• 상하수도학회지
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• 제37권4호
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• pp.215-229
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• 2023

In this study, non-destructive technologies that can be applied to evaluate the integrity of valve materials, safety against internal pressure caused by corrosion, and the blocking function of large-diameter water valves during operation without requiring specimen collection or manpower entering the inside of the valve were tested to assess the reliability of the technologies and their suitability for field application. The results showed that the condition of the graphite structure inside the valve body can be evaluated directly through the optical microscope in the field without specimen collection for large-diameter water butterfly valves, and the depth of corrosion inside the valve body can be determined by array ultrasound and the tensile strength can be measured by instrumented indentation test. The reliability of each of these non-destructive techniques is high, and they can be widely used to evaluate the condition of steel or cast iron pipes that are significantly smaller in thickness than valves. Evaluation of blocking function of the valves with mixed gas showed that it can be detected even when a very low flow rate of mixed gas passes through the disk along with the water flow. Finally, as a result of evaluating the field applicability of non-destructive technologies for three old butterfly valves installed in the US industrial water pipeline, it was found that it is possible to check the material and determine the suitability of large-diameter water valves without taking samples, and to determine the corrosion state and mechanical strength. In addition, it was possible to evaluate safety through the measurement results, and it is judged that the evaluation of the blocking function using mixed gas will help strengthen preventive response in the event of an accident.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제15권2호
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• pp.67-75
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• 2012

이산화탄소 포집 및 저장기술(Carbon Capture and Storage, CCS)은 발전소, 제철소 등의 대량의 배출원으로부터 포집된 이산화탄소를 압축공정, 정제공정, 수송공정을 거친 후, 지중의 안전한 지질구조 내에 수백, 수천년 이상 안정적으로 저장하는 기술이다. CCS 공정 중 이산화탄소에는 이산화탄소를 발생시키는 연소공정이나 포집 경제되는 공정에서 유입되는 불순물이 섞임으로서 혼합물을 이루게 된다. 혼합물의 성분으로는 대표적으로 $SO_2$, $H_2O$, CO, $N_2$, Ar, $O_2$, $H_2$ 등이 있으며 위 공정들에서 이산화탄소 혼합물에 포함된 불순물들은 전 공정에 영향을 미치게 된다. 본연구에서는 이산화탄소 혼합물 내 다양한 불순물이 수송공정에 미치는 영향을 실험적으로 평가할 수 있도록 혼합물이송공정 모의실험장치를 설계 제작하였으며 이산화탄소 혼합물의 이송공정에 질소불순물이 미치는 영향을 실험적으로 평가하였다. 각 실험조건 마다 증가율의 차이는 있으나 $N_2$비율이 증가할수록 $CO_2-N_2$ 혼합물의 질량유량당 압력강하량 및 비체적이 증가하는 경향을 보였다. 120 bar 및 100 bar 실험조건에서는 혼합물의 상태가 단상 초임계상태이었으며 $N_2$ 조성비 증가에 따른 비체적 및 질량유량당 압력강하 기울기가 크게 변하지 않음을 확인하였다. 70 bar 실험조건에서는 액상, 이상, 기상으로 혼합물의 상이 바뀌었으며 각 상에 따라 질량유량당 압력강하 및 비체적의 기울기가 달라짐을 확인하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권3호
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• pp.473-483
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• 2020

본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.