로 증가하는 이상기후에 의해 SOC 시설물 안전이 지속적으로 위협받고 있다. 재난대응을 위해서는 피난 대피 경로 제시 등과 같은 신속한 의사결정이 필요하며 이는 재난 재해 정보 및 SOC 시설물 정보가 융 복합된 시공간적 정보가 활용되어야 한다. 이러한 정보는 정부 및 유관기관에서 분산적으로 수집되고 있어, 통합적 관리가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 신속한 재난대응을 위해서는 분산 수집 관리되고 있는 재난 재해 정보의 통합관리와 SOC 시설물에 대한 안전도와 피해도 등의 정보 생성이 필요하다. 또한 재난 재해 정보 특성상 시공간적 융합이 필요하기 때문에, 관련 정보를 통합한 재해대응 의사결정 지원을 위한 인벤토리 구축이 필요하다. 본 연구에서는 신속한 재난대응의사결정 지원을 위한 시설물 중요도 위험도 피해액 인벤토리 구축 방안을 제시한다. 본 연구를 통해 분산 관리 되고 있는 재난 재해 및 SOC 시설물 관련 데이터를 수집하여 표준화 하고, 시설물의 중요도 위험도 피해액 산정에 필요한 통합 정보를 제공 할 수 있다. 향후 제안된 시스템을 통해 선제적 재난 대응을 위한 의사결정 도구로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.
본 연구에서는 GPT-4 기반의 ChatGPT를 활용한 서술형 평가 문항의 자동 채점 가능성을 탐색하기 위해 교사와 GPT-4 기반의 ChatGPT의 채점 결과를 비교, 분석하였다. 이를 위해 학생평가지원포털에 있는 고등학교 1학년 순열과 조합 단원에서 3개의 서술형 문항을 선정하였다. 문항 1, 2는 문제 해결 전략이 1가지인 문항이고, 문항 3은 문제 해결 전략이 2가지 이상인 문항이었다. 8년 이상의 교육 경력이 있는 교사 2명이 학생 204명의 답안을 채점하고, GPT-4 기반의 ChatGPT의 채점 결과와 비교하였다. 문항별로 Few-Shot-CoT, SC, 구조화, 반복 프롬프트 기법 등을 활용하여 채점을 위한 프롬프트를 구성하였고, 이를 GPT-4 기반의 ChatGPT에 입력하여 채점하였다. 채점 결과, 문항 1, 2는 교사의 채점 결과와 GPT-4의 채점 결과 사이에 강한 상관관계를 충족하였다. 문제 해결 전략이 2가지인 문항 3은 먼저 채점 전 학생 답안을 문제 해결전략별로 분류하는 프롬프트를 GPT-4 기반의 ChatGPT에 입력하여 답안을 분류하였다. 이후 유형별로 채점 프롬프트를 적용하여 GPT-4 기반의 ChatGPT에 입력하여 채점하였고, 채점 결과 역시 교사의 채점 결과와 강한 상관관계가 나타났다. 이를 통해 프롬프트 엔지니어링을 활용한 GPT-4 모델이 교사의 채점을 보조할 수 있는 가능성을 확인하였으며 본 연구의 한계점 및 향후 연구 방향을 제시하였다.
제트 혼합 반응기(JSR) 내의 NOx와 같은 배출물질을 예측하기 위해서 화학반응기 모델을 개발했다. 본 연구에서는 JSR에 대한 화학반응기 모델로서 two-PSR 모델이 채택되었다. CHEMKIN 코드와 4가지 NO 생성 메커니즘을 포함한 GRI 3.0 메탄-공기 연소 메커니즘을 이용해서 JSR내의 희박 예혼합 메탄-공기 연소의 NO 생성예측을 실시하였다. 모델의 검증을 위해서 계산된 결과를 Rutar의 실험 데이터와 비교하였다. NO 생성의 중요 파라미터와 4 가지 NO 경로의 기여도를 조사하였다. 화염 영역에서는 prompt 메커니즘이 주된 경로이고, 화염후영역에서는 Zeldovich 메커니즘이 주된 경로이다. 희박 예혼합 조건에서는 N2O 메카니즘이가 화염 및 화염후 영역 모두에서 중요한 경로이다.
배기가스 재순환(flue gas recirculation, 이하 FGR)은 질소산화물 저감에 효과적인 연소 기법으로 저공해 연소 분야에 다양하게 응용되고 있다. 이전 연구에 이어서 메탄/공기 대향류 예혼합화염에 FGR 기법 적용 시 나타나는 화염의 특성 변화 및 NOx 생성기구를 파악하기 위한 수치해석이 진행되었다. 배출되는 질소산화물(NOx)은 4가지 주요 반응경로(열적 NO, prompt NO, N2H 및 N2O)로 구분하여 배기가스 재순환율에 따른 각 NO 생성률을 상대적으로 나타내었다. 그 결과 열적 NO가 전체 NO 형성에 가장 크게 차지한 반면 N2H의 영향은 미미하였다. 또한, 열적 NO의 기여를 검토하기 위하여 본 연구에 사용된 반응기구(UC San Diego mechanism)를 수정하여 재순환율 증가에 따른 NO 배출지수(EINO)를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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