Application of a stronger and more durable material for reactor pressure vessels (RPVs) might be an effective way to insure the integrity and increase the efficiency of nuclear power plants. A series of research projects to apply the SA508 Gr.4 steel in ASME code to RPVs are in progress because of its excellent strength and durability compared to commercial RPV steel (SA508 Gr.3 steel). In this study, the microstructural characteristics and mechanical properties of SA508 Gr.3 Mn-Mo-Ni low alloy steel and SA508 Gr.4N Ni-Mo-Cr low alloy steel were investigated. The differences in the stable phases between these two low alloy steels were evaluated by means of a thermodynamic calculation using ThermoCalc. They were then compared to microstructural features and correlated with mechanical properties. Mn-Mo-Ni low alloy steel shows the upper bainite structure that has coarse cementite in the lath boundaries. However, Ni-Mo-Cr low alloy steel shows the mixture of lower bainite and tempered martensite structure that homogeneously precipitates the small carbides such as $M_{23}C_6$ and $M_7C_3$ due to an increase of hardenability and Cr addition. In the mechanical properties, Ni-Mo-Cr low alloy steel has higher strength and toughness than Mn-Mo-Ni low alloy steel. Ni and Cr additions increase the strength by solid solution hardening. In addition, microstructural changes from upper bainite to tempered martensite improve the strength of the low alloy steel by grain refining effect, and the changes in the precipitation behavior by Cr addition improve the ductile-brittle transition behavior along with a toughening effect of Ni addition.
TMCP(Thermo Mechanical Control Process) steel was continuously cast (CC) by varying the argon gas flow rate and vacuum time in the Ruhrstahl Heraeus (RH) refining process. Using the CC specimens, the distribution of the inclusions and the mechanical properties were evaluated. A lot of oxides and Al-O type inclusions were observed. The average Vickers hardness did not show a constant, but showed dispersion in a certain range. The shape and scale parameters of the CC specimen with an argon gas flow rate of 160Nm3 and a vacuum time of 12 minutes was the best. Mechanical properties (tensile strength, yield strength and elongation) were consistent with the Weibull probability distribution analysis results. The impact resistance was the best for CC specimens with an argon flow rate of 140 Nm3 and a vacuum time of 12 minutes. Although the inclusions and mechanical properties of the CC specimens were evaluated according to the argon gas flow rate and vacuum time, these values were no significant difference.
본 연구는 1997년 정부의 석유제품 수입자유화 조치가 전형적인 과점기업인 국내 석유기업들의 시장행위에 미친 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 암묵적 카르텔 이론을 기초로 두 가지 지표, 즉 공급량과 정제마진(정제비용과 이윤의 합)에 반영된 국내 석유기업들의 시장형태를 1994년부터 2003년 6월까지의 월별 자료를 이용해 추정하였다. 추정결과는, 수입자유화가 예상되는 시기부터 이미 국내 석유기업들의 공급량은 크게 증가하는 반면 정제마진은 감소하는 현상이 통계적으로 매우 유의적으로 나타나, 국내 석유기업들이 자유화 이전에 암묵적 협조체제를 형성하고 있었을 가능성이 높게 나타났다. 한편 2000년 이후 국내 석유기업들의 공급량은 외환위기 때의 수준을 유지하고 있는 반면 정제마진은 수입자유화 이전에 비해 큰 폭으로 하락한 것으로 나타났으며, 제품별로는 특히 휘발유의 정제마진이 타제품에 비해 통계적으로 가장 유의성 있게 큰 폭으로 하락한 것으로 나타났다. 이는 수입자유화의 영향이 본격적으로 나타나기 시작한 2000년 이후부터 국내시장에서는 모든 석유제품을 대상으로 시장경쟁이 치열함을 입증하는 것으로서, 현재 국내 정유사들의 가격결정이 상호 협조 속에서 이루어지고 있다고 보기는 어렵다. 따라서 정부의 수입자유화 조치는 국내 석유기업들의 시장행위에 큰 영향을 주어 국내 석유제품시장의 구조를 암묵적 협조체제에서 비협조적 경쟁시장으로 만드는 계기가 된 것으로 볼 수 있다.
본 연구는 KNHANES 제6기 1차 년도(2013년) 자료를 이용하여 성인의 구강위생용품 사용에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 만 19세 이상 성인 4,839명을 최종 분석대상자로 하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 교차분석 결과 구강위생용품의 사용(하루 칫솔질 빈도, 치실 사용 여부, 치간칫솔 사용 여부, 구강양치용액 사용 여부)은 성별, 나이, 교육수준, 가구소득, 결혼상태, 치과의료 이용, 치과검진 여부와 통계적으로 유의한 관련성을 나타냈다. 구강위생용품 사용에 미치는 변수를 로지스틱 회귀분석으로 살펴본 결과 성별, 교육수준이 공통적인 영향요인으로 나타났으며, 구강위생용품에서 모두 공통되지는 않았지만 구강건강상태와 치과의료 이용, 최근 1년간 치과검진 여부가 통계적으로 유의한 관련성을 나타냈다. 치과 전문인력인 치과위생사는 구강위생용품을 세분화하여 각 영향 요인을 인식하고 개인의 특성 및 구강상태를 반영한 구강보건교육매체 및 프로그램 개발을 통해 국민구강보건증진에 기여해야 할 것이다.
본 연구에서는, 환경산업연관표 분석모형을 활용해, EU 탄소국경조정이 전면 도입될 경우의 국내 산업별 탄소국경조정 부담액 규모를 산정하고 국내 저탄소 정책 시행에 따른 산업별 부담액 변화를 비교 분석함으로써 기후변화 리스크에 대응한 중장기전략 수립에 시사점을 제시하고자 하였다. 분석 결과 EU 탄소국경조정 전면도입 정책충격에 따른 국내 산업 총부담액은 2030년 기준 약 8조 2,456억 원 규모로 예측되었다. 업종별 영향을 살펴보면 석유화학, 석유정제, 운송장비, 철강, 자동차, 전기/전자/정밀 산업으로 등 6대 주요 산업군에서 총탄소국경조정 총부담액의 84.3%를 차지하는 것으로 전망되었다. 그리고 저탄소 정책 시행에 따른 기술발전 및 에너지 전환을 가정한 복수의 정책 시나리오에서는 탄소국경조정 총부담액이 약 11.7%~15.0% 감소할 것으로 전망되었다. 본 연구의 주요 분석 결과는 탄소국경조정의 전면도입 확대에 따른 대응전략 수립을 특정 분야에 한정해 이행하는 것이 아니라, 종합적 접근 하에서 이뤄내 국가 경제 전반에 끼치는 부정적 영향을 최소화하고 새로운 성장동력을 발굴하는 기회의 창으로 활용할 필요가 있음을 시사하고 있다.
넙치 양식은 우리나라 양식 산업의 절반 이상 차지할 정도로 큰 비중을 차지한다. 그러나 연중 총사육량의 25~30% 정도가 질병으로 인한 집단 폐사가 발생하여 양식장의 경제성에 매우 나쁜 영향을 준다. 넙치 양식장의 경제성 성장을 위해서는 넙치 질병 증상 진단을 자동화하여 빠르고 정확하게 질병 진단을 하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 독창적인 학습 데이터 수집 방법과 학습 정제 알고리즘 및 학습 데이터 분리 기법을 사용하여 학습 데이터를 구축하고 4가지 객체 탐지 딥러닝 모델(YOLOv8, Swin, Vitdet, MvitV2)의 넙치 질병증상 감지 성능을 비교한다. 실험 결과 YOLOv8 모델이 평균 인식률(mAP)과 예상 도착 시간(ETA) 관점에서 우수하다는 결론을 얻었다. 본 연구에서 제안하는 AI 모델의 성능이 검증되면 넙치 양식장에서는 실시간으로 넙치 질병을 진단할 수 있고, 진단 결과에 따른 신속한 예방 조치로 양식장의 생산성은 크게 향상될 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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