• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권11호
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• pp.2452-2459
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• 2020

Neutron spectrum is essential to the safe operation of reactors. Traditional online neutron spectrum measurement methods still have room to improve accuracy for the application cases of wide energy range. From the application of artificial neural network (ANN) algorithm in spectrum unfolding, its accuracy is difficult to be improved for lacking of enough effective training data. In this paper, an adaptive deviation-resistant neutron spectrum unfolding method based on transfer learning was developed. The model of ANN was trained with thousands of neutron spectra generated with Monte Carlo transport calculation to construct a coarse-grained unfolded spectrum. In order to improve the accuracy of the unfolded spectrum, results of the previous ANN model combined with some specific eigenvalues of the current system were put into the dataset for training the deeper ANN model, and fine-grained unfolded spectrum could be achieved through the deeper ANN model. The method could realize accurate spectrum unfolding while maintaining universality, combined with detectors covering wide energy range, it could improve the accuracy of spectrum measurement methods for wide energy range. This method was verified with a fast neutron reactor BN-600. The mean square error (MSE), average relative deviation (ARD) and spectrum quality (Qs) were selected to evaluate the final results and they all demonstrated that the developed method was much more precise than traditional spectrum unfolding methods.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.103-111
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• 2007

본 논문에서는 single-chip CMOS Image Sensor(CIS)용 고화질 image signal processor(ISP)에 최적화된 하드웨어 구조를 제안한다. Single-chip CIS는 CIS와 ISP가 하나의 칩으로 구현된 것으로, 다양한 휴대기기에 사용된다. 휴대기기의 특성상, single-chip CIS용 ISP는 고화질이면서도 저전력을 위해 하드웨어 복잡도를 최소화해야 한다. 영상의 품질 향상을 위해서 다양한 영상 처리 블록들이 ISP에 적용되지만, 그 중에 핵심이면서 하드웨어 복잡도가 가장 큰 블록은 컬러 영상을 만들기 위한 색 보간 블록과 영상을 선명하게 하기 위한 화질 개선 필터 블록이다. 이들 블록은 데이터 처리를 위한 로직 외에도 라인 메모리를 필요로 하기 때문에 ISP의 하드웨어 복잡도의 대부분을 차지한다. 기존 ISP에서는 색 보간과 화질 개선 필터를 독립적으로 수행하였기 때문에 많은 수의 라인 메모리가 필요하였다. 따라서 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서는 낮은 성능의 색보간 알고리즘을 적용하거나, 화질 개선 필터를 사용하지 않아야 했다. 본 논문에서는 화질 개선을 위해 경계 적응적이면서 채널간 상관관계를 고려하는 고화질 색 보간 알고리즘을 적용하였다. 또한 채널 간 상관관계를 고려하는 색 보간 알고리즘의 특성을 이용하여 색 보간 블록과 화질 개선 필터 블록이 라인 메모리를 공유하도록 설계함으로써, 전체 라인 메모리 수를 최소화하는 새로운 구조를 제안한다. 제안된 방법을 적용하면 화질 개선 필터 블록을 위한 추가적인 라인 메모리가 불필요하기 때문에, 고화질과 낮은 복잡도 모두를 만족시킬 수 있다. 제안 방식과 기존 방식의 MSE(Mean Square Error)는 0.37로, 메모리 공유로 인한 화질의 저하는 거의 없었고, 고화질 색 보간 알고리즘을 적용했기 때문에 전체적인 화질은 향상되었다. 제안된 ISP 구조는 Verilog HDL 및 FPGA를 이용하여 실시간으로 구현 검증되었다. 0.25um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였을 때, 총 게이트 수는 37K개였으며 7.5개의 라인 메모리가 사용되었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제42권9호
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• pp.1518-1523
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• 2013

적양배추싹의 저장온도에 따른 미생물학적 유통기한을 예측하기 위해서, 적양배추싹을 polyolefin film과 PA/PA/PE film에 각각 포장 후 4와 $10^{\circ}C$에 저장하여 저장기간 중 총호기성균 수를 측정하였다. 측정된 data를 Gompertz's model 식을 이용하여 최대성장속도와 유도기를 구하였고, shelf life 예측모델 식으로부터 계산된 적양배추싹의 shelf life는 polyolefin film과 PA/PA/PE film에 포장 후 $10^{\circ}C$에 저장된 시료가 각각 19.7과 22.6시간인 반면, $4^{\circ}C$에 저장된 시료는 49.4와 52.3시간으로 나타났다. 성장예측모델 식의 적합성 평가를 위해 $A_f$, $B_f$, MSE 값을 산출한 결과, 예측모델 식의 적합성이 뛰어났다. 한편, aqueous $10^{\circ}C$/fumaric acid와 UV-C 병합처리 된 적양배추싹 시료의 shlef life는 7일 이상으로 예측되었다. 따라서 aqueous $10^{\circ}C$/fumaric acid와 UV-C 병합처리 후 저온저장은 적양배추싹의 shelf life 연장에 효과적인 것으로 판단된다.

• Wind and Structures
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• 제28권2호
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• pp.71-87
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• 2019

The yaw and interference effects of blades affect aerodynamic performance of large wind turbine system significantly, thus influencing wind-induced response and stability performance of the tower-blade system. In this study, the 5MW wind turbine which was developed by Nanjing University of Aeronautics and Astronautics (NUAA) was chosen as the research object. Large eddy simulation on flow field and aerodynamics of its wind turbine system with different yaw angles($0^{\circ}$, $5^{\circ}$, $10^{\circ}$, $20^{\circ}$, $30^{\circ}$ and $45^{\circ}$) under the most unfavorable blade position was carried out. Results were compared with codes and measurement results at home and abroad, which verified validity of large eddy simulation. On this basis, effects of yaw angle on average wind pressure, fluctuating wind pressure, lift coefficient, resistance coefficient,streaming and wake characteristics on different interference zone of tower of wind turbine were analyzed. Next, the blade-cabin-tower-foundation integrated coupling model of the large wind turbine was constructed based on finite element method. Dynamic characteristics, wind-induced response and stability performance of the wind turbine structural system under different yaw angle were analyzed systematically. Research results demonstrate that with the increase of yaw angle, the maximum negative pressure and extreme negative pressure of the significant interference zone of the tower present a V-shaped variation trend, whereas the layer resistance coefficient increases gradually. By contrast, the maximum negative pressure, extreme negative pressure and layer resistance coefficient of the non-interference zone remain basically same. Effects of streaming and wake weaken gradually. When the yaw angle increases to $45^{\circ}$, aerodynamic force of the tower is close with that when there's no blade yaw and interference. As the height of significant interference zone increases, layer resistance coefficient decreases firstly and then increases under different yaw angles. Maximum means and mean square error (MSE) of radial displacement under different yaw angles all occur at circumferential $0^{\circ}$ and $180^{\circ}$ of the tower. The maximum bending moment at tower bottom is at circumferential $20^{\circ}$. When the yaw angle is $0^{\circ}$, the maximum downwind displacement responses of different blades are higher than 2.7 m. With the increase of yaw angle, MSEs of radial displacement at tower top, downwind displacement of blades, internal force at blade roots all decrease gradually, while the critical wind speed decreases firstly and then increases and finally decreases. The comprehensive analysis shows that the worst aerodynamic performance and wind-induced response of the wind turbine system are achieved when the yaw angle is $0^{\circ}$, whereas the worst stability performance and ultimate bearing capacity are achieved when the yaw angle is $45^{\circ}$.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1117-1132
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• 2019

산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.