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Measurement of Alpha Radiation Dose in Uranium-using Facility
Seonho Noh,Youngwoo Kwon,Youngsang Lee 한국방사성폐기물학회 2022 한국방사성폐기물학회 학술논문요약집 Vol.20 No.2
The Korea Atomic Energy Research Institute operates the Nuclear Cycle Experimental Research Facility which has radiation controlled area in the laboratory with the aim of realizing pyroprocessing technology. In this Facility, depleted Uranium feed material and a depleted Uranium mixed with some surrogate material are used for performing experiments. Therefore the facility is using uranium, users should be careful of radiation. This paper will explain the radiation protection of the Nuclear Cycle Experimental Research facility and will also explain how much alpha radiation comes out from the facility. The RMS (Radiation Monitoring System) detector is made by CANBERRA and the model name is ICAM. ICAM RMS is the detector which can detect Alpha Radiation by absorbing the air in the facility. The RMS detector is installed in the HVAC room on the third floor to check the air contamination through the chimney. The RMS is connected to the air ventilation line for detecting Alpha radiation in the whole facility. Experiment was performed for two weeks to check the radiation level and the air ventilation fan continued to operate 24 hours a day. the results are below the required value which is 0.1 Bq/m3, indicating that the facility is safe in terms of radiation safety management.
Seonho Kim(김선호),Kang-hoe Kim(김강회),Woondong Yeo(여운동) 한국콘텐츠학회 2012 한국콘텐츠학회논문지 Vol.12 No.12
본 논문은 연구ㆍ학습 주제 지식베이스를 통한 소셜컴퓨팅 지원에 관한 연구로 두 가지 하부 연구로 구성되었다. 첫 번째 연구는 다양한 학문분야에서 전자 도서관 이용자들의 연구 및 학습 주제를 추출하기 위해 분야별로 분류가 잘 되어 있는 NDLTD Union catalog의 석박사 학위 논문 (Electronic Theses and Dissertations : ETDs)을 분석하여 계층적 지식베이스를 구축하는 연구이다. 석박사 학위 논문 이외에 ACM Transactions 저널의 논문과 컴퓨터 분야 국제 학술대회 웹사이트도 추가로 분석하였는데 이는 컴퓨팅 분야의 보다 세분화된 지식베이스를 얻기 위해서이다. 계층적 지식베이스는 개인화 서비스, 추천시스템, 텍스트 마이닝, 기술기회탐색, 정보 가시화 등의 정보서비스와 소셜컴퓨팅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문의 두 번째 연구 부분에서는 우리가 만든 계층적 지식기반을 활용하여 4개의 사용자 커뮤니티 마이닝 알고리즘 중에서 우리가 수행중인 소셜 컴퓨팅 연구, 즉 구성원간의 결합도에 기반한 추천시스템,에 최상의 성능을 보이는 그룹핑 알고리즘을 찾는 성능 평가 연구 결과를 제시하였다. 우리는 이 논문을 통해서 우리가 제안하는 연구ㆍ학습 주제 데이터베이스를 사용하는 방법이 기존에 사용자 커뮤니티 마이닝을 위해 사용되던 비용이 많이 필요하고, 느리며, 개인정보 침해의 위험이 있는 인터뷰나 설문에 기반한 방법을 자동화되고, 비용이 적게 들고, 빠르고, 개인정보 침해 위험이 없으며, 반복 수행시에도 일관된 결과를 보여주는 방법으로 대체할 수 있음을 보이고자 한다. This paper consists of two parts: In the first part, we describe our work to build hierarchical knowledge base of digital library patron’s research interests and learning topics in various scholarly areas through analyzing well classified Electronic Theses and Dissertations (ETDs) of NDLTD Union catalog. Journal articles from ACM Transactions and conference web sites of computing areas also are added in the analysis to specialize computing fields. This hierarchical knowledge base would be a useful tool for many social computing and information service applications, such as personalization, recommender system, text mining, technology opportunity mining, information visualization, and so on. In the second part, we compare four grouping algorithms to select best one for our data mining researches by testing each one with the hierarchical knowledge base we described in the first part. From these two studies, we intent to show traditional verification methods for social community miming researches, based on interviewing and answering questionnaires, which are expensive, slow, and privacy threatening, can be replaced with systematic, consistent, fast, and privacy protecting methods by using our suggested hierarchical knowledge base.