The SMART (System-integrated Modular Advanced ReacTor) is an integral-type small modular reactor developed by KAERI (Korea Atomic Energy Research Institute). This paper discusses the feasibility and applicability of a 3D-based equivalent model using dynamic condensation method for seismic analysis of a SMART control rod drive mechanism. The equivalent model is utilized for complicated seismic analysis during the design of the SMART. While the 1D-based beam-mass equivalent model is widely used in the nuclear industry for its calculation efficiency, the 3D-based equivalent model is suggested for the seismic analysis of SMART to enhance the analysis accuracy of the 1D-based equivalent model while maintaining its analysis efficiency. To verify the suggested model, acceleration response spectra from seismic analysis based on the 3D-based equivalent model are compared to those from the 1D-based beam-mass equivalent model and experiments. The accuracy and efficiency of the dynamic condensation method are investigated by comparison to analysis results based on the conventional modeling methodology used for seismic analysis.
WAM 모형은 대양의 파랑추산에 있어서 높은 정밀도를 가지고 있으면서도 타 모형에 비해 상대적으로 간결한 구조를 가지고 있어 국내외 많은 연구자들이 널리 활용하고 있으나, 모형의 특성상 심해${\cdot}$광역조건과 더불어 비교적 큰 격자에 적합하도록 설계되어 있고 파향의 격자 분한 방법으로 언해 경우에 따라서는 예기치 못하는 계산 결과를 산출하기도 한다. 본 연구에서는 WAM Cycle 4 모형을 대상으로 이 같은 문제점을 상세히 검토하고 관련 내용을 수정하여 천해${\cdot}$ 상세 해역에 대한 적용성을 확장하였으며, 수정된 WAM 모형은 이어도 해양과학기지에서 관측한 2003년 9월 한 달 동안의 정밀 파랑관측 자료를 토대로 검정하여 그 타당성을 확인하였다.
Background: A model to assess the activity concentration of agricultural products and the public ingestion dose as result of a nuclear accident is necessarily required to manage the contaminated agricultural systems by the accident, or to estimate the effects of chronic exposure due to food ingestion at a Level 3 PSA. Materials and Methods: A dynamic compartment model, which is composed of three sub-modules, namely, an agricultural plant contamination assessment model, an animal product contamination assessment model, and an ingestion dose assessment model has been developed based on Korean farming characteristics such as the growth characteristics of rice and stockbreeding. Results and Discussion: The application study showed that the present model can predict well the characteristics of the activity concentration for agricultural products and ingestion dose depending on the deposition date. Conclusion: The present model is very useful to predict the radioactivity concentration of agricultural foodstuffs and public ingestion dose as consequence of a nuclear accident. Consequently, it is expected to be used effectively as a module for the ingestion dose calculation of the Korean agricultural contamination management system as well as the Level 3 PSA code, which is currently being developed.
The Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model is capable of providing high quality atmospheric chemistry profiles through the utilization of high-resolution meteorology and emissions data. However, it cannot simulate air quality accurately if input data are not appropriate and reliable. One of the most important inputs required by CMAQ is the air pollutants emissions, which determines air pollutants concentrations during the simulation. For the CMAQ simulation of Korean peninsula, we, in general, use the Korean National Emission Inventory data which are estimated by Clean Air Policy Support System (CAPSS). However, since they are not provided by model-ready emission data, we should convert CAPSS emissions into model-ready data. The SMOKE is the emission model we used in this study to generate CMAQ-ready emissions. Because processing the emissions data is very monotonous and tedious work, we have developed CAPSS2SMOKE program to convert CAPSS emissions into SMOKE-ready data with ease and effective. CAPSS2SMOKE program consists of many codes and routines such as source classification code, $PM_{10}$ to $PM_{2.5}$ ratio code, map projection conversion routine, spatial allocation routine, and so on. To verify the CAPSS2SMOKE program, we have run SMOKE using the CAPSS 2009 emissions and found that the SMOKE results inherits CAPSS emissions quite well.
Radiation hardening is a multiscale phenomenon involving various processes over a wide range of time and length. We present a multiscale model for estimating the amount of radiation hardening in pressure vessel steel in the environment of a light water reactor. The model comprises two main parts: molecular dynamics (MD) simulation and a point defect cluster (PDC) model. The MD simulation was used to investigate the primary damage caused by displacement cascades. The PDC model mathematically formulates interactions between point defects and their clusters, which explains the evolution of microstructures. We then used a dislocation barrier model to calculate the hardening due to the PDCs. The key input for this multiscale model is a neutron spectrum at the inner surface of reactor pressure vessel steel of the Younggwang Nuclear Power Plant No.5. A combined calculation from the MD simulation and the PDC model provides a convenient tool for estimating the amount of radiation hardening.
The COBRA-TF liquid droplet entrainment models have been assessed and improved through various experiments. The COBRA-TF code uses the Wurtz entrainment model in the film mist flow regime and the mechanistic model based on the critical Weber number and critical vapor velocity in the hot wall flow regimes, respectively. The Wurtz model has been replaced with the modified Sugawara model. The assessment against the experiments by Hewitt, Keeys, Yanai, and Whalley showed the modified Sugawara model better predicts the steam-water as well as the air-water experiments for the film mist flow regime. For hot wall flow regime, the COBRA-TF entrainment model was modified using two methods, one with an increased critical Weber number and the other with the Yonomoto's critical vapor velocity model. The modified models were assessed using the FLECHT-SEASET bottom reflood tests. The results showed that the Yonomoto model best predicts the quenching time, whereas the local maximum rod temperature was not affected much.
For the performance assessment of the radioactive waste disposal system (repository), a biosphere model is suggested. This biosphere model is intended to calculate the annual doses to man caused by the contaminated river water for eight pathways and four radionuclides. This model can also be applied to assess the radiological effects of contaminated well water. To account for the uncertainties on the model parameter values, parameter distributions are assigned to these model parameters. Then, Monte Carlo simulation method with Latin Hypercube sampling technique is used. Also, sensitivity analysis is performed by using the Spearman rank correlation coefficients. It is found that these methods are a very useful tool to treat uncertainties and sensitivities on the model parameter values and to analyze the biosphere model. A conversion factor is proposed to calculate the annual dose rate to humans arising from a unit radionuclide concentration in river water. This conversion factor allows for the substitution of the biosphere model in a probabilistic performance assessment computer code by one single variable.
The prediction of irradiation-induced transition temperature shift for RPV steels is an important method for long term operation of nuclear power plant. Based on the irradiation embrittlement data, an irradiation-induced transition temperature shift prediction model is developed with machine learning method XGBoost. Then the residual, standard deviation and predicted value vs. measured value analysis are conducted to analyze the accuracy of this model. At last, Cu content threshold and saturation values analysis, temperature dependence, Ni/Cu dependence and flux effect are given to verify the reliability. Those results show that the prediction model developed with XGBoost has high accuracy for predicting the irradiation embrittlement trend of RPV steel. The prediction results are consistent with the current understanding of RPV embrittlement mechanism.
본 연구에서는 6시그마에서 기대한 성과를 얻으려면 도입과정에서 일련의 단계를 거쳐야 한다는 가정을 하였으며 특히 조직성숙이 성과에 미치는 영향을 분석하고 있다. 6시그마에서 성과를 얻는 단계를 준비단계, 수용단계, 성숙단계로 정의하여 단계적 모형을 제시하였다. 준비단계는 다시 조직변화오인, 추진시스템요인으로 세분하였고, 결과변수인 성과는 시장경쟁력성과, 조직구성원성과, 재무성과로 구분하였다. 6시그마를 도입하여 기대한 성과를 얻으려면 이 단계를 순차적으로 거쳐야 한다는 가정을 토대로 단계모형과 경쟁모형을 설정하여 구조방정식 모형을 통하여 비교 분석하였다. 기업을 표본단위로 한 판단표집(judgement sampling)을 통해 설문자료를 수집 처리하였다. 최종적인 분석에는 281 업체에서 수집된 자료가 사용되었다. 6시그마를 도입하고자 하는 기업은 준비단계, 수용단계, 그리고 성숙단계까지 도달해야만 기대한 성과를 얻을 수 있다는 것을 분석결과로 제시한다. 즉, 준비와 수용만 되었다고 큰 성과를 얻는다기보다는 성숙단계까지 가야만 성과를 제대로 얻을 수 있음을 시사하고 있다.
정보기술이 개인, 조직, 사회에 미치는 영향에 대해서 많은 연구가 있어왔으나 별반 뚜렷한 결론에 이르지 못하고 있다. 그 이유는 일차적으로 정보기술 영향연구를 주도할 연구모형의 부재에서 찾을 수 있다. 본 연구는 정보 기술 영향연구를 관찰영역, 조직개념의 인식, 분석수준의 관점에서 고찰하고 이를 토대로 정보기술 영향연구의 개념적 모형을 도출해 낸다. 또한 이를 바탕으로 정보기술 영향연구 수행의 지침들을 도출해 낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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