The bow of the nuclear fuel assembly is a well-known phenomenon. One of the vital criteria during the history of nuclear fuel development has been fuel assembly's mechanical stability. Once present, the fuel assembly bow can lead to safety issues like excessive water gap and power redistribution or even incomplete rod insertion (IRI). The extensive bow can result in assembly handling and loading problems. This is why the fuel assembly's bow is one of the most often controlled geometrical factors during periodic fuel inspections for VVER when compared e.g. to on-site fuel rod gap measurements or other instrumental measurements performed on-site. Our proposed screening method uses existing video records for fuel inspection. We establish video frames normalization and aggregation for the purposes of bow measurement. The whole process is done by digital image processing algorithms which analyze rotations of video frames, extract angles whose source is the fuel set torsion, and reconstruct torsion schema. This approach provides results comparable to the commonly utilized method. We tested this new approach in real operation on 19 fuel assemblies with different campaign numbers and designs, where the average deviation from other methods was less than 2 % on average. Due to the fact, that the method has not yet been validated during full scale measurements of the fuel inspection, the preliminary results stand for that we recommend this method as a complementary part of standard bow measurement procedures to increase measurement robustness, lower time consumption and preserve or increase accuracy. After completed validation it is expected that the proposed method allows standalone fuel assembly bow measurements.
측정은 초등 수학의 핵심 영역이지만 중요도에 비하여 측정 상황에서 단위에 대한 학생들의 이해는 충분하지 않은 것으로 보고되고 있다. 이에 본 연구는 길이 측정 상황에서 초등학교 저학년 학생의 단위 추론에 대한 수준을 분석하여 이를 바탕으로 측정 영역에서 단위 추론을 지도하기 위한 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위하여 개방형 수직선을 활용하여 길이 측정 과제를 적용한 초등학교 2학년 학생들의 응답을 수집 및 분석하였다. 연구 결과, 초등학교 저학년 학생들의 단위 추론 수준은 단위화, 단위 반복, 단위 분할 정도에 따라 1단위 반복하기, 주어진 단위 반복하기, 단위 사이의 관계 알기, 단위 변환하기의 4개의 수준으로 나타났다. 가장 많은 분포를 보인 수준은 길이 측정을 위해 단위 사이의 관계를 인식하는 수준이었으며 각 수준을 대표하는 단위 추론에 대한 학생들의 수준별 특징과 사례를 제시하였다. 본 연구 결과를 토대로 초등학교 저학년 학생들의 단위 추론 수준에 맞는 지도 방안이 요구되며, 불완전한 단위 추론 능력을 가진 친구들을 위한 추가 지도나 맞춤형 중재물의 활용이 필요함을 논의하였다.
Thi, Ngoc Anh Nguyen;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Sun-Hee
International Journal of Contents
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제9권4호
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pp.1-10
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2013
The electroencephalogram (EEG) time series is a measure of electrical activity received from multiple electrodes placed on the scalp of a human brain. It provides a direct measurement for characterizing the dynamic aspects of brain activities. These EEG signals are formed from a series of spatial and temporal data with multiple dimensions. Missing data could occur due to fault electrodes. These missing data can cause distortion, repudiation, and further, reduce the effectiveness of analyzing algorithms. Current methodologies for EEG analysis require a complete set of EEG data matrix as input. Therefore, an accurate and reliable imputation approach for missing values is necessary to avoid incomplete data sets for analyses and further improve the usage of performance techniques. This research proposes a new method to automatically recover random consecutive missing data from real world EEG data based on Linear Dynamical System. The proposed method aims to capture the optimal patterns based on two main characteristics in the coevolving EEG time series: namely, (i) dynamics via discovering temporal evolving behaviors, and (ii) correlations by identifying the relationships between multiple brain signals. From these exploits, the proposed method successfully identifies a few hidden variables and discovers their dynamics to impute missing values. The proposed method offers a robust and scalable approach with linear computation time over the size of sequences. A comparative study has been performed to assess the effectiveness of the proposed method against interpolation and missing values via Singular Value Decomposition (MSVD). The experimental simulations demonstrate that the proposed method provides better reconstruction performance up to 49% and 67% improvements over MSVD and interpolation approaches, respectively.
Influence of changing combustor pressure on flame stabilization and emission index in the swirl-stabilized flame was investigated. The combustor pressure was controlled by suction fan at combustor exit. Pressure index ($P^{\ast}$=Pabs/Patm), where Pabs and Patm indicated the absolute pressure and atmosphere pressure, respectively, was controlled in the range of 0.7${\sim}$1.3 for each equivalence ratio conditions. The flammable limits of swirl flames were largely influenced by changing combustor pressure and they showed similar tendency with laminar flames. NOx emission index decreased with decreasing pressure index for overall equivalence ratio conditions. R.m.s. of pressure fluctuations is increased with decreasing combustor pressure. This flame fluctuation caused incomplete combustion, hence CO emission index increased. These oscillating flames were measured by simultaneous $CH^{\ast}$ chemiluminescence time-series visualization and pressure fluctuation measurement.
Under the Renewable Heat Obligation (RHO) public buildings in the Republic of Korea larger than $10,000m^2$ must achieve an 11% overall reduction to thermal energy consumption. Well intended solutions have been proposed. However, not all option is evaluated on the same basis, potentially resulting in incomplete or sub-optimal solutions. What's more once projects are implemented, there are inconsistencies in the methods used to measure and evaluate operating performance of the post-retrofit case. The RETScreen decision tools and methodology can be used by decision makers, policy developers, architects, engineers and community leaders to evaluate and select the most effective solutions for Korea's RHO needs.
Tracking the targets of interest has been one of the major research areas in radar surveillance system. We formulate the tracking problem as an incomplete data problem and apply the EM algorithm to obtain the MAP estimate. The resulting filter has a recursive structure analogous to the Kalman filter. The difference is that the measurement-update deals with multiple measurements and the parameter-update can estimate the system parameters. Through extensive experiments, it turns out that the proposed system is better than PDAF and NNF in tracking the targets. Also, the performance degrades gracefully as the disturbances become stronger.
Esfandiari, Akbar;Chaei, Maryam Ghareh;Rofooei, Fayaz R.
Structural Engineering and Mechanics
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제68권1호
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pp.39-51
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2018
In this study, a frequency domain model updating method is presented using power spectral density (PSD) data. It uses the sensitivity of PSD function with respect to the unknown structural parameters through a decomposed form of transfer function. The stiffness parameters are captured with high accuracy through solving the sensitivity equations utilizing the least square approach. Using numerically noise polluted data, the model updating results of a truss model prove robustness of the method against measurement and mass modelling errors. Results prove the capabilities of the method for parameter estimation using highly noise polluted data of low ranges of excitation frequency.
Influence of changing combustor pressure on flame stabilization and emission index in the swirl-stabilized flame was investigated The combustor pressure was controlled by suction fan at combustor exit. Pressure index ($P^{\ast}=P_{abs}/P_{atm}$), where $P_{abs}$ and $P_{atm}$ indicated the absolute pressure and atmosphere pressure, respectively, was controlled in the range of $0.7{\sim}1.3$ for each equivalence ratio conditions. The flammable limits of swirl flames were largely influenced by changing combustor pressure and they showed similar tendency with laminar flames. $NO_x$ emission index decreased with decreasing pressure index for overall equivalence ratio conditions. R.m.s. of pressure fluctuations is increased with decreasing combustor pressure. This flame fluctuation caused incomplete combustion , hence CO emission index increased. These oscillating flames were measured by simultaneous $CH{\ast}$ chemiluminescence time-series visualization and pressure fluctuation measurement.
Object detection and parameter estimation in point cloud data is a relevant subject to robotics, reverse engineering, computer vision, and sport mechanics. In this paper a software is presented for fully-automatic object detection and parameter estimation in unordered, incomplete and error-contaminated point cloud with a large number of data points. The software consists of three algorithmic modules each for object identification, point segmentation, and model fitting. The newly developed algorithms for orthogonal distance fitting (ODF) play a fundamental role in each of the three modules. The ODF algorithms estimate the model parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the model feature and the measurement points. Curvature analysis of the local quadric surfaces fitted to small patches of point cloud provides the necessary seed information for automatic model selection, point segmentation, and model fitting. The performance of the software on a variety of point cloud data will be demonstrated live.
Experiments were carried out to investigate the characteristics of formaldehyde emission from the small gasoline engine and its reduction technologies. Catalytic converters used are Pt/Rh, Pd/Rh, Pd/Pt, $62cell/cm^2$ monolith type. The measurement of formaldehyde was conducted by using the method of DNPH-GC. From the experimental results, formaldehyde emission increased in a lean mixture due to incomplete combustion of the hydrocarbons. The order of catalytic activity of formaldehyde oxidation was Pt/Rh > Pd/Rh > Pd/Pt. As the distance from the exhaust manifold to the inlet of the catalyst became far, in spite of lower catalyst temperature, formaldehyde concentration decreased because of the adsorption of formaldehyde.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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