Source localization technique using acoustic emission (AE) has been widely used to track the accurate location of the damaged structure. The principle of localization is based on signal velocity and the time difference of arrival (TDOF) obtained from different signals for the specific source. However, signal velocity changes depending on the frequency domain of signals. In addition, the TDOF is dependent on the signal threshold which affects the prediction accuracy. In this study, a convolutional neural network (CNN)-based approach is used to overcome the existing problem. The concrete block corresponding to 1.3×1.3×1.3 m size is prepared according to the mixing ratio of Wolseong low-to-intermediate level radioactive waste disposal concrete materials. The source is excited using an impact hammer, and signals were acquired through eight AE sensors attached to the concrete block and a multi-channel AE measurement system. The different signals for a specific source are time-synchronized to obtain TDOF information and are transformed into a time-frequency domain using continuous wavelet transform (CWT) for consideration of various frequencies. The developed CNN model is compared with the conventional TDOF-based method using the testing dataset. The result suggests that the CNN-based method can contribute to the improvement of localization performance.

본 연구의 목적은 고준위폐기물 처분기술 개발과 관련하여 현장실증 연구를 위해 사용될 공학규모 이상의 균질 완충재 블록 을 제작하기 위한 새로운 방법론을 제시하는 것이다. 이와 관련하여 플롯팅 다이(floating die) 방식의 프레스 재하 및 냉간 등방압프레스(CIP; Cold Isostatic Press) 기법을 국내 최초로 완충재 제작에 적용하였다. 또한 소요 밀도기준을 충족하는 완충재 블록을 생산하기 위한 최적의 제작조건(프레스 및 CIP의 소요 압력)과 현장 적용성을 분석하였다. 상기 기법의 적용을 통해 완충재 블록 내 밀도분포 편차가 현저히 감소하였으며, 이와 동시에 평균 건조밀도가 소폭 상승하고 약 5%의 크기가 감소하였다. 또한 CIP 적용을 통해 응력이완(stress release) 현상이 감소하고, 이로 인해 시간 경과에 따른 표면균열 발생이 현저히 저감됨을 시험제작을 통해 확인하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 공학규모 이상의 균질한 완충재 블럭을 성형할 수 있으며, 또한 이는 선진핵주기 고준위폐기물처분시스템(AKRS; Advanced Korea Reference Disposal System of HLW)의 완충재 소요 밀도기준을 충족하는 것으로 분석되었다.

용융염 전해정련공정은 사용후핵연료로부터 전기화학적인 방법을 통해 음극에서 우라늄을 회수 하는 공정이다. 이 때 우라 늄은 약 30wt%의 염을 포함하고 있어 순수한 우라늄을 얻기 위해서는 염을 제거하는 Cathode Process (CP)가 필수적이다. CP는 대량의 우라늄을 처리해야 하므로 파이로공정의 난관중의 하나로 인식되고 있으며, 우라늄의 순도가 최종적으로 결정 되는 단계이므로 매우 중요한 공정이다. 현재, 이에 대한 연구는 주로 실험적 방법에 근거 하고 있어 염 제거 공정 중 온도, 압력, 염 가스의 거동을 관찰하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는, 공정의 운전 조건에 대해 적합한 수학적 모델을 이용하여 전산모사 해석을 진행하였다. 본 연구는 증류부에서 염 가스의 증류 량, 확산계수에 의해 계산된 장치 내 염 가스의 이동 그 리고 응축부에서의 응결속도를 중점적으로 연구하였다. 장치내의 각각의 염 가스 거동을 정의하기 위해 Hertz-Langmuir 관 계식, Chapman-Enskog Theory, ANSYS-CFX의 상용 코드를 사용하였다. 그리고 HSC Chemistry에서 염의 물성 값을 이용 하여 모델을 구성하였다. 본 연구의 전산모사 해석을 통해 얻은 연구 결과를 이용하여 염 가스의 거동과 장치의 최적 운전 조건을 예측하였다. 따라서 본 해석 결과는 CP의 물리적 현상을 깊게 이해하는데 쓰일 뿐 아니라, 공학규모의 CP 장치를 상 용규모로 확장하는데 이용 할 수 있다.

고준위폐기물처분장의 공학적 성능은 공학적 방벽의 열적-수리적-역학적 거동에 의해 크게 좌우된다. 2002년에 제안된 기준처분시스템 완충재의 열적-수리적-역학적 거동 실증을 위해서, 엔지니어링 규모의 실증장치인 KENTEX를 제작설치 하였다. 이 실증실험은 2005년 5월 31일에 시작하여 현재 진행 중에 있다. 본 논문에서는 운전 중인 KENTEX시설과 이 시설에서 수행 중인실험 및 향후 연구내용을 소개하고, 또한 센서 설치 및 운전조건 결정을 위해 수행한 운전 전 T-H-M 모델 계산결과도 기술하였다. 한국형 기준처분시스템의 실증연구와 관련하여, KENTEX 실증실험은 향후 추진될 지하시험시설에서의 현장시험에 필요한 자료와 경험을 제공하고, 기준처분시스템의 열적-수리적-역학적 거동특성과 평가모델을 검증할 것이다. 실험적으로는 처분장 완충재로 사용되는 벤토나이트 블록의 제작 및 설치에 대한 엔지니어링 타당성을 보여 주는데 유용하게 활용될 것이다.

The Systems Engineering, as a methodology for engineering and management of today's ever-growing complex system, is a comprehensive and iterative problem-solving process. The process centers on the analysis and management of the stakeholders' needs throug