• Nuclear Engineering and Technology
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• 제45권4호
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• pp.513-522
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• 2013

The ODSCC detected in the TSP position of Ulchin 3&4 SGs are typical ODSCC of Alloy 600MA tubes. The causative chemical environment is formed by concentration of impurities inside the occluded region formed by the tube surface, egg crate strips, and sludge deposit there. Most cracks are detected at or near the line contacts between the tube surface and the egg crate strips. The region of dense crack population, as defined as between $4^{th}$ and $9^{th}$ TSPs, and near the center of hot leg hemisphere plane, coincided well with the region of preferential sludge deposition as defined by thermal hydraulics calculation using SGAP computer code. The cracks developed homogeneously in a wide range of SGs, so that the number of cracks detected each outage increased very rapidly since the first detection in the $8^{th}$ refueling outage. The root cause assessment focused on investigation of the difference in microstructure and manufacturing residual stress in order to reveal the cause of different susceptibilities to ODSCC among identical six units. The manufacturing residual stress as measured by XRD on OD surface and by split tube method indicated that the high residual stress of Alloy 600MA tube played a critical role in developing ODSCC. The level of residual stress showed substantial variations among the six units depending on details of straightening and OD grinding processes. Youngwang 3&4 tubes are less susceptible to ODSCC than U3 and U4 tubes because semi-continuous coarse chromium carbides are formed along the grain boundary of Y3&4 tubes, while there are finer less continuous chromium carbides in U3 and U4. The different carbide morphology is caused by the difference in cooling rate after mill anneal. There is a possibility that high chromium content in the Y3&4 tubes, still within the allowable range of Alloy 600, has made some contribution to the improved resistance to ODSCC. It is anticipated that ODSCC in Y5&6 SGs will be retarded more considerably than U3 SGs since the manufacturing residual stress in Y5&6 tubes is substantially lower than in U3 tubes, while the microstructure is similar with each other.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.236-238
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• 2022

현 도로교통법상 도로 이용의 효율성과 교통안전 확보의 목적으로 차로 별 통행 가능 차종을 지정한 제도로써, 2020년 개정안이 현재 시행되고 있다. 독일과 국내의 자동차 1만 대당 교통사고 사망자 수를 비교하였을 때, 독일의 교통사고 사망자는 국내보다 현저히 낮은 수치를 기록하고 있다. 대표적으로 속도의 제한을 두지 않은 독일 아우토반의 사례는 한국의 속도위반법만이 사고율의 경감에 정답이 되지 않는다는 점을 시사한다. 아우토반 고속도로의 킵 라이트 원칙(keep right principle)에 따라 준수되는 지정차로제는 교통사고 감소에 큰 역할을 한다. 이러한 사실을 기반으로 지정차로제 위반 차량의 단속과 준수율 향상을 위한 교통 단속 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo5를 이용하여 차종을 인식하고 OpenCV를 이용하여 차량 번호판과 차선을 인식 및 추출된 데이터를 서버에 저장하여 법규의 위반 여부를 판별하는 지정차로제 단속시스템을 개발한다. 이에 따라 운전자의 제도 인식 및 준수율의 향상을 통한 교통사고율의 감소 효과가 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.15-28
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• 2024

본 연구에서는 터널 구조물 내부 이미지 데이터를 취득하는 방법과 이미지 데이터의 구조화를 위한 방법을 제안하였다. 터널 구조물 내부 이미지 데이터 취득 조건을 개선함으로써 AREA TYPE의 터널 스캐닝에서 고화질의 이미지 데이터를 얻을 수 있다. 데이터 취득 조건을 개선하기 위해 터널 상부에 터널의 길이 방향 레일을 설치하고 설치된 레일을 이동하며 터널 구조물 전체의 이미지 데이터를 취득할 수 있도록 설계하였다. 본 연구는 거리 20m, 해상도 3840×2160 및 해상도 720×480의 조건에서 0.5mm 균열 모사선을 식별하였다. 또한 취득된 이미지 데이터를 이미지 타일 단위로 관리하기 위한 이미지 데이터 구조화 방법을 제안하였다. 터널의 이미지 데이터 구조화를 위해 적용인자 (취득 이미지의 해상도와 터널의 크기)를 관계식에 대입하여 터널의 이미지 데이터를 구조화할 수 있다. 실험을 통해 터널 길이 1,000m, 폭 20m 터널의 이미지 데이터는 해상도와 정밀도에 따라 최소중첩률 0.02%에서 8.36% 구해지며 로컬좌표계의 크기는 (14×15)에서 (36×34)로 나타났다.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권2호
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• pp.203-213
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• 2024

본 연구에서는 내열성, 화학적 안정성 등 다양한 특성으로 인해 산업 분야에서 자기감지, 균열 감지 등의 용도로 활용되고 있는 MWCNT를 활용하여 진행하였다. 하지만 MWCNT는 전기적 특성을 활용한 자기감지 및 스마트 센서에 대한 연구에 집중되어 있다. 또한, 연구자의 기술 및 장비의 차이로 인해 정량적 분산이 어렵고, 과도한 분산은 기계적 성능 저하로 이어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 일정 시간 초음파 분산과 분산 효과가 입증된 PCE 계면활성제를 활용하여 섬유보강 시멘트복합체 시험편을 제조하고, 각 시험편에 대해 강도 시험, 인발 시험, 직접 인장 시험을 수행하여 기계적 물성을 평가하였다. Micro-CT 촬영과 압축, 휨, 인장 강도 시험 결과 초음파 분산과 분산제를 사용한 시험체인 U-A0.5와 분산제만을 사용한 N-A0.5가 다른 시험체에 비해 높은 강도를 보이는 것을 확인하였으며 분산 방법에 따라 MWCNT의 분산 효율이 섬유보강 시멘트복합체의 기계적 성능 향상에 미치는 영향을 조사하였다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제20권1호
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• pp.69-75
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• 2013

본 연구는 계란 집하장의 선별기에 부착된 파각란 검출기와 혈란 검출기의 정확도를 산란계 주령과 검출기 레벨수준에 따라 검증하여 계란등급판정에서 이용가능성을 제시하고 궁극적으로 유통과정에서 고품질의 계란을 소비자에게 제공하기 위해 실시하였다. 총 36,000개의 계란을 산란계 주령별, 검출기의 레벨별로 축산물품질평가사가 매회 1,000개씩을 무작위 추출하여 선별기를 통과시킨 후, 파각란과 혈란, 그리고 정상란으로 선별된 계란들을 직접 인력 측정하여 정확도를 검사하였다. 주령에 따른 파각란검출기의 결과는 주령이 높은 40주령대 이상의 파각란이 30주령대 보다 유의적으로 높았다(p<0.05). 또한 검출기 레벨이 높아질수록(민감도가 낮아질수록) 파각란 검출율은 떨어졌다. 그러나, 레벨별 차이로 선별한 파각란을 인력으로 확인한 결과 97% 이상의 파각 일치율을 보여 검출기능에 신뢰할 만한 결과를 보였다. 계란 중량별로는 특란, 왕란, 대란 및 중소란의 순서로 파각란 수가 많았다. 동일방법으로 실시한 혈란 검출기의 혈란 출현율은 0.005%로 미미하여 판단근거로는 부족하나, 검출된 계란을 할란하여 인력 측정한 결과 검출기로 선별된 계란은 모두 혈란이어서 100% 일치율을 보였다. 결론적으로 자동 파각란 검출기와 혈란 검출기는 신뢰할 만한 수준이며 계란등급판정에 이용할 수 있으리라 생각된다. 또한 현재 계란등급판정에서 파각율 허용범위는 1등급이 9%이하임을 감안할 때, 만일 파각란 검출기 4레벨을 통과한 계란이라면 소비자에게 도달할 때 파각란이 5.5% 이내로 관리되게 되어 보다 좋은 품질의 계란을 소비자에게 제공할 수 있다고 판단된다.