• Nuclear Engineering and Technology
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• 제40권3호
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• pp.163-174
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• 2008

As part of the spent fuel treatment program at the Idaho National Laboratory, a vacuum distillation process is being employed for the recovery of actinide products following an electrorefining process. Separation of the actinide products from a molten salt electrolyte and cadmium is achieved by a batch operation called cathode processing. A cathode processor has been designed and developed to efficiently remove the process chemicals and consolidate the actinide products for further processing. This paper describes the fundamentals of cathode processing, the evolution of the equipment design, the operation and efficiency of the equipment, and recent developments at the cathode processor. In addition, challenges encountered during the processing of irradiated spent nuclear fuel in the cathode processor will be discussed.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3774-3778
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• 2012

Reformate 분리 공정에 대한 열복합 증류탑의 가능한 제어 구조를 조사하고 그 제어 성능을 검토하기 위하여 동적 모사를 수행하였다. Aspen HYSYS를 사용하여 $3{\times}3$ 제어구조를 적용하여 여러 가지 제어구조로 동적 모사한 결과 Reformate 분리 공정 주탑의 상부, 중간, 하부 제품 조성은 각각 reflux flow rate, 주탑에서 전처리탑 상부로 흐르는 liquid draw rate, vapor boilup rate로 제어되는 구조가 가장 운전 안정성이 확보됨을 확인하였다.

• Environmental Engineering Research
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• 제24권2호
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• pp.347-353
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• 2019

Although membrane distillation (MD) has great promise for desalination of saline water sources, it is crucial to improve its thermal efficiency to reduce the operating cost. Accordingly, this study intended to examine the thermal energy efficiency of MD modules in a pilot scale system. Two different modules of hollow fiber membranes were compared in direct contact MD mode. One of them was made of polypropylene with the effective membrane area of $2.6m^2$ and the other was made of polyvinylidene fluoride with the effective membrane area of $7.6m^2$. The influence of operation parameters, including the temperatures of feed and distillate, feed flow rate, and distillate flow rate on the flux, recovery, and performance ratio (PR), was investigated. Results showed that the two MD membranes showed different flux and PR values even under similar conditions. Moreover, both flow rate and temperature difference between feed and distillate significantly affect the PR values. These results suggest that the operating conditions for MD should be determined by considering the module properties.

• Membrane and Water Treatment
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• 제10권4호
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• pp.251-257
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• 2019

Fabricating hydrophobic porous membrane is important for exploring the applications of membrane distillation (MD). In the present paper, poly(vinylidene fluoride) (PVDF) hollow fiber membrane was modified by coating polydimethylsiloxane (PDMS) on its surface. The effects of PDMS concentration, cross-linking temperature and cross-linking time on the performance of the composite membranes in a vacuum membrane distillation (VMD) process were investigated. It was found that the hydrophobicity and the VMD performance of the PVDF hollow fiber membrane were obviously improved by coating PDMS. The optimal PDMS concentration, cross-linking temperature and cross-linking time were 0.5 wt%, $80^{\circ}C$, and 9 hr, respectively.

• 로봇학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.133-141
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• 2022

This paper introduces model compression algorithms which make a deep neural network smaller and faster for embedded systems. The model compression algorithms can be largely categorized into pruning, quantization and knowledge distillation. In this study, gradual pruning, quantization aware training, and knowledge distillation which learns the activation boundary in the hidden layer of the teacher neural network are integrated. As a large deep neural network is compressed and accelerated by these algorithms, embedded computing boards can run the deep neural network much faster with less memory usage while preserving the reasonable accuracy. To evaluate the performance of the compressed neural networks, we evaluate the size, latency and accuracy of the deep neural network, DenseNet201, for image classification with CIFAR-10 dataset on the NVIDIA Jetson Xavier.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.209-215
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• 2022

This paper proposes a novel approach for training an unsupervised depth estimation algorithm. The objective of unsupervised depth estimation is to estimate pixel-wise distances from camera without external supervision. While most previous works focus on model architectures, loss functions, and masking methods for considering dynamic objects, this paper focuses on the training framework to effectively use depth cue. The main loss function of unsupervised depth estimation algorithms is known as the photometric error. In this paper, we claim that direct depth cue is more effective than the photometric error. To obtain the direct depth cue, we adopt the technique of knowledge distillation which is a teacher-student learning framework. We train a teacher network based on a previous unsupervised method, and its depth predictions are utilized as pseudo labels. The pseudo labels are employed to train a student network. In experiments, our proposed algorithm shows a comparable performance with the state-of-the-art algorithm, and we demonstrate that our teacher-student framework is effective in the problem of unsupervised depth estimation.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.221-223
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• 2022

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 초해상화(super-resolution)를 포함한 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능을 보이며 널리 사용되고 있다. 그러나 CNN은 계산 집약적이고 많은 메모리가 요구되어 한정적인 하드웨어 자원인 모바일이나 IoT(Internet of Things) 기기에 적용하기 어렵다는 문제가 있다. 이런 한계를 해결하기 위해, 기 학습된 깊은 CNN 모델의 성능을 최대한 유지하며 네트워크의 깊이나 크기를 줄이는 경량화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 네트워크 경량화 기술인 지식증류(knowledge distillation) 중 자가증류(self-distillation)를 초해상화 CNN 모델에 적용하여 성능을 평가, 분석한다. 실험 결과, 정량적 평가지표를 통하여 자가증류를 통해서도 성능이 우수한 경량화된 초해상화 모델을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제34권5호
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• pp.549-554
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• 2023

In this paper, three kinds of studies have been completed to obtain highly purified carbon dioxide having more than 7N purity as an electronic grade quality. PRO/II with PROVISION release January 2023 from AVEVA company was used, and Peng-Robinson equation of the state model with Twu's alpha function was selected for the modeling of the cryogenic distillation process. When using LN2 cold heat, we can obtain highest recovery of carbon dioxide as a bottom product for a cryogenic distillation column.

• Applied Biological Chemistry
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• 제23권1호
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• pp.64-72
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• 1980

본 연구에서는 산업폐수중 유기성분이 많은 식품, 펄프 공장폐수에 대하여 유기들을 영양원으로 하는 미생물을 배양시켜 유기성분을 경감시켜 폐수 정화를 목격으로 하였다. 한편 폐수정화에서 회수되는 균체는 단백질자원으로서의 사료화를 또 다른 목적으로 하고 일련의 실험을 통하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 펄프, 맥주, 빵효모, 주정공장폐수의 총당은 $1.4{\sim}1.54%$, 총 질소는 $0.25{\sim}0.35%$, BOD는 $400{\sim}25,000$, COD는 $500{\sim}28,000$, pH는 $3.8{\sim}7.0$이었고 주정공장 폐수가 BOD, COD는 가장 높았다. 2. 각 폐수중 세균총수는 $4{\times}10^4{\sim}1{\times}10^9$, 효모총수는 $2{\times}10^2{\sim}7{\times}10^4$이었다. 3. 폐수별로가 생장속도 우수한 균주로는 펄프공장폐수에서는 세균을, 맥주, 빵효모, 주정공장폐수에서는 효모를 선정 하였다. 4. 주정공장폐수정화에 최적인균주로서는 Candida curvata SAFM 70, Saccharomyces cerevisiae SAFM 1008을 선정하였다. 5. 주정중류폐액 및 중류잔사에 미생물성 cellulase, xylanase, pectinase를 처리함으로서 처리전보다 잔사량을 36% 감소시키면서 가용성화를 높여서 환원당량을 1.3배 증가시켰으므로 효모배양에 좋은 조건임을 확인하였다. 6. 효소처리한 주정증류제액에 선정된 효모를 배양하면서 배양최적조건을 확인하였다. a. Candida curvata SAFM 70 및 Saccharomyces cerevisiae SAFM 1008 2균주 모두 최적 pH는 5.0이었다. b. 2균주 모두 질소원으로는 요소, 질소농도로는 0.2%가 최적조건이었고 인삼염으로서는 $KH_2PO_4$, 그의 농도는 0,1% 그러고 Mg원으로서는 $MgSO_4$, 그의 농도는 0.02% 이었다. c. 2균주 모두 최적온도는 $30^{\circ}C$이었고 통기, 교반효과는 증식도에 크게 영향끼침을 알었다. 7. 종효모의 생포수는 적어도 $1.8{\times}f10^5/ml$ 이상이어야 증식이 순조로움을 알었다. 8. 미생들 효소를 처리한 주정증류폐액에 선정효모를 배양하여 건조균체를 생산하는데는 Saccharomyces cerevisiae SAFM 1008 보다 Candida curvata SAFM 70이 우수하였다. 9. 미생물성효소를 처리한 주정증류폐액 1000ml 당 Saccharomyces cerevisiae SAFM 1008은 16g, Candida curvata SAFM 70은 17.6g의 건조균체를 해수할 수 있었다. 주정증류공장폐수의 BOD 제거율은 전자의 효모에서 46a, 후자의 효모에서 52%이었다. 10. 주정증류공장폐수에서 생산된 효모균체는 단백질 함량이 $46{\sim}$52%임으로 사료용효모로서 적당함을 확인하였다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제12권3호
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• pp.179-189
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• 2014

파이로 공정은 사용후핵연료 관리 이슈 해결과 유용자원 재활용 제고의 목적으로 개발되고 있다. 파이로 공정 중 전해환원 공정은 LiCl을 전해질로 사용하여 산화물을 금속으로 전환시키는 공정으로 금속 전환체에 잔류염이 포함되므로 후속 공정이 요구된다. 진공 증류 공정은 다양한 용융염계에서 적용되어 왔으며 금속 전환체에서도 활용될 수 있다. 전해환원 금속 전환체 잔류염은 LiCl과 알카리 및 알카리토 금속 염화물을 포함한다. 본 연구에서는 이들 염화물들의 증기압을 추산하여 진공 증류 공정에서 잔류 액체의 조성변화를 계산하였다. 증류된 기체가 일정하게 제거되는 조건에서 물질수지와 기-액 평형식을 결합한 모델을 개발하였으며 증기압을 이용하여 무차원 시간에 대한 액체 조성 변화를 계산하였다. 공정 조건 변화 모사를 위해 온도와 용융염 조성을 변화시켜 거동을 비교하였다. 잔류염의 증류는 주성분인 LiCl에 의해 지배되었으며 LiCl 보다 증기압이 높은 CsCl은 쉽게 제거될 것이 예상되었다. 증기압이 유사한 RbCl은 LiCl과 일정한 조성이 유지되었다. 반면 증기압이 낮은 $SrCl_2$와 $BaCl_2$는 시간에 따라 농축되며 초기 조성이 높은 경우 증류 과정에서 석출될 가능성이 있는 것으로 예상되었다.