A nationwide survey on radiation safety management in Korean animal hospitals was conducted. By 2013, 53 radiation generators were registered as veterinary medical devices (41 X-ray generators and 12 computed tomography scanners). Additionally there were six approved laboratories for radiation equipment and protection facility, and five approved laboratories for radiation exposure of employees, respectively. By March 2013, 2,030 out of 3,829 animal hospitals operated radiation-generating devices. Among these devices, 389 (19.2%) out of 2,030 were not labeled with the model name and 746 (36.7%) were not labeled with production dates. Thus, most veterinary X-ray generators were outdated (42.6%) and needed replacements. When periodic inspections of 2,018 animal hospitals were performed after revision of the Veterinarians Act in 2011, the hospitals were found to be equipped with appropriate radiation generators and protection facilities. Among 2,545 employees exposed to radiation at the hospitals, 93.9% were veterinarians, 4.3% were animal nurse technicians, and 18% held other positions. Among 169 employees supervised by administrators, none of those had a weekly maximum operating load that exceeded $10mA{\cdot}min$. This study suggests that the radiation safety management system of animal hospitals was general good.
The manufacturing industries which played a major role in the rapid economic growth and industrialization of Korea in the late 20th century had considerable difficulties changing their manufacturing conditions from producer-oriented conditions to customer-oriented ones according to market changes. In this study, increase plant efficiency because grafts together modular system to plant layout and analyzes Work In Process(WIP) between product's cycle time and each process, family efficient plan wishes to choose opposite bank. Simulation approach used for presented methodology The effect will not gain the results for other reasons the inherent conditions of companies, people, and culture which have been hitherto described, but will be expected to help the direction for a new Lay-out production system to reflect on the native conditions rather than fixed technological means and methods in way of an analysis of fundamental problems which small and medium companies in Korea face.
Keun-Hyung Park;Moon-Sun Park ;Moon-Hwan Hwang;Yong-Su Kim
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1576-1581
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2009
The purpose of this study is to provide the problems of insurance system of maritime facilities(Gas Plant) in korea. In order to find out the problems of insurance system of construction work, the literature research and case study on the maritime facility construction are adopted as research method. And this study analyzed the construction cases of maritime facilities(Gas Plant) to which the national contract law was applied for the first time. The findings of this study are as follows: In the case analysis of 00 facility construction, the contractor pay additional insurance fees for the construction. And the regulations on insurance registration are not stated clearly relating to the enforcement ordinance of the national contract law.
The effect of thermal aging at 475 ℃ and 750 ℃ of Z3CN20.09M cast duplex stainless steel (CDSS) on microstructure, mechanical and intergranular corrosion properties were investigated by transmission electron microscope (TEM), nano indenter, scanning electron microscope (SEM) and corrosion fatigue test system. The result indicated that the spinodal decomposition and G precipitated were occurred after aged at 475 ℃, as well as sigma precipitated at 750 ℃. The microstructure degeneration of ferrite was saturated after aged for 2000h and 200 h at 475 ℃ and 750 ℃ respectively. The mechanical properties, intergranular corrosion resistance and corrosion fatigue lives were continuing deteriorated with increasing the aging time at both temperatures. The difference of the degeneration mechanisms of Z3CN20.09M CDSS aged at 475 ℃ and 750 ℃ was analyzed.
In order to improve the implementation of safety and health education at the site for industrial accident prevention activities, research was conducted to minimize inconvenience and increase utilization by redesigning and developing existing education methods. To date, occupational safety and health education has been conducted without considering the general work characteristics and functional facilities (mechanical, electrical, instrumentation, chemical) of workers (mechanical: turbine, valve, pump, hydraulic system, electrical: generator, breaker, motor, etc.). In particular, plant facilities were classified as mechanical and electrical facilities to improve the methodology for industrial safety and health education for plant maintenance workers. In addition, the "One Page Education Plan" was announced as a learning case because the spread of COVID-19 infectious diseases made it impossible to reduce or control the number of people in all groups and groups. The improvement of this training method will play a major role in improving the effectiveness of safety education in power plant workplaces.
This paper introduces a novel approach to time-series estimation for energy load forecasting within Virtual Power Plant (VPP) systems, leveraging advanced artificial intelligence (AI) algorithms, namely Long Short-Term Memory (LSTM) and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Virtual power plants, which integrate diverse microgrids managed by Energy Management Systems (EMS), require precise forecasting techniques to balance energy supply and demand efficiently. The paper introduces a hybrid-method forecasting model combining a parametric-based statistical technique and an AI algorithm. The LSTM algorithm is particularly employed to discern pattern correlations over fixed intervals, crucial for predicting accurate future energy loads. SARIMA is applied to generate time-series forecasts, accounting for non-stationary and seasonal variations. The forecasting model incorporates a broad spectrum of distributed energy resources, including renewable energy sources and conventional power plants. Data spanning a decade, sourced from the Korea Power Exchange (KPX) Electrical Power Statistical Information System (EPSIS), were utilized to validate the model. The proposed hybrid LSTM-SARIMA model with parameter sets (1, 1, 1, 12) and (2, 1, 1, 12) demonstrated a high fidelity to the actual observed data. Thus, it is concluded that the optimized system notably surpasses traditional forecasting methods, indicating that this model offers a viable solution for EMS to enhance short-term load forecasting.
본 논문은 재난재해와 방사선 오염으로부터 안전한 농작물 관리를 위한 플랫폼, 그리고 식물 생장 모니터링 시스템을 제안하였다. 또한, 식물생장을 모니터링하여 식물공장 내에서 생장하는 식물의 크기를 효율적으로 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에 따른 기대효과는 첫째, 자연재해와 방사능오염 감시를 통해 신속하고 정확한 대처 기능으로 농산물 품질과 생산성 향상을 가져올 수 있다. 둘째, 식물의 크기 측정 데이터를 유지 관리하는데 소요되는 시간을 절약하여 경비를 절감할 수 있다. 마지막으로 식물 공장 관리자의 작업 효율을 향상시킬 수 있다.
An integrated sewer management system was developed for the analysis of sewer flow and for optimal operation of sewer works using ArcView and SWMM. SWMM and ArcView were dynamically linked together using Avenue in order to construct user-friendly management system. The developed system was applied to a residential area in Choonchun city to verify its utilities. All the relevant field data were analyzed on the basis of developed system, and the modeling of sewer flow was implemented using RUNOFF, EXTRAN, TRANSPORT in SWMM. This system is now in the process of connection to the management system of watershed and surface environment in order to develope an integrated environmental management system. Futhermore, this system will be a critical part of overall control system of sewer works including sewer line and wastewater treatment plant. As this system can provide comprehensive prediction of flow and pollution profiles, it could serve as a tool not only for optimal management, but also for decision support system to examine the efficiency of planning and implementation of sewer projects.
This paper provides the design of system software for the management of radiation dose that is generated by using computerized tomography(CT). Recently, the radiation leakage incident of Japanese nuclear power plant was in the news internationally and there is a growing interest not only in nuclear power plant but in medical radiation exposure. In spite of the fact that currently safety management of radiation is under control only the workers of the radiation involved, now the exposure management of patients have been required. As surgery and inspections using the radiation have increased, this medical radiation exposure is increasing too. But it is a real situation that medical institutions don't know the level of radiation exposure applied to the patient. Therefore, a system for managing the radiation exposure of a patient from the medical institution is required. This paper proposes a design of a software program that manages the radiation exposure of CT which is a typical imaging tool to use the radiation in the medical institution. By check the amount of radiation dose and set the limit of dose, we would be of help to optimize the medical exposure of the patient.
본 연구에서는 유비쿼터스 식물공장의 재배환경에 필요한 요소들의 센서 네트워크를 구성하고 자동으로 감지하여 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 통하여 환경변화를 추론하여 식물공장의 재배환경을 적절하게 제어할 수 있는 새로운 자동제어시스템의 프레임워크를 제안하고, 이를 설계하였다. 유비쿼터스 식물공장 환경을 제어하기 위하여 식물공장의 재배환경에 영향을 미치는 환경요소인 실내온도, 근권온도, 습도, 광도, $CO_2$ 농도를 측정할 수 있는 센서 네트워크를 구성하고 측정된 환경요소의 변화에 따라 램프, 환기, 습도, $CO_2$ 농도, 온도를 제어할 수 있는 장치를 자동으로 제어할 수 있는 식물공장 자동제어시스템을 설계하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 센서를 통하여 받아들이는 입력값을 퍼지소속함수로 변화하고 적응형 뉴로-퍼지시스템에 따라 추론하고 평가하여 보다 정밀하게 식물공장을 자동으로 제어할 수 알고리즘을 개발하였고 이를 구현하였다. 개발된 자동제어시스템을 상추 식물공장에 적용한 결과 만족스러운 시험결과를 얻을 수 있었다. 향후 연구로는 식물공장에서 재배하고 있는 작물별 생장모델의 적합도 검정 및 개선을 위하여, 작물별 재배규칙을 보다 상세히 도출하는 것이 필요하고, 작물의 재배에 필요한 지식을 보다 정량적으로 표현하고 지식상에 내포하고 있는 불확실성을 해결하는 것이 필요하다. 더 나아가 식물공장에서 환경인자간의 상호관련성을 보다 정밀하게 수식화하고 이를 추론할 수 있는 정밀하고 과학적인 자동제어시스템의 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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