• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.647-650
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• 1998

본 논문에서는 원자로의 몸통부위와 상,하부 헤드에 존재하는 금속파편에 의한 충격위치 예측을 위한 알고리즘에 금속파편의 질량을 동시에 판별하는 프로그램을 접목시켜 금속파편의 충격위치와 질량을 동시에 판별할 수 있는 통합 환경 LPMS(loose parts monitoring system)에 관한 연구를 수행하였다. 또한 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 통합 환경 LPMS 알고리즘이 금속파편의 위치와 질량 예측을 함에 있어서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.05a
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• pp.166-171
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• 1997

LPMS(Loose Part Monitoring System)는 원자로 및 냉각재계통내에서 발생하는 금속파편의 검출 및 분석을 위하여 사용되는 진단 장비이다. 본 논문에서는 RPV(Reactor Pressure Vessel)의 상부헤드(closure head)와 하부헤드(lower head)에서의 금속파편의 충격위치를 평가하는 LPMS를 위한 새로운 기법을 제안하고, Mock-up에서의 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다. 즉, 수정된 원교차법을 제안하고, 이를 반구로 모델링된 RPV의 상ㆍ하부헤드에 존재하는 금속파편의 위치평가에 적용하므로써 정확한 충격위치를 찾을 수 있음을 보였다. 이들 결과는 충격물질의 질량이나 에너지를 계산하는데 정확한 정보를 제공해 줄 수가 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.163-166
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• 2009

Bullet and fragment impact test with rocket motors was performed and characteristics of the results were analyzed. The material of the motor case was carbon epoxy composite. The motor was loaded with HTPE propellants to improve the insensitive munitions characteristics. In the tests, sound pressure and heat flux sensors were used to determine the category of response according to the standard. The reaction response of all of the HTPE motors impacted by bullet and fragment was judged as Type V burning.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.11a
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• pp.113-120
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• 1996

원전 일차계통 내부구조물에 심각한 손상을 유발할 수 있는 금속파편의 탐지 및 진단기술을 비교하고 공유하기 위하여 LPM(loose part monitoring) Benchmark Exercise를 수행하였다. 금속파편 충격에 대한 Benchmark Data는 미국 Catawba Unit 2에서 취득하였으며 6가지 질량의 강구를 다른 높이에서 낙하시킨 36 종류의 data set으로 구성되어 있다. 출격위치 및 강구의 질량을 추정한 결과 실제값과 잘 일치하였고 국내 분석기술의 유용성을 보였으며 외국기술과 비교할 때 동등한 수준임을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1796_1797
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• 2009

원자력발전소의 금속파편감시설비는 원자로냉각 재계통에서 발생되는 충격신호에 대한 정보를 운영자에게 제공하여, 금속이물질로 인한 관련 구조물 파손을 미연에 방지하기 위한 설비이다. 운전 중에 발생되는 충격신호 중 대부분을 차지하는 거짓경보는 열팽창이나 구조물마찰에 의한 신호이나, 국내외에 설치되어 운전 중인 금속파편감시설비에는 열팽창과 구조물마찰에 의한 충격신호를 판단할 수 있는 알고리즘이 탑재되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 대부분의 거짓 경보를 발생시키는 열팽창 및 구조물마찰에 의한 충격신호를 신호 검출단계에서 배제할 수 있는 알고리즘을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05a
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• pp.465-470
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• 1996

본 연구는 원자로 RPV(Reactor Pressure Vessel)를 두 개의 이상적인 입체 구조물 즉, 원통면과 반구로 나누어, 원통면에서의 충격위치를 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하고 그 효용성을 고찰하는데 있다. 현재 사용중인 원전내네 금속파편 감시계통(LPMS : Loose Parts Monitoring System)의 경우 충격신호를 레코더에 저장하고 전문가를 통해 데이터베이스화된 기준신호와 비교 분석하는 Off-line분석방법을 사용해 왔다. 그리나 이러한 방법은 많은 소요시간을 가지므로 손상잠재성이 큰 경우 즉각적인 대처를 할 수가 없다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 방법을 지양하고 센서로부터 얻은 충격신호를 분석컴퓨터에 입력하여 즉각적으로 충격위치를 찾을 수 있는 On-line분석방법을 제안함에 있어, 기초적 연구로서 원통면에서의 충격위치 검출방법을 제시하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1816-1817
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• 2011

원자력발전소의 금속파편감시계통(LPMS : Loose Parts Monitoring System)은 원자로냉각재계통 내부에 존재할 수 있는 금속 이물질과 구조물 이완부에 의한 충격신호를 조기에 검출하여 원자로 구조물 및 핵연료 손상, 제어봉 구동장애 등을 미연에 방지하여 발전소 안전운전을 담당하는 중요 감시설비이다. LPMS는 금속 이물질이나 구조물 이완부에 의한 충격신호를 검출하기 위해 충격파에 민감한 가속도계를 원자로냉각재계통 중 금속파편이 자연적으로 모일 수 있는 각 구역의 표면에 최소 2개 이상 설치되어 있다. 원전은 규제요건에 따라 설비의 건전성 확인을 위해 24시간, 7일, 31일, 91일 마다 각 1회의 설비 건전성 시험을 수행하며, 계획예방정비기간 중에는 가속도계 주변에서 강구나 스프링 타격기를 이용한 충격시험을 통해 설비 전체의 건전성을 확인하고 있다. 설비 건전성 확인을 위해 경상운전 중에 수행하는 설비 건전성 시험에는 설비 특성상 가속도계 및 전치증폭기의 건전성을 확인할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 경상운전 중 가속도계와 전치증폭기의 건전성을 확인할 수 있는 기법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.915-916
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• 2006

본 논문은 원자력 발전소의 금속파편감시계통(LPMS)에서 충격신호의 탐지를 위해 사용되는 하드웨어 구현에 관한 것이다. 본 논문에서 구현한 것은 LPMS의 하드웨어 중에서 입력된 신호를 디지털로 변환하여 충격신호의 트리거 판단기능을 하는 DAM(Data acquisition module)보드이다. 본 논문에서 구현한 DAM은 디지털 필터와 트리거 판단을 위한 알고리즘이 DSP에서 실시간으로 처리되어 LPMS의 기능을 업그레이드 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.227-230
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• 2002

The Loose Part Monitoring System(LPMS) has been designed to detect, locate and evaluate detached or loosened parts and foreign objects in the reactor coolant system. In this paper, at first, we presents an application of the back propagation neural network. At the preprocessing step, the moving window average filter is adopted to reject the low frequency background noise components. And then, extracting the acoustic signature such as Starting point of impact signal, Rising time, Half period, and Global time, they are used as the inputs to neural network. Secondly, we applied the neural network algorithm to LPMS in order to estimate the mass of loose parts. We trained the impact test data of YGN3 using the backpropagation method. The input parameter for training is Rising Time, Half Period, Maximum amplitude. The result showed that the neural network would be applied to LPMS. Also, applying the neural network to the Practical false alarm data during startup and impact test signal at nuclear power Plant, the false alarms are reduced effectively. 1.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.05a
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• pp.193-198
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• 1997

본 논문의 목적은 현재 사용중인 원자력발전소내 금속파편 감시계통 (LMPS: Loose Part Monitoring System)에서 금속파편의 발생위치 평가시 온라인화된 방식을 제안하고 그 효용성을 알아보는 것이다. 현재 사용중인 LMPS들은 센서들을 통해서 기준 진폭수준 이상의 신호가 입력될 때 경보음이 울리고 신호가 기록되도록 되어있다. 이렇게 기록된 신호를 전문가가 분석함으로써 발생한 금속파편 위치 및 계통손상 가능성 등을 평가한다. 그러나 이러한 방법에 의한 신호평가시 경험이 풍부한 전문가에 의해 파편위치 및 손상부위를 평가해야 하므로 많은 시간이 소요되고 금속파편에 의한 손상 잠재성이 큰 경우 즉각적인 조치를 취할 수가 없어 방사능 누출 등의 위험한 상황에 처할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 센서로부터의 입력신호 분석 및 평가를 위한 온라인 기법을 제안하고 구조물 모형을 이용한 실험결과를 통하여 그 효용성을 입증한다.