본 연구는 교정 치료를 위한 진단과 치료 계획의 수립에 널리 이용되는 진단 수단의 하나인 두부 방사선 사진을 계측하는 연구에서 볼 수 있는 오류의 중요성을 인식하고, 반복 계측의 방법으로 체계적 오차(systematic error)를 찾아내고 임의적오차(random error)의 범위를 산출하는 과정을 통해 기준점의 식별에 보다 주의가 기울여져야 할 해부학적 기준점들을 찾아보고자 시행되었는데, 통법에 의해 촬영된 100장의 측모 두부 방사선 사진을 연구대상으로 하여 61개의 기준점과 130개의 계측항목을 선정하였고 반복계측을 위해 25개의 표본을 무작위로 선정, 계측오차를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 반복계측에 따른 계측치의 비교에서 130개 전체 계측항목의 18.4%인 24개 항목에서 유의성 있는 차이를 보였다. 2. 반복계측에서 기준점 식별에 차이를 보이는 빈도는 상악 전치의 치근단점(as), 상악골의 최후방벽(tu), 연조직 nasion과 전두정(ft) 그리고 기도의 ad3점에서 매우 높았다. 3. 5%이하의 유의도를 보이는 수준까지 기준점 마킹을 수정한 후, 임의적오차의 범위는 0.67-1.71mm또는 도를 보였다. 4. 가장 임의적오차를 보인 계측항목은 상, 하악 전치가 이루는 각(interincisal angle : ILs-ILi)이었다. 5. 계측 오차의 문제는 주로 해부학적 정의에 대한 정확성의 부족과 불분명한 방사선사진상에 기인되었다. 이상의 연구 결과로 두부 방사선 사진의 계측에는 많은 오류의 가능성이 있음을 확인할 수 있었고 이에 따라 두부방사선 계측에서 뿐 아니라 계측이 이루어지는 모든 연구에서는 항상 계측오류에 대한 분석이 함께 이루어져야 할 것이며, 조사자로서 뿐만 아니라 다른 연구자의 연구결과를 올바르게 인식하기 위한 목적으로도 오류에 대한 인식은 필수적인 것으로 생각된다.
본 논문에서는 원전 비상 상황 발생 시 다수의 신호 오류가 발생했을 때 어떤 신호에 오류가 발생했는지를 추정하는 신호 오류 식별 (Fault identification) 방법론을 개발하였다. 변분 오토인 코더 (Variational autoencoder; VAE) 기반 모델은 기존의 이상 탐지 방법론과 같이 정상 신호 데이터만을 이용하여 훈련이 진행되며, 이후 각 신호에 대한 복원 오차 (Reconstruction error)와 복원 오차를 입력의 특정 부분으로 미분한 값을 이용하여 어떤 부분에 오류가 포함되어 있는지를 예측한다. 데이터 취득을 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 일련의 실험으로부터 제시한 신호 오류 식별 방법이 적절한 오차 범위 내에서 오류가 발생한 신호를 특정할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 지진가속도계측시스템의 정상 운영여부를 판단하고 지진가속도 계측자료의 유효성을 검증할 수 있는 알고리즘을 개발하기 위하여 현재 운영 중인 공공건축물 지진가속도계측시스템 계측자료를 이용한 조사·분석을 수행하였다. 연구 결과를 통해 시스템에서 생성하는 주요 자료인 실시간 데이터(MMA/sec) 자료와 이벤트 계측자료(MiniSEED)의 생성 절차에서 발생하는 오류와 계측자료 자체의 이상 여부를 감지할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 오류 유형을 분석하여 계측 데이터 분석을 통한 점검 방향 판단의 기초자료를 마련하였다. 이를 통해 수신/미수신으로 관리되던 지진가속도계측시스템의 점검 여부 및 이상 종류를 판단할 수 있는 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
원자력발전소에 사용되는 모든 시스템은 IEEE에서 최고 수준의 안전도인 CLASS 1E로 분류된다. 그중에서 안전계통은 원자력발전소 안전에 관련한 모든 분야를 관리하는 계통이다. 산업이 발전함에 따라 안전계통 또한 그 규모와 복잡성이 높아지고 있고, 이에 적용되는 요구사항 또한 엄격해지고 있다. 따라서 발전소에 적용되는 안전 동작에 대한 기준을 결정하기 위해서 철저한 오류 예측분석이 수행 되어야 한다. 그 중에서도 NUREG-0492로 규정되어 있는 결함수목분석(Fault Tree Analysis)은 연역적 오류 예측 분석방법으로 원자력 발전소, 우주 산업 등에 관련된 분야는 본 방법을 통하여 오류 예측 분석이 이루어 져야한다. 본 논문에서 원전안전계통을 관리하는 구현 모델인 원전안전등급제어기기(Safety Programmable Logic Controller)에 대하여 결함수목분석을 통한 오류 예측 분석을 하였다. 또한, 위의 구조에 대하여 MSC(Message Sequence Chart)를 통한 모델링을 수행하여, 결함수목분석을 적용하는 과정에서 신뢰도 향상을 더하였다.
본 연구에서는 이중에너지 방사선 흡수계측법을 이용한 골다공증 검사 시 검사자의 숙련도에 따라 발생되는 부정확한 검사결과의 종류와 빈도를 확인하고 자주 발생하는 오류에 관해서는 교육을 통하여 개선이 가능하도록 하고자 연구를 진행하였다. 분석결과 주로 고관절 검사에서 잘못된 환자자세로 검사하거나 압박골절이나 퇴행성 변화가 있는 부위는 결과에서 배제하여야 하지만 압박골절 및 퇴행성 변화의 소견이 보이는 경우에도 결과에 포함된 경우가 많이 관찰되었으며 수술기구 등도 결과 값에서 배제하여야 하지만 포함되어 분석되어진 경우가 많은 것으로 확인되었다. 오류의 내용 중 가장 많은 부분을 차지하는 것은 환자자세의 오류로 모두 56건(척추 6건, 고관절 50건)이었으며, 다음으로 분석과정의 오류 37건(척추 35건 고관절 2건), 관심영역 오류 33건(척추 28건, 고관절 5건)의 순으로 나타났으며 품질관리의 미비로 인한 오류는 발생하지 않았다.
최근 LTE(Long Term Evolution)에 대한 관심이 높아지고 이에 따라 LTE 계측 장비의 수요가 매우 증가할 것으로 예상된다. 이러한 LTE 계측 장비는 데이터의 신뢰성 있는 측정 및 분석을 요구하며 장비 내에서 실시간으로 발생 가능한 문제에 대해 적절할 처리가 매우 중요하다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 LTE 계측 장비를 위한 원격 모니터링 기법을 제안한다. 제안 기법은 운영체제가 없는 LTE 계측 장비 환경에서 발생된 시스템 오류의 처리 및 시스템 내부의 다양한 정보를 원격에서 모니터링 할 수 있으며, 이를 통해 LTE 계측 장비의 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 제안하는 모니터링 기법은 시스템 또는 네트워크 상태에 따라 모니터링 정보에 대한 수집주기 및 전송주기를 동적으로 조절하여 효율적으로 동작한다. 제안 기법을 운영체제가 없는 TI사의 DSP 환경에서 구현하였으면, 실험 결과 알려진 기존 기법에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였다.
운전중 노심의 출력변화를 감시하는 노외계측기(Excore Detector)는 노내계측기(Incore Detector)를 통하여 측정되어진 축방향 출력편차(Axial Offset)를 이용하여 교정되고 있다. 노외 계측기의 전류와 축방향출력편차의 선형적인 관계를 가정하여 노내계측기로 최소한 4회 노심출력을 측정한후 최소자승법(Least Square Method)으로 비례상수들을 구하는 기존의 방법을 대신하여, 단순 노외계측기 교정법은 노내계측기로 1회 측정되어진 자료들을 이용하여 계측기 반응상수(Detector Response Factor)를 계산한 후 비례상수를 계산한다. 계측기반응상수는 2차원 중성자수송모델로부터 계산된 weighting factor와 3차원 확산이론으로부터 구한 노심출력을 이용하여 계산된다. 중성자수송계산은 (R-Z)와 (R-$ heta$)모델을 합성하여 3차원 weighting factor를 계산하므로 축방향 영향뿐만 아니라 집합체별 영향을 고려하였다. 또한 노심의 복잡한 구조로 인하여 근사적인 weighting (actor와 노심출력분포의 사용은 노외계측기의 전류와 계측기반응율의 불일치를 초래하며, 이를 해결하는 상수를 소개하여 보다 정확한 교정결과를 얻도록하였다. 이와 같은 방법을 고리 3호기 9, 10주기 전주기와 11주기초에 적용하여 노심의 연소분포, 냉각수의 온도분포, 노심의 연소도, 노심출력준위등에 대한 단순 노외계측기 교정법의 오차를 분석하여 최적의 노외계측기 교정모델을 제시하였다. 2차원 중성자수송모델 합성법에 의한 단순노외계측기 교정법은 2차원 (R-Z) 중성자수송모델보다 개선된 결과와 평균오차 0.179% 최대 오차 0.624%를 보여주고 있다.하면 조사 후의 조직안정성에도 크게 기여할 것으로 기대된다.EX>O가 각각 첨가된 경우, Ar-4vol.%H$_2$ 분위기보다 H$_2$분위기에서 소결했을 때 밀도가 더 높았다. 그러나, 결정립은 $UO_2$와 $UO_2$-Li$_2$O의 경우, 수소분위기에서 소결했을 때, (U,Ce)O$_2$와 (U,Ce)O$_2$-Li$_2$O에서는 Ar-4vol.%H$_2$분위기에서 소결했을 때 더욱 성장하였다.설명해 줄 수 있다. 넷째, 불규칙적이며 종잡기 힘들고 단편적인 것으로만 보이던 중간언어도 일정한 체계 속에서 변화한다는 사실을 알 수 있다. 다섯째, 종전의 오류 분석에서는 지나치게 모국어의 영향만 강조하고 다른 요인들에 대해서는 다분히 추상적인 언급으로 끝났지만 이 분석을 통 해서 배경어, 목표어, 특히 중간규칙의 역할이 괄목할 만한 것임을 가시적으로 관찰할 수 있 다. 이와 같은 오류분석 방법은 학습자의 모국어 및 관련 외국어의 음운규칙만 알면 어느 학습대상 외국어에라도 적용할 수 있는 보편성을 지니는 것으로 사료된다.없다. 그렇다면 겹의문사를 [-wh]의리를 지 닌 의문사의 병렬로 분석할 수 없다. 예를 들어 누구누구를 [주구-이-ν가] [누구누구-이- ν가]로부터 생성되었다고 볼 수 없다. 그러므로 [-wh] 겹의문사는 복수 의미를 지닐 수 없 다. 그러면 단수 의미는 어떻게 생성되는가\ulcorner 본 논문에서는 표면적 형태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지
본 논문은 PC를 기반으로 한 오류신호 보정기능을 가진 가상계측 제어시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 주요소 축 분석법에 의한 오차신호 보정 알고리즘과 16bit RISC 머신을 사용한 센서제어보드, 부착된 센서에 따라 자동 조정되는 PC측의 GUI 인터페이스로 구성되어 있다. PC와 센서제어보드 사이에는 타른 통신을 보장하기 위하여 USB 통신 시스템 모듈이 설계 제작되어 사용되었다. 제안된 시스템의 효용성을 입증하기 위하여 제작된 8개의 CDs 센서가 부착된 태양추적장치에 적용되어 시험되었다.
본 터널 붕락 사례 연구를 종합적으로 분석해 볼때, 시공 공정 중에 발생 가능한 붕괴 및 붕락은 앞서와 같이 과거의 여러 사례들을 토대로 분석함으로서 예측 할 수 있지만, 시공 외적인 요인에 대해서는 사실상 조사, 설계, 시공 중의 오류에 의해 발생되는 것이기 때문에 파악하기 어렵다. 본 터널 붕락사례를 통해 원인을 분석 정리 하면 다음과 같다. (1) 불규칙한 지반구조적 원인 대부분의 터널 붕락을 일으키는 불규칙한 지반구조는 과거 지반구조의 침식 또는 대규모 지반운동 등 지반구조의 급속한 변화에 기인한 것이다. 터널 시공전에 면밀한 사전 지반조사와 선진 보오링 등으로 정확한 지반구조를 파악한다면 이로 인한 터널 붕락은 최소화 시킬수 있다. (2) 기획과 설계단계에서의 오류 충분치 못한 지반조사에 의한 설계 및 부적절한 시공자재 사용등으로 터널 붕락이 발생 될수 있다. 터널 굴착 주변 지반조건과 이러한 지반조건에 적합한 터널 굴착 및 보강공법 등이 터널 설계시 심도있게 검토되어야 할 가장 중요한 요소이다. (3) 시공 및 관리에서의 오류 경험이 부족한 터널기술자의 현장 감독과 현장에서 수집되는 각종 계측자료의 신뢰성 부족과 결과의 재적용 미흡으로 효율적인 계측 및 지반정보를 활용한 정밀 시공이 이루어지지 않는 것도 터널 붕락의 중요한 요인으로 분석되었다. (4) 현장관리 조사서의 표준화 부족 터널굴착공사중 붕락이 발생된 현장의 막장조사결과를 보면 조사자가 임의로 표시를 하여 각 터널별 막장조사결과가 매우 상이할 뿐만 아니라 각 터널별로 기재방법, 양식이 달라서 실제 원인분석에 활용하기가 어려운 것으로 분석되었다.
지난 4월 13일 실시된 16대 총선에서 방송사와 조사기관들이 공동으로 조사하여 발표한 선거예측조사에서 많은 오류가 발생하고 이로 인해 표본조사에 대한 신뢰성에 큰 문제가 제기되었다. 이에 향후 선거계측조사의 신뢰성을 회복하고 보다 정확한 예측을 위해 기 발표된 예측 조사내용을 다각도로 심층분석하고 조사의 오류가 발생한 원인과 이를 해결하는 방안을 제시하였다. 아울러 이번에 처음으로 실시된 출구조사에 대한 문제점과 개선 방안도 함께 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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