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1. 연구 배경 및 필요성 복잡도 폭증 : 차세대 가속기는 수백만 개의 센서와 수천 개의 상호 연결된 장치로 구성돼 인간 운영자의 인지·조작 한계를 초과한다. AI 활용 현황 : 최근 가속기 모델링, 튜닝, 진단, 이상 탐지 등에 AI가 성공적으로 적용되고 있으나 대부분 레트로핏 형태이며, 전반적인 시스템 자율성은 미비하다. 전략적 동기 : DOE의 “Genesis Mission” 및 국제 가속기 로드맵에서 AI‑기반 자율 운영을 핵심 과제로 지정함으로써 정책·재정적 지원이 확대될 전망이다. 2. 핵심 개념 – “AI‑네이티브” 가
1. 연구 배경 및 목적 뮤온 콜라이더 는 파이온 붕괴를 통해 뮤온을 생성하므로, 고효율 타깃 설계가 핵심이다. 기존 설계에서는 입자 수율과 타깃 내 열·기계적 내구성을 동시에 만족시키는 것이 어려웠다. 본 논문은 FLUKA 시뮬레이션 을 활용해 기하학·재료 변수 가 2차 입자 생산과 열 부하에 미치는 영향을 정량화하고, 솔레노이드 캡처 효율 을 함께 고려한다. 2. 시뮬레이션 환경 및 방법론 | 항목 | 내용 | | | | | 입자 빔 | 8 GeV 양성자, 10¹³ 입자/뱅크, 100 k 입자 시뮬레이션 (Monte‑Carlo)
1. 최종 초점 시스템(FFS)의 핵심 역할과 기본 공식 광도 (L frac{N b^2 f {text{rep}}}{4pisigma xsigma y}) 에서 (sigma {x,y})는 IP에서의 RMS 빔 크기이며, 이를 최소화하기 위해 쌍극자(Quadrupole) 쌍 을 이용한 텔레스코프 형태의 초점 배치가 전통적으로 사용된다. 플라즈마 가속기의 경우 입자 에너지가 수 TeV 수준으로 상승하면서 입자 강성(rigidity) 가 크게 증가하고, 동일한 초점 강도를 얻기 위해서는 초점 자석의 자기장 구배(K) 를 크게
1. 연구의 의의와 범위 가속기 설비 특수성 강조 : 일반 산업 설비와 달리 가속기 운영자는 주로 원격 제어실에 위치하지만, 유지보수 시 고압·저온 장비에 직접 접근한다는 점을 명확히 제시한다. 이는 위험 분석이 설계 단계뿐 아니라 전체 수명주기(Lifecycle) 전반에 걸쳐 필요함을 설득력 있게 보여준다. 규제 프레임워크 통합 : EU 지침(20여 개) 중 특히 PED와 Machinery Directive에 초점을 맞추어, 압력·기계·전기·EMC·PPE 등 다양한 규제 영역을 한눈에 파악할 수 있게 정리하였다. 2. 위험 분석
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