PM 2.5로 불리는 초미세먼지는 인간의 건강을 해치는 2.5 ㎛ 이하 직경의 입자크기를 갖는 공기 중의 미세먼지를 말하며, 미세먼지 집중도는 공기 질 정보로 사용할 수 있다. 사람은 일반적으로 90% 이상을 실내에서 거주하며 실내에 대한 공식적인 먼지 집중도 자료는 제공되지 않기 때문에, 본 연구는 실내의 관점에서 공기 질 측정에 초점을 두었다. 실내 먼지데이터 모니터링은 병원과 같은 환경에서 매우 중요할 뿐만 아니라 교실, 시멘트 공장, 컴퓨터 서버 룸, 석유화학 저장고 등의 장소에서도 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 전자기파로부터 자유로운 실내 먼지 모니터링을 위해 맨체스터 코딩기법을 이용한 가시광 통신 시스템을 제안한다. 넓은 범위의 먼지 집중도를 포함한 중요한 실내 환경정보가 가시광 채널을 통해 전송된다. 강력한 주변광 및 저주파 잡음 제거를 위해 평균전압트레킹 기법을 사용한다. 입력광은 광다이오드에 의해 수신되고, 동시에 수신 마이크로콘트롤러에 의해 신호처리 한다. 사용자는 실시간으로 실내 공기 질 정보를 모니터링 할 수 있으며, 공기 질 정보에 따라 미리 적합한 대처를 할 수 있다.
본 논문에서는 영상 전송을 위한 벡터 양자화기를 설계할 때 2차원 DCT에 근거한 DCT 맵과 유한상태 벡터 양자화를 이용하는 새로운 부호책(codebook) 설계 알고리듬을 제안한다. 영상을 윤곽선이 많은 부분과 적은 부분으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징들을 2차원 DCT로 추출한다. 유한상태 벡터 양자화기의 마스터 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리를 사용하여 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어진다. 이와 같이 작성된 마스터 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하여 입력 벡터에 대하여 마스터 부호책이 아닌 상태 부호책으로부터 부호단어를 찾는다. 또한 인덱스의 부호화는 고속 디지털 전송에 중요한 부분이기 때문에 고정길이의 부호를 엔트로피 부호화 법칙에 따라 가변 길이의 부호로 바꾸어 수행한다. 즉, 설계한 부호책에서 각 부호에 전송 부호 할당은 허프만 부호화를 수행하는데, 허프만 트리에서의 허프만 코드의 생성을 빠르게 하기 위해 본 논문에서는 트리의 단방향 분포 허프만 트리 알고리듬을 제안한다. Einstein과 Bridge 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN 알고리듬보다는 각각 2.94 dB과 2.48 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 1.75 dB과 0.99dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 발전사에서 숙련된 사용자가 코드를 입력하여 계산하는 프로그램의 문제점을 해소하고자 광역에너지네트워크 연구단은 확장성을 포함한 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 지역난방 운전해석 프로그램 EnetPLAN을 국내 기술로 개발하였다. 이에 EnetPLAN과 시중에서 사용 중인 A프로그램과의 시뮬레이션을 통해 에너지네트워크상의 열원, 열수요 및 CHP(Combined Heat Plant:열병합발전) 운전 결과에 대해 비교하고자 하였다. 그 결과 EnetPLAN과 A프로그램의 에너지네트워크 상의 열 및 전력생산량은 열공급량과 축열조 운영방식의 시뮬레이션 결과에서 대부분 유사한 패턴으로 나타났다. 이는 EnetPLAN이 에너지네트워크 상에 존재하는 열병합발전시설의 다양한 운전모드에 따른 시뮬레이션 적용이 가능함을 확인할 수 있었다. 국내 기술로 개발된 EnetPLAN이 향후 현장에서 쉽게 적용할 수 있으며, 효율적인 운전 시뮬레이션 결과를 제시할 것으로 기대한다.
스마트팩토리, 산업용 드론, 빌딩 에너지 관리 시스템, PLC, 선박, 기차 및 비행기를 포함한 산업현장에서 Modbus프로토콜을 사용하여 시스템 모듈 간 통신을 적용한다. 기존의 Modbus는 시리얼 직렬통신으로 사용되었지만, 최근 Modbus프로토콜은 TCP/IP 통신으로 사용된다. Modbus프로토콜은 3가지 유형의 RTU, TCP 및 ASCII를 지원하고 임베디스 시스템에 프로토콜을 구현 하여 사용 한다. 하지만 RTU, TCP, ASCII기반의 프로토콜은 각 송신 I/O장치가 다를 수 있다. 예를 들어 RTU, ASCII 통신은 시리얼기반으로 통신 프로토콜을 송신하지만 이더넷 TCP/IP 송신을 요구하는 경우도 있다. 이와 같은 문제는 특히 임베디드 시스템에서 C언어(절차 지향)를 사용하기 때문에 I/O레지스터 관련 소스코드의 복잡성 증가 문제가 발생된다. 본 연구는 임베디드 장치에서 I/O함수를 논리적으로 분리가능한 소프트웨어 설계를 진행하고, 더불어 대리자 클래스 인스턴스를 통하여 I/O처리가 필요한 각 인스턴스의 수행 로직을 Modbus RTU, TCP, ASCII프로토콜 생성으로 설계 하였고 인스턴스별 통신 I/O처리와 논리적 수행 로직을 분리 가능한 소프트웨어 설계와 실험을 하였다.
Jong In Lee;Seung Hyuk Lee;Jin Soo Kim;Byung Hun Lee
Nuclear Engineering and Technology
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제16권3호
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pp.141-154
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1984
고리 1호기의 소형파단냉각재 상실사고에 의해 개시된 중대사고 유형과 그 현상에 대할 분석이 제시되었다. 본 해석에서는 KAERI에서 기존 전산코드의 수정.보완된 MARCH 전산코드가 사용되었다. 특히 고리 1호기의 소형파단 LOCA 해석시 수소 거동과 중기과압에 대한 평가 및 그 응답성에 중점을 두고 검토되었으며, 2-loop 발전소 데이타 분석 및 debris-Water 상호작용 모델에 대한 비교 분석이 수행되었다. 제 1부 중대 사고유형 분석결과, 저농도에서 H$_2$ burning이 이루어지는 경우 계속적인 수소 생성으로 인해 반복 수소 spike가 야기 되나, 격납용기 설계압력치 보다낮게 예측되었다. 또한 debris/water 상호작용시 core debris의 입자크기는 첨두압력의 크기에 미치는 영향은 미세하나 첨두압력의 발생시점은 dryout모델사용에 의해서 상당히 지연시키게 되었다. 완전한 노심용융 사고시 수소연소와 증기과압으로부터 예측된 격납용기 최대압력은 격납용기 건전성에 심각한 위협을 초래하지 않는 것으로 나타났다.
고에너지 구성 요소 시스템의 설계를 위하여 고폭화약의 폭발 반응을 엄밀하게 모사할 수 있는 실제 규모의 하이드로다이나믹 해석을 수행하였다. 폭발성능 정밀 해석 SW는 고에너지 물질의 충격 민감도를 정량화하기 위한 반응 유동 모델을 검증하고 일련의 화약 트레인을 통과하는 충격파 전달을 예측하기 위해 개발되었다. 파이로테크닉 장치는 여폭약(HNS+HMX), 격벽(STS), 수폭약(RDX), 파이로테크닉 추진제(BPN)로 구성된다. 추진제 연소로 인하여 생성된 고압의 연소 가스는 충격파와 저밀도파 간 간섭에 의해 유도된 고유의 진동 유동 특성을 파악하기 위하여 10 cc 밀폐형 챔버에 유입된다. 특정 주파수(${\omega}_c=8.3kHz$)에서의 피크 특성을 검증하기 위하여 실험 및 계산으로 측정된 압력 진동을 비교하였다. 본 연구에서는 고폭화약의 폭발반응과 추진제의 폭연반응, 비-반응 금속의 변형에 관하여 단계별 수치해석 기법들을 충격 물리 해석 SW로 구현함으로써 고에너지 물질 시스템에 대한 대규모 하이드로다이나믹 시뮬레이션을 용이하게 하였다. 개발된 고폭화약 폭발성능 정밀 해석 SW를 고에너지 구성 요소 시스템의 파이로테크닉 연소 반응 M&S에 적용하여 실험 결과와 비교함으로써 검증하였다.
원전 해체 공정 중 절단 및 용융작업에서 발생되는 방사성 에어로졸은 작업종사자의 호흡을 통해 내부 피폭을 유발하게 된다. 이에 따라 해체 중 방사성 에어로졸로 인한 작업종사자의 내부피폭 평가가 필요한 실정이다. 정확한 내부피폭평가를 위해서는 작업종사자의 작업환경 실측값이 필요하지만 실측에 어려움이 있을 시에는 국제방사선방호위원회(ICRP)에서 제시하는 섭취량 분율 및 입자 크기 등의 권고 값을 통해 내부피폭선량을 추정할 수 있다. 본 논문에서는 입자 크기의 선정은 ICRP에서 권고하는 작업종사자의 고려 입자 크기인 $5{\mu}m$을 적용하였다. 발생량의 경우, 불가리아의 Kozloduy 부지 내의 용융시설에서 발생 된 에어로졸의 포집량 데이터를 이용하여 섭취량을 산정하였다. 또한 이를 이용해 작업종사자의 체내 및 배설물에서의 방사능 수치를 계산하고 BiDAS 전산코드를 통해 내부피폭 평가를 수행하였다. Type M이 0.0341 mSv, Type S가 0.0909 mSv로 두 흡수 형태 각각 국내 연간 선량 한도의 0.17%, 0.45% 수준을 나타내었다.
Nam, Kyoung Hyup;Seo, Il;Kim, Dong Hwan;Lee, Jae Il;Choi, Byung Kwan;Han, In Ho
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제62권4호
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pp.442-449
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2019
Objective : Bone mineral density (BMD) is an important consideration during fusion surgery. Although dual X-ray absorptiometry is considered as the gold standard for assessing BMD, quantitative computed tomography (QCT) provides more accurate data in spine osteoporosis. However, QCT has the disadvantage of additional radiation hazard and cost. The present study was to demonstrate the utility of artificial intelligence and machine learning algorithm for assessing osteoporosis using Hounsfield units (HU) of preoperative lumbar CT coupling with data of QCT. Methods : We reviewed 70 patients undergoing both QCT and conventional lumbar CT for spine surgery. The T-scores of 198 lumbar vertebra was assessed in QCT and the HU of vertebral body at the same level were measured in conventional CT by the picture archiving and communication system (PACS) system. A multiple regression algorithm was applied to predict the T-score using three independent variables (age, sex, and HU of vertebral body on conventional CT) coupling with T-score of QCT. Next, a logistic regression algorithm was applied to predict osteoporotic or non-osteoporotic vertebra. The Tensor flow and Python were used as the machine learning tools. The Tensor flow user interface developed in our institute was used for easy code generation. Results : The predictive model with multiple regression algorithm estimated similar T-scores with data of QCT. HU demonstrates the similar results as QCT without the discordance in only one non-osteoporotic vertebra that indicated osteoporosis. From the training set, the predictive model classified the lumbar vertebra into two groups (osteoporotic vs. non-osteoporotic spine) with 88.0% accuracy. In a test set of 40 vertebrae, classification accuracy was 92.5% when the learning rate was 0.0001 (precision, 0.939; recall, 0.969; F1 score, 0.954; area under the curve, 0.900). Conclusion : This study is a simple machine learning model applicable in the spine research field. The machine learning model can predict the T-score and osteoporotic vertebrae solely by measuring the HU of conventional CT, and this would help spine surgeons not to under-estimate the osteoporotic spine preoperatively. If applied to a bigger data set, we believe the predictive accuracy of our model will further increase. We propose that machine learning is an important modality of the medical research field.
Secondary flows have a huge impact on losses generation in modern low pressure gas turbines (LPTs). At design point, the interaction of the blade profile with the end-wall boundary layer is responsible for up to 40% of total losses. Therefore, predicting accurately the end-wall flow field in a LPT is extremely important in the industrial design phase. Since the inlet boundary layer profile is one of the factors which most affects the evolution of secondary flows, the first main objective of the present work is to investigate the impact of two different inlet conditions on the end-wall flow field of the T106A, a well known LPT cascade. The first condition, labeled in the paper as C1, is represented by uniform conditions at the inlet plane and the second, C2, by a flow characterized by a defined inlet boundary layer profile. The code used for the simulations is based on the Discontinuous Galerkin (DG) formulation and solves the Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations coupled with the Spalart Allmaras turbulence model. Secondly, this work aims at estimating the influence of viscosity and turbulence on the T106A end-wall flow field. In order to do so, RANS results are compared with those obtained from an inviscid simulation with a prescribed inlet total pressure profile, which mimics a boundary layer. A comparison between C1 and C2 results highlights an influence of secondary flows on the flow field up to a significant distance from the end-wall. In particular, the C2 end-wall flow field appears to be characterized by greater over turning and under turning angles and higher total pressure losses. Furthermore, the C2 simulated flow field shows good agreement with experimental and numerical data available in literature. The C2 and inviscid Euler computed flow fields, although globally comparable, present evident differences. The cascade passage simulated with inviscid flow is mainly dominated by a single large and homogeneous vortex structure, less stretched in the spanwise direction and closer to the end-wall than vortical structures computed by compressible flow simulation. It is reasonable, then, asserting that for the chosen test case a great part of the secondary flows details is strongly dependent on viscous phenomena and turbulence.
1991년 2월 미하마원전에서 발생한 증기발생기 세관 파열사고에 대한 경험을 바탕으로, 본 사고에 대한 고리 1호기의 대처능력을 평가하기 위하여 해석을 수행하였다. 고리 1호기의 계통설계 및 운전조건은 미하마 2호기와 아주 유사하기 때문에 고리 1호기에서 발생한 가상의 증기발생기 세관 파열사고시의 사고경위 및 전개에 대한 평가가 필요하였다. 해석은 고리 1호기 EOP를 근거로 현실적으로 가능하게 수행되었다. 해석결과, 파열된 세관을 통한 누출은 사고후 약 40분 후에 정지되었으며, 고리 1호기는 유사한 증기발생기 세관 파열사고의 경우 충분한 대처능력이 있음을 보였다. 그러나, SI 신호작동후 소외전원으로 부터의 비안전등급 AC전원으로 단절되는 설계에 대한 재고가 필요하며, EOP의 운전절차가 운전원의 적절한 판단을 요구하기에는 다소 충분치 못함을 보였다. 또한 미하마 원전의 사고를 실험적으로 모사한 LSTF의 실험결과를 이용 해석코드인 RELAP5/MOD3의 평가능력에 대하여 해석을 수행하였다. 해석결과 코드는 사고 초기의 누설량 예측을 제외하고는 일반적으로 실험결과와 잘 일치하고 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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