As the safety level of nuclear power plants (NPPs) relates to the safety of individuals, society, and the environment, it is important to establish NPP safety goals. In Korea, two quantitative health objectives and one large release frequency (LRF) criterion were formally set as quantitative safety goals for NPPs by the Nuclear Safety and Security Commission in 2016. The risks of prompt and cancer fatalities from NPPs should be less than 0.1% of the overall risk, and the frequency of nuclear accidents releasing more than 100 TBq of Cs-137 should not exceed 1E-06 per reactor year. This paper reviews the hierarchical structure of safety goals in Korea, its relationship with those of other countries, and the relationships among safety goals and subsidiary criteria like core damage frequency and large early release frequency. By analyzing the effect of the release of 100 TBq of Cs-137 via consequence analysis codes in eight different accident scenarios, it was shown that meeting the LRF criterion results in negligible prompt fatalities in the surrounding area. Hence, the LRF criterion dominates the safety goals for Korean NPPs. Safety goals must be consistent with national policy, international standards, and the goals of other counties.
최근 자연어처리 분야에서는 BERT, RoBERTa, 그리고 BART와 같은 사전 학습된 언어 모델 (Pre-trained Language Models, PLM) 기반 미세 조정 학습을 통하여 여러 하위 과업에서 좋은 성능을 거두고 있다. 이는 사전 학습된 언어 모델 및 데이터 집합의 크기, 그리고 모델 구성의 중요성을 보여주며 대규모 사전 학습된 언어 모델이 각광받는 계기가 되었다. 하지만, 거대한 모델의 크기로 인하여 실제 산업에서 쉽게 쓰이기 힘들다는 단점이 명백히 존재함에 따라 최근 매개변수 효율적인 미세 조정 및 Few-Shot 학습 연구가 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 Prompt tuning, Prefix tuning와 프롬프트 기반 미세 조정 (Prompt-based fine-tuning)을 결합한 Few-Shot 학습 연구를 제안한다. 제안한 방법은 미세 조정 ←→ 사전 학습 간의 지식 격차를 줄일 뿐만 아니라 기존의 일반적인 미세 조정 기반 Few-Shot 학습 성능보다 크게 향상됨을 보인다.
핵임계 사고시에 방출되는 즉발중성자 스펙트럼을 두개의 스펙트럼 매개변수를 갖는 일반화된 Cranberg 식으로 표시할 수 있다고 가정한 다음, 이들 매개변수를 변화시키면서 몇개의 발단 방사화검출체에 대한 평균핵반응단면적의 변화를 고속전자계산기로 계산하였다. 평균핵반응 단면적은 스펙트럼 변화에 따라 민감하게 변화하는데 발단 방사화 에너지가 높을수록 그 변화정도가 심한것 같았다.
In this work, Esfahan light water subcritical reactor (ELWSCR) is analysed using experimental and theoretical diagnostic methods. Important neutronic parameters of the system such as prompt neutron lifetime, delayed neutron fraction, prompt neutron decay constant, negative reactivity of the core, fuel and moderator temperature coefficient of reactivity, and overall and local void coefficient of reactivity are estimated. Also, neutron flux distribution, reflector saving, water level effect, and lattice pitch of the core including operating point of the facility are studied in details. Theoretical results are calculated by MCNPX and measurements are performed utilizing zero power reactor noise method. Detailed descriptions of the results are explained in the text.
In this research, a prompt gamma neutron activation analysis (PGNAA) system is designed and constructed based on the use of a low power research reactor. For this purpose, despite the fact that this reactor did not include beam tubes, a thermal neutron beam line is installed inside the reactor tank. The extraction of the beam line from inside the tank made it possible to provide the neutron flux from the order of 106 n.cm-2.s-1. Also, because the beam line is installed in a tangential position to the reactor core, its gamma level has been minimized. Also, a suitable radiation shield is considered for the detector to minimize the background radiation and prevent radiation damage to the detector. Calculations and measurements are done in order to characterize this system, as well as spectrometry of several samples. The results of evaluations and experiments show that this system is suitable for performing PGNAA.
Recently people have come to demand more pleasant environments as the quality and right of life have been improved. Along with industrial development, the tendency is causing a growing number of disputes concerning environmental damages. Of many kind of environmental damages, noise and vibration pollution rising at construction fields are particularly the most common subjects of public grievance. Thus the government launched the Environments Dispute Mediation Committee in 1991, purposing to utilize fully the promptness and expertise of administrative institutes and to resolve environmental damage disputes promptly and fairly by interfering in them actively. With the prompt and fair dispute mediations of the committee, people came to be able to get fair and prompt remedies for damages in their health and fortune by environmental pollution. Therefore, by analyzing dispute mediation cases on construction noise and vibration damages, we will suggests basic material on which efficient actions can be takes for public grievances happening in the future.
This paper introduces a novel concept of the pulsed neutron facility (PNF) for maximizing the production of the thermal neutrons and its application to medical use based on prompt gamma neutron activation analysis (PGNAA) using Monte Carlo simulations. The PNF consists of a compact D-T neutron generator, a graphite pile, and a detection system using Cadmium telluride (CdTe) detector arrays. The configuration of fuel pins in the graphite monolith and the design and materials for the moderating layer were studied to optimize the thermal neutron yields. Biological samples - normal and cancerous breast tissues - including chlorine, a trace element, were used to investigate the sensitivity of the characteristic γ-rays by neutron-trace material interactions and the detector responses of multiple particles. Around 90 % of neutrons emitted from a deuterium-tritium (D-T) neutron generator thermalized as they passed through the graphite stockpile. The thermal neutrons captured the chlorines in the samples, then the characteristic γ-rays with specific energy levels of 6.12, 7.80 and 8.58 MeV were emitted. Since the concentration of chlorine in the cancerous tissue is twice that in the normal tissue, the count ratio of the characteristic g-rays of the cancerous tissue over the normal tissue is approximately 2.
The grade analysis of lead-zinc ore is the basis for the optimal development and utilization of deposits. In this study, a method combining Prompt Gamma Neutron Activation Analysis (PGNAA) technology and machine learning is proposed for lead-zinc mine borehole logging, which can identify lead-zinc ores of different grades and gangue in the formation, providing real-time grade information qualitatively and semi-quantitatively. Firstly, Monte Carlo simulation is used to obtain a gamma-ray spectrum data set for training and testing machine learning classification algorithms. These spectra are broadened, normalized and separated into inelastic scattering and capture spectra, and then used to fit different classifier models. When the comprehensive grade boundary of high- and low-grade ores is set to 5%, the evaluation metrics calculated by the 5-fold cross-validation show that the SVM (Support Vector Machine), KNN (K-Nearest Neighbor), GNB (Gaussian Naive Bayes) and RF (Random Forest) models can effectively distinguish lead-zinc ore from gangue. At the same time, the GNB model has achieved the optimal accuracy of 91.45% when identifying high- and low-grade ores, and the F1 score for both types of ores is greater than 0.9.
This study aims to suggest service improvement opportunities by analyzing user review data of the top three OTT service apps(Netflix, Coupang Play, and TVING) on Google Play Store. To achieve this objective, we proposed a framework for uncovering service opportunities through the analysis of negative user reviews from OTT service providers. The framework involves automating the labeling of identified topics and generating service improvement opportunities using topic modeling and prompt engineering, leveraging GPT-4, a generative AI model. Consequently, we pinpointed five dissatisfaction topics for Netflix and TVING, and nine for Coupang Play. Common issues include "video playback errors", "app installation and update errors", "subscription and payment" problems, and concerns regarding "content quality". The commonly identified service enhancement opportunities include "enhancing and diversifying content quality". "optimizing video quality and data usage", "ensuring compatibility with external devices", and "streamlining payment and cancellation processes". In contrast to prior research, this study introduces a novel research framework leveraging generative AI to label topics and propose improvement strategies based on the derived topics. This is noteworthy as it identifies actionable service opportunities aimed at enhancing service competitiveness and satisfaction, instead of merely outlining topics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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