• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권10호
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• pp.3275-3285
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• 2021

A Nuclear Power Plant (NPP) is a complex dynamic system-of-systems with highly nonlinear behaviors. In order to control the plant operation under both normal and abnormal conditions, the different systems in NPPs (e.g., the reactor core components, primary and secondary coolant systems) are usually monitored continuously, resulting in very large amounts of data. This situation makes it possible to integrate relevant qualitative and quantitative knowledge with artificial intelligence techniques to provide faster and more accurate behavior predictions, leading to more rapid decisions, based on actual NPP operation data. Data-driven models (DDM) rely on artificial intelligence to learn autonomously based on patterns in data, and they represent alternatives to physics-based models that typically require significant computational resources and might not fully represent the actual operation conditions of an NPP. In this study, a feed-forward backpropagation artificial neural network (ANN) model was trained to simulate the interaction between the reactor core and the primary and secondary coolant systems in a pressurized water reactor. The transients used for model training included perturbations in reactivity, steam valve coefficient, reactor core inlet temperature, and steam generator inlet temperature. Uncertainties of the plant physical parameters and operating conditions were also incorporated in these transients. Eight training functions were adopted during the training stage to develop the most efficient network. The developed ANN model predictions were subsequently tested successfully considering different new transients. Overall, through prompt prediction of NPP behavior under different transients, the study aims at demonstrating the potential of artificial intelligence to empower rapid emergency response planning and risk mitigation strategies.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.703-709
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• 2017

한국형 기동헬기(이하 수리온) 사업은 군이 운용중인 노후헬기를 국산헬기로 대체하기 위하여 연구개발한 사업으로 소요군의 전투력 향상과 운용, 유지 경제성을 고려한 사업이다. 수리온 보조동력장치는 주 발전기의 고장 시 장착 된 교류발전기로 체계에 비상 전원을 공급하는 장치이며 시동모터는 배터리의 전기적 에너지를 기계적 회전에너지로 변환 하여 보조동력장치 엔진을 회전시키는 장치이다. 수리온의 전력화 및 운용이 지속됨에 따라 시동모터의 결함이 발견되었고 이를 해소하기 위한 개선 활동을 진행하였다. 고장모드 분석에서는 결함발생에 대한 현상을 확인하고 결함원인을 5가지로 분류하였다. 5가지 인자에 대한 분석결과 결함의 주요 원인은 기계적 마모이며 이는 스프링 압력과 관련이 있다는 사실을 확인 하였다. 이론적으로 결정 된 압력조절을 통해 250회의 시험검증을 수행하였고 4개의 샘플링 마모량으로 회귀분석을 수행한 결과 모두 0.05이하의 유의수준을 보였기에 대립가설을 채택 하였다. 결론적으로 브러쉬 이상마모와 마모로 인한 파손은 압력조절을 통해 해결할 수 있었으며 시험을 통해 마모량 예측 및 결과 타당성을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.503-506
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• 2001

심전도 감시장치(electro-cardiography monitoring system)에 대한 연구는 국내외적으로 활발하게 이루어지고 있으나, 국내의 경우 환자 상태를 감시하는데 있어 중요한 요소인 호흡(respiration)에 관한 연구는 다소 미흡한 민이 있었다. 이번 연구는 환자의 상태를 감시하는데 있어 심전도, 혈압(brood pressure), 체온(temperature)과 더불어 중요한 요소로 여겨지는 호흡에 대한 감시장치로, 호흡 시 신체의 임피던스 변화를 이용하여 시스템을 구현함으로써, 심전도 측정과 병행하여 사용할 수 있는 장점이 있다. 특히, 임피던스를 이용한 환자감시장치의 경우 중추신경 마비 둥의 원인에 의한 무호흡 감지에 효과적으로 응급실 등에서 유용하게 사용된다. 구현된 시스템은 아날로그 부와 디지털 부의 잡음간섭 린 환자의 안전을 도모하기 위해 회로를 전기적으로 분리하여 설계하였다. 아날로그 부의 구성은 고주파 신호를 발생하는 정현파 발생부, 반송파로부터 인체의 임피던스 변화성분을 추출하고 증폭하는 증폭부, 기저대역으로 변환하기 위한 복조 및 아날로그 필터부로 구성되어 있다. 디지털 부는 아날로그-디지탈 변환기 및 디지털 필터, 생체정보 추출부로 구성되어있다. 본 연구에서 구현된 시스템은 심전도 감시장치의 전극을 공용으로 사용할 수 있도록 구성되었으며, 호흡 감시장치에 대한 기반기술 획득을 통해 다기능환자감시장치의 개발에 바로 응용 될 수 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제18권3호
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• pp.144-148
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• 2007

최근 국내에서는 원거리에 있는 응급환자에 대한 원격의료서비스를 제공하기 위한 이동형 응급 의료 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 응급구조 차에 탑재 할 수 있는 이동형 디지털 X선 촬영 장치를 구축하고 시스템으로부터 획득한 영상에 대하여 영상 성능평가의 주요인자인 MTF (modulation transfer function), NPS (noise power spectrum) 및 DQE (detective quantum efficiency)를 정량화함으로써 응급상황 시 임상적으로 효용성 있는 영상의 획득 가능성을 평가하는 것이었다. 이동형 X선 장치(Mobix-1000; LISTEM, Wonju, Korea)와 디지털 X선 detector 시스템 (Alpha-R4000; Teleoptic PRA, Kyiv, Ukraine)으로 구축된 영상시스템에 대하여 성능평가를 수행하였다. 측정결과로 10% MTF는 2.4 cycles/mm를 나타내었고, DQE (0)는 조건선량 0.19, 0.5 그리고 1.3 mR에 따라 각각 54%, 55%, 그리고 76%로 측정되었다. 본 연구에서 획득한 영상평가 결과는 연구 중인 이동형 디지털 X선 촬영 장치의 응급 원격 의료에의 사용가치를 확인 할 수 있는 기초자료로서 이용될 수 있을 것으로 판단된다.