인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
High energy arcing faults (HEAF) are becoming more common in aged electrical equipment as nuclear power plants age. The fire and potential damage caused by HEAF are often not considered in existing nuclear safety regulations, so further research is needed. The international joint study from the Nuclear Energy Agency (NEA) in the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) has been conducting the HEAF experiments to investigate HEAF phenomena for electrical systems in nuclear power plants. To support effective nuclear safety regulation, a comprehensive database is essential for systematically categorizing and organizing the complex and invaluable HEAF experimental data. Therefore, we analyzed the HEAF experimental reports to identify key attributes and proposed an effective framework for HEAF database. The HEAF Project Phase-2 report suggests that HEAF experimental data have unique characteristics that differ from typical data, highlighting the need for a specialized database. The proposed HEAF experimental database, implemented with Obsidian software, features a four-layer structure for independent data management and provides intuitive linkages among experimental data, enabling users to analyze and query HEAF results without deep database knowledge.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091256575