Once discharged, spent nuclear fuel undergoes an initial cooling process within deactivation pools situated at the reactor site. This cooling step is crucial for reducing the fuel’s temperature. Once the heat has sufficiently diminished, two viable options emerge: reprocessing or interim storage. A method known as PUREX, for aqueous nuclear reprocessing, involves a chemical procedure aimed at separating uranium and plutonium from the spent nuclear fuel. This separation not only minimizes waste volume but also facilitates the reuse of the extracted materials as fuel for nuclear reactors. The transformation of uranium oxides through dissolution in nitric acid followed by drying results in uranium taking the form of UO2(NO3)2 + 6H2O, which can then be converted into various solid-state configurations through different heat treatments. This study specifically focuses on investigating the phase transitions of artificially synthesized UO2(NO3)2 + 6H2O subjected to heat treatment at various temperatures (450, 500, 550, 600°C) using X-ray Diffraction (XRD) analysis. Heat treatments were also conducted on UO2 to analyze its phase transformations. Additionally, the study utilized XRD analysis on an unidentified oxidized uranium oxide, UO2+X, and employed lattice parameters and Bragg’s law to ascertain the oxidation state of the unknown sample. To synthesize UO2(NO3)2 + 6H2O, U3O8 powder is first dissolved in a 20% HNO3 solution. The solid UO2(NO3)2 + 6H2O is obtained after drying on a hotplate and is subsequently subjected to heat treatment at temperatures of 450, 500, 550, and 600°C. As the heat treatment temperature increases, the color of the samples transitions from orange to dark green, indicating the formation of different phases at different temperatures. XRD analysis confirms that uranyl nitrate, when heattreated at 500 and 550°C, oxidizes to UO3, while the sample subjected to 600°C heat treatment transforms into U3O8 due to the higher temperature. All samples exhibit sharp crystal peaks in their XRD spectra, except for the one heat-treated at 450°C. In the second experiment, the XRD spectra of the heat-treated UO2 consistently indicate the presence of U3O8 rather than UO3, regardless of the temperature. Under an oxidizing atmosphere within a temperature range of 300 to 700°C, UO2 can be oxidized to form U3O8. In the final experiment, the oxidation state of the unknown UO2+X was determined using Bragg’s law and lattice parameters, revealing that it was a material in which UO2 had been oxidized, resulting in an oxidation state of UO2.24.

2022년 캠벨얼리 재배면적은 4,397ha(32.7%)으로 샤인머스켓에 이어 두 번째로 많이 재배하는 품종이다. 포도 과원에서 보고된 장님노린재에는 애무늬고리장님노린재와 초록장님노린재가 있으며, 포도 신초를 가해해 잎 이 자라면서 구멍이 나고, 포도알을 흡즙해 포도알 표피를 코르크화해 상품성을 떨어뜨린다. 애무늬고리장님노 린재는 약충은 3~4mm, 성충은 4~5mm 정도이며, 몸 색깔은 엷은 녹색을 띄고, 다리(설상부) 끝이 검어 초록장님노 린재와 구분된다. 조사지점에서는 애무늬고리장님노린재만 채집되었으며, 나무당 0~4.8마리가 발견되었다. 4월 하순 상대습도 40% 이상이고, 일평균기온이 13℃ 이상 10일 정도 경과하였을 때 알에서 부화해 신초를 가해 하기 시작했다. 5월 하순부터 성충이 되며, 포도원 살충제 살포로 인해 개체수가 감소하였다가 7월 초경에 초목성 식물에서 포도원으로 들어와 새로 나오는 포도 부초를 가해하였다. 방제시기에 따라 상품과일 무게가 차이가 났는데 잎전개기, 꽃송이분리기, 착과기 3회 방제시 수량감소율이 1%인데 비해 잎전개기에만 방제시 3.5%, 꽃송 이분리기에만 방제시 7.9%, 무처리구에서는 15.6%로 방제 시기에 따라 상품과일 감소량이 차이나는 것을 알 수 있었다.

2022년 캠벨얼리 재배면적은 4,397ha(32.7%)으로 샤인머스켓에 이어 두 번째로 많이 재배하는 품종이다. 또한 충랑은 2018년에 품종등록된 3배체(캠벨얼리×고처) 포도로 신품종 연구가 필요한 품종이다. 연무늬들명나방 (Syllepte pallidinotalis)은 캠벨얼리와 신품종 충랑에서 잎의 가장자리를 말고 그 속에서 잎을 갉아먹는 해충으로 잎에 피해가 관찰되었다. 연중 포도원에서 연무늬들명나방의 밀도는 7월 중순과 9월 하순에 2번의 peak를 보였 다. 알에서 부화한 유충이 2령이 되면 잎을 말고 안에 숨기 때문에 잎을 말은 이후 약제 살포시 잎 안에 잘 뭏지 않아 방제가가 떨어졌다. 특히 생물농약인 비티제를 이용해 방제를 할 경우 잎을 말기 직전인 6월 중순에 살포 했을 때 93.5%의 방제가를 보였으나, 5월 하순이나 7월 초순 방제할 경우 73.9, 43.6%로 낮은 방제가를 보였다. 따라서 잎을 말기 직전인 6월 중순, 8월 하순에 방제를 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다.

This paper describes a network framework that support network based humanoid. The framework utilizes middleware such as CORBA (ACE/TAO) that provides PnP capability for network based humanoid. The network framework transfers data gathered from a network based humanoid to a processing group that is distributed on a network. The data types are video stream, audio stream and control data. Also, the network framework transfers service data produced by the processing group to the network based humanoid. By using this network framework, the network based humanoid can provide high quality of intelligent services to user.