본 연구는 농어촌 초등학교 저학년을 대상으로 로봇과 SW교육을 위한 메이커 교육 프로그램 환경 조성, 메이커교육 프로그램 개발 및 적용 연구를 수행하였다. 선행 메이커교육 모델을 기초로 초등학교 저학년 수준에 맞는 OMCSI 모형은 개발하였으며, 이를 기초로 5종의 WeDo 활용 초등 메이커 교육 프로그램을 개발하였다. 2020년 4월 1일 ~ 2020년 10월 30일까지 경상남도 대합초등학교의 2학년 10명을 대상으로 WeDo로봇 2.0을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램을 적용한 결과는 다음과 같다. 컴퓨팅사고력의 분석능력에서 평균이 3.40점 올랐으며(t=-2.378, p=0.034), 설계능력에서도 평균이 3.30점 올랐다.(t=-2.329, p=0.040). 그리고 구현능력에서도 평균이 3.40점(t=-2.458, p=0.038)올랐다. 마지막으로 추론능력에서는 3.70점(t=-2.449, p=0.037)로 올랐다. 즉, 컴퓨팅 사고력 4개의 하위요소 모두가 유의확률 0.04이하로 사전사후 컴퓨팅 사고력의 점수 간에는 통계적인 유의미한 차이를 나타냈다. 따라서 WeDo 로봇을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램'이 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 매우 효과적으로 작용했다고 할 수 있다
J. Romero-Barrientos;F. Molina;J.I. Marquez Damian;M. Zambra;P. Aguilera;F. Lopez-Usquiano;S. Parra
Nuclear Engineering and Technology
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제55권5호
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pp.1593-1603
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2023
In deterministic and Monte Carlo transport codes, b-delayed emission is included using a group structure where all of the precursors are grouped together in 6 groups or families, but given the increase in computational power, nowadays there is no reason to keep this structure. Furthermore, there have been recent efforts to compile and evaluate all the available b-delayed neutron emission data and to measure new and improved data on individual precursors. In order to be able to perform a transient Monte Carlo simulation, data from individual precursors needs to be implemented in a transport code. This work is the first step towards the development of a tool to explore the effect of individual precursors in a fissile system. In concrete, individual precursor data is included by expanding the capabilities of the open source Monte Carlo code OpenMC. In the modified code - named Time Dependent OpenMC or OpenMC(TD)- time dependency related to β-delayed neutron emission was handled by using forced decay of precursors and combing of the particle population. The data for continuous energy neutron cross-sections was taken from JEFF-3.1.1 library. Regarding the data needed to include the individual precursors, cumulative yields were taken from JEFF-3.1.1 and delayed neutron emission probabilities and delayed neutron spectra were taken from ENDF-B/VIII.0. OpenMC(TD) was tested in a monoenergetic system, an energy dependent unmoderated system where the precursors were taken individually or in a group structure, and in a light-water moderated energy dependent system, using 6-groups, 50 and 40 individual precursors. Neutron flux as a function of time was obtained for each of the systems studied. These results show the potential of OpenMC(TD) as a tool to study the impact of individual precursor data on fissile systems, thus motivating further research to simulate more complex fissile systems.
Xian-Wen Li;Xing-Kang Su;Long Gu;Xiang-Yang Wang;Da-Jun Fan
Nuclear Engineering and Technology
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제55권5호
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pp.1802-1813
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2023
Conjugate heat transfer between liquid metal and solid is a common phenomenon in a liquid-metal-cooled fast reactor's fuel assembly and heat exchanger, dramatically affecting the reactor's safety and economy. Therefore, comprehensively studying the sophisticated conjugate heat transfer in a liquid-metal-cooled fast reactor is profound. However, it has been evidenced that the traditional Simple Gradient Diffusion Hypothesis (SGDH), assuming a constant turbulent Prandtl number (Prt,, usually 0.85 - 1.0), is inappropriate in the Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations of liquid metal. In recent decades, numerous studies have been performed on the four-equation model, which is expected to improve the precision of liquid metal's CFD simulations but has not been introduced into the conjugate heat transfer calculation between liquid metal and solid. Consequently, a four-equation model, consisting of the Abe k - ε turbulence model and the Manservisi k𝜃 - ε𝜃 heat transfer model, is applied to study the conjugate heat transfer concerning liquid metal in the present work. To verify the numerical validity of the four-equation model used in the conjugate heat transfer simulations, we reproduce Johnson's experiments of the liquid lead-bismuth-cooled turbulent pipe flow using the four-equation model and the traditional SGDH model. The simulation results obtained with different models are compared with the available experimental data, revealing that the relative errors of the local Nusselt number and mean heat transfer coefficient obtained with the four-equation model are considerably reduced compared with the SGDH model. Then, the thermal-hydraulic characteristics of liquid metal turbulent pipe flow obtained with the four-equation model are analyzed. Moreover, the impact of the turbulence model used in the four-equation model on overall simulation performance is investigated. At last, the effectiveness of the four-equation model in the CFD simulations of liquid sodium conjugate heat transfer is assessed. This paper mainly proves that it is feasible to use the four-equation model in the study of liquid metal conjugate heat transfer and provides a reference for the research of conjugate heat transfer in a liquid-metal-cooled fast reactor.
본 연구에서는 폼 구조의 효율적인 유효 기계적 물성 및 열전도율 예측을 위한 균질화 데이터 기반 전이학습 프레임워크를 개발하였다. Eshelby 텐서 기반의 평균장 균질화(Mean-field homogenization, MFH)는 타원체 형태의 공동을 포함하는 다공성 구조의 물성을 효율적으로 예측할 수 있지만, 셀룰러(cellular) 폼 구조의 물성은 정확하게 예측하기 어렵다. 한편, 유한요소 균질화(Finite element homogenization, FEH)는 정확성은 높지만 상대적으로 높은 해석 시간을 동반한다. 본 논문에서는 평균장 균질화와 유한요소 균질화의 장점을 결합한 데이터 기반 전이학습 프레임워크(Framework)를 제안하였다. 구체적으로, 대량의 평균장 균질화 데이터를 도출하여 사전학습 모델(Pre-trained model)을 구축하고, 상대적으로 소량의 유한요소 균질화 데이터를 이용하여 미세 조정(Fine-tuning) 하였다. 제안된 프레임워크를 검증하기 위한 수치 예제를 수행하였으며, 해석 정확도를 확인하였다. 본 연구의 결과는 다양한 폼 구조를 가진 재료의 해석에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 개별연구들이 정확한 통계량을 제시하지 않고 그래프로만 나타내었을 경우 그래프로부터 통계량을 추출해내는 구체적인 방법을 기술한 것으로서 데이터통합과 정량적합성을 위한 메타분석을 가능하게 한다. 특히 메타분석(meta-analysis)은 체계적·객관적으로 대상문헌을 선택한 후 개별 연구들의 결과를 계량화하여 이를 통합된 효과크기(effect size)로 제시함으로써 근거중심의학(evidence based medicine)를 위한 올바른 의사결정을 할 수 있게 하는 중요한 분석도구이다. 데이터통합과 메타분석을 위해서 그래프로부터 정확한 통계수치를 추출하는 전산도구인 Adobe Acrobat Reader 와 Python기반의 JupyterLab 소프트웨어의 소개와 적용에 대한 주요사항을 알아보았다. 사용된 예제자료는 선행연구를 통해서 통계결과가 검증되어졌고 ClinicalTrials.gov에서 원자료 확보가 가능한 것을 사용하였다. 원자료와 각 전산도구들의 측정값을 각각 메타분석한 결과 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 또한 연구자들간의 측정 신뢰도를 확인하였으며 높은 일치도를 나타내었다. 만약 그래프로부터 통게수치를 추출해야만 할 경우 연구의 완결성 유지를 위해서 전통적 사용 방법들보다는 전산 도구를 이용한 측정이 권고된다.
패턴의 규칙을 찾는 활동은 초등학생들의 대수적 사고를 신장하는 데 유용하다. 본 논문은 초등학생들에게 패턴활동을 지도하는 세 가지 주요 활동, 즉 패턴의 구조를 분석하는 활동, 규칙을 찾아 특정한 항을 구하는 활동, 규칙을 찾아 표현하는 활동을 중심으로 2015 개정 수학과 교육과정에 따른 초등학교 4학년 검정 교과용 도서의 '규칙찾기' 단원에 제시된 패턴 활동의 지도 방안을 분석하였다. 분석 결과 10종 도서에서 증가 수 패턴, 증가 기하 패턴, 계산식 패턴을 중심으로 세 가지 활동이 제시되어 있었다. 패턴의 구조를 분석하는 활동은 대부분 증가 기하패턴을 다룰 때 제시되어 있었는데, 주로 패턴을 이루는 모형의 개수를 구하는 데 초점을 두었다. 반면 규칙을 찾아 특정한 항을 구하는 활동은 세 가지 패턴에서 고루 제시되어 있었고, 대개 가까운 항을 구하는 문항이 많았다. 규칙을 찾아 표현하는 활동은 자신의 언어로 규칙을 이야기해 보거나 써보도록 제시되어 있었다. 이와 같은 분석결과를 토대로 본 연구는 초등학생들의 대수적 사고를 신장하기 위한 패턴 활동의 지도 방안에 대해 교과용 도서의 구성 및 활용 측면에서 구체적인 시사점을 제공한다.
본 연구는 컴퓨터 문헌 분석 기법을 활용하여 <토끼전> '어족회의' 대목의 계열과 계통을 밝히는 데에 목적을 둔다. 우선 각 단락의 이본 유형을 인코딩하여 코퍼스를 구축하고, 이를 바탕으로 해밍 거리를 이용하여 각 이본 간의 거리 행렬을 산출하였다. 그다음 산출된 거리 행렬을 다차원 척도법, 계층적 군집 분석을 적용하여 이본의 군집 양상을 시각화하여, 기존에 토끼전 전체 단락을 대상으로 한 군집 분석 연구와 비교하여 '어족회의' 대목의 계열과 계통 특징을 살펴보았다. 그 결과 토끼전 전체 단락을 대상으로 한 군집 분석이 6개의 계열을 이루고 있는 것과는 달리, '어족회의' 대목은 5개의 계열을 이루고 있다는 점과 몇몇 이본의 계열 출입이 있다는 점을 확인할 수 있었다. 본 연구의 성과는 계산에 의한 객관적이고 실증적인 방법으로 이본 간의 상대적 거리 측정하고 계통 분류를 했다는 점과 토끼전 전체를 내용을 대상으로 한 계열 분석과 대비하여 어족회의 대목 계열의 특징을 밝혔다는 데에 있다.
이 논문에서는 RNN (Recurrent Neural Networks)-LSTM (Long Short-Term Memory) 을 적용하여 Lorenz 시스템을 예측하는 자료 기반 인공지능 모델을 구축하고, 이 모델이 미분방정식을 차분화하여 해를 구하는 역학 모델을 대체할 수 있는지 가능성을 진단하였다. 구축된 자료기반 모델이 초기 조건의 작은 교란이 근본적으로 다른 결과를 만들어내는 Lorenz 시스템의 카오스적인 특성을 반영한다는 것과, 시스템의 안정적인 두 개의 닻을 중심으로 운동하면서 전이 과정을 반복하는 특성, "결정론적 불규칙 흐름"의 특성, 분기 현상을 모사한다는 것을 확인하였다. 또한, 적분 시간 간격을 조절함으로써 전산자원을 절감할 수 있는 자료기반 모델의 장점을 보였다. 향후 자료기반 모델의 정교화와 자료기반 모델을 위한 자료동화 기법의 연구를 통해 자료기반 인공지능 모델의 활용성을 확대할 수 있을 것으로 기대한다.
현미경용 플렌옵틱 광학 시스템은 일반적으로 대물 렌즈, 튜브 렌즈, 마이크로 렌즈 어레이, 그리고 이미지 센서로 구성된다. 플렌옵틱을 통한 라이트 필드 이미징에서 튜브 렌즈와 마이크로 렌즈 어레이 간의 수치 구경을 일치시키고, 이를 바탕으로 공간분해능 및 피사계심도 등의 성능 지표를 예측한다. 하지만 상업적 마이크로 렌즈 어레이 적용시 이러한 수치 구경 일치에 어려움이 있어, 본 논문에서는 기존에 보고된 성능 예측 수식을 수치 구경이 일치하지 않는 경우까지 확장하고, 전산 시뮬레이션을 통한 성능 예측 기법을 제시하며, 이를 수치 구경 일치화가 이루어진 10배율 및 수치 구경 불일치가 발생한 20배율 대물렌즈가 적용된 두 개의 플렌옵틱 광학계 개발 및 실험을 통하여 검증하였다. 10배율 및 20배율 시스템은 확장식에서 각각 12.5 ㎛, 6.2 ㎛의 공간 분해능과 530 ㎛, 88 ㎛의 피사계심도를 가지며, 시뮬레이션에서는 각각 11.5 ㎛, 5.8 ㎛의 공간분해능과 510 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를, 실험에서는 각각 11.1 ㎛, 5.8 ㎛의 공간 분해능과 470 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를 가진다. 확장식 및 시뮬레이션 모두 실험 값과 유사한 결과를 보여 시스템 설계에서는 두 가지 방법 모두 적절할 것으로 판단된다. 다만 피사계심도 예측 정확성에 있어서는 시뮬레이션에 의한 예측이 실험 값과 좀 더 유사하므로, 실제 제작에 앞서 시뮬레이션에 의한 성능 예측을 추천한다.
Objective: To evaluate the performance of a convolutional neural network (CNN) model that can automatically detect and classify rib fractures, and output structured reports from computed tomography (CT) images. Materials and Methods: This study included 1079 patients (median age, 55 years; men, 718) from three hospitals, between January 2011 and January 2019, who were divided into a monocentric training set (n = 876; median age, 55 years; men, 582), five multicenter/multiparameter validation sets (n = 173; median age, 59 years; men, 118) with different slice thicknesses and image pixels, and a normal control set (n = 30; median age, 53 years; men, 18). Three classifications (fresh, healing, and old fracture) combined with fracture location (corresponding CT layers) were detected automatically and delivered in a structured report. Precision, recall, and F1-score were selected as metrics to measure the optimum CNN model. Detection/diagnosis time, precision, and sensitivity were employed to compare the diagnostic efficiency of the structured report and that of experienced radiologists. Results: A total of 25054 annotations (fresh fracture, 10089; healing fracture, 10922; old fracture, 4043) were labelled for training (18584) and validation (6470). The detection efficiency was higher for fresh fractures and healing fractures than for old fractures (F1-scores, 0.849, 0.856, 0.770, respectively, p = 0.023 for each), and the robustness of the model was good in the five multicenter/multiparameter validation sets (all mean F1-scores > 0.8 except validation set 5 [512 x 512 pixels; F1-score = 0.757]). The precision of the five radiologists improved from 80.3% to 91.1%, and the sensitivity increased from 62.4% to 86.3% with artificial intelligence-assisted diagnosis. On average, the diagnosis time of the radiologists was reduced by 73.9 seconds. Conclusion: Our CNN model for automatic rib fracture detection could assist radiologists in improving diagnostic efficiency, reducing diagnosis time and radiologists' workload.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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