본 논문은 터널 환경 측정 시스템 개발 및 측정 I [1], II [2]의 후속논문이다. 본 연구의 대상이 되는 터널인 솔안터널은 백두대간을 관통하는 연장 16.7 km의 루프식 단선 터널로 산악지형에 위치하며 화물열차와 승객열차가 혼용인 일반철도 터널이다. 본 논문에서는 솔안터널의 환경 측정을 위하여 터널 내부에 3개의 위치에 설치된 환경 측정 장치에서 약 1년간 측정된 온도 및 습도를 분석하였다. 선행의 연구에서는 도심지 및 도심지 인근에 위치한 터널 내부에서 측정 결과 결과에 대하여 분석하였지만, 본 논문에서는 산악지형에 위치한 터널 내부에서 측정한 온도 및 습도 등을 외부에서의 기상 측정 결과와 비교한 것으로 선행 연구와 차별성을 지닌다. 솔안터널 내부에 측정된 온도 및 습도를 월별로 지역에서의 기상 측정 결과와 비교하였으며, 여름과 겨울을 대표하는 대표적인 일자에 대해서 철도터널에서의 시간별 온도 및 습도의 변화도 분석하였다. 또한 터널 내 측정 위치에 따른 환경 특성도 분석하였다. 본 연구에서 제시한 철도터널의 환경측정 분석 결과는 터널의 환기 및 화재 시뮬레이션 등 터널의 기류의 컴퓨터 해석 및 터널의 공기질 및 온열환경과 관련된 연구에 폭넓게 사용될 수 있다.
최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
난연제는 불길이 확산하거나 초기에 발생하는 것을 억제하는 물질을 의미한다. 난연제로 사용하는 이중 브롬계 난연제인 PBDEs는 갑상선 호르몬 붕괴와 내분비계 교란을 유발하는 물질이다. 본 연구에서는 PBDEs의 분석을 위한 적절한 전처리 방법을 제안하였고, 어류와 패류 포함 총 8종과 서울과 제주 모유 각 20개를 대상으로 BDE-28, 47, 99, 100, 153, 154 및 183의 인체 내 축적 수준을 조사하였다. PBDEs 분석을 위한 전처리 방법으로는 어패류의 경우 알칼리 분해 추출법을 적용하는 것이 적합한 것으로 확인되었다. 다층 실리카겔 컬럼 정제는 50 mL의 헥산을 이용하여 방해물질을 제거한후, 100 mL의 헥산:디클로로메탄(9:1)로 용출시키는 것이 적합한 것으로 확인되었다. 활성탄 정제 과정은 100 mL의 헥산:디클로로메탄(3:1)으로 용출시키는 것이 적합한 것으로 확인되었다. 어패류를 대상으로 한 실험에서 광어는 습식 중량 기준 890 pg/g이 검출되어, 시료 중 가장 높은 PBDEs 축적 정도를 보였다. 생태는 40 pg/g이 검출되어 시료 중 PBDEs의 축적 정도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 모유 시료에서는 서울과 제주 지역에서 지방 중량 기준 2,580 및 3,600 pg/g이 검출되었으며, BDE-153과 183은 모두 검출되지 않았다. 재산과 초산의 경우 3,200 및 3,000 pg/g으로 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서 진행한 어패류 및 인체시료에서의 PBDEs 축적 정도를 파악한 결과, 외국에서 보고한 농도에 비해 낮은 수준을 유지하고 있음을 확인할 수 있었다.
유해 위험 요인이 있는 시설물의 안전에 대한 의식을 고취시키기 위해서는 현장 종사자뿐만 아니라 관리자와 경영자도 해당 시설물에 대한 모니터링이 가능해야 한다. 그러나 우리나라에 있는 대부분의 CNG충전소는 로컬 형식의 모니터링 시스템이 사용되고 있으며 이러한 점을 고려하여 웹상에서 운용할 수 있는 충전소 관리 시스템을 개발 하였다. 개발된 시스템은 U-GSMS(Ubiquitous Gas Safety Management System)라고 명명 하였다. U-GSMS는 크게 프로그램 부분과 하드웨어 부분으로 나눌 수 있다. 프로그램 부분은 안전과 운영을 관리 할 수 있는 시스템으로 구성하였으며 하드웨어 부분은 가스시설물에 적용할 수 있는 센서, 센서간의 통신 그리고 센서와 기기 간의 통신을 위하여 USN(Ubiquitous Sensor Network)기술을 적용하여 무선 통신 시스템을 구축하였다. 이 논문에서는 주로 U-GSMS 중 프로그램에 관하여 기술하였다.
방사성 폐기물의 지층 처분장 건설 및 운영을 위한 개념 선정 단계에서는 폐기물 운반 및 거치뿐 아니라, 처분장의 건설/운영/폐쇄 기간 동안 지하 처분장의 작업 환경 및 위생, 안전, 그리고 처분장내의 수분 제거와 같은 향후 처분장의 환경을 위해 처분장 환기시스템에 대한 고려가 향후 처분장의 환경을 위해 반드시 필요하다. 본 논문은 동굴처분 방식의 중-저준위 처분장 및 지하 심부에 위치하게 될 고준위 처분장에 대한 환기시스템 개념설계 기준 및 요구사항에 대한 내용이다. 방사성폐기물 처분장의 환기 시스템에서 가장 주된 기본 설계 개념은 처분장 건설과 폐기물저장을 위한 작업활동을 위해 각각 독립적이고 분리된 환기시스템을 적용하여야 한다는 것이다. 본 논문에서는 방사성폐기물 처분장의 환기시스템의 설계과정에 대해 기술하고 환기회로 모델링 방법, 자연 환기, 환기 모니터링 시스템과 실시간 환기 시뮬레이션, 화재 시뮬레이션 및 비상 방재 시스템에 관한 사항도 논의하였다
Fossil power plants firing lower grade coals or equipped with modified system for NOx controls are challenged with maintaining good combustion conditions while maximizing generation and minimizing emissions. In many cases significant derate, availability losses and increase in unburned carbon levels can be attributed to poor combustion conditions as a result of poorly controlled local fuel and air distribution within the boiler furnace. In order to develop a on-line combustion tuning system, field test was conducted at operating power boiler. During the field test the exhaust gases' $O_2$, NOx and CO was monitored by using a spatially distributed monitoring grid located in the boiler's high temperature vestibule and upper convective back-pass region. At these locations, the flue gas flow is still significantly stratified, and air in-leakage is minimal which enables tracing of poor combustion zones to specific burners and over-fire air ports. using these monitored information we can improving combustion at every point within the furnace, therefore the boiler can operate at reduced excess $O_2$ and gas temperature deviation, reduced furnace exit gas temperature levels while also reducing localized hot spots, corrosive gas conditions, slag or clinker formation and UBC. Benefits include improving efficiency, reducing NOx emissions, increasing output and maximizing availability. Discussion concerning the reduction of greenhouse gases is prevalent in the world. When taking a practical approach to addressing this problem, the best way and short-term solution to reduce greenhouse gases on coal-fired power plants is to improve efficiency. From this point of view the real time optimized combustion tuning approach is the most effective and implemented with minimal cost.
Kim, Ki Tae;Kim, Hae Woong;Kim, Young Sik;Chang, Hyun Young;Lim, Bu Taek;Park, Heung Bae
Corrosion Science and Technology
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제14권1호
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pp.12-18
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2015
Since the operation period of nuclear power plants has increased, the degradation of buried pipes gradually increases and recently it seems to be one of the emerging issues. Maintenance on buried pipes needs high quality of management system because outer surface of buried pipe contacts the various soils but inner surface reacts with various electrolytes of fluid. In the USA, USNRC and EPRI have tried to manage the degradation of buried pipes. However, there is little knowledge about the inspection procedure, test and manage program in the domestic nuclear power plants. This paper focuses on the development and build-up of real-time monitoring and control system of buried pipes. Pipes to be tested are tape-coated carbon steel pipe for primary component cooling water system, asphalt-coated cast iron pipe for fire protection system, and pre-stressed concrete cylinder pipe for sea water cooling system. A control system for cathodic protection was installed on each test pipe which has been monitored and controlled. For the calculation of protection range and optimization, computer simulation was performed using COMSOL Multiphysics (Altsoft co.).
발전소가 생산한 고전압 전력을 전달하기 위해 사용하는 케이블은 주로 6.6 kV XLPE 케이블(또는 CV케이블)이다. 제작 기술, 설치환경 및 사용조건에 다르겠지만, 케이블은 설치하여 동작함과 동시에 열화과정이 진행된다. 접속재의 경우, 제조 결함이나 공사 결함이 있는 경우 대체로 동작 후 약 3 년 내에 고장을 일으키며, 그렇지 않는 경우 수명이 20-30 년을 지속하는 경우가 많다. 케이블 시스템(케이블 자체 및 접속재)의 상태가 나빠지는 경우, 절연 파괴현상으로 인한 사고가 발생한다. 우리는 케이블의 열화 상태를 감시하기 위한 장비를 개발하여 충남 태안의 한국서부발전주식회사(Korean Western Power Co. Ltd.)에 설치하였다. 이 논문에서, 운영 중에 있는 장비의 하드웨어적인 설계를 소개한다. 그 장비를 사용하여 고전력 케이블의 방식층 절연저항과 습도를 측정하였으며, 습도가 방식층의 절연저항에 미치는 영향을 분석한 결과를 제시한다.
본 논문에서는 해양 환경의 특성을 고려하여 선박 환경에 적합한 방식으로 Server-side 방식에 따른 선박 USN 미들웨어를 구현하였다. 다중 질의 처리 모듈에서는 선박USN에 구성된 다차원 센서 스트림 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 최적화된 질의 계획으로 Mjoin 질의와 해쉬 테이블을 이용한 최적화 방법을 제시하고 모듈을 구성하였다. 상황 인식 관리 모듈에서는 해양의 특성을 고려하여 선박의 상황을 인식하고 관리하는 방법을 제시하였고 SVM 알고리즘을 이용하여 위험 상황을 판단하였다. 제안한 SVM 알고리즘을 이용하여 각 상황별로 5,000 건의 데이터를 입력 받아 실험한 결과 화재 상황과 선체 위험 상황에 대한 평균 정확도는 87.5%, 85.1%를 보였고, 측정 결과를 전송하여 선박 USN 모니터링 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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