In-phantom neutron flux distribution is measured at the HANARO BNCT irradiation facility. The measurements are performed with Au foil and wires. The thermal neutron flux and Cd ratio obtained at the HANARO BNCT facility are $1.19{\times}10^9\;n/cm^{2}s$ and 152, respectively, at 24 MW reactor power. The measured in-phantom neutron flux has a maximum value at a depth of 3 mm in the phantom and then decreases rapidly. The maximum flux is about $25\%$ larger than that of the phantom surface, and the measured value at a depth of 22 mm in the phantom is about a half of the maximum value. In addition, the neutron beam is limited well within the aperture of the neutron collimator. The two-dimensional in-phantom neutron flux distribution is determined. Significant neutron irradiation is observed within 20 mm from the phantom surface. The measured neutron flux distribution can be utilized in irradiation planning for a patient.
Recently, The surface-wave method has widely been used for the site investigation due to the economic advantage and the improved reliability. The typical surface-wave methods currently available are SASW method, MASW method and CSW method. The CSW method has a potential of high-quality measurement, but its inherent problems limited its use to the special cases such as the compaction-quality control. The CSW method uses the steady-state harmonic vibration for the seismic source as in the steady-state Rayleigh-wave method, which is superior to the impact source used for other methods. This study proposed a new procedure to solve the inherent problems of the CSW method and to improve the reliability of the CSW measurements. To verify the validity of the proposed in this study, the SASW results were compared with the CSW results for the numerical simulation of the CSW testing. Also, the feasibility of the proposed method was verified using the field measurements at a geotechnical site.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.1
no.1
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pp.18-23
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2001
A fast-sweep broadband FM reflectometer system has been successfully developed and operacted at the DIII-D tokamak, producing reliable density Profiles with excellent spatial (1 $\leq$ cm) and temporal resolution (~100 $\mu$ s). The system uses a solid-state microwave oscillator and an active quadrupler, covering full Q-band frequencies (33~50 GHz) and providing relatively high output power (20~60 mW). The system hardware allows fu11band frequency sweep in 10 $\mu$ s, but due to digitization rate limit on DIII-D, sweep time was limited to 75~100 $\mu$ s. Fast frequency sweep has helped to reduce density fluctuation effects on the reflectometer phase measurements, thus improving reliability for individual sweeps. The fast-sweep system with high spatial and temporal resolution has allowed to measure fast-changing edge density profiles during plasma ELMS and L-H transitions, thus enabling fast-time sca1e physics studies.
An improved principal component analysis (PCA) method is applied for sensor fault detection and isolation (FDI) in a nuclear power plant (NPP) in this paper. Data pre-processing and false alarm reducing methods are combined with general PCA method to improve the model performance in practice. In data pre-processing, singular points and random fluctuations in the original data are eliminated with various techniques respectively. In fault detecting, a statistics-based method is proposed to reduce the false alarms of $T^2$ and Q statistics. Finally, the effects of the proposed data pre-processing and false alarm reducing techniques are evaluated with sensor measurements from a real NPP. They are proved to be greatly beneficial to the improvement on the reliability and stability of PCA model. Meanwhile various sensor faults are imposed to normal measurements to test the FDI ability of the PCA model. Simulation results show that the proposed PCA model presents favorable performance on the FDI of sensors no matter with major or small failures.
Kim, Jeongyun;Yun, Seungsang;Jung, Minwoo;Kim, Ayoung;Cho, Younggun
ETRI Journal
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v.43
no.4
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pp.594-602
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2021
Recently, quantitative and repetitive inspections of the old urban area were conducted because many structures exceed their designed lifetime. The health of a building can be validated from the condition of the outer wall, while the slant angle of the wall widely serves as an indicator of urban regeneration projects. Mostly, the inspector directly measures the inclination of the wall or partially uses 3D point measurements using a static light detection and ranging (LiDAR). These approaches are costly, time-consuming, and only limited space can be measured. Therefore, we propose a mobile mapping system and automatic slant map generation algorithm, configured to capture urban environments online. Additionally, we use the LiDAR-inertial mapping algorithm to construct raw point clouds with gravity information. The proposed method extracts walls from raw point clouds and measures the slant angle of walls accurately. The generated slant angle map is evaluated in indoor and outdoor environments, and the accuracy is compared with real tiltmeter measurements.
In this paper, we propose a round trip time (RTT)-enabled Doppler-based positioning method considering the low earth orbit (LEO) satellite visibility restriction. Doppler-based positioning typically requires visibility to at least eight satellites, which is often unfeasible due to the limited coverage of LEO satellites, as beamforming technique is applied to current LEO satellites. To solve this problem, we utilize the RTT measurements, assuming that a communication link exists between the user equipment (UE) and LEO satellites. We employ the Newton-Raphson method to estimate the UE position with RTT and Doppler measurements. We analyze the positioning performance of the considered framework via simulation, demonstrating its performance in 3D positioning errors under varying satellite numbers and measurement errors.
Satellite data have an intrinsic problem due to a number of various physical parameters, which can have a similar effect on measured radiance. Most evaluations of satellite performance have relied on comparisons with limited spatial and temporal resolution of ground-based measurements such as soundings and in-situ measurements. In order to overcome this problem, a new way of satellite data evaluation is suggested with statistical tools such as empirical orthogonal function(EOF), and singular value decomposition(SVD). The EOF analyses with OMI and OMI HCHO over northeast Asia show that the spatial pattern show high correlation with population density. This suggests that human activity is a major source of as well as HCHO over this region. However, this analysis is contradictory to the previous finding with GOME HCHO that biogenic activity is the main driving mechanism(Fu et al., 2007). To verify the source of HCHO over this region, we performed the EOF analyses with vegetation and HCHO distribution. The results showed no coherence in the spatial and temporal pattern between two factors. Rather, the additional SVD analysis between $NO_2$ and HCHO shows consistency in spatial and temporal coherence. This outcome suggests that the anthropogenic emission is the main source of HCHO over the region. We speculate that the previous study appears to be due to low temporal and spatial resolution of GOME measurements or uncertainty in model input data.
Modern super-tall buildings are more sensitive to strong winds. The evaluation of wind loads for the design of these buildings is of primary importance. A direct monitoring of wind forces acting on super-tall structures is quite difficult to be realized. Indirect measurements interpreted by inverse techniques are therefore favourable since dynamic response measurements are easier to be carried out. To this end, a Kalman filtering based inverse approach is developed in this study so as to estimate the wind loads on super-tall buildings based on limited structural responses. The optimum solution of Kalman filter gain by solving the Riccati equation is used to update the identification accuracy of external loads. The feasibility of the developed estimation method is investigated through the wind tunnel test of a typical super-tall building by using a Synchronous Multi-Pressure Scanning System. The effects of crucial factors such as the type of wind-induced response, the covariance matrix of noise, errors of structural modal parameters and levels of noise involved in the measurements on the wind load estimations are examined through detailed parametric study. The effects of the number of vibration modes on the identification quality are studied and discussed in detail. The made observations indicate that the proposed inverse approach is an effective tool for predicting the wind loads on super-tall buildings.
This study investigated the degree to which instrumental measurements explain the variation in pork loin tenderness as assessed by the sensory evaluation of trained panelists. Warner-Bratzler shear force (WBS) had a significant relationship with the sensory tenderness variables, such as softness, initial tenderness, chewiness, and rate of breakdown. In a regression analysis, WBS could account variations in these sensory variables, though only to a limited proportion of variation. On the other hand, three parameters from texture profile analysis (TPA)-hardness, gumminess, and chewiness-were significantly correlated with all sensory evaluation variables. In particular, from the result of stepwise regression analysis, TPA hardness alone explained over 15% of variation in all sensory evaluation variables, with the exception of perceptible residue. Based on these results, TPA analysis was found to be better than WBS measurement, with the TPA parameter hardness likely to prove particularly useful, in terms of predicting pork loin tenderness as rated by trained panelists. However, sensory evaluation should be conducted to investigate practical pork tenderness perceived by consumer, because both instrumental measurements could explain only a small portion (less than 20%) of the variability in sensory evaluation.
Simultaneous PIV and OH PLIF measurements are used for shear strain rates and flame locations, respectively. It is believed that the shear strain rates represent flow characteristics such as turbulence intensity and the OH intensity indicates the flame characteristics such as burning velocities. However, these are still lack of geometric information, which may be very important to flame quenching Hence, fractal dimensions 'Df) of the OH images are adopted as an additional information. Finally, the flame structure diagram proposed in this research has three parameters, which consist of strain rates, OH intensities and fractal dimensions. The results show that this diagram classifies turbulent premixed flames more effectively based on flame structures. The regime of weak turbulence is limited to narrow strain ranges and has the fractal dimension of about 2 In the regime of moderate turbulence, OH intensities increase as strain rates increase and the values of fractal dimensions are 1.8 Df 1.95. The regimes of thickened reaction and flame extinction (quenching) show bell-shaped and their values of fractal dimensions are 1.5 Df 1.7 and 0.9 Df 0.6, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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