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  • 11457

    2019.12.31

    - 기존 해체 원전의 방사성 에어로졸 데이터 조사 - 방사성 에어로졸 특성 측정 방법론 개발 및 시스템 구축 - 방사성 에어로졸의 물리화학적 특성 분석 - 방사성 에어로졸 특성 측정 방법론 개선 및 시스템 최적화 - 해체 작업에 따른 방사성 에어로졸 선원항 (source-term) 계산 (출처 : 요약서 3p)
    • 연구책임자 : 최성열
    • 주관연구기관 : 한국과학기술원
    • 발행년도 : 20200100
    • Keyword : 1. 제염해체;안전해석;에어로졸;금속;내부피폭; 2. decommissioning and decontamination;risk assessment;aerosol;metal;internal exposure;
  • 11456

    2019.12.31

    1. 연구목적 ⚫ 생체선량계 개발 및 임상 적용 - 방사선계측 기초연구 분야에서 개발 중인 방사선크롬 염료/방사선감응 폴리머를 활용하여, 3D 프린터를 이용한 환자맞춤형 3차원 생체선량계 제작 및 임상적용 ⚫ 생체계측 판독/검증시스템의 개발 및 임상 적용 ⚫ 개발한 시스템을 이용하여 생체계측 기반의 새로운 방사선독성 예측모델을 개발 2. 연구방법 ⚫ 방사선크롬 염료/방사선감응 폴리머 생체선량계 개발 - 암 진단/방사선치료 시, 수정체 피폭선량을 직접적으로 측정할 수 있는 콘택트렌즈 형태의 수정체 생체 생체선량계 개발 - 3D 프린팅 기술을 이용하여, 방사선치료 시, 환자 구강 내, 직장 내, 및 피부 피폭선량 측정이 가능한 환자맞춤형 3차원 생체선량계 개발 ⚫ 생체계측 판독시스템/검증시스템의 개발 - 2차원 및 3차원 방사선량 분포 계측시스템의 개발 - 개발된 판독시스템의 불확도 산정 및 검증 프로토콜 개발 ⚫ 임상시험 - 생명윤리위원회 심사 후, 개발된 생체계측시스템을 방사선치료 대상 암환자에 적용 - 암치료 부위 별(두경부암, 유방암, 자궁암, 전립선암, 직장암, 피부암) 임상 데이터베이스 구축 -구축된 데이터베이스를 활용하여, 새로운 개념의 방사선독성 예측모델 개발 3. 연구결과 ⚫ 방사선크롬 염료와 방사선감응 폴리머 기반의 생체선량계 설계 및 시제품 제작 ⚫ 생체선량계 제품 개선 ⚫ 생체계측 판독시스템 및 검증시스템의 개발 ⚫ 개발된 생체선량계의 임상시험 수행 (출처 : 요약문 6p)
    • 연구책임자 : 우홍균
    • 주관연구기관 : 서울대학교
    • 발행년도 : 20200100
    • Keyword : 1. 생체선량계;의료방사선피폭;방사선치료;방사선 크롬 염료;정상조직 합병증 확률;방사선량 측정; 2. in vivo dosimeter;medical radiation exposure;radiation therapy;radiochromic dye;normal tissue complication probability;radiation dosimetry;
  • 11455

    2020.11.30

    가) 금속소재 A. DCT 방법을 훨용한 미세조직 3차원 재건 기술 개발 (1) 미세조직 측정 회절 패턴 강도 최적화 (2) 조직형상 3차원 재건 DCT 프로그램 확보 진행 중 B. 합금 부동태 피막 염소 이온 흡착 기구 분석 (1) Fe기반 합금의 두께 2 ㎛ 이내 박막 XANES imaging 분석 기술 확보 (2) nm 단위의 픽셀 단위 분석 가능성 확보 나) 세라믹소재 A. MgO 표면 반응층 분석 (1) KIMS MgO 그래뉼 소재의 마이크로/나노 CT 분석: 내부 미세구조 및 표면층 두께 확인 B. MOF 소재 내부구조 분석 (1) Whole-pattern profile matching 기법으로 내부구조 분석 및 비표면적 정량화 다) 표면 및 나노 소재 A. Halide perovskite 소재 결정 구조 해석 (1) Ag 도핑 halide perovskite 소재 제작 및 도핑농도에 따른 X-ray 분석 (2) 신규 perovskite 단결정 구조분석 기술 확보 B. 플라즈마 노출 소재 나노 박막 분석 (1) GI-SAXS 및 Gi-WAXD 분석 기법 활용 실크 시편의 2 nm 이하 나노표면구조 정보 및 100 nm 이상 내부 나노구조 정보 분리 분석 기술 확보 (출처 : 보고서 초록 3p)
    • 연구책임자 : 이광석
    • 주관연구기관 : 한국재료연구원
    • 발행년도 : 20201200
    • Keyword : 1. 방사광 가속기;회절 콘트라스트 단층촬영;엑스선 근거리-모서리 흡수 미세구조;마이크로/나노 CT;그레이징 입사 소각 X선 산란;그레이징 입사 광각 X선 산란; 2. Synchrotron radiation accelerator;Diffraction Contrast Tomography (DCT);X-ray absorption near edge structure (XANES);Micro/Nano CT;Grazing-incidence small-angle X-ray scattering (GISAXS);Grazing-incidence wide-angle X-ray scattering (GIWAXS);
  • 11454

    2020.02.29

    - 냉각 성능이 우수한 다중냉각 핵연료블록 개념을 개발하였으며, 이를 해석할 수 있는 전산코드 개선을 수행함. - 다중냉각 핵연료블록을 장전한 핵연료 무교체 장수명 초소형 고온가스로 노심개념 개발 및 성능분석을 수행함. 성능분석을 통해 최적 노심을 제시하였음. 또한, 초소형 고온가스로의 전력생산 싸이클 분석을 통해 입출구 온도에 따른 열 효율 분석을 수행함. - 20년 수명 최적 노심은 16.0w/o U-235 농축도 사용시 21.9년의 수명을 얻었고, 최대농축도(19.5w/o) 사용 최적 노심은 32.9년의 수명을 얻음. - 초소형 고온가스로에 대한 원자로 완전 피동냉각 개념을 개발하고, 이를 개발된 최적노심에 적용하여 안전해석을 수행하였음. 안전해석 결과, 정상운전 및 사고시 모두 설계 요건을 만족함을 확인함. - 다중냉각 핵연료블록 모형 제작을 통해 제조성을 평가하고 제작시방서를 작성하였음. - 국내외 시장을 대상으로 시장 및 사업모 델을 분석하고 건설비/운영비 계산을 통해 초소형 고온가스로의 실증로 사업 및 상용로에 대한 예비 경제성 평가를 수행함. (출처 : 요약서 3p)
    • 연구책임자 : 조창근
    • 주관연구기관 : 한국원자력연구원
    • 발행년도 : 20200300
    • Keyword : 1. 초소형 고온가스로;다중냉각 핵연료블록;노심 성능분석;안전해석;경제성 평가; 2. Micro Modular High Temperature Gas-cooled Reactor(MiHTR);Multi-Cooling Fuel Block;Core Nuclear Performance Analysis;Safety Analysis;Economic Evaluation;
  • 11453

    2019.12.31

    연구의 목적 및 내용 원자력발전소 유체계통 배관 내 가스축적 가능성이 높은 곳을 원격으로 상시 모니터링 하고 일정 농도 이상의 가스를 자동제거 하는 GVMCS (Gas Void Monitoring & Control System)의 시작품 개발 - 시스템 검증을 위한 종합 시험설비 설계 및 제작 - 시스템 성능 최적화 - 시스템의 종합 제어를 위한 하드웨어 및 소프트웨어 제작 및 개발 연구개발성과 · GVMCS 시스템 설계/제작 - GVMCS 시스템 설계를 위한 기술 규격과 관련 규제 요건 검토 - 기술규격 및 규제요건을 반영한 GVMCS 구성요소들의 기본설계 - 성능시험 결과와 현장 정보가 반영된 GVMCS 상세설계 및 제작 · GVMCS 종합성능시험설비 개발 및 평가 - GVMCS 상온상압 시험설비 설계/제작 및 성능평가 - GVMCS 고온고압 시험설비 설계/제작 및 성능평가 - GVMCS 시작품 성능검증시험 · GVMCS 시작품 개발 (상용화) - GVMCS H/W 설계 및 제작 - GVMCS 연계용 자동배기 시스템 설계 및 S/W 개발 - GVMCS S/W (구동프로그램) 설계 및 개발 · GVMCS 사업화를 위한 사업계획서 개발 · 가스 생성/이동 원인 및 과정 규명 (온도/압력 변화) - 위탁 (경북대학교) - 가스 발생의 근본 원인 규명 - 가스 발생량 평가방법의 개발 및 표준화 · 국내 최초로 배관 내 가스 발생량을 원격, 상시 모니터링하고 제거하는 모듈 형태의 GVMCS 개발 (특허 3건 등록) · 배관 내 가스 발생과 관련된 인허가 문제 해결방안 제시 연구개발성과의 활용계획(기대효과) · 원전 배관 내 가스를 상시, 원격으로 모니터링하고 제어할 수 있는 GVMCS 장치 국산화로 외화 절감 · 발전소 안전성 향상 및 규제기관 대응능력 확보 - 실시간 데이텀 치 이력 데이터를 통한 발전소 운영의 안전성 증대 - 인허가 문제에 대한 효율적 대응 가능 · 국내 독자기술로 개발된 신제품을 이용한 발전소 운영절차 간소화 및 비용절감 - 가스 축적 위치를 실시간 모니터링을 통한 비축적 배관의 불필요한 점검 줄임 - 가스 축적 가능성 높은 위치에 장기 설치 및 자동 배기로 투입 인력에 대한 인건비와 안전비용 감소 · 세계 최초/유일한 설비개발로 국제원전시장 진출의 교두보 마련 및 성과창출기회 - 세계 최초의 GVMCS 개발 및 현장검증 실적으로 상업적 모델 제시 - 원전 기자재 시장에 진출하는 모티브 제공 및 사업화 실현 기회 제공 · 원자력발전소 외에도, 대구경 배관을 사용하는 각종 플랜트에 적용 가능 (출처 : 요약문 4p)
    • 연구책임자 : 송용재
    • 주관연구기관 : 미래와도전
    • 발행년도 : 20200100
    • Keyword : 1. 가스축적;가스이동;초음파;모니터링/감시;자동배기; 2. Gas Accumulation;Gas Intrusion;Ultrasonic/Ultrasound;Monitoring;Automatic Ventilation;
  • 11452

    2019.12.31

    ○ 원자력 사고 초기에 현장작업자을 대신하여 신속대응을 위한 신속이동/취급 로봇 시작품을 개발 및 통합을 수행하였음 - 신속이동 보행시작품 개발을 위해 다리기구의 경량화 설계, 경량 고출력 BLDC모터 설계/제작 및 탄소섬유 3D 프린터를 이용한 경량화 제작을 수행하였음 - 신속취급 매니퓰레이터 시작품 개발을 위해 경량 고감속비 감속기 설계 및 탄소섬유 3D 프린터를 이용한 경량화 제작을 수행하였음 - 다리기구와 매니퓰레이터를 통합한 로봇 시작품을 구축하였음 (출처 : 요약서 3p)
    • 연구책임자 : 정경민
    • 주관연구기관 : 한국원자력연구원
    • 발행년도 : 20200100
    • Keyword : 1. 원자력발전소;위험작업;극한환경기술;신속 이동;신속 취급; 2. Nuclear Power Plant;Dangerous Duty;Extreme Environment;Rapid Mobility;Rapid Manipulation;
  • 11451

    2020.02.29

    ○ 연구개요 CDK5의 과활성화가 퇴행성신경계질환에 직접적인 관련성이 있음이 제시되었음에도 불구하고 CDK5의 활성화를 조절하는 기전에 관한 연구는 상대적으로 부진한 상태임. 이에 본 연구는 CDK5의 posttranslational modification에 촛점을 맞추어서 새로운 활성조절기전으로서 acetyl-modification의 중요성을 제시하는 연구를 추구함 - 선행 연구로 밝힌 CDK5의 acetylation이 adult brain에서 매우 증가되어 있음에 기초하여서 연차별로 1) 다양한 파킨슨 실험모델에서 CDK5가 과활성화되는 조건을 확립; CDK5 acetylation과 관련된 인자 (예, histone acetylatransferases; sirtuin deacetylases)들의 변화양상 규명; 이들 인자에 의한 CDK5과활성화 조절 기전의 규명하고 2) CDK5의 acetylation과정을 유전적/약물학적으로 조절을 한 질병모델을 활용하여 이들이 신경세포의 사멸과 병리현상을 직접적으로 조절하는 기전을 제시하고; 3) CDK5 acetylation 조절에 의해 영향 받는 nuclear CDK5의 substrate를 comparative proteomics를 통해 발굴; gene ontology 분석으로 그룹화; 이에 대한 생화학적 validation시도; 논문 출간과 차기연구개발 목표의 수립을 함 ○ 연구 목표대비 연구결과 - 세계 최초로 CDK5 acetylation의 의한 modification을 발굴했으며 이에 관여하는 효소를 규명하고 acetylation site를 mapping함 - CDK5의 acetylation이 신경세포분화 및 사멸에 관련함을 제시함 - CDK5 acetylation에 의한 기능 조절기전을 밝힘 - CDK5의 novel substrate를 발굴하는 전략을 병용하여 acetylation이 이 과정을 조절하는 신규조절 메커니즘을 제시함 - 당초 목표는 100% 달성됨. 연구과정중에 새롭게 도출된 신규과제에 대한 연구결과를 본 과제 사사로 출간하거나 현재 진행중에 있음 - Scientific Reports, Cell Death & Disease, Parkinsonism & Related Disorders등 프리미움급 잡지에 4편의 논문이 게재되었으며, 1편이 투고되 있음. 향후 2편 이상의 출간물을 예상함 ○ 연구개발결과의 중요성 - CDK5의 acetylation은 진화적으로 보존된 ATP binding site에 일어난다는 사실에 비추어, protein kinase들에 대한 새로운 조절 메커니즘으로서 protein acetylation의 중요성 부각함 - Phosphoproteome 분석을 통해, 기존에 밝혀지지 않은 CDK5의 substrate들을 대량으로 발굴하여 이로부터 파생되는 새로운 neuronal survival mechanism 연구를 촉진하고 유도하는 효과를 도모함 - 파킨슨병유래 도파민신경세포의 사멸과 관련된 원인인자의 발굴 및 조절되는 기전을 확립하여 새로운 개념의 조기진단 및 치료제의 개발에 활용함 (출처 : 연구결과 요약문 2p)
    • 연구책임자 : 오영준
    • 주관연구기관 : 연세대학교
    • 발행년도 : 20200300
    • Keyword : 1. 단백질의 수식화;아세틸화;신경세포사멸;퇴행성신경계질환;파킨슨병;신규세포내기질; 2. cyclin dependent kinase5;
  • 11450

    2019.12.31

    Ⅳ. 연구결과 ○ 2019년 4월 11일부터 2020년 2월 10일까지 수행한 14단계 사업에서는 < 원자력 e-뉴스레터 >를 총 10회 발간하였으며, 정부, 위원회, 광역자치단체, 연구기관, 원자력 산업체, 시민단체, 대학교 및 언론사 등을 포함한 약 6,200여명의 구독자에게 발송하였음 ※ 1단계 사업(2006년 3회), 2단계 사업(2007년 7회), 3단계 사업(2008년 4회), 4단계 사업 (2009년 5회), 5단계 사업(2010년 5회), 6단계 사업(2011년 4회), 7단계 사업(2012년 5회), 8단계 사업(2013년 5회), 9단계 사업(2014년 5회), 10단계 사업(2015년 5회), 11단계사업(2016년 5회), 12단계 사업(2017년 5회), 13단계 사업(2018년 10회), 14단계 사업 (2019년 10회) 등 지난 14년간 총 78회 < 원자력 뉴스레터 >를 발간함 〇 원자력 e-뉴스레터의 「정책포커스」 코너에서는 원자력 정책의 방향과 주요 내용을 비롯해 해외 원자력 정책 동향, 사용후핵연료 문제 해결을 위한 연구 방향, 소재산업 경쟁력 강화를 위한 원자력 기술, 미래 에너지시장을 대비하는 소형원자로 연구 등 원자력 연구개발의 중요성과 의의를 소개함으로써 원자력에 대한 국민들의 이해와 지지를 확보 〇 「이달의 Pick」은 국민들의 관심 주제인, 문화재 보존·복원 기술, 방사성폐수 속 세슘을 제거하는 로봇, 치료가 어려운 삼중음성유방암 치료기술 개발, 우주·심해에서 활용 가능한 원자력 전지 개발 등 국민들이 관심이 많고 공감할 수 있는 주제를 중점으로 소개해 원자력이 국민의 복지와 삶을 향상시키는 기술임을 알림 ○ 「현장 속으로」 코너에서는 원자력연차대회, 춘계 원자력학술학회, 원자력 미래포럼 종합세미나, IAEA 총회 등 원자력 관련 주요 행사와 함께 미래 원자력 R&D 추진 방향변화 등을 자세하게 소개했음 〇 「Global Reports」에서는 미국, 프랑스, 일본 등 원자력 선진국의 기술 및 정책 동향과 더불어 원자력 글로벌 기업들의 사업현황을 일목요연하게 정리하여 소개했으며, 「원자력 이야기」는 원자력 기초 지식과 연구 분야를 국민의 눈높이로 알기 쉽게 설명해 원자력계 전문가뿐만 아니라 국민들도 원자력 정보를 쉽게 접할 수 있도록 했음 〇 2019년부터 새로 기획한 「원자력 웹툰」과 「원자력 궁금증」는 일반인 및 학생 독자층을 위한 신규코너로, 만화를 통해 원자력 연구개발을 쉽고 직관적으로 이해시키고, 질문 답변의 코너를 통해 원자력에 대한 오해를 해소하고 관심을 제고함 (출처 : 요약문 4p)
    • 연구책임자 : 황순관
    • 주관연구기관 : 한국원자력연구원
    • 발행년도 : 20200100
    • Keyword :
  • 11449

    2020.03.31

    비공개항목입니다.
    • 연구책임자 : 조현갑
    • 주관연구기관 : 한국원자력산업회의
    • 발행년도 : 20200400
    • Keyword : 1. 원자력 동향;원자력 산업;원자력 인력;원자력 산업 규모;원자력 매출액;원자력 투자액;원자력 지역경제 기여도;제염·해체 현황;원자력 관련 대학; 2. Nuclear Industry Trends;Nuclear Industry;Nuclear Manpower;Nuclear Industry Revenue;Nuclear Industry Investment;Contribution of Nuclear Industry to Local Economy;Status of Decontamination and Decommisioning;Nuclear Engineering College/University;
  • 11448

    2020.02.29

    □ 연구개요 ○ 첨단방사선치료기술의 발달로 정교한 방사선치료가 가능해졌지만, 이를 수행하기 위한 대가로 많은 인력과 방대한 양의 데이터가 요구되고 있으며, 이들 간에 서로 유기적으로 상호 작용하는 기술이 필요함 ○ 방사선치료에 대한 엄격한 규정에도 불구하고 복잡한 치료 계획 및 방사선치료 중에 발생할 수 있는 비교적 드물지만 치명적인 오류로 인해 환자 안전이 저하될 수 있기 때문에, 이를 사전에 발견하고 예방할 수 있는 자동화 시스템 도입이 시급히 필요함 ○ 방사선치료 후 사용되지 않는 방대한 데이터를 빅데이터로 구축하고, 기계학습을 통하여 기계가 스스로 학습하고 진화하여 방사선치료 시 품질을 보증하고 나아가 오류를 사전에 예측하여 관리자에게 경고하는 기술 개발을 목표로 함 □ 연구 목표대비 연구결과 ○ 다양한 치료파라미터가 들어있는 로그파일을 기계학습의 입력 값으로 사용할 수 있도록 변환하는 데이터 표준화 프로그램을 개발하여 빅데이터 처리를 위한 데이터 통합 및 고도화를 수행 함 ○ 학습 된 인공신경망을 이용하여 치료계획에 따른 기계적 치료파라미터를 예측하고, 예측 오류 값을 단순하게 제시하는 것이 아닌 표준화를 통한 Gaussian 기반의 radial basis function (RBF)으로 다변수 확률밀도 함수를 추정하여 확률밀도로써 오류확률을 제시 할 수 있는 오류 감지모델을 연구함 ○ 특징들을 이용하여 비지도 학습기반의 데이터 클러스터링 방법(K-means clustering)을 통해 군집화를 수행하고 패턴에 대한 연구를 수행함 ○ 방사선 치료의 오류를 검출하는 데이터 패턴의 정확성을 검증하기 위해서, 임의의 데이터에 오류를 포함시키고 오류확율을 예측함으로써 오류 검정능력을 평가함 ○ 잠재적 오류가 포함되어 있는 예측된 Actual position을 통해 예측된 Actual fluence map 을 생성하고, 계획된 플루언스 맵과 예측된 실제 플루언스맵을 이용하여 환자 특이적 치료계획 품질보증을 수행하여 방사선 치료계획을 검증함 □ 연구개발결과의 중요성 ○ 첨단기술의 발달로 intensity-modulated radiation therapy (IMRT) and volumetric-modulated arc therapy (VMAT)와 같은 복잡하고 어려운 치료는 많은 데이터 처리가 요구되므로, 현실적으로 임상에서 활용되기 위해 본 연구에서 얻어진 스스로 학습하고 진화하는 알고리즘 모델은 보다 정밀하고 정확한 방사선치료를 보증함 ○ 빅데이터와 기계학습을 방사선치료에 융합한 기술은 방사선치료 시 기하학적 및 선량학적으로 자동화된 품질 보증에 사용될 수 있으며, 방사선 치료 기술이 발전함에 따라 새롭게 요구되는 QA/QC에 핵심적인 기초 연구로 활용 ○ 데이터 중심의 기계학습 방법은 오류 검출 및 예측을 위한 중요한 솔루션을 제공할 수 있으므로, 이 연구에서 제안된 방법은 방사선치료를 받는 환자를 위해 자동화된 QA와 안전관리에 매우 유용함 (출처 : 연구결과 요약문 2p)
    • 연구책임자 : 민병준
    • 주관연구기관 : 충북대학교병원
    • 발행년도 : 20200300
    • Keyword : 방사선치료;기계학습;인공신경망;딥러닝;세기변조방사선치료;다엽콜리메이터;빅데이터;인공지능;오류예측;