생물학적방법으로 이산화탄소를 에너지원인 메탄으로 전환하고자 hydrogenotrophic methanogen이 우점화된 실험실규모의 연속운전 반응기를 이용하여 수소의 주입비율과 EBCT에 따른 실험을 진행하였다. 수소와 이산화탄소의 주입비율을 4:1과 5:1(mol/mol)로 달리한 실험결과 두 조건 모두 주입된 수소가 대부분 소모되며 99% 이상의 전환율을 보였다. 이산화탄소의 경우 4:1에서는 $74.45{\pm}0.33$%, 5:1에서는 $95.8{\pm}10.7%$의 전환율로 이산화탄소를 모두 전환시키기 위해서는 양론식에 비해 더 많은 양의 수소가 필요한 것으로 확인되었다. 이는 hydrogenotrophic methanogen의 생장유지에 필요한 에너지원인 수소가 사용된 것에 기인한 것으로 사료된다. 체류시간별로 처리효율을 확인한 결과, 임계처리용량은 EBCT 3.3시간에서 수소(99.9%)와 이산화탄소(96.23%)의 안정적인 전환율을 보이며 $1.15{\pm}0.02m^3{\cdot}m^{-3}{\cdot}day^{-1}$의 메탄생산속도와 $2.01{\pm}0.04kg{\cdot}m^{-3}{\cdot}day^{-1}$의 이산화탄소 고정화속도를 나타내었다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이다. 그러나 클러스터 헤드 노드에 높은 부하를 주게 되어 헤드 노드의 급격한 에너지 소모를 유발하는 문제가 있다. 이에 LEACH와 같은 알고리즘은 클러스터의 구성과 클러스터 헤드 노드의 역할을 주기적으로 교체하여 네트워크의 수명을 연장시켰다. 그러나 이 방법은 클러스터를 구성하는 과정에서 상당한 양의 에너지를 소모한다. 이에 본 논문은 불필요한 에너지 소모를 줄이기 위해 새로운 클러스터 형성 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인접노드에서 수집되는 중첩 데이터를 배제하고 임계값을 전송한다. 서로 인접한 노드들은 그룹을 이루며 이 클러스터를 구성하는 노드들은 라운드 로빈 형태로 데이터를 수집하고 전송한다. 전체 네트워크의 관점에서 볼 때 이 그룹은 한개의 노드로 취급된다. 한 라운드의 셋업 단계에서 그룹들은 클러스터 헤드(그룹)에 의해 다시 클러스터를 형성(network cluster)하게 된다. 클러스터 헤드가 된 그룹의 모든 멤버노드는 라운드 로빈 방식으로 클러스터 헤드 역할을 수행한다. 따라서 그룹의 크기에 의해 라운드의 주기를 연장할 수 있다. 성능분석 결과 제안하는 방법은 제안된 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송효율이 증가하였다.
대용량 초전도 에너지저장장치(Superconducting Magnetic Energy Storage, SMES)용 초전도 권선을 제작하기 위해서는 높은 자장특성을 가고 있는 2세대 고온초전도 (2nd Generation High-Temperature Superconductor, 2G HTS) 선재를 사용하는 것이 효율적이다. 자기에너지 저장 밀도를 높이기 위해서는 권선에 높은 전류밀도를 인가해야 하는데, 도체의 평면에 수직 방향으로 인가되는 자속밀도가 커지면 임계전류가 작아지는 2세대 HTS 선재의 특성상 토로이드 형태의 권선을 구성하는 것이 일반적이다. 이러한 고온초전도 권선을 설계하기 위해서는 권선 특성의 정확한 해석이 필요한데 이를 위해 유한요소법을 사용한 프로그램을 이용하여 해석이 가능하나 토로이드 형태의 권선은 대칭성의 문제로 3차원 해석을 해야만 하며, 이는 모델링에 많은 어려움과 높은 컴퓨터 사양, 그리고 매우 긴 계산 소요시간이 필요함을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 분석적이고 통계적으로 고온 초전도 코일에서 작용하는 최대 수직자장과 저장된 에너지를 결정하는데 이해하기 쉽고 효율적으로 계산하는 방법을 제시했다. 이 방법은 현저한 시간단축과 효율적인 설계를 할 수 있는 새로운 계산 방법으로 기존의 유한요소법에 의해 소요되는 계산 시간에 비해 1/1000정도로 계산시간 단축을 할 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG형식의 영화 데이터를 대상으로 폭발 장면 자동 추출을 위한 저급 수준 비디오 내용정보의 추상화 방법을 제안하고, 실제 구현을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 추상화 방법은 폭발시 발생하는 불꽃의 색이 노란색 톤을 가진다는 사실과, 불꽃이 나타나는 프레임은 같은 tit에 속하는 이웃한 프레임과는 화면 구성이 달라지게 되므로 움직임 에너지 값이 커지게 된다는 사실을 바탕으로 한다. 이를 위해서 샷 단위의 인덱싱을 자동적으로 수행하고 각 샷의 첫 번째 프래임을 키 프레임으로 하다. 이를 위해서 샷 단위의 인덱싱을 자동적으로 수행하고 각 샷의 첫 번째 프레임을 키 프레임으로 선택한 후 영역별 주 색깔(Dominant Color)를 추출한다. 이때 색 공간은 양자화를 통한 512색 중 노란색 톤을 가지는 48 색 범위로 정의한다. 이후 매 샷마다 첫 번째 프레임과 이웃한 프레임의 에지 이미지(Edge Image)를 추출하여 이들의 차이로써 움직임 에너지(Motion Energy)를 얻는다. 이 두 가지 정보, 즉 노란색 톤을 가지는 색 정보와, 같은 장면 내의 다른 샷의 움직임 에너지에 비해 큰 값의 움직임 에너지를 갖는 샷을 폭발장면이 포함된 장면으로 검출한다. 실험 결과에 의하면 검색 결과는 주어진 임계값에 의존적이나, Recall과 Precision에서 80% 이상의 검출률을 보이고 있다. 그러나 일반적인 폭발 장면은 찾기에는 노란색 불꽃을 보이지 않는 예외적인 경우가 발생하여 이를 추출하는데 어려움이 있었다. 앞으로 이러한 문제점등은 기존의 오디오 정보를 이용한 폭발 장면 검출 방법과 함께 이용함으로써 해결되어질 수 있을 것이다.
본 연구에서는 Hydroxyl Terminated Polyether(HTPE) 추진제 원료 및 HTPE 둔감 추진제 조성 2종에 대하여 Differential Scanning Calorimetry(DSC)와 Thermal Gravimetric Analysis(TGA)를 사용하여 열분해 특성을 고찰하였고, EIDS 완속가열 시험을 수행하였다. AN이 포함된 HTPE 002는 약 $125^{\circ}C$에서 AN의 상전이과정(II$\rightarrow$I)을 거친 후, 약 $200^{\circ}C$범위까지 BuNENA와 AN이 함께 발열특성을 가지고 분해됨을 알 수 있었다. EIDS 완속가열 시험을 수행한 결과 HTPE 001은 $250^{\circ}C$, HTPE 002는 $152^{\circ}C$ 부근에서 반응이 있어났으며, 두 추진제 모두 $115^{\circ}C$부근에서 급격한 온도 상승이 일어났다. 추진제 HTPE 001과 HTPE 002의 열폭발에 대한 임계온도, Tc,를 Semenov의 열폭발 이론과 몇 가지 가열속도에서 측정된 비등온 곡선으로부터 계산되었고, 임계온도 계산에 사용된 열분해에 대한 활성화에너지는 Kissinger 방법으로 측정하였다.
대향류확산화염의 화염소화에 있어서 에지화염 역할에 관한 실험적 연구가 진행되었다. 속도비, 버너직경, 그리고 버너간격을 변화시키며 수행된 실험에서 전체신장률에 따른 화염소화 임계질소몰분율의 그래프는 c-커브 형태로 나타났다. 고신장률화염에서는 화염소화 임계질소몰분율의 그래프가 하나의 곡선으로 일치하였으며, 화염이 일차원의 응답특성을 갖는 것을 확인하였다. 화염 소화는 바깥 에지화염이 반경방향으로의 진동 후에 화염 중심으로 수축하며 소화하는 영역, 진동 없이 화염중심으로 수축하며 소화하는 영역, 그리고 바깥 에지부분의 수축과 진동 없이 화염중심에 화염 구멍이 생기며 소화하는 영역으로 세 가지 모드로 나타났다. 화염 표면온도 측정과 에너지 방정식의 각항을 수치해석 한 결과를 토대로 에지화염부분에서의 반경방향 전도 열손실이 에지화염의 불안정을 야기한다는 것과 전도를 통한 열 공급뿐만 아니라 대류를 통한 열 공급도 바깥 에지화염의 안정화에 기여한다는 것을 보였다. 그리고 반경방향의 전도열손실이 수축하며 소화하는 메커니즘의 지배적인 역할을 함을 보였다.
본 연구는 선형가속기를 이용하여 10 MV 광자선을 조사하는 과정에서 발생하는 광중성자의 선량률 변화를 측정하고자 하였다. 또한 방사선 조사가 종료된 후 광중성자의 수명을 분석하고자 하였다. 광중성자측정은 $BF_3$ 비례계수관을 사용하였으며, 광중성자의 선량률 측정결과를 2초 간격으로 3부분으로 나누어 분석 하였다. 측정결과 조사야 내에 금속판이 없는 경우와 납판이 존재할 때 광중성자의 발생이 가장 빠르게 나타났으며, 최종적으로 백그라운드 수준의 선량률을 나타내는 시간은 물질의 종류와 무관하게 약 1분 40초 정도의 수명시간을 나타내었다. 따라서 광중성자가 수명을 다할 때까지의 시간에 따른 선량률은 물질의 종류와 임계에너지에 따라 다르게 나타내었다. 그러나 최종 수명시간은 물질의 종류에 관계없이 비슷한 결과를 나타내었으므로 물질의 종류가 광중성자의 수명시간에는 크게 관여하지 않는다고 판단되어진다.
본 실험에서는, 양극산화 처리된 탄소섬유의 표면변화가 탄소섬유강화 복합재료의 기계적 계면특성을 통하여 살펴보았다. 양극산화 처리된 탄소섬유의 표면특성은 FTIR, XPS, 그리고 SEM을 통하여 알아보았다. 복합재료의 기계적 계면특성은 층간전단강도(interlarminar shear strength; ILSS)와 임계세기인자(critical stress intensity factor; $K_{IC}$) 그리고 임계변형속도에너지(critical strain energy release rate; $G_{IC}$)를 통하여 고찰하였다. 실험결과 양극산화에 의한 각각의 표면 처리된 탄소섬유는 표면특성의 변화를 가져오며, 복합재료의 ILSS, $K_{IC}$, 그리고 $G_{IC}$같은 기계적 계면특성은 탄소섬유의 양극산화를 통하여 향상되어진다. 전해질이 20% 황산/질산(3/1)일 때 다른 전해질보다 기계적 물성의 가장 큰 향상을 보였다. 이는 양극산화로 탄소섬유와 매트릭스 사이의 계면결합력의 향상때문이라 판단된다.
무선 센서 네트워크를 구성하는 무선 센서는 일반적으로 전력 및 자원이 극히 제한적이다. 무선 센서는 전력을 보존하기 위해 일정 주기마다 sleep 상태로 진입한다. Sleep deprivation attack은 무선 센서의 sleep 상태 진입을 막음으로써 전력을 소진 시키는 치명적인 공격이지만 이에 대한 뚜렷한 대응책이 없다. 이에 본 논문에서는 클러스터링 기반 이진 탐색 트리 구조의 Sleep deprivation attack 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 sleep deprivation attack 탐지 모델은 기계학습을 통해 분류한 공격 센서 노드와 정상 센서 노드의 특징을 사용한다. 이때 탐지 모델에 사용한 특징은 Long Short-Term Memory(LSTM), Decision Tree(DT), Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighbor(K-NN)을 이용하여 결정하였다. 결정된 특징은 본 논문에서 제안한 알고리즘에 사용하여 공격 탐지를 위한 값들을 계산하였으며, 계산한 값을 판정하기 위한 임계값은 SVM을 적용하여 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 기계학습으로 도출된 특징과 임계값을 본 논문에서 제안한 탐지 알고리즘에 적용하여 구성하였으며, 실험을 통해 전체 센서 노드 20개 중 공격 센서 노드의 비율이 0.35일 때 94%의 탐지율을 갖고 평균 에너지 잔량은 기존 연구보다 최대 26% 향상된 결과를 보였다.
기포반응도는 월성발전소를 비롯한 CANDU형 원자로의 주된 안전성 쟁점사안으로 끊임없이 논의되어 왔다. 이는 설계기준사고가 노심에서 열에너지 불균형이 원인이 되어 기준이상의 핵연료 파손과 방사성물질 누출로 발전할 위험이 있는 사건들로 정의될 때, 사건 진행 과정에 기포반응도 증가는 조기에 운전중단을 실패할 경우 출력폭주로 이어지므로 사건의 결말이 중대사고로 전환될 위험이 크기 때문이다. 본 연구는 공개된 최신 핵자료인 ENDF/B-VII.0를 NJOY.99로 처리한 연속에너지 반응단면적 라이브러리를 구축하고 MCNP-4C에 접속하여 37봉 천연우라늄 핵연료다발의 표준노심격자에 대한 기포반응도를 시뮬레이션하여, 지금까지 각종문헌에 제시된 값들과 비교, 종합하므로 내제된 불확실성을 추정하는 내용이다. ENDF/B-VII.0 기반 MCNP-4C의 CANDU 노심격자 모델은 동일한 핵자료와 핵종농도를 사용한 WIMS-IAEA 모델과 비교할 때, 초기 노심의 임계도 오차 약 3.51mk가 연소 진행에 따라 $7.5\times10^{-4}mk$/MWD/teU의 비율로 감소하는 것으로 나타났다. 또한 MCNP-4C 예측기포반응도는 초기노심에서 기포율 50% 및 100%에 대해 각각 8.38 및 15.96mk, 평형노심에서 7.68 및 14.72mk로 계산된다. 이는 월성 2, 3, 4 FSAR의 초기노심 및 평형노심에서 100% 기포상태에 대한 값, 약15.0 및 10.6mk와 비교할 때, 초기노심은 약 1.0mk 평형노심은 약4, 1mk 보수적이지만, 다른 연구결과들과는 최대오차 ${\pm}1{\sim}2mk$ 이내에서 잘 일치하는 것으로 평가되었다. 본 연구는 CANDU 노심의 기포반응도 불확실성 요인의 규명 및 영향평가를 위한 노력의 일부로서 앞으로 감속재의 붕산농도 변화, 감속재 및 냉각재의 중수 순도 변화, 기기노화에 의한 격자 구조 및 물성 변화, 중성자속 및 출력 분포 불균형, 반응도조절장치의 위치, 등 주요 설계변수의 변화에 대한 반응도영향 분석연구를 계속할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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