• Journal of Energy Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.103-114
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• 1995

본 연구는 원자력발전소용 시뮬레이션 언어인 DSNP(Dynamic Simulator for Nuclear Power-plants)언어를 이용하여 CANDU-6 발전소 운전 모사 프로그램을 구성함으로써 핵심계통인 1차 냉각재 계통(PHTS)과 2차 계통 일부가 정상 및 과도조건에서 보일 수 있는 운전 상태를 연구하였다. DSNP 프로그램은 원자로심과 증기발생기에서의 열전달 모델, 열수송계통 펌프 모델 및 가압기 열수력 모델을 포함하고 있으며, 파이프(pipe)라는 단위 구성체를 이용하여 1차 냉각재계통을 노드화하여 계통 모사가 실현된다. 정상상태 100% 전출력 운전시 대표적인 운전변수를 기준으로 DSNP 결과와 CANDU-6 발전소 설계치를 비교해 본 결과 서로 매우 근사한 값을 나타내었으며, 이는 과도상태 모사의 초기조건으로 합당한 것으로 판단된다. 본 연구에서 선택된 과도상태 모사시 DSNP 프로그램은 매우 안정된 최종정상상태를 얻음에 따라 원자로의 기계 물리학적 변화를 합리적으로 모사하고 있음을 알 수 있었다. 최종 정상상태 회귀 이전의 동적 거동을 원자로 설계자료인 예비 안전성 평가 보고서(PSAR)와 비교한 결과 단기적 거동은 PSAR 결과와 다소 다른 점이 있었으나 전체적으로 합리적인 운전변수 값을 얻을 수 있었다. 단기적 거동에 대한 입증은 원자로 운전 자료를 통하여 가능할 것으로 사료된다. 이상과 같이 본 연구를 통해 구성한 DSNP 프로그램은 보완 및 개선의 여지가 있으나 현재의 수준으로도 CANDU-6 발전소의 일부 과도상태 모사가 가능한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.04a
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• pp.318-321
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• 1995

원자력 발전소의 안전성 보장 및 신뢰성 향상을 위하여 시운전 단계에서 원자력 발전소내 안전등급에 해당하는 배관계통의 상태 확인을 위하여 각종시험을 하도록 되어있다. 특히 새로운 설계기념, 크기 또는 용량을 갖는 원자로 모델에 대해서는 필수적으로 건전성 평가를 하게 되었다. 이를 위해 발전소 건설기간에 시행하는 고온 기능시험 중에 원자로 주변 주요 시스템인 원자로 냉각재 루프 계통에 대한 건전성 확인을 위해 압전형 고온 가속도 센서를 이용하여 정상운전상태의 진동을 측정하여 시스템 진동거동을 규명하였다. 배관시스템의 일상운전상태는 유체의 흐름과 기기운전이 일정한 정상상태와 펌프의 기동 또는 정지 및 밸브의 급격한 개폐등으로 발생하는 과도상태로 나눌 수 있다. 따라서 두 가지 상태의 진동을 측정해야 한다. 배관계통은 정상운전 상태로 설계수명을 유지할 수 있어야 하므로 정상진도잉 최소화 되어야 한다. 진동 평가기준은 배관재질의 응력(S/N 커브) 곡선을 참조하여 설계수명내에 손상이 일어나지 않도록 재료의 허용응력을 산정하고 이를 진동변위로 환산하여 정한 것이며 이 값에 측정 데이타를 비교하여 1차계통 배관의 건전성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1994.11a
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• pp.150-154
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• 1994

본 연구는 원자력발전소용 시뮬레이션 언어인 DSNP 언어를 이용하여 CANDU-6 발전소 운전 모사 프로그램을 구성함으로써 핵심계통인 1차냉각재 계통(PHTS)과 2차 계통 일부가 정상 및 과도조건에서 보일 수 있는 운전 상태를 연구하였다. DSNP 프로그램은 원자로심과 증기발생기에서의 열전달 모델, 열수송계통 펌프 모델 및 가압기 열수력 모델을 포함하고 있으며, 파이프(pipe)라는 단위 구성체를 이용하여 1차 냉각재계통을 노드화하여 계통 모사가 실현된다. 정상상태 100% 전출력 운전시 대표적인 운전변수를 기준으로 DSNP 결과와 CANDU-6 발전소 설계치를 비교해본 결과 서로 매우 근사한 값을 나타내었으며, 이는 과도상태 모사의 초기조건으로 합당한 것으로 판단된다. 본 연구에서 선택된 과도상태 모사시 DSNP 프로그램은 매우 안정된 '최종정상상태'를 얻음에 따라 원자로의 기계 물리학적 변화를 합리적으로 모사하고 있음을 알 수 있었다. CANDU-6 단계감발 운전시 동적 거동을 원자로 설계자료인 '예비 안전성 평가 보고서(PSAR)'와 비교한 결과 단기적 거동은 PSAR 결과와 다소 다른 점이 있었으나 전체적으로 합리적인 운전변수 값을 얻을 수 있었다. 단기적 거동에 대한 입증은 원자로 운전자료를 통하여 가능할 것으로 사료된다. 이상과 같이 본 연구를 통해 구성한 DSNP 프로그램은 보완 및 개선의 여지가 있으나 현재의 수준으로도 CANDU-6 발전소의 일부 과도상태 모사가 가능한 것으로 판단된다

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.8 no.4
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• pp.63-69
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• 1994

본 논문에서는 원자력 발전소 정상 운전시 제어 및 상태벡터 가변을 고려한 최적제어 문제가 연구되었다. 제어기 설계시 제어 및 상태벡터가 변하는 경우를 고려하여 제어기를 구성하고 운전중 상태 및 제어벡터 가변에 따라 변하는 제어기의 최적이득을 정한정 및 양한정 행렬을 이용해 구함으로서 운전중의 부하변화 및 외란에 대해 실질적인 최적제어가 되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 정상상태의 부하변화에 대해서는 제어목적에 맞게 잘 추종하고 있었고 원자로 입·출구 및 가압기 계통의 외란에 대해서는 정상상태시의 부하변화와 같은 응답특성을 갖으나 적은 외란에 대해서도 부하가 크게 변하는 회과를 갖는 응답특성을 보이고 있어 외란이 시스템 전반에 미치는 영향이 매우 큼을 보이고 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.07a
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• pp.554-555
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• 2010

HEV 운전특성 연구를 위한 시뮬레이터에 사용되는 HEV 구성요소들의 모델링은, 연구 목적에 따라 크게 정상상태 모델과 동적모델로 분류할 수 있다. 정상상태 모델이 시스템의 구조해석과 포괄적인 운전전략에 관한 툴이라면 동적모델은 각 구성요소의 특성과 손실에 관하여 더 자세한 정보를 제공한다. 본 논문은 HEV 운전 특성 분석을 위한 시뮬레이터에 사용하기 위한, Energy-based system model을 기반으로 한 정상상태 모델과 동적 모델을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.820-821
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• 2011

본 논문은 단상 line-start permanent- magnet (LSPM) 전동기가 가지는 비동기 운전영역에서 나타나는 다양한 토크성분을 해석적 방법으로 분석한다. 비 동기속도에서의 정상상태 전류를 DQ 등가회로를 이용하여 유도하였으며, 이를 이용하여 유도전류와 제동전류의 주파수를 확인하였다. 마지막으로 시간차분 해석을 이용하여 비동기 운전영역의 특정 속도에 대한 토크와 전류를 분석하였으며, 주파수 변환을 이용하여 각 전류의 주파수 성분을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1995.05a
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• pp.687-692
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• 1995

중수로용 핵연료봉의 주요 파손부위는 피복관 원주방향 주름부위와 봉단마개-피복관 용접 부위로 알려져 있다. 중수로용 개량핵연료인 CANFLEX 핵연료 개발시, 이러한 핵연료봉 부위들에 대한 건전성이 입증되어야 한다. 이에따라 CANFLEX-NU 핵연료봉의 피복관 원주 방향 주름부위 및 피복관-봉단마개 용접부위에 대한 정상상태 운전시의 건전성을 평가한 결과, 정상상태 운전시는 핵연료봉의 건전성이 유지가 됨을 알 수 있었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.9 no.4
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• pp.329-336
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• 2008

The facilities with new technologies in the recent power plants become larger and need a lot of high cost for maintenance due to stop operations and accidents from the operating machines. Therefore, it claims new systems to monitor the operating status and predict the faults of the machines. This research classifies the normal/abnormal status of the machines into 5 levels which are normal-level/abnormal-level/care-level/dangerous-level/fault and develops the new system that predicts faults without stop operation in power plants. We propose the regional segmentation technique in the frequency domain from the data of the operating machines and generate the Peak-codes similar to the Bar-codes, The high efficient and economic operations of the power plants will be achieved by carrying out the pre-maintenance at the care level of 5 levels in the plants. In order to be utilized easily at power plants, we developed the algorithm appling to a notebook computer from signal acquisition to the discrimination.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.34 no.8
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• pp.533-540
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• 2012

The concentration of organic compounds was analyzed at each step of BAC (biological activated carbon) process though BDOC (biodegradable dissolved organic carbon) total/rapid/slow. Further, bacteria communities and biomass concentrations measured DGGE (denaturing gradirnt gel electrophoresis) and ATP (adenosine triphosphate) methods were analyzed. The bed volume of steady state is different based on assessment of organic compounds removal. Bed volumes at steady state in DOC, $BDOC_{rapid}$ and $BDOC_{total/slow}$ removal were around 27,500, 15,000 and 32,000, respectively. A biomass didn't change after the bed volume reached 22,500 according to analyzing HPC (heterotrophic plate count) and ATP concentration of bacteria. The concentration of HPC and ATP were $3.3{\times}10^8$ cells/g and $2.14{\mu}g/g$, respectively. The number of the DGGE band were only 5 at the bed volume 8,916, but increased up to 11 at the bed volume 49,632. As operation time increase, bacterial group were more diversity. Four bacteria species including Pseudomonas fluorescens, the uncultured bacterium similar to Acinetobacteria, uncultured Novosphingobium sp. and Flavobacterium frigidarium have detected from the early stages and Proteobacteria group were dominantly detected.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.667-669
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• 2022

최근 고도화 되고 있는 인공지능 기술은 복잡한 데이터 속에서 내재된 인사이트를 발견하여 상태 변화를 진단하고 예측하는데 활용되고 있다. 이러한 첨단 기술을 활용하여, 원자력 발전소에서 공정상태가 비정상 또는 비상 상태로 악화되기 전에 운전원이 인지할 수 있다면 공정상태를 정상으로 회복하는데 도움을 줄 수 있다. 이 논문에서는 공정상태 판단을 위한 딥러닝 모델을 활용하는 지능형 조기 경고 개념을 제안한다. 공정상태의 변화 추세를 예측하는 목적으로 사용하는 지능형 조기 경고는 기존 경보 보다 단순화된 상태 천이 메커니즘을 사용하여 운전원의 부담이 증가하지 않도록 한다. 또한, 사고 시나리오 데이터로 딥러닝 모델로 학습하고 지능형 조기 경고 화면을 구현하여 운전원을 지원하기 위한 구현방향을 제시한다.