Kim Young Suk;Cho Sun Young;Im Kyung Soo;Cheong Yong Moo;Kim Sung Soo
Nuclear Engineering and Technology
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제35권3호
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pp.206-213
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2003
This study focuses on an understanding of the environmental effect on delayed hydride cracking velocity (DHCV) of CANDU Zr-2.5Nb tubes. To simulate DHC susceptibility of the Zr-2.5Nb tubes in reactor operating conditions, DHC tests were successfully carried out in pressurized water at 180 and $250^{\circ}C$ using a self-designed autoclave for the first time. Using 17 mm compact tension specimens electorlytically charged to 34 and 60 ppm H, 3 to 7 DHCV data were determined in water at both temperatures and compared to those determined in air that were already confirmed to be valid through a round robin test on DHCV of Zr-2.5Nb tubes sponsored by a IAEA coordinated research program. The pressurized water environment has little effect on DHCV of Zr-2.5Nb tube in water at both temperatures even though DHCV is slightly lower in water than that in air. The lower DHCV of the Zr-2.5Nb tube during short-term tests is discussed in viewpoint of the cooling rate from the peak temperature to the test temperature.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제26권2호
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pp.256-263
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2002
The Boil-Off-Gases(BOG) in the LNG production terminal are continuously generated during the unloading, storage and supply processes by the heat penetration. In order to use these gases as useful fuel, the reliquefaction process should be installed to put the reliquefied BOG in the main LNG supply line before the secondary pump in terminal. The current reliquefaction method of BOG in LNG terminal is the direct contact one between LNG and BOG in the absorption column. But the system has severe disadvantage, which is the 10 times of LNG circulation needed for unit mass of BOG reliquefaction. It causes, therefore, high power consumption of LNG circulation pump and excessive city-gas supply, even if short demand of NG is needed in the summer time. In this paper, the new reliquefaction system of BOG by using LNG cold energy with indirect contact in precooler was suggested and analysed. The result showed new indirect contact method of BOG reliquefaction system between LNG cold energy and BOG is much more effective than the current direct contact one because of only about 1.3 times of LNG circulation needed and higher energy saving by pump power reduction.
The ultracapacitor module has recently been recast for use in hybrid energy storage systems (HESSs). As a result, accurate state-of-charge (SOC) estimation for an ultracapacitor module is as important as that of primary sources in order to be utilized efficiently in an energy storage system (ESS). However, while SOC estimation via the open-circuit voltage (OCV) method is generally used due to its linear characteristics compared with other ESSs, this method results in many errors in cases of highcurrent charging/discharging within a short time period. Accordingly, this paper introduces a dynamic SOC estimation algorithm that is capable of SOC compensation of an ultracapacitor module even when there is a current input and output. A cycle profile that simulates the operating conditions of a mild-HEV was applied to a vehicle simulator to verify the effectiveness of the proposed algorithm.
Coal and Natural gas are two biggest contributors to a generation of energy throughout the world. Most of these resources create environmental pollution while making energy affecting the natural habitat. Many approaches have been proposed as alternatives to these sources. One of the leading alternatives is Solar Energy which is usually harnessed using solar farms. In artificial intelligence, the most researched area in recent times is machine learning. With machine learning, many tasks which were previously thought to be only humanly doable are done by machine. Neural networks have two major subtypes i.e. Convolutional neural networks (CNN) which are used primarily for classification and Recurrent neural networks which are utilized for time-series predictions. In this paper, we predict energy generated by solar fields and optimal angles for solar panels in these farms for the upcoming seven days using environmental and historical data. We experiment with multiple configurations of RNN using Vanilla and LSTM (Long Short-Term Memory) RNN. We are able to achieve RSME of 0.20739 using LSTMs.
HTO로 피폭시키는 동안 피폭상자내 공기중의 삼중수소 농도는 트리튬 용액의 증발속도 뿐 아니라 주변환경의 영향으로 피폭시기마다 다르게 나타났다. 어린 벼의 식물 대사율은 배추의 대사율 보다 다소 높게 측정되었다. 증발된 HTO가 식물의 조직자유수에 흡수되는 정도는 배추보다 벼에서 높게 나타났다. 그러나 조직결합수의 농도는 어린 벼보다 배추에서 오히려 높게 계측되었으며 HTO 피폭 후에 조직자유수와 조직결합수의 비율은 처음에 증가하다가 시간에 따라 천천히 감소하였다. 오염된 토양에서 자라난 새로운 식물은 대부분 1보다 큰 SAR 값을 나타내었다. 피폭 약 1달 후 토양의 깊이에 따른 트리튬의 농도는 기상환경에 의해 큰 영향을 받았다.
The purpose of this study is to present a guideline to design a short-term manual measurement of environmental noise level, which is more economical and flexible, but less representative than long-term automatic measurement. The proposed guideline can provide the number of measurement times and the length of measurement term required to secure the extent of the representativeness. The data was collected at 4 sites located in Seoul and at 4 sites located outside of Seoul. The probabilities for five-minute equivalent noise levels, Leq, 5min, to stay in an error range from the quarterly representative noise level were used to evaluate sampling techniques. The probability analysis of the daytime period showed that the noise levels measured between 10 am and 2 pm and between 9 pm and 10 pm have the probabilities higher than 60 %. On the other hand, even for the same length of total measurement time, increasing the number of random samplings results in higher probabilities than increasing the length of measurement term.
음성 인식 연구에서 잡음이 존재하는 음성 발음의 처음과 끝을 찾아내는 것은 매우 중요하다. 음성 종점 탐지를 위한 기존의 방식으로는 2개의 간단한 시간 영역 측정법인 단시간 에너지와 단시간 영점교차 비율 방법이 있다. 위의 방법들은 낮은 신호 대 잡음비의 환경에서는 정확한 결과를 보장 할 수 없기 때문에 본 논문에서는 시간 영역 파형의 리아프노프 지수를 이용하여 음성의 시작과 종점을 구별하는 새로운 접근법을 제시하였다. 제안한 방법은 Mel-Scale특징 방법에서 요구되는 종점 탐지 과정을 위한 주파수 영역 매개변수를 얻는 과정이 필요 없기 때문에 보다 간단하다. 제안한 방법의 성능 검증을 위해 아라비아 숫자의 음성단어 분석에 적용해 보았으며, 결과를 통하여 제안한 방법이 인식률을 현저히 증가시킴을 확인하였다.
무선 센서 네트워크의 생존시간을 증가시키기 위하여 중계노드에서의 데이터 병합을 고려한 데이터 중심 라우팅이 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센싱 정보의 수집 시간과 노드의 에너지 소비량 간의 트레이드 오프를 고려하여 에너지 소비를 최소화하면서도 빠른 시간 내에 센싱 정보를 수집하는 에너지 효율적인 데이터 중심 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안 하는 라우팅 방식은 먼저 전체 센서 노드 중에서 최대 거리가 최소화가 되도록 만드는 노드를 싱크 노드로 설정한다. 이후 빠른 정보 수집을 위하여 센서 노드와 싱크 노드 간 최대 거리의 증가를 최소화하면서 에너지 소비를 줄이기 위하여 노드간 연결 링크 비용을 최소화하는 방식으로 트리 구조를 확장해나간다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 데이터 중심 라우팅 알고리즘은 짧은 정보 수집 시간과 낮은 에너지 소비량을 가지며, 이로 인하여 기존 라우팅 알고리즘 대비 높은 네트워크 에너지 효율을 달성한다.
현재까지 피크완화 및 에너지 절감을 위해 한국전력공사 120여개 사옥에 K-BEMS (KEPCO Building Energy Management System)가 운영 중이다. 이 시스템은 PV, PCS, BESS, EMS 등으로 구성되어 있으며 건물에너지 수요예측을 기반으로 BESS, PV 등을 활용하여 에너지 관리를 도모하고 있다. 이 시스템은 단기 과거데이터에 신경망기법을 단순 적용하여 수요를 예측함에 따라 예측 정확도가 높지 않고 운영자 수작업을 통한 BESS 충방전으로 피크 저감이 곤란하며 운영 경제성 제고가 어려운 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전력연구원에서는 2016년부터 3년간 연구과제를 수행하였는데 이를 통해 에러를 최소화하며 높은 신뢰도를 가지는 실시간 수요예측기법과 이에 기반한 BESS충방전 최적화 자동화 기술 개발, 성능을 검증하였기에 이를 본 논문에서 소개하고자 한다.
비간섭적 개별 전기 기기 부하 식별(NILM)은 단일 미터기에서 측정한 총 소비 전력을 사용하여 가정이나 회사에서 개별 전기 기기의 소비 전력과 사용 시간을 효율적으로 모니터링할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 스마트팜의 소비 전력 데이터 취득 시스템에서 LTE 모뎀을 통해 서버로 수집된 총 소비 전력량, 개별 전기 기기의 전력량을 HDF5 형태로 변환하고 NILM 분석을 수행하였다. NILM 분석은 오픈소스를 사용하여 잡음제거 오토인코더(Denoising Autoencoder), 장단기 메모리(Long Short-Term Memory), 게이트 순환 유닛(Gated Recurrent Unit), 시퀀스-투-포인트(sequence-to-point) 학습 방법을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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