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    2023.02.28

    Inducible epigenetic enzyme technology for selective targeting of macrophages in inflammatory disease
    • 연구책임자 : □ 연구개요 본 연구는 다양한 염증성 질환에 적용 가능한 재생치료 기술 개발을 위한 신개념 후성유전 조절효소, ‘Epigenzyme’의 개발 및 이를 이용한 마크로파지 선택적 제어기술 개발임. 구체적으로 염증반응 조절에 관여하는 M1, M2 마크로파지의 ① 표현형 유도 특이적 마이크로 RNA와 핵 내 후성유전조절인자, 이들의 상호조절 상관관계를 규명하고, ② 표현형 특이적 마이크로 RNA에 의해 활성조절이 가능하여 세포 특이적, 유전자 특이적 후성유전조절 기능이 부여된 ‘Epigenzyme’ 기술을 확보, 이를 이용한 ③ 염증질환 제어기술을 확립하여, 궁극적으로는 다양한 난치성/불치성 염증성 질환 신개념 재생 치료기술 개발에 기여하고자 함 □ 연구 목표대비 연구결과 본 연구는 특정 마이크로 RNA에 의해 세포 특이적 후성유전조절이 가능한 Epigenzyme 및 이를 활용 염증제어 기술을 개발하기 위해 다음과 같은 목표를 설정하고 연구 결과를 도출함 1) 마크로파지 표현형 제어 마이크로 RNA/ 후성유전조절 인자 상호조절 그룹 카탈로그 제시: 1 종 (완료) 2) M0, M1, M2 마크로파지의 서로 다른 마이크로 RNA 발현 및 이들의 발현 차이와 핵 내 후성 유전조절인자 발현/활성 변화 비교, 상관관계 분석 (완료) 3) 표현형 유도 특이적 마이크로 RNA 발굴 및 마이크로 RNA 유도 후성유전조절 유전자 타겟 선별: > 각 3종 (완료) 4) 선별된 마이크로 RNA 특이적 degradation 가능 NES peptide-conjugated oligo. 제작, 최적화: > 3종 (완료) 5) NES-oligonucleotide- biotin과의 결합이 가능한 avidin based CRISPR/Cas9 기반 Histone methyltransferase fusion enzyme, Epigenzyme 설계 및 제작:>1종 (완료) 6) Epigenzyme 세포 특이적 microRNA- inducible nuclear translocation 및 세포특이적 후성유전조절 기능 검증:>1종 (완료) 7) 염증유도 질병모델 Epigenzyme 세포특이적, site-specific 후성 유전 조절 검증: > 2종 (완료) 8) 염증유도 질병모델 Epigenzyme 염증제어 검증: in vitro/ in vivo 각 2종 이상(완료) □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) -본 연구는 세포 특이적 마이크로 RNA를 통한 유전자가위 활성제어라는 기존의 접근법과는 다른 방법을 제시하여, 세포 특이적 활성제어를 통한 유전자가위 안전성 한계극복이라는 학문적 진보에 기여함 -특히 본 연구에서 개발한 세포 특이적, 유전자 특이적 후성유전 조절 Epigenzyme 기반 염증제어 기술은 환경오염, 인구 고령화에 기인한 다양한 급만성 염증성 질환의 재생치료기술로 적용, 국민건강 보호에 기여 가능하며, 항암을 타겟하여 집중적으로 개발 진행 중인 후성유전조절 약물의 염증성 질환 치료제로서로 적용 타진을 가능하게 하여, 염증성 질병제어를 요구하는 바이오의약품 산업에 적용이 기대됨 -본 연구개발성과인 epigenzyme 기술은 노화역전기술로 응용확장 연구개발이 지속될 예정 (출처 : 연구결과 요약문 2p)
    • 주관연구기관 : 경희대학교
    • 발행년도 : 20230300
    • Keyword : http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIFullTextView?keyValue=05787966&dbt=TRKO&cn=TRKO202300008862
  • 12318

    2023.02.28

    Study of machine-learning-assisted solar radiation models for forecasting solar energy generation
    • 연구책임자 : 연구개요 본 과제는 위성과 지상에서 측정한 기상 데이터를 모두 이용하여 대기권을 통과하여 지표면 도달하는 일사량(solar irradiance)을 예측(forecast)하는 태양복사모델(solar radiation model)을 기계 학습(machine learning)과 연계하여 연구하고, 예측한 일사량으로 태양에너지(solar energy) 발전량을 예측하는 것을 목표로 한다. 국내에 적합하도록, 기상 데이터와 일사량 사이의 상관관계를 기반으로 하는 통계적 태양복사모델과 기상 데이터를 입력 변수로 하면서 복사 전달 방정식의 해를 구하는 물리적 태양복사모델을 개발한다. 기존의 통계적 모델과 물리적 모델에 기계 학습 방법을 적용하여 일사량의 예측 시간 범위, 시공간의 해상도, 예측 정확도를 향상할 수 있도록 태양복사모델을 연구한다. 연구 목표대비 연구결과 일사량 예측에서 널리 사용되는 통계적 모델과 물리적 모델을 이용하여 현재 수준에서 태양복사모델의 특성을 이해하고 장단점을 분석하였다. 하늘 영상 기반 모델, 위성영상 기반 모델, 수치 해석 모델의 모든 경우에 대해 기계 학습을 적용함으로써 분, 시간, 일의 다른 시간 스케일에 적용이 가능한 미래 일사량 예측 모델을 개발하였다. ANN(artificial neural network), LSTM(long short-term memory), GRU(gated recurrent unit), SVR(support vector regression), RF(random forest) 등 다양한 기계 학습 알고리즘을 검토한 후, 시계열 데이터에 적합한 LSTM이나 GRU 같은 딥러닝(deep learning)이 일사량 예측에 더욱 효과적인 것을 증명하였다. 태양차단지수(sun blocking index)라는 새로운 변수를 제시하였고, 기계 학습의 입력 변수 및 하이퍼 파라미터 최적화를 통해 예측 정확도가 향상됨을 증명하였다. 예측 결과는 측정 결과와 비교하고 RMSE(root mean square error)와 MBE(mean bias error) 같은 오차 척도를 산출하여 기계 학습에 의한 예측 정확도 개선을 정량적으로 파악할 수 있도록 하였다. 몇 분 앞선 일사량 예측에서 RMSE는 대략 10~20%이고, 몇 시간 앞선 예측과 며칠 앞선 예측에서는 각각 RMSE 20~30%와 30~40% 수준으로 개선되었다. 전반적으로, 기계 학습 방법이 일사량 및 태양광 발전량 예측에서 정확도를 높였고, 특히 MBE 개선에 효과적으로 나타났다. 태양광 발전량 예측에서 일사량 예측의 중요성을 확인하였고, 기계 학습을 통해 특정 지역 및 시스템에 적합한 데이터를 더욱 정확하게 산출할 수 있음을 증명하였다. 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) 본 과제를 통해 개발한 일사량 예측 기술은 다양한 에너지 관리 시스템(energy management system)에 활용할 수 있다. 국가 전력망 관리에서는 태양광 발전량 예측하면 전기 수요와 생산을 안정적으로 제어하고 급격한 전력 변동에 대처할 수 있다. 건물 및 자동차의 에너지 관리에서는 일사량에 따른 에너지 수요 변화를 예측하여 예비 공조, 수요 분산과 같은 효율적인 수요 관리를 적용할 수 있다. 이를 통해 전 세계적으로 패러다임의 변화를 겪고 있는 에너지 시장에서 경쟁하는 국내 업체에게는 기술력 향상에 도움을 주고, 재생에너지 확산을 촉진함으로써 온실가스 감축 및 기후 변화 대응에 적극적으로 참여하는 국가 이미지 제고에 기여할 수 있다. 학문적으로는 국내에서 태양복사모델에 관한 연구가 부족한 상황에서 기초연구의 다양성을 확대하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 기계학습기술을 태양복사모델과 연계함으로써 향후 급격히 발전하는 기계학습기술의 성과를 태양에너지 기술까지 확대 가능한 학문적 교두보를 마련할 것이다. (출처 : 연구결과 요약문 2p)
    • 주관연구기관 : 국민대학교
    • 발행년도 : 20230300
    • Keyword : http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIFullTextView?keyValue=05787966&dbt=TRKO&cn=TRKO202300009334
  • 12317

    2023.07.31

    Development of oral administration radioprotectant based on ceria nanoparticle
    • 연구책임자 : 비공개항목입니다.
    • 주관연구기관 : 현텍엔바이오
    • 발행년도 : 20230800
    • Keyword : http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIFullTextView?keyValue=05787966&dbt=TRKO&cn=TRKO202400003334
  • 12316

    2022.12.31

    Development of a Service Platform for Improving the Accuracy of Particular Matter Forecast
    • 연구책임자 : □ 연구개발 목표 및 내용 ◎ 최종 목표 ○ 산재되어 있는 미세먼지 데이터 수집/정제/분석/적재 - 공공과 민간에 산재된 미세먼지 관측 데이터를 수집하고 품질관리를 통해 고해상도·고품질의 미세먼지 관측자료 생산 - 미세먼지 관측 공백 해결을 위한 위성 기반 미세먼지 추정 알고리즘 개발 및 생산 - 미래의 대기질 예측을 위한 하이브리드 예측 시스템 구축 - 수집/분석된 미세먼지 관측/위성/수치모델 데이터의 분석 및 DB 적재 ○ 다양한 사용자에게 공유하기 위한 미세먼지 서비스 통합 플랫폼 구축 - 연구자, 교육현장, 산업군 등 다양한 사용자에게 데이터 제공하기 위한 API 및 사용자 분석도구 개발 - 미세먼지 관측/위성/수치모델 데이터의 다양한 분야 연구자 공유를 통한 미세먼지 예보 정확도 향상 - 지자체, 보건 및 다양한 산업군에 사용자 분석도구 제공을 통한 서비스 활용도 제고 ○ 리빙랩 운영을 통한 다양한 사용자 의견 수집 및 반영 - 정부와 민간의 공기질 정보 수집체계 연동을 통한 리빙랩 구성 - 사용자 의견 수집/분석/피드백을 통한 서비스 플랫폼 실증환경 구축 및 운영 - 리빙랩을 통해 조사된 다양한 사용자 피드백을 반영한 플랫폼 보완 ◎ 전체 내용 o 사용자 중심 미세먼지 서비스 통합 플랫폼 개발 - 기존의 공급자 중심의 체계에서 벗어난 사용자 중심의 양방향 통합 서비스 플랫폼 - 다양한 산업군의 사용자 니즈가 반영된 분석도구 제공 o 사용자·연구개발자·생산자 선순환 체계 정립 - 리빙랩 활동을 통한 사용자·연구개발자·생산자 모두가 주도하는 다방향 소통의 체계 정립 o 고품질 자료 생산을 위한 통계 기반 및 인공지능 기반 품질관리 알고리즘 및 프로그램 개발 o 위성기반 고해상도 미세먼지 데이터 추정알고리즘 및 자동생산 프로그램 개발 o 하이브리드 기반의 미세먼지 예측정보 제공 프로그램 개발 o End Product - 사용자 중심 미세먼지 서비스 통합 플랫폼(SYS) - 통계 및 인공지능 기반 품질관리 알고리즘(SW) - 위성 미세먼지 생산 알고리즘 및 자동생산 프로그램(SW) - 하이브리드 기반의 미세먼지 예측정보 제공 프로그램(SW) o 주요기능 - 기존의 공급자 중심의 체계에서 벗어난 사용자 중심의 양방향 통합 서비스 플랫폼 - 리빙랩 수행을 통한 사용자의 미세먼지 데이터에 대한 관심 및 이해도 향상 - 다양한 관측환경에서 발생하는 오류 데이터를 제거하여 고품질의 자료를 생산할 수 있는 품질관리 시스템 - 공간적 초고해상도 위성관측 자료 및 지상의 조밀한 센서 관측 자료를 활용한 고해상도 PM2.5 알고리즘 및 자동 산출시스템 - 다양한 사용자가 활용 가능한 하이브리드 기반의 미세먼지 예측 정보 제공 기능 o 적용범위 - 사용자의 의견 수렴을 통한 맞춤형 데이터 지원 및 혁신 플랫폼을 통한 미세먼지 사회문제 해결 연구 활성화 가능 - 보건, 행정, 산업 등 타 분야 데이터와의 융합 분석을 통한 다양한 분야의 미세먼지 관련 사회문제 진단 및 해결 방안 수립 시 활용 가능 □ 연구개발성과 1. 정성적 성과 ○ 산재되어 있는 미세먼지 데이터 수집/정제/분석/적재 - 환경부 에어코리아 대기오염정보, 서울시 S-DoT 환경정보, KT Airmap 관측정보, Observer 관측정보의 과거자료와, 환경부 에어코리아 대기오염정보, 서울시 S-DoT 환경정보의 실시간자료 확보 - 미세먼지 고해상도 격자 관측 데이터 생산 : 미세먼지 관측자료를 이용한 격자데이터 생성은 기존 관측자료의 시공간적 불균일성을 해소하여 보건환경을 비롯한 다양한 분야에서 활용도를 높일 수 있으며, 미세먼지 예보 정확도 향상을 위한 많은 연구의 기초자료로 활용 가능 - 수집/분석된 미세먼지 관측/위성/수치모델 데이터의 분석 및 DB 적재 ○ 통계 및 인공지능 기반 품질관리 알고리즘 및 소프트웨어 개발 - 고품질 자료 생산을 위한 통계기반 품질관리 알고리즘 및 인공지능기반 품질관리 알고리즘과 소프트웨어 개발 - 기존에 IoT 미세먼지 데이터는 공간적 튐값을 제대로 탐지 및 제거하려면 전문인력이 직접 모니터링해야 하는 한계가 있어 실시간 처리 및 서비스에 한계가 있었는데, 이번에 개발한 품질관리 알고리즘은 이러한 부분을 해결해 고품질의 데이터를 실시간 제공할 수 있는 기술적 우수성을 확보 - 특허출원 및 소프트웨어 등록 ○ 위성 미세먼지 생산 알고리즘 및 자동생산 프로그램 개발 - 위성 AOD기반 고해상도(0.5kmx0.5 km) 미세먼지 데이터 추정 알고리즘 및 자동생산 프로그램 개발 - 공간적 초고해상도 위성관측 자료 및 지상의 조밀한 센서 관측자료의 구축 및 고해상도 PM2.5 추정을 위한 머신러닝 시스템 구축 - 부산 지역 지표 관측망 250-300여개 자료 구축 및 머신러닝 적용 시스템 구축 - 고해상도 AOD (2 km 격자) 자료 준비 및 활용 - 머신러닝 (Random forest) 기반 PM2.5 추정 초기 결과 목표로 삼았던 기준 (관측값 대비 R^2 = 0.5) 상회 확인 - 부산 지역 행정 구,동별 미세먼지(PM2.5) 분포 특성 (2019년) 및 부산 지역 동별,학교별 미세먼지(PM2.5) 분포 특성 (2019년) 보고서 작성 및 배포 ○ 하이브리드 기반의 미세먼지 예측정보 제공 프로그램 개발 - 하이브리드 고해상도 미세먼지 에측 모델 및 소프트웨어 개발 - CMAQ, 통계모델, AI모델에 비하여 높은 정확도 - 특허 출원 및 소프트웨어 등록 ○ 다양한 사용자 중심 미세먼지 서비스 통합 플랫폼 개발 - 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 설계 : 현장검증단 및 전문가 자문 내용을 반영하여 시나리오 구체화(어디서, 누구에게, 무엇을) - 미세먼지 서비스 통합 플랫폼에 현장검증단 및 전문가 자문 내용을 적극 반영하여 사용자 중심의 플랫폼으로 개발 - 다양한 미세먼지 관측정보, 예측정보(CMAQ, 통계모델, AI모델, 에어코리아 예보)를 데이터 및 시각화하여 제공하는 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 구축 - 연구자, 교육현장, 산업군 등 다양한 사용자에게 데이터 제공하기 위한 API 개발 - 지자체, 보건 및 다양한 산업군에 사용자 분석도구 개발 및 제공 : 분석도구 기획설계 및 개발 후 현장검증단 및 리빙랩 의견을 보완하여 고도화 ○ 리빙랩 운영을 통한 다양한 사용자 의견 수집 및 반영 - 현장검증단 운영을 통한 성과물 품질 향상, 서비스 보완 사항 피드백 수집/분석, 서비스 고도화 - 미세먼지 연구 정보 교류 심포지움, 미세먼지 예측연구 기술회의 및 기술협의회 세미나를 통한 범부처 미세먼지 과제와의 협력 - 큰 리빙랩 운영 : 전문가 자문위원(연구자, 공공기관, 민간 산업 종사자 등)을 대상으로, 1차년도에 통합 서비스 플랫폼 내용에 대한 전문가 의견을 수집하고, 2차년도에 통합 서비스 플랫폼 개방 후 데이터 신뢰도, 기술적 제안 등 전문가 의견을 수집하여 플랫폼 개선에 반영 - 작은 리빙랩(PNU 리빙랩) 운영 : 1차년도에 부산대학교 미세먼지 관련학과 학부생 및 대학원생을 대상으로 설문조사를 실시하여 학생들의 미세먼지에 대한 인식 및 미세먼지 데이터에 대한 이해도 사전 파악, 2차년도에 교내 미세먼지 관측 수행 및 데이터 분석, 플랫폼 분석 도구 사용 실습을 통해 잠재적 플랫폼 사용자 육성 ○ 연구개발 결과물 실질 활용 - 대전광역시 스마트시티 챌린지 사업 미세먼지 조밀측정망 구축 자문 - 충청남도 마을대기 측정망 품질관리 알고리즘 활용 - 국립기상과학원 국내 황사 감시 및 예보 활용 - 부산광역시보건환경연구원 미세먼지 현황 모니터링과 관련 연구 활용 - 한국기상산업기술원 환경 빅데이터 플랫폼 개방 기상기후 민간데이터 유통 활용 - 대전광역시 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 활용 및 데이터 연계 협의 - 추가 활용 협의 추진 · 부산광역시 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 활용 · 국립수산과학원 해양 미세먼지 관측망 확대 및 대기-해양 미세먼지 상호작용 연구 추진 2. 정량적 성과 ○ 특허 출원 3건 - 미세먼지 농도 데이터를 예측하는 서버 및 방법 - IoT센서 오류 탐지 장치 및 방법 - 학습모델을 이용한 센서의 데이터 이상을 탐지하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 ○ S/W등록 8건 - 미세먼지 고해상도 하이브리드 예측 시스템 - 미세먼지 고해상도 격자 관측 데이터 생산 소프트웨어 - 미세먼지 예측정보 생산시스템 - 미세먼지 데이터 관리 시스템 - 통계기반 미세먼지 데이터 이강삼지 SW - 인공지능 기반 품질관리 알고리즘 - 위성 기반 미세먼지 생산 시스템 - 인공지능 기반 공기질 예측 프로그램 ○ 논문(SCIE) 게재 1건 - Comparison of PM2.5 in Seoul, Korea estimated from the various ground-based and satellite AOD ○ 국내 및 국제 학회발표 9회 - 한국대기환경학회 2021년 제64회 정기 학술대회 - 2022년 한국기상학회 관측 및 예보/대기물리분과 봄학술대회 - 2022년 한국기상학회 봄 분과 학술대회 - AMS 16th Conference on Atmospheric Radiation - AMS 16th Conference on Cloud Physics - 제3회 한국지구과학연합회 연례학술대회 - 2022년 한국기상학회 정기학술대회 - 2022년 한국기상학회 정기총회 및 가을학술대회 - 2022년 한국대기환경학회 정기학술대회 ○ 성과홍보 20건 - 신문뉴스기사 20건 ○ 사회문제해결 연구성과에 따른 서비스 3건 - 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 개발 - 미세먼지 이상감지 및 품질관리 솔루션 - 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 활용 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ○ 활용방안 (1) 통계 및 인공지능 기반 품질관리 시스템 솔루션화 - 사용자 플랫폼의 수집 단계와 분석 단계 사이에 솔루션을 탑재하여 오류 데이터로 인한 분석 영향을 최소화하고 유의미한 분석결과 도출을 가능케 함 (2) 국책 연구원과의 기술 제휴 - 연구소와의 연구 사업 또는 기술제휴를 통해 본 사업에서 확보한 머신러닝 기반 PM2.5 표출 시스템을 정책 활용 기반으로 적용하는 방법 모색 - 자치단체 지역 미세먼지 환경 대책을 마련하는데 중요하게 활용 (3) 양방향 소통형태의 리빙랩 플랫폼 현장 적용 - 사용자 참여형·개방형 혁신 플랫폼으로 단방향이 아닌 양방향 협력활동을 통한 문제 해결 - 혁신활동을 사용자 주도 상향식(bottom-up) 방식의 R&D 프로세스로 사용자 참여 확대 - 사용자가 체감하는 수요 발굴과 기술개발을 통하여 사용자 주체의 역량 및 참여도 제고 ○ 기대효과 (1) 기술적 측면 - 한반도에서 지상 및 위성 자료를 활용한 머신러닝 기법 활용 중 현재까지 가장 높은 시공간 해상도를 대상으로 수행한 결과를 확보. - 연구자 간 편리한 자료공유 및 사용자와 생산자와의 양방향 소통 - 다양한 종류의 관측자료를 융합함으로써 신뢰도 높은 연구결과 도출 (2) 경제적, 산업적 측면 - 대기환경 감시를 목적으로 하는 위성 사업 추진 및 관련 위성자료 정보 활용 시장의 확대 - 미세먼지 오염이 미치는 경제적 영향을 업종별로 보다 상세하게 진단할 수 있는 시금석 마련 - 연구개발과정에 사용자가 직접 참여하므로, 최종 플랫폼 제공 후 발생하는 서비스 개선 비용 절감 (3) 사회적 측면 - 미세먼지가 건강에 미치는 영향을 살피는 보건 분야에서 코호트 연구 등에 본격적으로 활용 가능할 것으로 기대 - 코로나19와 같은 재난 상황 발생시 미세먼지 오염도 변화 진단을 구별 행정단위에서 살펴볼 수 있는 가능성 제시 - 발전된 미세먼지 데이터 융합플랫폼 서비스 제공으로 국가 미세먼지 정책 신뢰도 향상 (출처 : 요약문 4p)
    • 주관연구기관 : (주)웨더아이
    • 발행년도 : 20230100
    • Keyword : http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIFullTextView?keyValue=05787966&dbt=TRKO&cn=TRKO202400004279
  • 12315

    2023.11.30

    Methodology for Evaluation of Spent Nuclear Fueel Damage Ratio under Horizontal Drop Accident
    • 연구책임자 : □ 연구개발 목표 및 내용 ◎ 최종 목표 ○ 본 연구의 목표는 용기에 장전된 상태의 사용후핵연료에 충격하중이 가해졌을 때 연료 파손확률(Fuel Damage Probability)을 평가하는 수치적 기법을 개발하는 것임 ● 상기 목표의 달성을 위하여 아래의 세부 목표를 수립 ▷ 사용후핵연료봉 충격거동 등가 해석모델의 개발 ▷ 피복관 취약성을 고려한 해석기법의 개발 ▷ 충격에 의한 사용후핵연료 손상확률 평가 방법론 구축 ◎ 전체 내용 ● 1차년도: 사용후핵연료봉 충격거동 등가 해석모델의 개발 ▷ 사용후핵연료봉 등가해석 모델의 개발 : 사용후핵연료봉 해석모델 단순화 기법의 비교 분석 및 수직/수평 충격하중에 대한 거동 모사가 가능한 최적화 단순화 모델 개발 ▷ 피복관 파손평가 기준 비교평가 : 피복관 파손평가 기준으로 주로 사용되는 임계소성변형률, 임계변형률 에너지, 파괴인성 등의 척도에 대한 비교 평가 ● 2차년도: 피복관의 취약성을 고려한 해석기법의 개발 ▷ 수소화물을 고려한 해석기법 개발 : 피복관에 존재하는 반경/원주방향 수소화물의 영향을 평가하고 충격하중에 대한 저항성에 미치는 영향을 정량적으로 평가 ▷ 기계적 사전 손상을 고려한 해석기법의 개발 : 수소화물렌즈, 프레팅 마모영역 등 피복관에 상존하는 손상을 고려한 단일 연료봉 해석 기법 개발 및 파손 저항성 평가 ● 3차년도: 충격에 의한 사용후핵연료 손상확률 평가방법론 개발 ▷ 핀치하중에 의한 연료봉 파손평가 기법의 개발 : 봉 대 봉 충돌, 지지격자와의 충돌 등으로 발생하는 핀치하중으로 인한 피복관의 파손을 평가하는 절차 및 방법 개발 ▷ 충격하중 조건 하에 핵연료다발 손상확률 평가: 용기 단위의 해석을 통하여 적재된 연료봉의 손상확률을 평가하는 전반적인 절차 및 핵심적 해석기법을 제시 □ 연구개발성과 ◎ (정성) 등가모델의 정확도 ○ 1차년도 ● 연차별 목표(조건/환경) : 수평, 수직 충격하중을 고려한 등가 연료봉 모델개발 ● 실적요약 - 다양한 파손기준에 대한 연구 및 비교평가 완료 - 최적화 기법을 활용 파손기준 및 PCI를 반영한 등가모델 개발 ○ 2차년도 ● 연차별 목표(조건/환경) : 등가모델의 적용성 및 한계성 평가 ● 실적요약 - 수평, 수직낙하 사고 조건에 대한 적용성 검토 - NRC 개발 등가모델과의 비교평가 ○ 3차년도 ● 연차별 목표(조건/환경) : 연료 손상확률 평가에서의 활용성 평가 ● 실적요약 - 연료다발 상세모델 및 단순화모델 구축에 활용 - 굽힘하중 및 핀치하중에 의한 파손평가 수행 ◎ (정성) 연료파손확률 평가의 정확도 ○ 1차년도 ● 연차별 목표(조건/환경) : 등가핵연료봉을 포함한 용기단위 해석모델의 개발 ● 실적요약 - 핵연료 21다발 적재가 가능한 용기모델 개발 - 연료다발 모델 및 용기 내부구조 모델 개발 ○ 2차년도 ● 연차별 목표(조건/환경) : 핀치하중에 대한 연료봉 취약성 평가 ● 실적요약 - 수소화물을 고려한 피복관의 핀치하중에 의한 파손 평가 기법 조사 - 수소화물이 존재하는 피복관의 미소구조 균열 전파형태 조사 - 미소구조 해석을 활용한 피복관의 파괴 거동 전산 모델 개발 ○ 3차년도 ● 연차별 목표(조건/환경) : 충격하중에 대한 연료다발 단위의 파손확률 평가 ● 실적요약 - 핀치하중에 대한 파손거동 모사 전산모델 개발 - 연료 다발 단순화 모델 개발 및 적용성 검증 - 충격가속도를 활용한 파손분석 및 연료 파손확률 평가 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ● 연구개발성과 활용계획 ▷ 본 연구를 통하여 개발된 충격하중 조건에서의 핵연료의 파손확률 평가기법을 다양한 연료타입, 용기에 적용함으로써 위험도 평가의 핵심 요소인 핵물질의 방출 분율(release fraction) 계산을 보다 과학적으로 할 수 있게 됨 ▷ 보수적인 가정에 근거한 파손률을 대신하여 과학적 방법으로 계산된 파손확률을 운반·저장사업의 인허가를 위한 안전성평가에 활용함으로써 격납평가의 정확도를 개선 ● 기대효과 ▷ 사용후핵연료의 파손여부 평가는 원활하고 유연한 사용후핵연료 관리에 필수적인 요소로서 본 과제로 개발된 평가기법은 사용후핵연료 관리를 위한 국내 기술 수준 향상에도 기여할 것으로 기대 ▷ 과도한 보수성에 의존하지 않고 실제 예상되는 위험도에 근거한 규제지침을 만들 수 있으며 원활한 사업 관리 및 안전성 확보가 가능 ▷ 해당 분야는 국내에서 제한적으로 연구가 이루어지고 있는 분야로서 본 연구를 통해 해당 분야에 지식을 축적하고 인재를 양성 (출처 : 요약문 2p)
    • 주관연구기관 : 계명대학교
    • 발행년도 : 20231200
    • Keyword : http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIFullTextView?keyValue=05787966&dbt=TRKO&cn=TRKO202400005514
  • 12314

    2023.06.30

    Development of air natural convection heat transfer model and evaluation of the passive air cooling performance to establish long-term accident mitigation strategy of SMR
    • 연구책임자 : □ 연구개요 최종목표:경수로형 SMR 대상 사고완화전략 수립을 위한 공기 자연대류 열전달 모델 개발 및 장기냉각성능 평가 본 연구개발 수행을 통해 경수로형 SMR 대상 공랭식 피동잔열제거계통의 냉각성능을 적절히 예측할 수 있는 열전달 모델 개발 및 반영을 통해 계통 냉각성능 평가 및 장기냉각전략(무한냉각) 수립을 목표로 한다. □ 연구 목표대비 연구결과 1. 실험결과 기반으로 기존 공기 자연대류 열전달 상관식의 냉각성능 예측성을 평가 ○ 수직 평행판(Vertical parallel plates) 내 공기 자연대류 열전달 관련 선행연구 조사 및 실험 수행 및 코드해석결과 비교를 통해 200 ℃ 이상의 벽면온도조건에서 적절한 냉각성능예측이 어려움을 확인함. 2. 혼합대류 형태의 상관식 개발을 통해 경계조건, 댐퍼조건에 따른 냉각성능 예측성을 개선 ○ 경계조건 증가 시 유량 증가에 따른 열전달 성능 증가 (Ra#↓,Re#↑,Nu#↑)효과와 댐퍼폐쇄에 따른 유량 감소에 의한 열전달 성능 감소(Ra#↓,Re#↓,Nu#↓)를 동시에 고려할 수 있는 혼합대류 형태의 상관식을 적용하여 냉각성능 예측성을 개선하였음. 3. NuScale & i-SMR 대상 공랭식 피동잔열제거계통 도입 시 장기냉각성능을 평가 ○ NuScale을 대상으로 공랭식 피동잔열제거계통 도입을 고려할 시, 공랭식 피동 잔열제거계통의 냉각을 통해 공동수조 내 냉각수 비등을 통한 냉각을 공기냉각으로 대체할 수 있으며 3일 이후부터는 공기냉각을 통해 냉각이 가능함을 확인함. ○ i-SMR의을 대상으로 공랭식 피동잔열제거계통 도입을 고려할 시, 기존 환형유로 형태의 계통 대비 160% 냉각성능 증진을 확인하였으며 약 8일 이후부터는 단독냉각이 가능하며 약 800ton의 냉각수 용량을 절감할 수 있는 것을 확인하였음. 4. 격납용기 하부형상을 고려하여 다차원 유동효과 실험을 통해 1D코드 해석결과의 신뢰성 검증 ○ 하부채널 간격(B) 변화는 전체 냉각성능 변화에 큰 영향을 미치지 않으며 상부 채널 간격(G)에 따라서 내부유동 형태 및 전체 냉각성능이 결정되는 것을 근거로 MARS-KS 코드해석 시 하부 채널에서의 다차원 유동효과가 고려되지 않더라도 해석결과에 큰 영향이 없으며 결과의 신뢰성에는 영향이 없음을 확인함. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) 국내 개발SMR의 경쟁력 강화 및 세계최고수준의 피동냉각성능을 확보를 통한 시장 경쟁우위 확보에 기여 SMR의 안전관리체계 구축 및 규제체제 개발(인허가 규제요건) 시, 예비안전성 분석 등에 적극 활용 (출처 : 요약문 2p)
    • 주관연구기관 : 인천대학교
    • 발행년도 : 20230700
    • Keyword : http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIFullTextView?keyValue=05787966&dbt=TRKO&cn=TRKO202400005490
  • 12313

    2023.01.31

    Development of Practical Technology for Radiation Response Modulation
    • 연구책임자 : Ⅳ. 연구개발결과 • 빅데이터 분석 기반 방사선 치료 반응 진단 인자 후보군 발굴 및 기전 규명 연구 - 방사선 치료 반응 인자 발굴 및 기전 규명 - 뇌암줄기세포 방사선 반응 후보군 발굴 및 기전 규명 - 타겟 miRNA 발현 유도물질의 작용기전 기반 방사선치료예측 활용 연구 • 방사선 바이오 자원 구축 및 고도화 - 방사선반응 세포모델 확보 - 방사선 치료 및 반응제어 기술의 유효성 평가를 위한 동물 모델 구축 - 방사선-의공학 융합 진단 치료 평가 시스템 확립 • 방사선 치료 저항성 진단 및 선도치료물질 고도화 - 방사선치료 저항성 진단 표적시스템 고도화 - 방사선치료 First-in class 차세대 방사선 치료 고도화 - 방사선치료 선도 물질 전임상 평가 및 선도물질 • 방사선 치료부작용 제어 후보물질 검증 - 방사선 유도성 폐섬유화 손상제어 물질 발굴 - 방사선 유도 유전자손상 제어물질 발굴 및 검증 - 방사선 치료부작용(뇌손상, 심장독성) 제어물질 발굴 및 검증 - 방사선치료 조직손상관련 단백질 변화 추적 및 기전 연구 (출처 : 요약문 4p)
    • 주관연구기관 : 한국원자력의학원
    • 발행년도 : 20230200
    • Keyword : http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIFullTextView?keyValue=05787966&dbt=TRKO&cn=TRKO202300005013
  • 12312

    2023.01.31

    Clinical Research of Radiology
    • 연구책임자 : Ⅳ. 연구개발결과의 기대효과 1. 현재 난치성 폐암의 예후는 매우 불량하다. 본 연구를 통해 기존의 표준 치료인 세포 독성 항암 치료보다 우월한 치료법에 대한 지식을 얻을 수 있다면, 치료 성적의 향상으로 인한 경제적 효과뿐만 아니라 부작용 감소에 따른 치료비용의 절감, 삶의 질 향상에 따른 비용 효과 등 사회 경제적으로 큰 이익을 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 2. 유방암 환자의 치료에 가능한 원천물질 발굴 및 작용 기전 규명을 통하여 새로운 신약개발의 기초자료 data를 얻는 것이 가능할 것으로 생각된다. 기관으로는 특허 출원 등이 가능하며, 타 장기 암으로의 연구 확장을 할 수 있을 것으로 생각된다. 3. 폐경 전 유방암 환자 연구 및 2차암 예후 연구를 통하여는 환자 개개인의 상태에 따른 치료방향 결정을 위한 임상 연구의 기초자료 마련이 가능할 것으로 기대된다. 4. 전임상 시험모델로서 3D 오가노이드 배양 기반 플랫폼은, 약물 스크리닝, 환자 오가노이드 바이오뱅킹과 이를 기반으로 한 환자별 맞춤형 약물 스크리닝, 환자의 생명 정보 분석과 연계한 정밀의학의 플랫폼, 유전체 교정 기술과 연계한 재생 의학 분야의 적용 가능하다. 5. 환자 유래 오가노이드–유전체-임상정보 통합 플랫폼을 통한 방사선 치료분야의 정밀의료 프로토콜을 확립하고 임상연구기반 강화 및 치료효과 증진에 이바지한다. 6. 기존 동물실험을 대체할 수 있는 오가노이드 기반 비임상 연구기반을 확립하여 약물 및 방사선 치료 분야 연구를 활성화하고 방사선 민감성 조절관련 신규약물들을 발굴하여 신약개발 및 유효성 검증 패널을 개발한다. 7. 환자 유래 암 오가노이드 바이오뱅크 구축 및 이를 바탕으로 한 대내외 연구기관과의 협력 연구를 활성화하여 새로운 사업 모델의 발굴하고 협력연구를 활성화한다. 8. 난치성 암종의 세포 내 신호 전달 인자 및 관련 변화 분석을 통한 방사선 치료 효율을 증진시킨다. 9. 방사선의학연구에 특화된 인체자원 인프라 구축으로 방사선의학 기초 및 임상연구의 활성화에 기여한다. 10. 암의학 관련 분야의 연구에 지원함으로써 신약개발, 정밀의료 등 차세대 보건의료연구의 발전에 기여한다. 11. 연구자 니즈를 충족한 인체자원의 체계적 수집을 통해 인체자원 활용도 제고 12. KOLAS 공인생물자원은행 인정 유지를 통한 인체자원 질 향상과 고객 만족 기여 13. 인체자원 분양을 통한 국내 바이오산업 경쟁력 제고 (출처 : 요약문 7p)
    • 주관연구기관 : 한국원자력의학원
    • 발행년도 : 20230200
    • Keyword : http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIFullTextView?keyValue=05787966&dbt=TRKO&cn=TRKO202300005014
  • 12311

    2022.12.31

    Research on Nuclear Electric Propulsion Systems
    • 연구책임자 : 비공개항목입니다.
    • 주관연구기관 : 한국과학기술원
    • 발행년도 : 20230100
    • Keyword : http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIFullTextView?keyValue=05787966&dbt=TRKO&cn=TRKO202300002571
  • 12310

    2023.02.28

    Development of Metal Artifact Reduction based on Deep Learning for Image Guided Adaptive Radiation Therapy
    • 연구책임자 : 연구개요 본 연구는 딥러닝을 이용하여 방사선치료 시 정확한 전자밀도에 의한 선량계산에 영향을 줄 수 있는 금속영상왜곡 저감을 위한 기술을 개발하고 맞춤형 팬톰을 제작하여 적응형 방사선치료에 개발된 기술의 임상적용 가능성을 평가하고자 함. 결론적으로 기존 상용화된 알고리듬 대비하여 딥러닝 기술을 접목한 경우 선량학적 측면에서 더욱 정확한 결과를 확인할 수 있었으며, 추가적으로 영상왜곡에 의해 정상조직 및 종양의 컨투어링 정확성 향상을 기대할 수 있음. 연구 목표대비 연구결과 본 연구에서는 방사선치료 적용을 위한 인공지능 기반 금속 영상왜곡 저감 알고리듬 및 검증 기술을 개발하고, 이를 위해 방사선량 측정을 통한 검증을 위해 금속 영상왜곡을 발생 시킬 수 있는 인체모사 팬톰을 제작하여 개발된 알고리듬의 방사선치료 적용 시 우수성을 평가함. 인공지능 기반 금속 영상왜곡 저감기술을 이용한 방사선치료 적용기술은 다양한 연구에서 제시되었으나, 감소된 금속영상왜곡에 의한 선량계산의 정확도를 측정을 통해 검증한 연구는 전무한 실정임. 1차년도에서 딥러닝 알고리듬 중 가장 범용적으로 활용되는 fully convolutional network기반 알고리듬을 개선한 U-net 기반의 알고리듬을 구축하였고, 이러한 알고리듬을 이용하여 데이터 보간 및 재생에 따른 해부학적 구조의 왜곡 및 흐림 현상을 해결할 수 있었음. 딥러닝 기반 알고리듬을 이용한 영상 분석을 위해 normalized root mean square error (NRMSE)를 측정한 결과 금속영상왜곡을 적용하지 않은 영상 대비 58.29%, 기존 상용화된 금속영상왜곡기술저감 기술 대비 12.03%로 금속영상물에 의한 오차 감소를 확인함. 2차년도의 경우, 최근 임플란트 및 치아보형물에 의해 발생되는 환자 수 증가에 따라 두경부를 모사하는 팬톰 제작을 완료 하였으며, 금속 영상왜곡을 발생 시킬 수 있는 금속 치아 및 정상 치아를 따로 설계하여 원하는 위치에 금속영상왜곡이 발생시킬 수 있는 환경을 조성함. 더불어 실제 방사선량 측정이 가능하도록 필름과 유리선량계가 삽입 가능하도록 만들어져 실제 치료 계획된 선량을 측정을 통해 비교가 가능함. 재구성된 알고리듬의 평가를 위해 실제 측정된 선량평가를 위해, 선량분포에 대해 계산된 값과 측정된 값의 감마분석을 이용하여 비교하였음. 치료 계획은 현재 방사선종양학과에서 가장 주로 사용되는 volumetric modulated arc therapy (VMAT)을 이용하여 치료계획을 수립하였고, 감마 분석을 위해 2%, 2mm의 tolerance와 10% threshold를 적용하여 비교를 수행함. 제안한 방법과 MAR이 적용되지 않은 영상에서의 passing rate 값은 99.5%, 상용화된 O-MAR 방법과 MAR이 적용되지 않은 영상의 passing rate는 99.6%, 제안된 MAR 방법과 OMAR사이의 gamma passing rate는 99.9%로 거의 유사한 선량분포를 확인하였음. 그러나 금속으로 인해 planning target volume (PTV) 내 선량 차이가 있음을 확인하였고, Gamma image 내에서도 그 차이를 최대 7.9%까지 확인할 수 있었고, 제안된 방법을 사용한 경우 최대 약 3%의 차이를 확인하여 약 50%의 개선효과를 확인함. 연구발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성) 제안된 금속영상왜곡 저감 기술은 영상에서의 개선뿐만 아니라 선량학적 관점에서도 상용화된 금속영상왜곡 방법과 비교하여 거의 유사하거나 우수한 성능을 보여주었으며, 추후 임상 적용에 충분한 가치가 있다고 판단됨. 특히 영상에서의 개선을 통해 정확한 PTV와 주변 정상조직의 컨투어를 이룰 수 있으며, 개선된 전자밀도 정확성을 통해 선량계산의 정확성 역시 향상되는 결과를 확인할 수 있었음. 더불어, 제안된 선량측정용 팬톰은 선량분포 및 절대선량 측정이 가능하도록 설계되어 직접적인 선량측정이 가능한 장점을 바탕으로 앞으로 제시될 금속영상왜곡 저감기술의 성능 검증을 위한 객관적인 지표를 제시할 수 있음. 결론적으로 방사선치료의 정확성과 안정성에 기여할 수 있어 환자에게 신뢰성 있고 질 높은 의료서비스 제공이 가능함. (출처 : 요약문 2p)
    • 주관연구기관 : 서울대학교
    • 발행년도 : 20230300
    • Keyword : http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIFullTextView?keyValue=05787966&dbt=TRKO&cn=TRKO202300011160