여러 분야에서 이상탐지의 중요성이 강조됨에 따라, 다양한 데이터 유형과 이상치 유형에 대한 이상탐지 알고리즘이 개발되고 있다. 하지만 이상탐지 알고리즘의 성능은 주로 공개 데이터 세트에 대해 측정될 뿐 특정 유형의 이상치에서 나타나는 각 알고리즘의 성능은 확인되지 않고 있으므로, 분석 상황에 맞는 적절한 이상탐지 알고리즘 선택에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 이상치의 유형과 다양한 데이터 속성을 먼저 파악하여, 이를 기반으로 적절한 이상탐지 알고리즘 선택에 도움을 줄 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 지역, 전역, 종속성, 그리고 군집화의 총 4가지 이상치 유형에 대해 이상탐지 알고리즘의 성능을 비교하고, 추가 분석을 통해 라벨 수준, 데이터 개수, 그리고 차원 수가 성능에 미치는 영향을 확인한다. 실험 결과 이상치 유형에 따라 가장 우수한 성능을 나타내는 알고리즘이 다르게 나타나며, 이상치 유형에 대한 정보가 없는 경우에도 안정적인 성능을 보여주는 알고리즘을 확인했다. 또한 비지도 학습 기반 이상탐지 알고리즘의 성능이 지도 학습 및 준지도 학습 알고리즘의 성능보다 낮게 나타나는 유형을 확인하였다. 마지막으로 데이터 개수가 상대적으로 적거나 많을 때 대부분 알고리즘들의 성능이 이상치 유형에 더 강하게 영향을 받으며, 상대적으로 고차원일 경우 지역, 전역 이상치에서는 우수한 성능을 보였지만 군집화 이상치 유형에서 낮은 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 연구는 red mud와 fly ash 기반 geopolymer 흡착제(RFGPA)를 소성 온도 변화(200, 400, 600 ℃)에 따라 제조하고 소성 온도가 methylene blue (MB)의 흡착에 미치는 영향을 조사하였다. 또한, X-ray fluorescence (XRF), scanning electron microscopy (SEM), X-ray diffraction (XRD), fourier-transform infrared spectroscopy (FT-IR), 및 Brunauer-Emmett-Teller (BET) 분석을 통해 제조한 RFGPA의 특성을 조사하였다. MB를 이용한 소성 온도에 따른 RFGPA의 흡착 kinetics 결과 약 72시간에 MB 흡착 평형에 도달하였고, 흡착 isotherm 결과 MB 농도가 증가함에 따라 흡착 정도가 증가하는 경향을 보였다. 또한, RFGPA에 대해 소성 온도가 증가할수록 MB 흡착량이 감소하는 것을 확인하였다. RFGPA의 MB 흡착메커니즘을 확인하기 위해 수학적 모델식에 적용한 결과 상대적으로 Freundlich와 Sips 모델이 Langmuir 모델 보다 더 적합한 것을 확인하였다. 제조한 RFGPA 내에 존재하는 Fe2O3에 대한 MB의 광분해 효과를 확인하기 위해 dark condition 및 visible condition에서 MB 분해 정도를 분석한 결과 visible condition에서 분해속도가 dark condition보다 약 3배 빠른 것을 확인하였다.
편미분방정식의 해를 구하기 위한 여러 수치해법들의 한계와 순수 데이터 기반 기계학습의 단점을 극복하기 위해 물리정보신경망(physics-informed neural network, PINN)이 제안되었다. 물리정보신경망은 편미분방정식을 손실함수 구성에 직접 활용하여 기계학습 훈련에 물리적 제약을 주는 기법으로 파동방정식 모델링에도 활용될 수 있다. 그러나 물리정보신경망을 이용하여 파동방정식을 풀기 위해서는 신경망 훈련 시 입력에 대한 2차 미분이 수행되어야 하고, 그 결과로 출력되는 파동장은 복잡한 역학적 현상들을 포함하고 있어 섬세한 전략이 필요하다. 이 해설 논문에서는 물리정보신경망의 기본 개념을 설명하고 파동방정식 모델링에 활용하기 위한 고려사항들에 대해 고찰하였다. 이러한 고려사항에는 공간좌표 정규화, 활성함수 선정, 물리손실 추가 전략이 포함된다. 훈련자료의 공간좌표를 정규화한 후 사용하면 파동방정식 모델링을 위한 신경망 훈련에서 초기 조건이 더 정확하게 반영되는 것을 수치 실험을 통해 보였다. 또한 신경망을 통한 파동장 예측에 가장 적절한 활성함수를 선정하기 위해 여러 함수들의 특성을 비교했다. 특성 비교는 각 활성함수들의 입력자료에 대한 미분과 수렴성을 중심으로 이루어졌다. 마지막으로 신경망 훈련 중 손실함수에 물리손실을 추가하는 두가지 시나리오의 결과를 비교하였다. 수치 실험을 통해 훈련 초기부터 물리손실을 활용하는 전략보다 초기 훈련단계 이후부터 물리손실을 적용하는 커리큘럼 기반 학습전략이 효과적이라는 결과를 도출했다. 추가로 이 결과를 물리손실을 전혀 사용하지 않은 훈련 결과와 비교하여 PINN기법의 효과를 확인하였다.
표고버섯의 배양조건은 버섯의 생산량과 품질에 많은 영향을 준다. 본 연구에서는 표고버섯의 배양조건을 변화시켜 생산성 및 품질을 개량하기 위한 연구를 수행하였다. 액체와 고체 두 가지 형태의 종균을 사용하였고, 톱밥배지의 영양원으로 옥수수가루를 사용하였다. 명배양 과정에서는 광조건을 청색광으로 변화시켜 연구를 수행하였다. 실험품종으로는 산백향을 이용하였다. 옥수수가루를 이용한 결과 배양 21일까지의 균사생장률이 최대 2.7배 빠른 것으로 나타났으며, 배지의 중량 감소율이 더 높은 것으로 나타났다. 액체종균을 사용한 실험군에서는 톱밥종균을 이용하였을 때 보다 자실체의 생산량이 1.2배 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 청색광을 이용한 실험군에서는 1.1배의 생산량이 증가하였다. 자실체의 무게와 갓 크기는 톱밥종균을 사용한 경우 더 높게 나타났으며, 버섯의 무게 및 대두께는 청색광을 이용한 조건에서 더 우월한 것으로 나타났다. 전자혀를 통한 맛 분석 결과 옥수수가루를 사용하였을 때 짠맛이 증가하였고, 청색광을 사용하면 시큼한 맛이 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 습관행동 변화과정 모형(탁진국, 권혜란, 김혜영 등, 2019)을 기반으로 하여, 식습관 개선 성공 요인(최경화, 김혜영, 한석빈, 탁진국, 2020)과 선행 연구에서 습관 개선에 효과를 나타낸 방법들을 토대로 식습관 개선을 위한 온라인 코칭 프로그램을 개발하여 실시하고, 그 효과를 검증하는 데 있다. 식습관 개선을 희망하며 수도권에 거주 중인 19세 이상 성인 중 전화인터뷰를 통해 선정된 20명을 실험 및 통제집단으로 나누어 일대일 코칭을 진행하였다. 최종분석에는 17명의 자료가 사용되었으며, 프로그램 사전과 사후에 체중, 식습관, 식이행동, 식이효능감, 자기조절, 삶의 만족을 측정하여 분석하였다. 온라인 코칭프로그램의 효과성을 검증하기 위하여 프로그램 실시 사전, 사후의 시점과 집단 간의 상호작용효과를 분석한 결과, 자기조절과 삶의 만족을 제외한 체중, 식습관, 식이행동, 식이효능감에서 시점과 집단 간에 유의미한 결과가 나타나 프로그램 효과가 검증되었다. 즉, 통제집단에 비하여 실험집단에서 체중, 식습관, 식이행동, 식이효능감에서 유의미한 변화가 있었다. 이상의 연구 결과를 중심으로 본 연구의 의의 및 실무적 시사점, 제한점, 그리고 후속 연구를 위한 제언 등에 관해 논의하였다.
이산화탄소 반응경화 시멘트(Calcium silicate based cement, CSC)는 제조 전 공정에서 보통 포틀랜드 시멘트 대비 최대 70% 가량의 CO2 감축을 기대할 수 있는 저탄소 시멘트로 해외 선진국가에서는 이미 상용화 단계에 도달하였으나 국내에서는 제조특성 및 기초물성연구가 시작되고 있는 단계이다. 이에 본 연구에서는 국내산 원료물질을 활용한 CSC 제조 가능성을 검토하고, 제조한 CSC의 기초물성평가를 통해 CSC의 국산화 가능성을 조사하고자 하였다. 실험결과, 국내산 고품위 석회석과 실리카흄을 활용해 제조한 CSC의 주요광물상은 CS, C3S2, C2S 및 미반응 SiO2로 이론적인 CSC 주요광물상과 유사한 특성을 나타내며, 국내산 원료물질을 활용한 CSC 제조가능성을 확인할 수 있었다. 제조한 CSC의 경화특성 조사를 위해 양생분위기에 따른 광물상 변화특성을 조사하였으며, TG/DSC 열분석결과, 탄산화양생을 실시한 샘플에서만 탄산화반응 결과생성물로서 다량의 CaCO3가 생성된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 특성은 압축강도에서 뚜렷한 차이를 나타내었는데, 습윤양생 시 재령 7일 기준 압축강도 1MPa 이하로 수화반응 및 탄산화반응에 의한 물성발현이 거의 없는 반면에 탄산화 양생 시 재령 7일 기준 압축강도 56MPa 이상으로 조기강도 특성이 우수한 것을 확인할 수 있었다.
최근 데이터 활용이 중요해짐에 따라 데이터 센터의 중요도도 함께 높아지고 있다. 하지만 데이터 센터는 막대한 전력을 소모함과 동시에 24시간 가동되는 시설이기 때문에 환경적, 경제적 측면에서 문제가 되고 있다. 최근 딥러닝 기법들을 사용하여 트래픽을 예측하거나, 데이터 센터나 서버에서 사용되는 전력을 줄이는 연구들이 다양한 관점에서 이루어지고 있다. 그러나 서버에서 처리되는 트래픽 데이터양은 변칙적이며 이는 서버를 관리하기 어렵게 만든다. 또한, 서버 상황에 따라 서버를 가변적으로 관리하는 기법에 대한 연구들이 여전히 많이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시계열 데이터 예측에 강세를 보이는 장단기 기억 신경망 (Long-Term Short Memory, LSTM)을 기반으로 한 가변적인 서버 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 서버에서 사용되는 전력을 보다 효과적으로 줄일 수 있게 되며, 현업환경에서 이전보다 안정적이고 효율적으로 서버를 관리할 수 있게 된다. 제안된 모델의 검증을 위해 위키피디아 (Wikipedia)의 데이터 센터 중 6개의 데이터 센터의 전송 및 수신 트래픽 데이터를 수집한 뒤 통계기반 분석을 통해 각 트래픽 데이터의 관계를 분석 및 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 모델의 유의미한 성능을 통계적으로 검증하였으며 서버 관리를 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주었다.
리튬 이온 배터리는 사용 환경과 양극재 조합 비율에 따라 배터리의 성능이 좌우된다. 고성능 리튬 이온 배터리를 개발하기 위해서는 양극재 비율을 다양하게 변화시켜가면서 배터리를 제작하고 성능을 측정해야 한다. 하지만 모든 변수 조합에 대해 배터리를 제작하고 성능을 측정하기에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 그렇기 때문에 최근에는 데이터 기반으로 인공지능 모델을 활용하여 배터리의 성능을 예측하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 공개 배터리 데이터는 동일한 배터리로 측정 실험을 하였기 때문에 양극재 조합 비율은 고정되어 있어서 데이터 속성으로 포함되지 않았다. 본 논문에서는 양극재 소재 조합 비율에 따른 배터리의 성능을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터 모델을 정의한다. 우리는 리튬 이온 배터리의 성능에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석하여 양극재 소재별 질량과 배터리 사용 환경을 입력데이터로, 배터리의 출력과 용량을 목적 데이터로 정의하였다. 공개 배터리 데이터 중에는 양극재 비율이 포함된 데이터가 없어 양극재 비율을 모두 동일한 값으로 설정한 제한된 데이터로 다중 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, LSTM 분석을 수행하였다. 실험 환경이 다른 배터리 데이터에서 각각의 배터리 데이터는 고유한 패턴을 유지하였으며, 배터리 분류 모델은 각각의 배터리를 약 2%의 오차로 분류하는 것으로 나타났다.
전형적 PWR 비상노심냉각계통에서의 12 inch 파단사고에 대응하는 LOFT 중형냉각재 상실사고 모사 실험 자료 L5-1을 이용하여 RELAP5/MOD2 Cycle 36.04 전산코드의 평가가 수행되었다. 평가 근거는 기준 코드와 nodalization에 의한 계산 결과가 L5-1 실험 결과와 잘 일치하는지, 추가적인 민감도 분석 연구로는 이중 노심 유로 및 열적 모델을 고려하고 model 민감도 분석으로는 reflood, gap conductance option 사용 여부에 따른 피복재 온도에 미치는 영향을 관찰하였다. 기준 계산 결과 기준 모델이 L5-1 현상을 대체로 잘 모사하였으나, 피복재가 천천히 가열되고 주변 부위의 피복재 온도가 과대하게 예견되었다. 민감도 분석 결과 단일 열적 모델이 피복재 가열 시작을 10초개선 하였고, 이중 유로 모델이 주변 온도를 20K 개선하였으나 최대 피복재 온도는 기준 계산시 보다 정확치 못하였으므로, 기준 모델인 단일 유로, 이중 열적 구조 그리고 reflood option은 사용하고 gap conductance option은 사용치 않는 것이 코드의 중형 냉각재 상실사고 해석시 피복재 온도 관찰의 관점에서 바람직하다.
R. Kapulla;S. Paranjape;U. Doll;E. Kirkby;D. Paladino
Nuclear Engineering and Technology
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제54권11호
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pp.4348-4358
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2022
The thermal-hydraulics phenomena in a containment during an accident will necessarily include radiative heat transfer (i) within the gas mixture due to the high radiative absorption and emission of steam and (ii) between the gas mixture and the surrounding structures. The analysis of some previous PANDA experiments (PSI, Switzerland) demonstrated the importance of the proper modelling of radiation for the benefit of numerical simulations. These results together with dedicated scoping calculations conducted for the present experiments indicated that the radiative heat transfer is considerable, even for a very low amount of steam (≈2%). The H2P2 series conducted in the large-scale PANDA facility at the Paul-Scherrer-Institut (PSI) in the framework of the OECD/NEA HYMERES-2 project is intended to enhance the understanding of thermal radiation phenomena and to provide a benchmark for corresponding numerical simulations. Thus, the test matrix was tailored around the two opposite extremes: either gas compositions with small steam content such that radiative heat transfer phenomena can be neglected. Or gas mixtures containing larger amounts of steam, so that radiative heat transfer is expected to play a dominant role. The H2P2 series consists of 5 experiments designed to isolate the radiation phenomena from convective and diffusive effects as much as possible. One vessel with a diameter of 4 m and a height of 8 m was preconditioned with different mixtures of air / steam at room and elevated temperatures. This was followed by the build-up of a stable helium stratification at constant pressure in the upper part of the vessel. After that, helium was injected from the top into the vessel which leads to an increase of the vessel pressure and a corresponding elevation-dependent and transient rise of the gas temperature. It is shown that even the addition of small amounts of steam in the initial gas atmosphere considerably impacts the radiative heat transport throughout all phases of the experiments and markedly influences i) the monitored gas peak temperature, ii) the temperature history during the compression and iii) the following relaxation phase after the compression was stopped. These PANDA experiments are the first of its kind conducted in a large scale thermal-hydraulic facility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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