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$10%)에서 2점 교정법은 최대 1.40 %, 1점 교정법은 최대 0.63 %의 오차를 보여주고 있다. 단순 노외계측기 교정법은 노심출력을 1회 또는 2회 측정하므로 교정시간을 줄이고 제어봉의 사용을 억제하여 방사성 폐기물을 감소시키는 효과와 기존의 교정 방법과 같은 정확성을 기대할수 있다.
관성항법유도장치는 관성센서 출력에 대한 측정 정밀도를 향상시키기 위해 자이로 및 가속도계의 아날로그 출력을 주파수로 변환해주는 AF(Analog to Frequency) 변환기를 사용한다. AF 변환기 측정 신뢰성을 보장하기 위해서는 신중한 교정절차가 결정되어야 하며, 교정절차에 의한 교정시험은 주기적으로 수행되어야 한다. 본 논문에서는 양ㆍ음의 입력에 대해 각각 양ㆍ음 리셋전류를 갖는 synchronous charge balance type의 AF 변환기 교정방법에 대해 다루었다. AF 변환기 교정은 AF 변환기 환산계수 오차 교정 시험과 바이어스 교정시험으로 나누어 수행되었으며, 교정 시험용 프로그램에 의해 자동으로 수행되었다.
고출력 레이저광 출력측정 및 교정을 위한 계측 장치를 제작하고 성능 평가에 관한 연구를 수행하였다. 계측 장치의 수광부는 금 코팅된 구리재질의 공동을 사용하여 제작되었다. 교정용 히터는 망가닌으로 제작되고, 출력 측정은 망가닌과 구리의 저항 브릿지를 사용하여 측정하였다. 외부 환경의 영향을 줄이기 위해 칼로리미터 내부의 온도를 5mK이하로 일정하게 하였다. 고출력 레이저 에너지의 측정을 위해 교정 인자와 보정 계수를 측정을 통하여 구하였다. 교정 인자는 100W 범위에서 489.13 J/mV 이고 500W 범위에서 497.04 J/mV이다. Nd:YAG Laser를 이용하여 보정 계수를 구한 결과 100W범위일 때는 0.99이고 500W범위일 때는 1.006으로 레이저 에너지와 전기적 교정의 차이는 1%이하이다.
OCR(Optical Character Recognition)의 오류를 줄이기 위해 본 논문에서는 교정 어휘 쌍의 혼동 행렬(confusion matrix)과 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier)를 이용한 철자 교정 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 철자 오류 중 한글에 대한 철자 오류만을 교정하였다. 실험에 사용된 말뭉치는 한국어 원시 말뭉치와 OCR 출력 말뭉치, OCR 정답 말뭉치이다. 한국어 원시 말뭉치로부터 자소 단위의 언어모델(language model)과 교정 후보 검색을 위한 접두사 말뭉치를 구축했고, OCR 출력 말뭉치와 OCR 정답 말뭉치로부터 교정 어휘 쌍을 추출하고, 자소 단위로 분해하여 혼동 행렬을 만들고, 이를 이용하여 오류 모델(error model)을 구축했다. 접두사 말뭉치를 이용해서 교정 후보를 찾고 나이브 베이즈 분류기를 통해 확률이 높은 교정 후보 n개를 제시하였다. 후보 n개 내에 정답 어절이 있다면 교정을 성공하였다고 판단했고, 그 결과 약 97.73%의 인식률을 가지는 OCR에서, 3개의 교정 후보를 제시하였을 때, 약 0.28% 향상된 98.01%의 인식률을 보였다. 이는 한글에 대한 오류를 교정했을 때이며, 향후 특수 문자와 숫자 등을 복합적으로 처리하여 교정을 시도한다면 더 나은 결과를 보여줄 것이라 기대한다.
OCR(Optical Character Recognition)의 오류를 줄이기 위해 본 논문에서는 교정 어휘 쌍의 혼동 행렬(confusion matrix)과 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier)를 이용한 철자 교정 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 철자 오류 중 한글에 대한 철자 오류만을 교정하였다. 실험에 사용된 말뭉치는 한국어 원시 말뭉치와 OCR 출력 말뭉치, OCR 정답 말뭉치이다. 한국어 원시 말뭉치로부터 자소 단위의 언어 모델(language model)과 교정 후보 검색을 위한 접두사 말뭉치를 구축했고, OCR 출력 말뭉치와 OCR 정답 말뭉치로부터 교정 어휘 쌍을 추출하고, 자소 단위로 분해하여 혼동 행렬을 만들고, 이를 이용하여 오류 모델(error model)을 구축했다. 접두사 말뭉치를 이용해서 교정 후보를 찾고 나이브 베이즈 분류기를 통해 확률이 높은 교정 후보 n개를 제시하였다. 후보 n개 내에 정답 어절이 있다면 교정을 성공하였다고 판단했고, 그 결과 약 97.73%의 인식률을 가지는 OCR에서, 3개의 교정 후보를 제시하였을 때, 약 0.28% 향상된 98.01%의 인식률을 보였다. 이는 한글에 대한 오류를 교정했을 때이며, 향후 특수 문자와 숫자 등을 복합적으로 처리하여 교정을 시도한다면 더 나은 결과를 보여줄 것이라 기대한다.
현재까지 한국어 맞춤법 교정 Task는 대부분 규칙기반 및 통계기반 방식의 연구가 진행되었으며 최근 딥러닝 기반의 한국어 맞춤법 교정에 대한 연구가 진행되고 있다. 맞춤법 교정에서 문법적 또는 철자적으로 틀린 부분을 교정하는 것도 중요하지만 올바른 문장이 입력으로 들어왔을 때 교정을 진행하지 않고 올바른 문장을 출력으로 내보내는 것 또한 중요하다. 규칙기반 맞춤법 교정기 같은 경우 문장의 구조를 흐트러트리지 않고 규칙에 부합하는 오류 부분만 고쳐낸다는 장점이 있으나 신경망 기반의 한국어 맞춤법 교정 같은 경우 Neural Machine Translation(NMT)의 고질적인 문제점인 반복 번역, 생략, UNK(Unknown) 때문에 문장의 구조를 흐트러트리거나 overcorrection(과교정) 하는 경우가 존재한다. 본 논문은 이러한 한계점을 극복하기 위하여 Correct to Correct Mechanism을 제안하며 이를 통해 올바른 문장이 입력으로 들어왔을 시 올바른 문장을 출력하는 성능을 높인다.
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
넓은 출력 범위의 $CO_2$ 및 Nd:YAG 레이저광 출력측정 및 교정을 위해 정밀한 칼로리미터를 제작하고 성능의 정가에 관한 연구를 수행하였다. 칼로리미터의 수광부는 금 코팅된 구리재질의 공동을 사용하여 제작되었다. 교정용 히터는 망가닌으로 제작되고, 출력 측정은 망가닌과 구리의 저항 브릿지를 사용하여 측정하였다. 교정 인자는 100W에서 489.13 J/mV이고 500W에서 497.04J/mV이다 Nd:YAG Laser를 이용하여 보정 계수를 구한 결과 100W일 때는 0.99이고 500W일 때는 1.006으로 레이저 에너지와 전기적 교정의 차이는 $1\%$이하이다.
본 논문은 입력/출력 비동기 순차 머신으로 모델링되는 시스템에 대한 모델 정합 제어 문제를 다룬다. 피드백 제어 기법을 이용하여 폐루프 시스템이 원하는 기준 모델의 상태 천이 특성을 가지도록 교정 제어기를 설계한다. 이전 연구에서는 제어기를 설계할 때 시스템의 상태를 관측하는 상태 관측기와 출력 피드백에 대한 burst 신호가 필요했으나 본 연구에서는 관측기와 출력 burst를 사용하지 않는 새로운 교정 제어기를 제안한다. 본 논문에서는 제어 대상 시스템의 '출력 등가 머신'을 정의하여 새로운 제어기의 존재 조건과 설계 과정을 기술한다. 또 사례 연구를 통해 모델 정합을 위한 교정 제어기의 동작 과정을 설명한다.
3-컵 풍속계는 자동기상측정, 환경 모니터링, 풍력 발전에 필요한 풍속을 측정하기 위해 널리 사용되고 있다. 일반적으로 3-컵 풍속계의 회전부를 지지하는 베어링은 오염물질, 진동 또는 돌풍 등의 여러 요인에 의해 마모되기 쉽고, 이로 인해 풍속에 대한 출력 특성이 장기적으로 변한다. 따라서 3-컵 풍속계를 주기적으로 교정하여 풍속에 대한 출력 특성을 유지 및 관리해야 한다. 본 연구에서는 3-컵 풍속계가 설치된 현장에서 풍속계를 교정 할 목적으로 제트 유동을 이용한 현장용 교정 장치를 제작하였다. 현장용 교정 장치가 3-컵 풍속계를 교정할 수 있는지 확인하기 위해, 현장용 교정 장치의 제트 유동 특성을 측정하였다. 현장용 교정 장치를 가지고 5 종류의 3-컵 풍속계들을 교정하였고, 풍동에서 3-컵 풍속계를 교정한 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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