노심 외각에 설치되어 노심 외각으로 누설되는 중성자를 검출하여 노심내의 출력 변화를 지시해 주는 노외계측기(Excore Detector)는 운전중 노심의 변화를 정확히 감지하도록 정기적으로 교정되어져야 한다. 노외계측기는 노내계측기(Incore Detector)를 통하여 측정되어진 축방향 출력편차(Axial Offset)를 이용하여 교정하고 있다. 기존의 방법은 노내계측기로 최소한 4회 노심 출력을 측정하여 최소자승법(Least Square Method)으로 상수들을 구한후 노외계측기를 교정한다. 여기서 소개되는 단순 노외계측기 교정법은 노내계측기로 2회 측정되어진 자료들을 이용하는 2점 교정법과 1회 측정되어진 자료들을 이용하는 1점 교정법으로, 계측기 반응상수(Detector Response Factor)를 계산한후 교정되어진 노외계측기의 출력편차를 측정값과 비교하였다. 위의 두가지 방법을 고리 3호기 9주기, 10주기에 적용하여 노심 운전영역(~$\pm$10%)에서 2점 교정법은 최대 1.40 %, 1점 교정법은 최대 0.63 %의 오차를 보여주고 있다. 단순 노외계측기 교정법은 노심출력을 1회 또는 2회 측정하므로 교정시간을 줄이고 제어봉의 사용을 억제하여 방사성 폐기물을 감소시키는 효과와 기존의 교정 방법과 같은 정확성을 기대할수 있다.
운전중 노심의 출력변화를 감시하는 노외계측기(Excore Detector)는 노내계측기(Incore Detector)를 통하여 측정되어진 축방향 출력편차(Axial Offset)를 이용하여 교정되고 있다. 노외 계측기의 전류와 축방향출력편차의 선형적인 관계를 가정하여 노내계측기로 최소한 4회 노심출력을 측정한후 최소자승법(Least Square Method)으로 비례상수들을 구하는 기존의 방법을 대신하여, 단순 노외계측기 교정법은 노내계측기로 1회 측정되어진 자료들을 이용하여 계측기 반응상수(Detector Response Factor)를 계산한 후 비례상수를 계산한다. 계측기반응상수는 2차원 중성자수송모델로부터 계산된 weighting factor와 3차원 확산이론으로부터 구한 노심출력을 이용하여 계산된다. 중성자수송계산은 (R-Z)와 (R-$ 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
A health monitoring system becomes a useful tool to obtain information on long term behavior of the important railway structures such as very long span and special type bridges. The health monitoring system not only gives the direct measurement data of the railway bridges but also provides the basic data on the maintenance of the structures. Therefore, periodic calibrations of the health monitoring system will be a necessary step toward precise and accurate assessment of the railway bridges. In this study, the calibration and gauge factor readjustment process made for the health monitoring system installed in the railroad bridges is reviewed and some findings are explained in detail: specifically, the calibrators made for this purpose are illustrated and the regression processes of the calibration on long-term displacement using water level sensor, longitudinal displacement using LVDT sensor, instantaneous displacement using LVDT sensors and accelerometer are described in full length. Based on the regression results, it was found that the gauge factors need to be readjusted according to the regression equation but, since the deviation or shift is not serious so far, long-term observation on each sensor is also recommended. Future work will be concentrated on the long-term analysis of each sensor and on the database creation so that the assessment of the structures is possible.
동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 영상의 차를 구하여 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 이때 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하여 다항식 회귀모델에 근거하여 반복적으로 회귀분석을 적용하여 밝기 보정을 하고, 서로 다른 분산의 영향을 줄여서 강인한 검출을 수행하기 위하여 영상 차를 잡음의 분산을 사용하여 정규화 한 잔차(residual)를 사용한다. 따라서 잡음분산의 정확한 추정은 강인한 이상 물체 검출에 매우 중요하다. 본 논문에서는 정확한 추정을 위하여, 실험적으로 구하는 교정상수의 도입을 제안하였으며, 여러 합성 영상에 적용하여 그 성능이 우수함을 확인하였으며, 실제 영상에 적용하여 임의의 문턱 값 선정에도 강인하게 동작하는 이상 물체 검출 알고리듬을 제안하였다.
중성자 수분함량 측정기의 개발에 있어서 중성자 계측값과 흙속의 수분함량에 대한 관계식을 유도하기 위해서는 공시체 제작 등의 많은 실험을 통해 유도한 교정식이 필요하다. 또한 공시체 제작 및 측정실험의 통계적 오차를 줄이기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 하지만 몬테카를로방법을 사용한 전산코드를 이용하여 수행할 경우 시간과 노력을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 보다 일반적인 흙에 대한 교정식을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 중성자의 수송문제를 계산하는데 유용한 MCNP4A 전산코드를 이용하여 실제 실험을 모사하였다. 또한 모사결과를 공시체를 제작하여 실험한 결과와 비교하였다. 비교결과 실제실험의 결과와 모사 범위 내에서 일치함을 알 수 있었다. 중성자 수분함량 측정기의 교정식 도출 및 교정상수를 결정하기 위해 적용할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 수분함량 측정기의 계측값에 영향을 미치는 인자중의 하나인 흙의 건조밀도 변화에 대한 영향을 살펴보았다.
A health monitoring system becomes a very useful tool to obtain information on long term behavior of the important railway structures such as very long span and special type bridges. It can be also used to give a warning signal to the maintenance engineer when the structure shows abnormal behavior. However, due to long term use and temperature changes, the health monitoring system needs to be calibrated periodically. In this study, calibration and gauge factor readjustment process made for the health monitoring system installed in the railroad bridges and tunnel are reviewed and a few findings are updated. Future work will be concentrated on the long-term analysis of the measurement data and on the database structures so that the assessment of the structure is possible
구개측으로 매복된 견치와 인접구조물 간의 위치관계가 전체적인 교정치료기간에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 편측성 구개측 견치 매복으로 진단받고, 교정적인 견인을 하여 치료를 완료한 환자 36명의 초진 시 파노라마 방사선사진을 대상으로 연구하였다. 전체 치료기간의 평균인 21개월을 기준으로 나누었을 때, 장기치료군에 비해 단기치료군에서 인접 측절치의 치근에 견치의 치관이 겹치는 정도가 더 크게 나타났다. 치료기간을 예측하기 위한 중회귀분석에서 상악견치의 치관에서 치조정까지의 교합면에 대한 수직거리를 나타내는 HCV (Height of the canine crown vertically)와 하악견치간폭경이 각각 0.142와 0.115의 예측상수$(r^2)$를 보였으며, 두 인자를 같이 고려하였을 경우에는 0.208의 예측상수를 보였다. 나이에 따른 분류에서 치료기간, 상악 견치 치관에서 치조정까지의 수직거리(HCV), 중절치 정중선에 대한 견치의 각도가 초기 영구치열기까지는 점진적으로 감소를 하다가 완성 영구치열기에서 증가하였다. 본 연구의 결과, 구개측으로 매복된 견치의 견인을 시행할 때에는 초기 영구치열기에 견치의 치관첨이 교합면에 가깝고 직립이 되어 있을 경우에 전체 교정치료 기간이 짧아진다는 것을 알 수 있었다.
엑스선을 이용한 방사선검사에서 전리함 방식의 면적선량계를 이용하여 흡수선량과 면적선량을 측정하고, 교정계수를 측정하였다. 간접선량측정법은 엑스선발생장치의 방사부에 검출기를 설치, 측정치를 조사부위에서의 선량으로 산출하였다. 교정계수를 산출하기 위해 사용된 기기는 엑스선 발생장치로 (DK-550R/F, DongKang Medical Co. Ltd., Seoul, Korea)를 이용하였고, 교정계수를 위한 교정방법은 면적선량계와 교정선량계를 연결하고 관전압 70 kV, 관전류 500 mA, 0.158 sec로 79 mAs 조건을 이용하였다. 면적선량계 (PD-8100, Toreck Co. Ltd. Japan)을 이용하였고, 기준선량계는 반도체검출기 (DOSIMAX plus A, Scanditronix, $Wellh{\ddot{o}}fer$, Germany)를 이용하였다. 면적선량계를 전리함의 다중조리개 전면에 설치 후 정확한 선량 측정을 위해 기준선량계를 이용하여 선량계의 교정계수를 구하였다. 실험적으로 노출하여 측정된 값과 교정선량계에서 나온 값에 각각의 교정계수를 곱하여 산출하였다. 교정계수는 1.045로 산출되었다. 전리함 방식의 면적선량계에서 관전압에 따른 교정계수를 산출하기 위해 흡수선량과 면적선량을 구하여 교정상수를 산출하였다. 면적선량계의 교정계수를 구하여 정확한 면적선량을 산출하여야 한다.
A method is presented by which precise evaluation of radioactive concentrations in liquid or gaseous effluent released from large nuclear facilities is possible. Calculations have been made of the calibration constants at different energies for a commonly used liquid and gaseous effluent monitors as well. It is expected that the method could be applicable to the particular monitors with different geometrical configuration with simple modifications.
천리안 해양관측위성 2호기(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)는 한반도 주변을 포함한 동북아 해역과 전구 영역을 관측하는 해색 위성으로 지난 10년간 운용된 GOCI의 임무를 이어받아 2020년부터 현재까지 운용되고 있다. 본 연구에서는 해색 데이터 산출에 있어 필수 과정인 대기보정 알고리즘을 개선하기 위해 GOCI 영상을 이용한 GOCI-II 근적외 파장(near-infrared, NIR) 밴드의 대리교정을 수행하였다. 이를 위해 NIR 밴드의 대기상층(top-of-atmosphere, TOA) radiance에 대한 교차보정 연구를 수행하였으며, 그 결과로 대리교정 상수를 도출하였다. 본 연구에서 도출된 대리교정 상수를 이용하여 보정한 결과 두 센서의 offset이 감소하였으며, ratio는 745 nm, 865 nm에 대해 각 1.02, 1.04에서 1.0, 0.99로 개선되었다. 이는 두 센서의 일관성이 높아진 것으로 판단된다. 또한, 대기 분자 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance, 𝜌rc)는 각각 5.62, 9.52% 증가하였다. 이로 인해 745 nm와 865 nm 𝜌rc의 비율의 차이가 발생했으며, 이는 대기보정 알고리즘 내 에어로졸 광 산란 보정 과정을 통해 모든 밴드의 대기보정 결과에 영향을 줄 수 있다. GOCI, GOCI-II 두 위성의 중복되는 운용 기간이 짧아 2021년 3월의 자료만을 사용하였으나, 향후 타위성과의 지속적인 교차보정 연구를 통해 개선이 가능할 것으로 사료된다. 또한 본 연구에서 도출된 NIR 밴드의 대리교정 상수를 적용하여 가시 채널의 대리교정을 수행하고, 해색 산출물의 정확도에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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