Seo, Jeongil;Kang, Hyun Gook;Lee, Eun-Chan;Lee, Seung Jun
Nuclear Engineering and Technology
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제52권7호
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pp.1462-1470
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2020
Reliability in safety-critical systems and equipment is of vital importance, so the probabilistic safety assessment (PSA) has been widely used for many years in the nuclear industry to address reliability in a quantitative manner. As many nuclear power plants (NPPs) become digitalized, evaluating the reliability of safety-critical software has become an emerging issue. Due to a lack of available methods, in many conventional PSA models only hardware reliability is addressed with the assumption that software reliability is perfect or very high compared to hardware reliability. This study focused on developing a new method of safety-critical software reliability quantification, derived from hardware-software integrated environment testing. Since the complexity of hardware and software interaction makes the possible number of test cases for exhaustive testing well beyond a practically achievable range, an importance-oriented testing method that assures the most efficient test coverage was developed. Application to the test of an actual NPP reactor protection system demonstrated the applicability of the developed method and provided insight into complex software-based system reliability.
Stroke patients, etc. can't use their hands because of the paralysis of their fingers, and their fingers could be recovered by rehabilitating training. In order to judge the rehabilitating extent of their fingers, the patients should grasp a cylindrical object in hospital. At present, the used object in hospital is only a cylindrical object, and can't measure the force of fingers. Therefore, doctors judge the rehabilitating extent by touching and watching at their fingers. So, the four-finger force measuring system which can measure the force of their fingers should be developed. In this paper, four-finger force measuring system with four force sensors which can measure the grasping force is developed. The force sensors are designed and fabricated, and the force measuring device is designed and manufactured by using DSP(digital signal processing). Also, the grasping force test of men is performed by using the developed four-finger force measuring system. It was confirmed that the finger average force of right hand is about 214.6 N and that of left hand is about 212.8 N.
The existing measurement system to ground-surface displacement survey of the slope has been including the hazard for the measure in site and the difficulty for install, maintenance and control of expensive instruments, which are impossible of whole survey on the slope surface. To overcome of those defects, Softcopy Photogrammertry method is used, which can measure displacement of ground-surface on the slope and structure deformation vectors. Recently, the survey methods applying the advantages of Photogrammetry and Digital Photogrammetry Survey are widely used. In this study, therefore, the development and application of the new instrument mechanism on the the site example are studied. Through the application of Softcopy Photogrammetry, the 3-D data of ground surface on the dangerous slope could be effectively obtained at the long distance, which are obtained through the reform process of contour line. Those are different to the results of the Close-Range Photogrammetry analysis. In ground instrumentation parts, the new practical system shall be the technical base to improve of the instrument machine as well as can be widely applied in civil engineering and others branch.
Flexible tactile sensors can provide valuable feedback to intelligent robots about the environment. This is especially important when the robots, e.g., service robots, are sharing the workspace with human. This paper presents a flexible tactile sensor that was manufactured by direct writing technique, which is one of 3D printing method with multi-walled carbon nano-tubes. The signal processing system consists of two parts: analog circuits to amplify and filter the sensor output and digital signal processing algorithms to reduce undesired noise. Finally, experimental setup is implemented and evaluated to identify the characteristics of the flexible tactile sensor system. This paper showed that this type of sensors can detect the initiation and termination of contacts with appropriate signal processing.
본 논문에서는 영전압 스위칭(ZVS)과 전류불연속 모드(DCM)에 의한 새로운 고효율의 DC-DC 컨버터에 대해 연구된다. 일반적으로 고효율의 컨버터를 만들기 위해서는 전력변환기내에 사용된 반도체 스위칭 소자의 손실을 최소화하여 이루어진다. 제안한 컨버터는 DCM에 의하여 스위치의 턴-온 동작을 영전류 스위칭(ZCS)으로 만들고, 또한 새로운 유사공진 회로를 접목하여 컨버터의 고효율을 실현시킨다. 제안한 컨버터에 사용된 제어용 스위칭 소자들은 유사공진 기법에 의해 소프트 스위칭, 즉 ZVS와 ZCS으로 동작시키고, 이에 따른 제어용 스위칭 소자들은 전압과 전류의 스트레스 없이 동작한다. 그 결과 제안한 컨버터는 스위칭 손실의 저감에 의해 고효율로 구동된다. 제안한 DCM-ZVS 컨버터의 소프트 스위칭 동작과 시스템 효율은 디지털 시뮬레이션과 실험결과를 통해 그 타당성이 입증된다.
스마트시티의 도시 환경은 최신 기술로 인해 더욱 편리해지고 있지만, 삶의 만족도는 기존 도시보다 향상되지 못하고 있다. 이는 스마트시티를 건설할 때 기술에만 집중할 뿐 지역 문화의 중요성을 간과했기 때문이다. 본 논문은 캄보디아에서 스마트시티에 적용되는 기술로 지역 문화를 활성화 할 수 있는 가능성을 모색하기 위한 연구를 진행한다. ICT, IoT 기술 등을 사용하여 다양한 문화 프로그램을 연계하는 방법 및 문화유산의 효과적 계승을 돕기 위한 플랫폼을 제안한다. 그러므로, 스마트 시티와 문화와의 융합은 지역 고유의 콘텐츠를 발전시키고 도시의 시민과 관광객의 방문을 유도하여 경제적 이익을 창출할 것이다. 또한, 사회 구성원으로서의 정체성 확립을 돕고, 첨단 기술과 지역 문화가 통합된 스마트시티 구축의 방법론은 유사한 다른 도시에 적용을 가능케 함으로 지역사회와 국제사회에 기여한다.
본 논문에서는 해양 전기추진 시스템과 딥러닝 알고리즘을 융합하여 전기추진 리제너레이션 시스템에서 DC/DC 컨버터 출력 전류 예측 및 리제너레이션 수행 시 배터리 충전량을 예측하기 위해 신경망 모델을 제안한다. 제안 된 신경망을 실험하기 위해 PCM의 입력 전압과 전류를 측정하고 시제품 PCM 보드의 출력 결과를 통해 데이터 세트를 구성하였다. 또한 불충분 한 데이터 세트에서 학습 결과를 향상시키기 위해 기존 데이터 세트를 데이터 피팅하여 학습을 진행하였다. 학습 후 신경망 모델의 데이터 예측 결과와 실제 측정 데이터의 차이를 그래프를 통해 확인하였다. 제안한 신경망 모델은 입력 전압과 전류 변화에 따른 배터리 충전량 예측을 효율적으로 보여주었다. 또한, DC/DC 컨버터를 구성하는 아날로그 회로의 특성변화를 신경망을 통하여 예측함으로써, 리제너레이션 시스템의 설계 시, 아날로그 회로의 특성을 고려해야 할 것으로 판단된다.
핫 플러깅과 네트웍 자동 재구성, 등시성 전송 기능을 지원하는 IEEE1394는 멀티미디어 디지털 홈 네트웍의 표준이 되었다. 특히 최근 IEEE 1394 프로토콜이 흠 씨어터 서비스와 같은 QoS 보장형 멀티미디어 네트웍, 실시간 통신 기능을 가지는 디지털 계측 제어 프로토콜과 연동되는 환경에서 백본 네트웍 프로토콜, 혹은 실시간 코바(CORBA) 와 같은 실시간성을 지원해야 하는 미들웨어의 물리계층 프로토콜 등에 사용되면서 네트웍 디바이스 드라이버 수준에서의 실시간성 보장이 요구되고 있다. 실시간성을 보장하기 위해 IEEE 1394 네트웍 디바이스 드라이버는 우선 순위 기반의 패킷 처리 기능과 1394의 등시성 통신의 주기에 기반한 등시성 버퍼관리 기능의 지원이 필요하다. 그러나 기존 상용 OS의 네트웍 디바이스 드라이버는 등시성 전송과 같은 IEEE 1394의 특성을 제대로 반영하지 못하며 실시간 통신을 지원하지 않는다. 본 논문에서는 IEEE 1394 디바이스 드라이버 수준에서 실시간 전송을 보장하기 위한 네트웍 디바이스 드라이버의 구조를 제안한다.
최근 국내 미세먼지 발생의 증가에 따라 발생하는 인체에 유해한 영향을 줄이기 위하여, 미세먼지 수치를 예측하고 사전 조치를 취할 수 있도록 돕는 기술이 필요해지고 있다. 본 논문에서는 국내 미세먼지 위험 수준을 예측하기 위한 1D Convolutional to Recurrent Neural Network (1-D CRNN) 모델을 제안한다. 제안 된 모델은 딥러닝 신경망의 CNN과 RNN을 결합한 구조이며, 다른 종류의 데이터로 구성된 시계열 데이터 세트에서 데이터 예측을 수행 할 수 있다. 데이터 예측을 위해 국내·외 미세먼지, 풍향, 풍속 데이터를 사용한다. 제안된 모델은 약 76%(부분 최대 84%)의 정확도를 달성했으며, 일반 RNN 모델(53%)보다 정확한 예측 결과를 얻었을 수 있었다. 제안된 모델은 향후 여러 개의 시계열 데이터 세트를 고려해야 하는 데이터 예측 모델 학습 및 실험을 목표로 한다.
원전 계측제어계통은 정상운전 시 자가 진단기능의 유지보수를 위해 일정 주기로 건전성을 확인하고 있으며, 계획예방정비 기간 동안 기능 및 성능점검을 실시하여 필요한 경우 유지보수를 하고 있다. 하지만 원전의 정보를 계측하고 제어하는 계측제어계통에서도 선제적으로 고장을 진단하고 대처하여 사고전파를 방지할 수 있는 기술개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 계측제어 장비의 환경조건과 자가 진단 데이터를 활용한 신뢰도 함수 추정 방안을 연구하였으며, 고장데이터의 획득을 위해 계측제어 장비의 부품에 대한 Feature 별 확률분포를 가정하여 가상 고장데이터를 생산하였다. 이러한 고장데이터를 바탕으로 생존분석에서 활용되는 대표적인 인공지능 모델(DeepSurve, DeepHit)을 이용하여 신뢰도 함수를 추정하였고, 그와 동시에 전통적인 준모수적 방법론인 Cox 회귀모델을 통해 신뢰도 함수를 추정하여 환경조건과 진단 데이터를 바탕으로 한 잔여 수명 계산을 통해 적용 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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