A Neural networks has been used for a expert system and fault diagnosis system. It is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping.쪼두 a fault occur in system a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
A Neural network is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping. When a fault occur in system, a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information. DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights, so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
Reactor Coolant Pump (RCP) is core part of nuclear power plant to provide the forced circulation of reactor coolant for the removal of core heat. Properly monitoring vibration of RCP is a key activity of a successful predictive maintenance and can lead to a decrease in failure, optimization of machine performance, and a reduction of repair and maintenance costs. Here, we developed real-time RCP Vibration Analysis System (VAS) that web based platform using NoSQL DB (Mongo DB) to handle vibration data of RCP. In this paper, we explain how to implement digital signal process of vibration data from time domain to frequency domain using Fast Fourier transform and how to design NoSQL DB structure, how to implement web service using Java spring framework, JavaScript, High-Chart. We have implement various plot according to standard of the American Society of Mechanical Engineers (ASME) and it can show on web browser based on HTML 5. This data analysis platform shows a upgraded method to real-time analyze vibration data and easily uses without specialist. Furthermore to get better precision we have plan apply to additional machine learning technology.
The RCP is one of the main components in nuclear power plants and plays an important role in circulating coolant to the RCS system. Currently, nuclear plants are monitored using various monitoring systems. However, since they operate independently according to their functional purpose, it is not able to analyze vibration and operation/performance information comprehensively, and thus failure diagnosis accuracy is limited. In addition, these systems do not provide some important information (such as fault type, parts and cause) necessary for emergency actions, but provide only alarm information. To improve these technical problems, this study proposes a diagnosis technique (M/L, Rule-based model, Data-driven model, Narrow band model) and methodology for comprehensive analysis.
우리나라 농경지 중 논은 약55%로 가장 많은 면적을 차지하고 있으며, 논에 서식하는 생물 중 논 환경변화에 민감하고 일정한 방향의 반응을 보이는 생물종은 생물지표로 활용할 수 있다. 생물계절 및 서식범위 등 생물지표를 이용한 분석은 기후변화의 영향을 직관적이고 정량적으로 판단할 수 있는 수단으로 평가된다. 따라서 논에 서식하는 수서생물의 온도변화에 따른 생물반응 연구는 논 생태계의 생물다양성 보전을 위한 계획 수립과 기후변화 감시를 위한 기초자료로서 활용된다. 본 연구에서는 생물계절을 관측하기 위하여 일 단위 관측이 가능한 무인관측시스템을 구축하였다. 무인관측시스템은 유인부, 촬영부, 전원공급부로 구성되며 위도를 고려하여 해남, 부안, 당진, 철원에 설치하였다. 관측자료를 분석한 결과 철원을 제외한 세 지역에서 잔물땡땡이(Hydrochara affinis)와 애물땡땡이(Sternolophus rufipes)의 개체 수를 계측할 수 있었다. 계측 값을 바탕으로 비행시기의 유효적산온도를 판별하였으며 KMA 기후변화 시나리오를 이용하여 2020년대, 2050년대, 2080년대 평년의 비행시기의 변화를 예측하여 비교하였다. 그 결과 2020년대에 비하여 2080년대는 비행시작시기가 15일 이상 앞당겨졌으며 최대 비행시기가 22일, 최종 비행시기가 27일 이상 빨라지는 것으로 나타났다. 서식 위치에 따라서는 내륙보다 해안, 도심보다 도외지, 평야보다 곡간지 논의 비행시기 변화가 뚜렷하였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 잔물땡땡이와 애물땡땡이를 기후변화 지표종으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 기후변화에 기인한 기상변동성 증가에 따라 지역에 적합한 가뭄 감시 및 전망에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히, 경상북도 김천시의 경우 기후변화로 인해 가뭄 발생빈도 및 심도가 증가하고 있어 상습적인 가뭄피해를 겪고 있다. 이러한 이유로 용수구역 기반의 소구역에 대해 가뭄 특성을 분석하고 기후변화를 고려한 기준갈수량 산정이 필요하다. 본 연구에서는 김천시의 급수체계 및 지역 특성이 반영된 8개 지구에 대해 다양한 기후변화 시나리오에 따른 기상학적 가뭄 및 수문학적 가뭄 전망을 수행하였다. 또한, 유출량 및 갈수량을 활용하여 가까운 미래에 대한 갈수빈도해석을 수행하였다. 그 결과, 기상학적 가뭄은 S0(1974~2019) 기간에서 가뭄발생빈도, 지속기간 및 심도가 크게 나타났으며, 수문학적 가뭄은 RCP 4.5의 경우 대부분 S2(2041~2070) 기간에서, RCP 8.5의 경우 S3(2071~2099) 기간에서 위험한 것으로 나타났다. 또한 갈수빈도해석을 통해 미래 유출량은 증가하지만 가뭄의 강도 및 빈도가 더욱 증가한다는 것을 확인하였다. 본 연구방법 및 결과는 지방자치단체 가뭄 대책 및 수자원 시설물에 관한 기준 등에 활용될 수 있다.
Loose Parts Monitoring System(LPMS) monitors loosened or detached parts and foreign parts inside the pressure boundary of a reactor coolant system (RCS). It is difficult to discriminate valid signal from LPMS alarms at full power since the signal pattern by thermal shocks and structure friction are similar to those by loose metal impacts. In addition, It is more difficult to discriminate the impact signals induced by the rod driving, sensor hard-line movement and loosened component since they have similar frequency characteristics with valid signals. This paper classifies the signal patterns by analyzing actual LPMS signal captured during nuclear power plant operation.
We characterized the one-electron reduction of oligodeoxynucleotides with a 2-oxopropyl group on a thymine base ($d^{oxo}T$) and applied the reaction to the radiolytic activation of DNAzyme function. We designed a system in which the DNAzyme function of cleaving mRNA was suppressed by introduction of $d^{oxo}T$ into the strand of DNAzyme. Hypoxic X-irradiation led to recovery of the cleavage ability because the 2-oxopropyl group was removed to form unmodified DNAzyme. We characterized the DNAzyme function by monitoring the fluorescence change of fluorophore- and quencher-labeled target strands. We confirmed that the DNAzyme function could be regulated by hypoxic X-irradiation and the reaction of $d^{oxo}T$.
Over the past 100 years, the global average temperature has risen by 0.75 ℃. The Korean Peninsula has risen by 1.8 ℃, more than twice the global average. According to the RCP 8.5 scenario, the CO2 concentration in 2100 will be 940 ppm, about twice as high as current. The National Institute of Crop Science(NICS) is using the SPAR (Soil-Plant Atmosphere Research) facility that can precisely control the environment, such as temperature, humidity, and CO2. A Python-based colony photosynthesis algorithm has been developed, and the carbon and nitrogen absorption rate of rice is evaluated by setting climate change conditions. In this experiment, Oryza Sativa cv. Shindongjin were planted at the SPAR facility on June 10 and cultivated according to the standard cultivation method. The temperature and CO2 settings are high temperature and high CO2 (current temperature+4.7℃ temperature+4.7℃·CO2 800ppm), high temperature single condition (current temperature+4.7℃·CO2 400ppm) according to the RCP8.5 scenario, Current climate is set as (current temperature·CO2400ppm). For colony photosynthesis measurement, a LI-820 CO2 sensor was installed in each chamber for setting the CO2 concentration and for measuring photosynthesis, respectively. The colony photosynthetic rate in the booting stage was greatest in a high temperature and CO2 environment, and the higher the nitrogen fertilization level, the higher the colony photosynthetic rate tends to be. The amount of photosynthesis tended to decrease under high temperature. In the high temperature and high CO2 environment, seed yields, the number of an ear, and 1000 seed weights tended to decrease compared to the current climate. The number of an ear also decreased under the high temperature. But yield tended to increase a little bit under the high temperature and high CO2 condition than under the high temperature. In addition, In addition to this study, it seems necessary to comprehensively consider the relationship between colony photosynthetic ability, metabolite reaction, and rice yield according to climate change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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