NARX(Nonlinear AutoRegressive with eXogenous input) neural network was used for prediction of nuclear reactor behavior which was influenced by control rods in short-term period and also by xenon and boron in long-term period in load following operations. The developed model was designed to predict reactor power, xenon worth and axial offset with different burnup rates when control rod and boron were adjusted in load following operations. Data of UCN 3 were collected by ONED94 code. The test results presented exhibit the capability of the NARX neural network model to capture the long term and short term dynamics of the reactor core and seems to be utilized as a handy tool for the use of a plant simulation.
NARX(Nonlinear AutoRegressive with eXogenous input) neural network was used for prediction of nuclear reactor behavior which was influenced by control rods in short-term period and also by the concentration of xenon and boron in long-term period in load following operations. The developed model was designed to predict reactor power, xenon worth and axial offset with different burnup states when control rods and boron were adjusted in load following operations. Data of the Korea Next Generation PWR were collected by ONED94 code. The test results presented exhibit the capability of the NARX neural network model to capture the long term and short term dynamics of the reactor core and the developed model seems to be utilized as a handy tool for the use of a plant simulation.
This study is focused on the development and selection of optimal cool tube system to maximize its thermal performance. Cool tube is devised to reduce the heating and cooling load of building by preheating or refreshing of intake air. Finite volume method was adopted to solve the conduction problem between the cool tube and earth. We examine the cool tube system for two operating periods, a short term(12 hours) and a long term(3 months). The results of short term operations reveal that condensation significantly influences and raises the exit air temperature. For long term operations, optimum conditions of cool tube system are obtained with variations of flow-rate, depth, length and diameter of cool tube.
This study is focused on the development and selection of the optimal cool tube system to maximize its thermal performance. Cool tube is devised to reduce the heating and cooling load of building by preheating or refreshing of intake air with buried pipes. Finite volume method is adopted to solve the conduction problem between the cool tube and earth. We examine the cool tube system for two operating periods, a short term(12 hours) and a long term(3 months). The results of short term operations reveal that condensation significantly influences and raises the exit air temperature. For long term operations, optimum conditions of cool tube system are obtained with variations of flow-rate, depth, length and diameter of cool tube.
The rail passenger demand for the railroad operations required a short-term demand rather than a long-term demand. The rail passenger demand can be classified according to the purpose. First, the rail passenger demand will be use to the restructure of line planning on the current operating line. Second, the rail passenger demand will be use to the line planning on the new line and purchasing the train vehicles. The objective of study is to analyze the travel behavior of rail passenger for modeling of short-term demand forecasting. The scope of research is the passenger of KTX. The travel behavior was analyzed the daily trips, origin/destination trips for KTX passenger using the ANOVA and the clustering analysis. The results of analysis provide the directions of the short-term demand forecasting model.
When spent fuel assemblies from the reactor of nuclear power plants(NPPs) are transported, the assemblies are exposed to short-term operations that can affect the peak cladding temperature of spent fuel assemblies. Therefore, it needs to perform the analysis of heat transfer on spent fuel dry cask during the operation. For 3 dimensional computational fluid dynamnics(CFD) simulation, it is proposed that the short-term operation is divided into three processes: Wet, dry, and vacuum drying condition. The three processes have different heat transfer mode and medium. Metal transportation cask, which is Korea Radioactive Waste Agency(KORAD)'s developing cask, is evaluated by the methods proposed in this work. During working hours, the boiling at wet process does not occur in the cask and the peak cladding temperatures of all processes remain below $400^{\circ}C$. The maximum peak cladding temperature is $173.8^{\circ}C$ at vacuum drying process and the temperature rise of dry, and vacuum drying process occurs steeply.
This paper investigates and selects the areas that need to be improved in R&D and production management of small and medium size companies. The study on the capability of R&D and production management shows that the areas for evaluating of the R&D and production management levels are composed of 8 elements : R&D resource, R&D support and experience, long-term operations strategy, intermediate range planning, short-term planning, subcontractor management, logistics and inventory management, and quality management. The investigation of the gap between the importance of the areas and the capability of SMEs shows that the most important things are to consolidate supply chain, to improve product and process competitiveness using quality improvement, and to enhance production management through sophisticated short-term planning. The detailed analysis also shows that the areas that need to be improved depend on the size and sales of the company.
Status of benzene exposure was evaluated upon petrochemical workers in the Yeosu Industrial Complex, based on questionnaire responses by workers, review of previous work environment assessment reports between 1996 and 2004, in addition to short-term exposure measurements for unit tasks in the field. Questionnaire results showed that workers in the field were suffering concern on and symptoms of respiratory diseases, cancers or other illnesses of unknown causes. In particular, workers were highly worried about the risk of exposure to chemical hazards including benzene, while conducting specific tasks (e.g. sampling, draining, gauging) among normal operations during which equipments are opened and contents are exposedin the air, as well as periodic turnaround (TA) task. However, the review of previous work environment assessment reports found out that short-term exposure assessment data for unit tasks accounted for less than 1% of total data, and most of them were on 8-hr average exposure level. It also turned out that benzene was not detected in 83% of total samples, suggesting routine but pointless sampling has been repeated. Short-term exposure level was assessed focusing on tasks with high level of complaints on the exposure risk, based on the questionnaire responses. As predicted, a maximum of 741 ppm benzene exposure was reached depending on types and conditions of operations involved. In conclusion, these findings suggest that the evaluation and management on the short-term high exposure tasks including turnaround are crucial in reducing benzene exposure and preventing haematopoietic cancer in workers in the petrochemical industry.
An AI approach with tabu search is designed to solve multi-level knapsack problems. The approach performs intelligent actions with memories of historic data and learning effect. These action are developed ont only by observing the attributes of the optimal solution, the solution space, and its corresponding path to the optimal, but also by applying human intelligence, experience, and intuition with respect to the search strategies. The approach intensifies, or diversifies the search process appropriately in time and space. In order to create a good neighborhood structure, this approach uses two powerful choice rules that emphasize the impact of candidate variables on the current solution with respect to their profit contribution. "Pseudo moves", similar to "aspirations", support these choice rules during the evaluation process. For the purpose of visiting as many relevant points as possible, strategic oscillation between feasible and infeasible solutions around the boundary is applied. To avoid redundant moves, short-term (tabu-lists), intemediate-term (cycle-detection), and long-term (recording frequency and significant solutions for diversfication) memories are used. Test results show that among the 45 generated problems (these problems pose significant or insurmountable challenges to exact methods) the approach produces the optimal solutions in 39 cases.lutions in 39 cases.
The cash management problem as a part of working capital management has been extensively studied. By and large the articles surveyed lacked consideration of long-term assets and the proper tax treatment of them. Recognizing that investment activities - long-term as well as short-term generate cash inflows, leads one to conclude that these investments should be included in the cash management problem. The liquidity of long term investments is an integral part of the cash management problem. This paper formulated a cash management model which incorporate the effect of long term investments and their liquidity on cash holdings. Although all of the models formulated could be solved using mathematical programing techniques, the mere size of the problem in terms of the number of variables and constraints leads one to seek other methods. For this reason rules were developed using the Kuhn-Tucker conditions thereby substaintially avoiding the programming calculations or at least easing them significantly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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