Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.14
no.1
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pp.33-47
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2021
This study developed a big data-based STEAM (Science, Technology, Engineering, Art & Mathematics) program using WWT (World Wide Telescope), focusing on content elements of 'solar system', 'star and universe' in the 2015 revised science curriculum, and in order to find out the effectiveness of the STEAM program, analyzed creative problem solving, STEAM attitude, and STEAM satisfaction by applying it to one middle school 176 students simple random sampled. The results of this study are as follows. First, we developed a program to encourage students to actively and voluntarily participating, utilizing the astronomical data platform WWT. Second, in the paired t-test based on the difference between the pre- and post-scores of the creative problem solving measurement test, significant statistical test results were shown in 'idea adaptation', 'imaging', 'analogy', 'idea production' and 'elaboration' sub-factors except 'attention task' sub-factor (p < .05). Third, in the paired t-test based on the difference between the pre- and post-scores of the STEAM attitude test, significant statistical test results were shown in 'interest', 'communication', 'self-concept', 'self-efficacy' and 'science and engineering career choice' sub-factors except 'consideration' and 'usefulness / value recognition' sub-factors (p < .05). Fourth, in the STEAM satisfaction test conducted after class application, the average values of sub-factors were 3.16~3.90. The results indicated that students' understanding and interest in the science subject improved significantly through the big data-based STEAM program using the WWT.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.13
no.3
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pp.330-343
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2020
In this study, STEAM program on the subject of 'atmospheric circulation and surface current' was produced based on data and applied to 106 first-year high school students to analyze its effect and problem-solving processes. This program was organized to collect, refine, visualize, and analyze data and to allow communication processes to proceed based on these results. Using this, the concept of circulation in daily life was expanded from a global perspective to identify problems about circulation around the world. As a result of the application of the program, significant changes were identified in knowledge information processing competency. Also, significant changes were made in terms of convergence and creativity, which are sub categories among STEAM core competencies. It also sought to obtain suggestions for data-based STEAM education by analyzing students' responses in the form of a Text network.
The purpose of this study is to provide basic data for improving the STEAM class by examining elementary school teachers' difficulties in the STEAM class and discussing solutions. For this research, 25 elementary school teachers in Seoul City and Gyeonggi-do were asked to write their difficulties in the STEAM class in the open-ended questionnaires. After classification of the collected data, an in-depth interview was conducted with one in-service elementary school teacher who is richly experienced in STEAM education to find solutions for each type of difficulties. The study result showed that most of elementary school teachers had difficulties in the STEAM class, due to selection of integrated subjects, production of teaching devices and materials, guidance of group activities, reorganization of the curriculum, assessment and uncooperative co-teachers. One teacher that participated in the interview to discuss solutions for teachers' difficulties was solving the problems in various ways. She said that many of her solutions came from her experience and also, knowledge obtained through a participation in the STEAM training or opportunities to share information with other teachers who belong to the STEAM research institution, was highly helpful.
Super-critical type steam power plant, which operates with steam pressure above the super-critical point, has a good reputation recently and is adopted as a new standard of the Korean Electric Power Corporation. The reason for the good reputation lies in it's superior power efficiency. However, the field data of the new power plant for the verification of it's performance are still insufficient, and more empirical data are needed to acquire technologies on the effective operation of it. In this study, the authors analyzed the field test data on power efficiencies got in a super-critical type steam power plant, and evaluated the excellency of the new plant by comparing the efficiency data with the one got in a conventional sub-critical type steam power plant.
A methodology is proposed for the evaluation of a steam explosion load on a reactor scale by evaluating the steam explosion model against the experimental data. Being part of the OECD/SERENA program,, appropriate data was selected by international experts and the analytical model of TEXAS-V was chosen. The procedure consists of two steps. the pre-mixing model was verified against the FARO L-14 and FARO L-28 data. The explosion model was verified against the experimental data of KROTOS-44, FARO L-33, TROI-13, and TROI-34. The capabilities and deficiencies of the fundamental models of the TEXAS-V are reviewed in terms of their adequacy in a simulation of steam explosion on a reactor scale.
The purpose of this study is to develop an instrument for school STEAM education diagnostic assessment. Literature reviews, the developmental study of a prototype instrument, experts' advices, and pilot study were administrated. The school STEAM education diagnostic assessment was consist of five areas: 'STEM education action and sustainability plan,' 'STEAM curriculum and instruction,' 'STEAM professional development,' 'process-based evaluation,' and 'community and partnerships.' Each area had one to five sub-areas. A total of 14 diagnosis items were developed, including items that can diagnose the school's STEAM environment base and STEAM education execution level at the school unit and member level for each area. The validation of the diagnostic assessment was conducted through the content validity of the expert group and the validity of a survey targeting school teachers. For applying the instrument for STEAM Education School Assessment to schools, a total of 267 elementary, middle, and high schools participated. As a result, the average of the five areas was 1.46 to 2.18. This instrument comprehensively diagnoses and evaluates the implementation and effectiveness of STEAM education in schools, and is expected to be used as basic data and core data for implementing STEAM education.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.33
no.6
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pp.519-523
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2013
A steam generator (SG) tube is an important component of a nuclear power plant (NPP). It works as a pressure boundary between the primary and secondary systems. The integrity of a SG tube can be assessed by an eddy current test every outage. The eddy current technique(adopting a bobbin probe) is currently the main technique used to assess the integrity of the tubing of a steam generator. An eddy current signal analyst for steam generator tubes continuously analyzes data over a given period of time. However, there are possibilities that the analyst conducting the test may get tired and cause mistakes, such as: missing indications or not being able to separate a true defect signal from one that is more complicated. This error could lead to confusion and an improper interpretation of the signal analysis. In order to avoid these possibilities, many countries of opted for automated analyses. Axial ODSCC (outside diameter stress corrosion cracking) defects on the tubes of OPR1000 steam generators have been found on the tube that are in contract with tube support plates. In this study, automated analysis software called CDS (computer data screening) made by Zetec was used. This paper will discuss the results of introducing an automated analysis system for an axial ODSCC on the tubes of an OPR1000 steam generator.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.677-682
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1997
Vibration diagnosis of steam turbine generator is essential for safe operation. For a fast few decades, several data base systems for diagnosis of steam turbine generators have been developed and proved useful. However, there still remains a problem in using data base systems such that they require an expert engineer who has a deep insight or knowledg into the system. Moreover,such data base systems can not give any information if the input is not completely fit with data base. This paper presents an effective method for vibration diagnosis of steam turbine generators using fuzzy inference. The proposed method includes also a strategy to overcome the drawback of data base system such that one cannot obtain any information when the input is insufficient or not exact. A computer program is written to realize the entire procedure for the diagnosis. Three realistic problems are dealt with to show the effectiveness of the proposed method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.4
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pp.551-560
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1998
This paper presents a neural network model representing complex hydro-thermo-dynamic characteristics of a steam generator in nuclear power plants. The key modeling processes include training data gathering process, analysis of system dynamics and determining of the neural network structure, training process, and the final process for validation of the trained model. In this paper, we suggest a training data gathering method from an unstable steam generator so that the data sufficiently represent the dynamic characteristics of the plant over a wide operating range. In addition, we define the inputs and outputs of neural network model by analyzing the system dimension, relative degree, and inputs/outputs of the plant. Several types of neural networks are applied to the modeling and training process. The trained networks are verified by using a class of test data, and their performances are discussed.
A steam explosion module, STX, has been developed using the mechanistic steam explosion analysis code, TEXAS-V, in order to estimate the dynamic load with steam explosion by implementing the module to the integrated safety analysis code, MELCOR. One of the difficulties in using mechanistic steam explosion codes is that they do not have any obvious criteria for defining some uncertain parameters such as triggering timing, triggering magnitude, mesh axial length and mesh cross-sectional area. These parameters have been user decision parts in the past. Steam explosion sample calculations and sensitivity studies on uncertain parameters were conducted to investigate those uncertain parameters. The TEXAS-V simulations were summarized in the format of a look-up table and a linear interpolation technique was adopted to calculate the steam explosion load between the data points in the table. The STX-module merged with MELCOR showed the same results as the original MELCOR and additionally it could estimate the steam explosion load in the reactor cavity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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