Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1995.05a
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pp.550-555
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1995
국내 Westinghouse형 및 CE형 가압 경수로의 Non-LOCA 및 성능 분석을 수행할 수 있는 범용 전산 코드 TASS 1.0 코드를 한국원자력연구소에서 개발하였다. TASS 1.0의 노심 출력 계산은 Point Kinetics 모델과 1차원 확산 모델이 함께 내장되어 있어 축방향 출력 분포가 변하는 반응도 관련 사고 및 주증기관 파단 사고들에 대해서는 1차원 확산 모델을 사용하여 노심의 출력 계산이 가능하도록 개발되었다. 1차원 확산 모델의 적용 가능성 및 효과를 평가하기 위하여 Westinghouse형 발전소인 고리 3호기 7주기 및 CE형 발전소인 영광 3호기 1주기 전출력 제어봉 인출 사고에 대한 비교 분석 계산을 수행하였다. 비교 분석 계산 결과 1차원 확산 모델이 Point Kinetics 모델에 비해 DNBR 관점에서 보다 많은 운전 및 열적 여유도를 확보함이 판명되어 반응도 관련 사고 해석에서의 TASS 1.0 1차원 확산모델의 개선 효과를 입증하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.618-620
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2003
본 논문에서는 Base를 향해 낙하하는 물체의 충돌 연상에 대해 모델링한다. 충돌 현상에 관한 연구는‘충돌 감지’, ‘충돌 반응 양상’라는 두 부분으로 나눌 수 있다. 현재까지의 많은 논문들은‘충돌 감지’에 중점을 두고 설계하였다. 따라서 본 논문은 이미 않은 연구 결과가 드러난 ‘충돌 감지’부분은 갖추어졌다고 가정하고,‘충돌 반응 양상’를 위주로 설계의 초점을 둘 것이다. 여기서 설계할 모델의 궁극적인 목적은 복잡한 실세계와 완벽하게 일치하도록 구현하는 것이 아니라, 사람이 보기에 자연스럽다고 느낄 수 있도록 하는 것에 초점을 두는 것이다. 이를 통해, 적은 연산량으로 몰입감있는 가상 환경을 구축할 수 있다.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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1999.10a
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pp.205-206
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1999
오존과 같은 광화학 오염물질은 생성과정이 복잡하여 오존 Episode를 예측하는 것은 매우 어렵다. 이러한 복잡한 광화학 반응 메카니즘을 모사하기 위해서는 3-dimensional Eulerian Grid Model을 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 산성침착모델인 RADM를 사용하였으며 이 모델은 산성침착과 관련된 건성침착, 습성침착 등 여러 가지 과정과 대기중에서 발생하는 광화학 반응을 포함하는 화학반응 모듈을 사용함으로써 오존과 같은 광화학 오염물질의 모사에도 사용될 수 있다(Chang, et al., 1987).(중략)
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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1993.11a
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pp.82-87
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1993
산업폐기물 소각시스템으로 현재 널리 이용되고 있는 대형 로타리 킬른형 소각로를 모델로 선정하여 소각로 설계에 필요한 제반변수에 대한 영향을 슈퍼컴퓨터를 이용하여 분석하였다. 화염억제 작용이 있으며 소각처리시 유독물질을 배출하는 $CCl_4$를 폐기물로 주입하는 경우 비평형 난류반응모델을 도입하여 반응장 해석을 한 결과 실험결과와 정성적으로 일치된 결과를 얻을 수 있었다.
This study has recently been issued to businesses and consumers who examined the effects of cross-advertising model. Experimental design, the model type (2) ${\times}$ sexuality products (2) ${\times}$ advertising message appeal form (2) is a factorial design. The results are as follows. First, the advertising model, based on the type of cognitive response to advertising than the general model of cross-recall index was higher model. Second, the product of gender identity in response to what the advertising product for women than men was higher index of product recalls. Third, the ad attention model ANOVA results for each type of message, the main effect of appeal type was identified. In addition, the type and model of sexual identity, and message appeal type in the type of model interaction effects were found. Finally, the model-product analysis of goodness of fit, the model type and sexual identity and appeal type messages of main effect were identified. The result is more efficient advertising effect model strategies for promoting meaningful results, it is meant to be confirmed.
Pervaporation-facilitated esterification with slow reaction regime was characterized by using a practical model based on non-perfect separation through membrane. A non-perfect separation in which the membrane is not perfectly permselective to water was applied to the model. Thus, membrane selectivity and membrane capability to remove water were included in the simulation model to explain how they influence the membrane-facilitated reaction process and improve the reactor performance. It was shown by simulation that in the reaction systems with non-perfect separation, reaction completion can hardly be achievable when any reactant at initial molar ratio=1 or the less abundant reactant at initial molar ratio>1 permeates through membrane, and the permeation of ester accelerates the forward reaction md increase reaction conversion at any instant through removal of product species like water. The volume change causes concentrating both reactants and products that affect the reaction with time in opposite ways; reactant-concentrating effect is dominant during the initial stage of reaction, increasing the reaction rate, and then concentrating product influences more reaction by decreasing the reaction rate.
온실가스 증가로 인한 지구온난화 문제가 범세계적인 문제로 대두되고 있는 가운데, 특히 온실가스 중 약 76%이상을 차지하는 이산화탄소를 흡수하기 위한 흡수제 개발에 여러 국가들이 심혈을 기울이고 있다. 그 중 이산화탄소 흡수제로 가장 상용화 되어 있는 모노에탄올아민(monoethanolamine, MEA)은 분자량이 작아 몰 농도비에 따른 이산화탄소의 흡수에 유리하고 반응속도가 빠르다는 장점이 있으나, 재생에 필요한 에너지가 높다는 단점이 존재한다. 수용액중에서 MEA가 $CO_2$를 흡수하는 반응의 반응자유에너지는 반응메카니즘을 이해하는데 가장 기본적인 도구이다. 본 연구에서는 B3LYP, M06-2X의 밀도범함수를 이용하여 MEA의 $CO_2$ 흡수반응의 반응자유에너지를 계산하는 계산모델을 선정하였다. 수용액에서 MEA가 $CO_2$를 흡수하는 반응의 반응자유에너지를 밀도범함수를 이용하여 계산할 때는, 수용액상태에서 화학종의 분자구조를 최적화하는 것이 필요하였다. 또한 M06-2X 밀도범함수가 B3LYP 밀도범함수보다 좋은 결과를 주었으며, 분산보정을 하는 것이 보다 좋은 결과를 주었다.
An, Sangwoo;Choi, Jaeyoung;Cha, Minwhan;Park, Jaewoo
Journal of the Korean GEO-environmental Society
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v.11
no.1
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pp.19-26
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2010
The batch experiments and response surface methodology (RSM) have been applied to the investigation of the cadmium (Cd) adsorption by coal fly ash (CFA). CFA having maximum Cd removal mass of 8.51 mg/g were calculated from Langmuir model. Cd removal reaction with different initial pH ranged from 4 to 9. When the initial pH was higher, Cd was removed more by adsorption and precipitation. These results suggest that the lower pH cause an increase of $H^+$ ion concentration which competed with Cd ions for exchange sites in CFA. Also, The Cd adsorption was mathematically described as a function of parameters initial Cd concentration ($X_1$), initial pH ($X_2$), and initial CFA mass ($X_3$) being modeled by use of the Box-Behnken methods. Empirical models were developed to describe relationship between the experimental variables and response. Statistical analysis indicates that tree factors ($X_1$, $X_2$, and $X_3$) on the linear term (main effects), and tree factors ($X_1X_2$, $X_1X_3$, and $X_2X_3$) on the non-linear term (Interaction effect; cross-product) had significant effects, respectively. In this case, the value of the adjusted determination coefficient (adjusted $R^2=0.9280$) was closed to 1, showing a high significance of the model. Statistical results showed the order of Cd removal at experimental factors to be initial initial pH > initial Cd concentration > initial CFA mass.
A parametric study on pervaporation-facilitated esterification was performed by using a practical model based on non-perfect separation through membrane which is not perfectly permselective to water. Thus, membrane selectivity as well as membrane capability to remove water should be taken into account in establishing the simulation model to explain how the membrane separation influence the esterification reaction process. It was shown by simulation that in the reaction systems with non-perfect separation, the permeation of reactants which are acid or/and alcohol retards the reaction by inducing the backward reaction so that reaction conversion curve is located between a reaction system coupled with pervaporation process having a perfect permselectivity to water and a reaction system without pervaporation process. The volume change of reaction system occurs as a result of the permeation through the membrane. The reaction volume change which can be characterized by the reaction ratio of $r_{\Psi}\;to\;r_{{\Psi}=1}$ affects reaction kinetics by concentrating reactants and products, respectively, with different extent with time; reactant-concentrating effect is dominant during the initial stage of reaction, resulting in facilitating the reaction, and then product-concentrating effect is exerted more on reaction, causing to slow down the reaction. When pervaporative dehydration is applied to the reaction system plays an important role in the reaction as well. The effect of timing to impose pervaporation on reaction system affected the reaction kinetics in terms of reaction rate and reaction conversion. A relationship was derived to explain membrane unit capacity and reaction parameters that will be used as a design tool to determine membrane unit capacity at a given reaction conditions or reaction parameters at a membrane unit capacity.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.63-65
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2023
본 논문에서는 FDG-PET 영상을 사용하는 딥러닝 네트워크를 이용하여 직장암 환자의 치료 후 완치를 예측하는 연구를 수행하였다. 직장암은 흔한 악성 종양 중 하나이지만 병리학적으로 완전하게 치료되는 가능성이 매우 낮아, 치료 후의 반응을 예측하고 적절한 치료 방법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 FDG-PET 영상에 합성곱 신경망(CNN)모델을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구축하고 직장암 환자의 치료반응을 예측하는 연구를 진행하였다. 116명의 직장암 환자의 FDG-PET 영상을 획득하였다. 대상군은 2cm 이상의 종양 크기를 가지는 환자를 대상으로 하였으며 치료 후 완치된 환자는 21명이었다. FDG-PET 영상은 전신 영역과 종양 영역으로 나누어 평가하였다. 딥러닝 네트워크는 2차원 및 3차원 영상입력에 대한 CNN 모델로 구성되었다. 학습된 CNN 모델을 사용하여 직장암의 치료 후 완치를 예측하는 성능을 평가하였다. 학습 결과에서 평균 정확도와 정밀도는 각각 0.854와 0.905로 나타났으며, 모든 CNN 모델과 영상 영역에 따른 성능을 보였다. 테스트 결과에서는 3차원 CNN 모델과 종양 영역만을 이용한 네트워크에서 정확도가 높게 평가됨을 확인하였다. 본 연구에서는 CNN 모델의 입력 영상에 따른 차이와 영상 영역에 따른 딥러닝 네트워크의 성능을 평가하였으며 딥러닝 네트워크 모델을 통해 직장암 치료반응을 예측하고 적절한 치료 방향 결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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