A technology was developed to measure the hydrogen uptake and diffusivity of polymer materials used in high-pressure hydrogen tanks and pipelines at hydrogen refueling stations. This technology involves charging hydrogen into polymer under a maximum pressure of 90 MPa, followed by depressurization. The polymer material is then placed in a cylinder partially submerged in water, and hydrogen is released from the material. The increase in volume of the released hydrogen causes a decrease in the water level in the cylinder. To track this in real-time, an image analysis algorithm based on the brightness of a crescent-shaped water level image is used to accurately measure the water level and change in hydrogen amount at the same time. This data is then used in a self-developed diffusivity analysis program to evaluate hydrogen uptake and diffusivity. Using this technology, the hydrogen uptake and diffusivity of sulfur-crosslinked nitrile butadiene rubber (NBR) composites containing carbon black and silica fillers were measured from 2 to 90 MPa. Additionally, the relationship between the physical stability of the NBR composites and their hydrogen uptake and diffusivity was investigated. To validate the effectiveness of the technology, an uncertainty analysis of the measurements was conducted, with all results showing an uncertainty within 8 %.

본 연구는 데이터 과학의 과정에 따른 파이썬 기반의 외부고리 은하 영상 분석 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 잠재적 사용자는 학생과 교사를 포함한 시민 과학자로 정하였다. 은하의 실제 데이터를 이용한 분류 연구는 IRAF 라는 전문 소프트웨어가 이용되고 있어 일반인이 접근하기에 한계가 있다. 이에 IRAF를 사용한 선행 연구의 결과와 비교 검 증이 가능한 외부고리 은하를 분석 대상 천체로 정하여, 영상 분석 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였다. 검증 결과 총 69개의 외부고리 은하 중 50개(72.5%)가 IRAF 결과와 높은 일치를 보였다. 남은 19개(27.5%)는 시선 방향에 겹친 밝은 별의 존재 혹은 은하 내부의 약한 밝기로 인해 IRAF 결과와 다른 낮은 일치를 보였다. 보완 과정을 거친 최종 결과물은 공유 및 교육 자료의 활용도를 높이기 위해 전체 사용된 데이터와 알고리즘, 파이썬 코드 파일 및 사용 설명서를 GitHub에 탑재하였다.

Hydride analysis is required to assess the mechanical integrity of spent nuclear fuel cladding. Image segmentation, which is a hydride analysis method, is a technique that can analyze the orientation and distribution of hydrides in cladding images of spent nuclear fuels. However, the segmentation results varied according to the image preprocessing. Inaccurate segmentation results can make hydride difficult to analyze. This study aims to analyze the segmentation performance of the Otsu algorithm according to the morphological operations of cladding images. Morphological operations were applied to four different cladding images, and segmentation performance was quantitatively compared using a histogram, betweenclass variance, and radial hydride fraction. As a result, this study found that morphological operations can induce errors in cladding images and that appropriate combinations of morphological operations can maximize segmentation performance. This study emphasizes the importance of image preprocessing methods, suggesting that they can enhance the accuracy of hydride analysis. These findings are expected to contribute to the advancements in integrity assessment of spent nuclear fuel cladding.

본 연구는 균열을 인식할 수 있는 영상기반 균열검사 알고리즘을 개발하고 성능을 검증하기 위한 모의 균열을 생성하는 방법에 관한 것이다. 균열검사 알고리즘을 개발하기 위해서는 균열 영상 데이터가 필요하다. 이러한 균열 영상들은 실제 균열이 발생한 콘크리트 벽면을 촬영하거나 일정한 하중을 가해 시편에 균열을 발생시키는 방법으로 획득하고 있다. 하지만 균열을 검사하기 위한 영상처리 알고리즘을 검증하기 위해서는 균열 폭이 일정한 정량화된 균열 영상이 필요하다. 이러한 정량화된 균열을 생성하기 위하여 크랙게이지와 같이 검은 명암을 가지는 표면 부착형 모의 균열이 사용되기도 한다. 표면 부착형 모의 균열을 사용하면 원하는 형태와 크기를 가지는 균열을 묘사하기 유리하며, 다양한 콘크리트 표면에 부착하여 균열 영상을 획득하고 이를 균열검사 프로그램의 개발에 활용할 수 있다. 특히 균열의 정확한 크기 측정이나 인식률을 정량적으로 검증하는데 매우 효과적이다. 하지만 표면 부착형 모의 균열과 실제 균열의 유사성에 대해서는 아직 검증되지 않았다. 본 연구에서는 표면 부착형 모의 균열과 콘크리트 시편에 유도한 균열을 제작하여, 영상 촬영한 후 명암, 질감, 콘트라스트, 선명도를 분석하여 두 균열간의 특성을 분석하고 유사성을 검증하였다. 영상은 다양한 거리와 조도에서 촬영하여 거리와 조도의 변화와 두 가지 균열의 특성 변화와의 관계를 알아보았다.