본 연구의 목적은 사회적으로 고립된 남성 독거노인의 생애사적 접근을 통해 사회적으로 고립되기까지의 과정과 삶을 심도 있게 이해하기 위한 탐색적 연구이다. 연구방법으로는 질적연구 생애사 방법의 하나인 'Mandelbaum(1973)의 삶의 영역(Dimensions), 전환점(turnings), 적응(adaptation)'이라는 개념틀로 분석하였다. 본 연구결과에 따르면, 사회적으로 고립된 노인들은 가족 관계 단절, 빈곤, 열악한 일자리, 건강악화 등의 복합적인 어려움을 경험하면서 사회적으로 고립된 것으로 나타났다. 구체적으로 삶의 영역에서 고립 전의 원가족과의 삶에서 부모와의 원만하지 못한 관계나 부재, 가족의 빈곤, 주위 사람들과의 원만하지 못한 관계 등의 경험이 있었다. 노동시장에서 막노동, 배달, 장사, 허드렛일 등의 좋지 않은 일자리를 갖고 있었다. 전환점의 영역에서는 외환위기, 부모의 이혼과 죽음, 배우자 외도, 경제적 어려움 등의 여러 원인으로 원가족과 배우자와의 분리로 인한 가족과의 단절을 경험하게 되었다. 적응의 영역에서 참여자들은 삶의 각 전환점에서 변화된 삶을 받아들이며 자신의 역할을 수행하면서 타협하고 절충하면서 적절히 적응하려는 노력을 해나가고 있었다. 국민기초수급자라는 사회적 안전망 제도에 들어왔고 그 안전망을 지키기 위해 한곳에 머무르는 지금의 삶이 더 안정적인 삶을 살게 만들었으며 개인적인 취미생활과 네트워크를 통한 대리만족으로 적응하고 있음을 밝혔다. 이는 기존연구에서 고립된 노인들이 우울증과 고독사의 위험에 심하게 노출되었다는 연구결과와 다소 다른 결과이다. 하지만 상대적으로 고립감이 낮은 노인을 인터뷰한 본 연구의 특성을 동시에 감안해야 할 것이다. 이 같은 연구 결과를 바탕으로 여러 실천적 정책적 함의를 제시했다.
Todays, medium energy resolution detectors are preferably used in radioisotope identification devices(RID) in nuclear and radioactive material categorization. However, there is still a need to develop or enhance « automated identifiers » for the useful RID algorithms. To decide whether any material is SNM or NORM, a key parameter is the better energy resolution of the detector. Although masking, shielding and gain shift/stabilization and other affecting parameters on site are also important for successful operations, the suitability of the RID algorithm is also a critical point to enhance the identification reliability while extracting the features from the spectral analysis. In this study, a RID algorithm based on Bayesian statistical method has been modified for medium energy resolution detectors and applied to the uranium gamma-ray spectra taken by a LaBr3:Ce detector. The present Bayesian RID algorithm covers up to 2000 keV energy range. It uses the peak centroids, the peak areas from the measured gamma-ray spectra. The extraction features are derived from the peak-based Bayesian classifiers to estimate a posterior probability for each isotope in the ANSI library. The program operations were tested under a MATLAB platform. The present peak based Bayesian RID algorithm was validated by using single isotopes(241Am, 57Co, 137Cs, 54Mn, 60Co), and then applied to five standard nuclear materials(0.32-4.51% at.235U), as well as natural U- and Th-ores. The ID performance of the RID algorithm was quantified in terms of F-score for each isotope. The posterior probability is calculated to be 54.5-74.4% for 238U and 4.7-10.5% for 235U in EC-NRM171 uranium materials. For the case of the more complex gamma-ray spectra from CRMs, the total scoring (ST) method was preferred for its ID performance evaluation. It was shown that the present peak based Bayesian RID algorithm can be applied to identify 235U and 238U isotopes in LEU or natural U-Th samples if a medium energy resolution detector is was in the measurements.
세계 각국은 지구온난화로 인한 피해가 증가함에 따라 화석연료를 대신해 탄소배출 없이 지속 가능하게 이용할 수 있는 새로운 에너지 자원들을 찾기 위하여 노력하고 있다. 전세계적으로 4차 산업이 고도화되며 전력수요가 급증했고, 상승하는 수요를 충족함과 동시에 온실가스 배출을 줄이기 위해 탄소비중이 적거나 없는 에너지원을 이용해 안정적인 전력수급계통을 확보하려는 움직임이 커지고 있다. 본 총설에서는 해외 탄소중립 시나리오와 화력발전 잔존여부에 따라 2가지 시나리오인 혁신, 안전으로 분류하여 정부의 탄소저감 목표를 비교 및 분석하였다. 또한, 국내 시나리오의 경우10차 전력수급기본계획의 전력수요 전망 및 온실가스 배출 현황을 연계하여 이를 토대로 탄소저감의 주축이 되는 에너지 분야인 전환, 수소, 수송, 탄소포집 및 활용 부문에서의 핵심 기술 동향 및 정부 주도의 정책흐름을 정리하여 탄소중립기술의 현황을 기술했다. 또한, 해외 시나리오 분석에서 시사되었던 에너지 분야의 주요 변화를 반영하여 국내 탄소저감 전략의 방향을 제시하였다.
본 논문은 사용자 독립방식의 블록체인 기부시스템인 Cherry system을 소개하고 있다. 이는 기부자가 기부를 하게 되면 가상계좌를 통해 수혜자의 통장으로 전달되는 절차라서 사용자 입장에서는 기존의 기부금 전달 방식과 차이가 없다. 다만 블록체인 내부에서는 사용자 ID에 따른 가상화폐인 체리 포인트를 매칭 방식으로 발행하여 수혜자에게 전달하면서, 모든 거래와 사용 내용을 블록체인에서 관리하는 방식이다. 이런 방법을 채택함으로 Typical transaction 상황에서 1,000TPS 이상을 나타내고, 21.3초 이내에 서비스 완료되는 블록체인 성능의 개선이 있었다. 본 시스템에서는 권한 자동 제어 알고리즘을 적용함으로써 stake에 따른 권한은 2개월이 경과하면 0.3으로 크게 감소하여 권한 집중화를 자동으로 제어할 수 있었다. 또한 개인 ID 별로 기부금 장부에 타임 스탬프 추적기능을 추가함으로써 마이크로 트래킹이 가능하도록 설계되었고, 이를 통해 기부금 사용의 투명성을 개선하였다. 서비스 관점에서 기존의 블록체인 기부시스템들은 제한된 기부금 전달 방식으로 처리되었던 것을 사용자 독립방식을 적용함으로써 다양한 형태로 기부금을 전달하게 하여 사용자 편의성을 크게 개선하였다.
오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.
2023년 8월 3일, 서현역 부근의 판매시설과 운송시설이 맞닿아 있는 다중이용시설에서 차량돌진 및 흉기난동으로 인한 묻지마 범죄가 발생했다. 운전자가 차량을 인도로 몰아 보행자들을 친 후, 백화점 내부로 들어가 흉기를 휘두르며 총 14명의 피해자가 발생했다. 이 사건 이후, SNS에는 다수의 살인예고 글이 게시되어 많은 사람들이 불안에 떨었으며, '살인예고 지도' 서비스의 등장으로 전국적으로 불안감이 확산되었다. 본 연구는 연구목적: 다중이용시설의 이용객과 직원을 보호하는 민간경비원(보안요원)이 업무를 효과적으로 수행하기 위해 필요한 제도적 개선사항을 고찰하고자 하였다. 연구방법: 묻지마 범죄와 같은 강력범죄의 위험을 파악하기 위해, 시계열 분석을 통한 ARIMA 모델을 사용하여 국내 발생 추이를 분석하였다. 또한, 연구결과 및 결론: 해외 민간경비원의 무기 사용에 대한 면책권과 무기 이외의 업무 권한에 대한 법적 분석을 통해 국내 경비업법의 개선사항과 다중이용시설 위기상황 매뉴얼 개선방안을 제시하였다.
벼농사에서 물 관리는 매우 중요한 작업이다. 벼의 생육 초기에는 잡초 발생을 억제하기 위하여 물을 깊이 대고, 모내기 후 뿌리가 활착하면 줄기 생성을 촉진하기 위해 물을 얕게 대며, 쌀알이 맺힐 수 없는 줄기가 생성되는 시기에는 물을 뗀다. 물 공급 상황은 논 위치, 농수로, 토양, 기상 등 다양한 요소에 영향을 받기 때문에 농민은 수시로 논을 방문하여 수위를 확인하고 물의 유출입을 통제한다. 경작하는 논이 원격지에 분산되어 있다면 이러한 노력은 더욱 증가한다. 자동 물 관리 시스템은 노동력을 절감하여 생산성 향상에 기여할 수 있는 방안으로 고려되고 있다. 그러나 2022년 국내 벼 생산으로 인한 순수익은 평균 32만원/10a 정도이다. 따라서 높은 단가의 고사양 장치를 적용하거나 공사를 추진하여 관련 인프라를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 본 연구는 추가적인 기반공사 없이 국내 농업 인프라에 통합될 수 있는 물꼬 개발에 중점을 두었으며 세 가지 주요 분야에서 연구를 수행하여 사물인터넷 기반 물꼬를 구현하였다. 첫째, 기존의 농업용 관수 파이프에 빠르고 쉽게 설치할 수 있는 물꼬를 설계하였다. 둘째, 저전력 통신 기능을 갖춘 Cat M1 통신 모뎀과 아두이노 나노 보드를 연결하고 전원을 공급하는 전자회로를 제작하였다. 셋째, 클라우드 기반 플랫폼을 이용하여 서버와 데이터베이스 환경을 구축하고 사용자가 접근할 수 있는 웹 페이지를 제작하였다.
본 연구의 목적은 스포츠분야 '플로깅'에 관한 주요 키워드와 사회현상을 분석하고 중요 정보를 도출하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 한국언론진흥재단에서 제공하는 뉴스분석시스템 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 분석하였다. 분석기간은 2018년부터 2022년이며, 수집된 뉴스 5,148건 중 스포츠분야에 해당하는 42건을 최종적으로 사용하여 분석하였다. 분석방법은 빈도분석, 관계도분석, 연관어분석을 실시하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 빈도 분석 결과, '제주', '선수들', '구국제마라톤대회', 'SSG', '이봉주 선수' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 둘째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 관계도분석 결과, '코로나19', '국가대표', '엘리트', '마스터즈', '코로나' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 셋째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 연관어분석 결과, '합성어', '봉사활동', '마스터즈 비대면', '제주', '선수들' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 국내 프로스포츠 분야의 플로깅은 국제 스포츠기구의 탄소중립실천을 위한 환경 활동 참여와 프로구단의 홍보를 목적으로 적극 활용하는 것으로 나타났다.
A high-fidelity computational fluid dynamics (CFD) analysis was performed using the Large Eddy Simulation (LES) model for the lower plenum of the High-Temperature Test Facility (HTTF), a ¼ scale test facility of the modular high temperature gas-cooled reactor (MHTGR) managed by Oregon State University. In most next-generation nuclear reactors, thermal stress due to thermal striping is one of the risks to be curiously considered. This is also true for HTGRs, especially since the exhaust helium gas temperature is high. In order to evaluate these risks and performance, organizations in the United States led by the OECD NEA are conducting a thermal hydraulic code benchmark for HTGR, and the test facility used for this benchmark is HTTF. HTTF can perform experiments in both normal and accident situations and provide high-quality experimental data. However, it is difficult to provide sufficient data for benchmarking through experiments, and there is a problem with the reliability of CFD analysis results based on Reynolds-averaged Navier-Stokes to analyze thermal hydraulic behavior without verification. To solve this problem, high-fidelity 3-D CFD analysis was performed using the LES model for HTTF. It was also verified that the LES model can properly simulate this jet mixing phenomenon via a unit cell test that provides experimental information. As a result of CFD analysis, the lower the dependency of the sub-grid scale model, the closer to the actual analysis result. In the case of unit cell test CFD analysis and HTTF CFD analysis, the volume-averaged sub-grid scale model dependency was calculated to be 13.0% and 9.16%, respectively. As a result of HTTF analysis, quantitative data of the fluid inside the HTTF lower plenum was provided in this paper. As a result of qualitative analysis, the temperature was highest at the center of the lower plenum, while the temperature fluctuation was highest near the edge of the lower plenum wall. The power spectral density of temperature was analyzed via fast Fourier transform (FFT) for specific points on the center and side of the lower plenum. FFT results did not reveal specific frequency-dominant temperature fluctuations in the center part. It was confirmed that the temperature power spectral density (PSD) at the top increased from the center to the wake. The vortex was visualized using the well-known scalar Q-criterion, and as a result, the closer to the outlet duct, the greater the influence of the mainstream, so that the inflow jet vortex was dissipated and mixed at the top of the lower plenum. Additionally, FFT analysis was performed on the support structure near the corner of the lower plenum with large temperature fluctuations, and as a result, it was confirmed that the temperature fluctuation of the flow did not have a significant effect near the corner wall. In addition, the vortices generated from the lower plenum to the outlet duct were identified in this paper. It is considered that the quantitative and qualitative results presented in this paper will serve as reference data for the benchmark.
Jinsoo Choi;Cho-Rong Kim;Yong-Sang Cho;Hyuk-chul Kwon;Kyu-Min Song
Nuclear Engineering and Technology
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제55권10호
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pp.3543-3548
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2023
Shutdown chemistry evolution is performed in nuclear power plants at each refueling outage (RFO) to establish safe conditions to open system and minimize inventory of corrosion products in the reactor coolant system (RCS). After hydrogen peroxide is added to RCS during shutdown chemistry evolution, corrosion products are released and are removed by filters and ion exchange resins in the chemical volume control system (CVCS). Shutdown chemistry evolution including RCS clean-up time to remove released corrosion products impacts the critical path schedule during RFOs. The estimation of clean-up time prior to RFO can provide more reliable actions for RCS clean-up operations and transients to operators during shutdown chemistry. Electric Power Research Institute (EPRI) shutdown calculator (SDC) enables to provide clean-up time by Co-58 peak activity through operational data from nuclear power plants (NPPs). In this study, we have investigated the results of EPRI SDC by shutdown chemistry data of Co-58 activity using NPP data from previous cycles and modeled the estimated clean-up time by EPRI SDC using average Co-58 activity of the NPP. We selected two RFO data from the NPP to evaluate EPRI SDC results using the purification time to reach to 1.3 mCi/cc of Co-58 after hydrogen peroxide addition. Comparing two RFO data, the similar purification time between actual and computed data by EPRI SDC, 0.92 and 1.74 h respectively, was observed with the deviation of 3.7-7.2%. As the modeling the estimated clean-up time, we calculated average Co-58 peak concentration for normal cycles after cycle 10 and applied two-sigma (2σ, 95.4%) for predicted Co-58 peak concentration as upper and lower values compared to the average data. For the verification of modeling, shutdown chemistry data for RFO 17 was used. Predicted RCS clean-up time with lower and upper values was between 21.05 and 27.58 h, and clean-up time for RFO 17 was 24.75 h, within the predicted time band. Therefore, our calculated modeling band was validated. This approach can be identified that the advantage of the modeling for clean-up time with SDC is that the primary prediction of shutdown chemistry plans can be performed more reliably during shutdown chemistry. This research can contribute to improving the efficiency and safety of shutdown chemistry evolution in nuclear power plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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