• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권12호
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• pp.4607-4616
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• 2023

We implement machine learning regression models to predict peak pressures of primary and secondary systems, a major safety concern in Loss Of Condenser Vacuum (LOCV) accident. We selected the Multi-dimensional Analysis of Reactor Safety-KINS standard (MARS-KS) code to analyze the LOCV accident, and the reference plant is the Korean Optimized Power Reactor 1000MWe (OPR1000). eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) is selected as a machine learning tool. The MARS-KS code is used to generate LOCV accident data and the data is applied to train the machine learning model. Hyperparameter optimization is performed using a simulated annealing. The randomly generated combination of initial conditions within the operating range is put into the input of the XGBoost model to predict the peak pressure. These initial conditions that cause peak pressure with MARS-KS generate the results. After such a process, the error between the predicted value and the code output is calculated. Uncertainty about the machine learning model is also calculated to verify the model accuracy. The machine learning model presented in this paper successfully identifies a combination of initial conditions that produce a more conservative peak pressure than the values calculated with existing methodologies.

• 농업과학연구
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• 제43권4호
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• pp.650-655
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• 2016

Gears are components of transmission which transmit the power of an engine to a machine and offer numerous speed ratios, a compact structure, and high efficiency of power transmission. Gear train design in the automotive industry uses simulation software. However, PTO (Power Take-Off) gear design for agricultural applications uses the empirical method because of the wide range of load fluctuations in agricultural fields. The PTO is an important part of agricultural tractors which transmits the power to various tractor implements. Therefore, a simulation was essential to the optimal design of the PTO. When the PTO gear is optimally designed, there are many advantages such as low cost, reduced size, and light weight. In this study, we conducted the bending and contact safety factor simulation for the PTO gear of an agricultural tractor. The bending and contact safety factors were calculated on ISO 6336 : 2006 by decreasing the face widths of the PTO pinion and wheel gear from 18 mm at an interval of 1 mm. The safety factor of the PTO gear decreased as the face width decreased. The contact safety factors of the pinion and wheel gear were 1.45 and 1.53, respectively, when the face width was 18 mm. The simulation results showed that the face width of the PTO gear should be greater than 9 mm to maintain the bending and contact safety factors higher than 1. It would be possible to reduce the weight of the PTO gear for different uses and working conditions. This study suggests that the possibility of designing an optimal PTO gear decreases as its face width decreases.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.394-399
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• 2017

본 국내 교류전철변전소에서는 주변압기 2차측의 위상각이 $90^{\circ}$인 단상 전원을 얻도록 한 스코트 결선 변압기를 설치 운용 하고 있다. 변압기 보호계전기는 내부에서 고장이 발생하는 경우 변압기 전단에서 전력을 차단시키고 변압기 외부 계통의 사고나 일반차량 운행의 경우에는 동작하지 않아야 한다. 정확한 고장의 판단으로 오동작을 줄이는 것이 전력계통을 안정적으로 유지하고 신뢰성을 향상시키는 측면에서 매우 중요하다. 주 변압기 내부 고장 검출장치로는 브흐홀쯔계전기와 비율차동계전기를 설치하여 변압기를 보호하고 있지만 비율차동계전기의 오동작으로 인해 보호기능을 비활성화 시켜놓은 상태로 운용하는 사례가 있다. 본 논문에서는 스코트 변압기의 특성과 비율차동계전기의 특성을 제시하고 보호계전기의 오동작 사례를 분석하였다. 이를 위해 전력계통 해석프로그램을 이용하여 스코트 변압기에 사용되는 비율차동계전기를 모델링하고 A변전소의 Comtrade 파일로 저장된 고장파형을 입력데이터로 사용하여 동작여부를 판단하여 고조파 분석을 수행하였다. 또한, 고장파형 분석을 통해 오동작 사례에 대한 개선 방안을 도출하고자 한다.

• Progress in Superconductivity
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• 제13권1호
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• pp.58-63
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• 2011

Recently, superconductor flywheel energy storage systems (SFESs) have been developed for application to a regenerative power of train, a power quality improvement, the storage of distributed power sources such as solar and wind power, and a load leveling. As the high temperature superconductor (HTS) bearings offer dynamic stability without the use of active control, accurate analysis of the HTS bearing is very important for application to SFESs. Mechanical property of a HTS bearing is the main index for evaluating the capacity of an HTS bearing and is determined by the interaction between the HTS bulks and the permanent magnet (PM) rotor. HTS bearing rotor consists of PM and iron collector and the proper dimension design of them is very important to determine a supporting characteristics. In this study, we have optimized a rotor magnet array, which depends on the limited bulk size and performed various dimension layouts for thickness of the pole pitch and iron collector. HTS bearing rotor was installed into a single axis universal test machine for a stiffness test. A hydraulic pump was used to control the amplitude and frequency of the rotor vibration. As a result, the stiffness result showed a large difference more than 30 % according to the thickness of permanent magnet and iron collector. This is closely related to the bulk stiffness controlled by flux pining area, which is limited by the total bulk dimension. Finally, the optimized HTS bearing rotor was installed into a flywheel system for a dynamic stability test. We discussed the dynamic properties of the superconductor bearing rotor and these results can be used for the optimal design of HTS bearings of the 10kWh SFESs.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권4호
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• pp.230-242
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• 2020

201 6년 9월에 발생한 경주지진원 구역에 대한 정밀 지질구조 규명을 위해 MT 탐사를 적용하였다. 경주지역의 MT 측정자료는 조사지역 인근의 지하철, 전력선, 공장, 주택, 농경지에서 발생된 전기적 잡음과 철도, 도로에서의 차량잡음 등으로 인해 측정자료 왜곡이 심하게 발생되었다. 이 연구에서는 고속철도 및 고속도로와 인접한 4개소의 MT 탐사자료에 기계학습 기법을 적용하여 차량잡음이 포함된 시계열을 분류하였다. 고속열차 잡음이 포함된 시계열에 대해서는 확률적 경사 하강법, 서포트 벡터 머신과 랜덤 포레스트 3가지의 분류모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다. 대형트럭 잡음이 포함된 시계열 자료에 대해서는 Hx 성분, Hy 성분과 Hx & Hy 합성성분 크기에 대한 3가지의 샘플 자료를 준비하였으며 랜덤 포레스트 분류모델을 구성하여 그 성능을 평가하였다. 마지막으로 차량잡음 제거 효과 분석을 위하여 차량잡음 제거 전후의 시계열, 진폭 스펙트럼과 겉보기비저항 곡선을 비교하였으며, 이를 통해 차량잡음이 영향을 미치는 주파수 대역과 차량잡음 제거 시 발생될 수 있는 문제점에 대해 고찰하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.618-624
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• 2017

현재 서울 및 대부분의 광역도시에서 운영 중인 전동차는 출퇴근시 높은 혼잡도로 인해 열차 운행시간이 상습적으로 지연되고 있는 실정이다. 그 중 정차역에서 승객들의 승하차 시간에 따른 지연 효과도 큰 영향을 미친다. 이번 연구에서는 승객 승하차 시간을 단축시킴으로써 도시철도의 표정속도를 향상시킬 수 있는 방안으로 광폭 출입문 시스템 개발을 수행하였다. 먼저 광폭 출입문의 폭을 정의하기 위해 시험을 통하여 크기별 시간 단축 효과를 확인하고, 주변 기기와의 간섭 효과를 고려하여 열차의 정위치 정차 성능 향상을 조건으로 최적 사이즈를 정의하였다. 그리고 출입문 크기의 변경으로 인한 차량구체의 구조 특성이 바뀌게 되므로 구조 해석을 통해 구조 안정성을 확인하였다. 다음으로 광폭 출입문 시스템의 상세 설계를 진행하고 시작품을 제작하였으며 기능 시험과 내구 시험을 진행하여 제시한 설계안의 타당성을 검증하였다. 본 연구의 체계적인 개발 과정을 통해 향후 표정속도 향상을 위한 방안으로 광폭 출입문 적용시 출입문 크기 정의부터 시스템 제작까지 설계 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.209-214
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• 2017

현재 철도 차량에 쓰이고 있는 대부분의 계기용 변압기는 장치 내부에 절연유가 충진되어 있는 유입식 계기용 변압기 방식으로서, 내구 연한 도래와 더불어 차량 운행 중 내부 압력 상승에 의해 폭발의 위험성이 있다. 이에 대한 해결책으로 절연 수지를 사용하여 방압 기능이 탁월한 몰드형 건식 계기용 변압기 개발이 필요하다. 이에 제품의 국산화가 가능하도록 한국철도기술연구원에서는 몰드형 건식 계기용 변압기를 개발 진행 중에 있다. 그 연구의 일환으로 개발 제품의 진동 특성 분석과 함께, 진동 환경하에서 변압기의 성능 유지 여부를 확인하여야 한다. 이번 연구에서는 철도 차량 부품의 진동 시험 방법 규격인 KS R 9144 및 IEC 61373 에 따라서 개발 제품의 공진시험과 모의 장기 수명 시험을 진행하였다. 고유 진동수는 해석을 통한 모달 분석과 공진 시험을 병행하여 결과를 비교 분석하였으며 규격 조건을 만족함을 확인하였다. 또한 모의 장기 수명 시험 후 성능 시험을 통해 오랜 시간 진동 환경 하에서도 개발 변압기의 기능에 문제가 없음을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권8호
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• pp.711-719
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• 2016

본 연구에서는 철도차량의 대형사고의 주요원인 되는 타고오름 충돌에 대해 이론 모델을 정립하여 선두차량의 타고오름 거동에 대한 이론식을 도출하였다. 이론식을 검증하기 위하여 상용 소프트웨어인 LS-DYNA를 사용하여 이론모델과 동일한 단순 2차원 모델과 실제 동력대차 모델이 적용된 단순 3차원 모델을 만들어 시뮬레이션으로 비교하였다. 타고오름 현상에서 가장 중요한 전두 완충기 수직변위에 대해 시뮬레이션과 이론식을 비교한 결과 최대 편차율은 0.5 [%]과 3.9 [%] 발생하여 이론식이 실제 모델에도 잘 적용될 수 있음을 확인하였다. 또한, 고무 완충기와 유압 버퍼 2가지를 적용한 여러 가지 충돌조건에 대해 이론식을 적용하여 선두 차량 간 타고오름 량을 분석하고, 사고 후 재현 시뮬레이션이나 전두부 충돌완충 설계 시 활용할 수 있는 이론적 방법을 제시하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.139-148
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• 2015

자갈궤도에서 레일과 침목을 연결하는 체결장치의 레일패드 강성이 증가함에 따라 윤중이 증가하고 궤도틀림진전이 증가되어 궤도유지보수비가 증가하게 된다. 반면에 레일패드강성이 감소하면 차량운행에 따른 전력소모비가 증가하게 된다. 따라서 자갈궤도 설계 시에 차량과 궤도 및 운영조건을 고려하여 궤도유지보수비와 전력소모비를 가급적 작게 할 수 있는 적정 레일패드강성을 결정하는 것은 철도 경제성 확보차원에서 중요한 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 L$\acute{o}$pez Pita 등이 제시한 자갈궤도에서의 최적레일패드 강성을 평가하는 프로세서를 기초로 적정 레일패드강성 범위를 구하였다. 연구결과에 중요한 영향을 주는 레일패드강성에 따른 윤중변화를 보다 정확하게 평가하기 위하여 궤도구성품의 거동특성을 보다 상세하게 고려할 수 있는 고도화된 수치해석적 기법을 사용하여 평가하였다. 또한 국내에서의 차량, 궤도 운영조건을 고려함으로써 국내에서 궤도설계에 적용할 수 있는 적정 레일패드강성 범위를 도출하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.159-165
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• 2023

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.