Both ratio error and phase angle error in current transformer(CT) depend critically on values of CT burden. Thus, precise measurement of CT burden is very important for the evaluation of CT. A method for the measurement of CT burden has been developed by employing the portable shunt precise resistor with negligible AC-DC resistance difference less than $10^{-5}$. The burden value(value and power factor) can be calculated from resistance and reactance obtained by measuring the change of ratio error and phase angle error caused by the change of shunt resistor. The uncertainty for the method is evaluated and found to be abut 2 %.
본 논문에서는 소형 선박용 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU) 개발에 적합한 MEMS(Micro-Electro Mechanical System) 기반의 관성 센서 평가와 선정에 관하여 기술했다. 먼저, 오일러 공식에 기초한 관성 센서의 오차 모델과 잡음 모델을 정의하고, 앨런 분산(Allan Variance) 기법과 몬테카르로(Monte Carlo) 시뮬레이션 기법을 도입하여 관성 센서를 평가하였다. ADIS16405, SAR10Z, SAR100Grade100, LIS344ALH, ADXL103 등 다섯 가지 관성 센서에 대한 평가결과, ADIS16405의 자이로와 가속도계를 조합한 경우 오차가 가장 작게 나타났는데, 600 초 경과시 속도 오차의 표준편차가 약 160 m/s, 위치 오차의 표준편차가 약 35 km로 나타났다. 평가를 통해 ADIS16405 관성 센서가 IMU 구축에 최적임을 알았고, 이러한 오차 감소 방법에 대해서 참고문헌을 조사하여 검토하였다.
This study tried to identify the problems associated with the posture to be analyzed and tried to suggest guidelines for MSDs(Musculoskeletal Disorders) evaluation based on working posture. A total of 50 jobs from 3 different types of industries(electronics, hospitals, automobiles) were used for MSDs evaluation study which was done by 6 observers. Two indexes were applied to identify the problem in this study which were percentage of agreement and counter-time-error rate. Specifically, 'counter-time-error rate' represented a degree of consistency in terms of selecting the posture to be analyzed time after time. Main results of the study were as follows; 1) The average percentage of agreement for representative posture for whole body was relatively higher than that for representative postures for individual body parts, 2) The counter-time-error rate(%) has been reduced as the evaluation process has repeated for the same job. 3) The counter-time-error rate(%) for electronics, hospitals, and automobiles were 63.4%, 61.2%, and 67.3% respectively. 4) The counter-time-error rate(%) for the job with the work cycle of 0.5 to 2 minutes were lower than that of the jobs with the work cycles less than 0.5 minute or greater than 2 minute. 5) The work cycles and the number of trials had significant effects on counter-time-error rate while the types of industries did not have significant effects on counter-time-error rate. Some guidelines could be prepared from the results of the study. Probably, there should have an extension in terms of form and matter for this study in order to have more practical output.
Pipe wall thinning by flow-accelerated corrosion and various types of erosion is a significant and costly damage phenomenon in secondary piping systems of nuclear power plants (NPPs). Most NPPs have management programs to ensure pipe integrity due to wall thinning that includes periodic measurements for pipe wall thicknesses using nondestructive evaluation techniques. Numerous measurements using ultrasonic tests (UTs; one of the nondestructive evaluation technologies) have been performed during scheduled outages in NPPs. Using the thickness measurement data, wall thinning rates of each component are determined conservatively according to several evaluation methods developed by the United States Electric Power Research Institute. However, little is known about the conservativeness or reliability of the evaluation methods because of a lack of understanding of the measurement error. In this study, quantitative models for UT thickness measurement deviations of nuclear pipes and fittings were developed as the first step for establishing an optimized thinning evaluation procedure considering measurement error. In order to understand the characteristics of UT thickness measurement errors of nuclear pipes and fittings, round robin test results, which were obtained by previous researchers under laboratory conditions, were analyzed. Then, based on a large dataset of actual plant data from four NPPs, a quantitative model for UT thickness measurement deviation is proposed for plant conditions.
본 연구에서는 3차원 기상 및 대기질 모델의 입출력 자료를 평가하는 데 필요한 통계 검증지표를 선별하고, 선정된 검증지표의 기준치를 조사하여 그 결과를 요약하였다. 여러 국내외 문헌과 최근 논문 검토를 통해 최종 선정된 통계 검증지표는 MB (Mean Bias), ME (Mean Error), MNB (Mean Normalized Bias Error), MNE (Mean Absolute Gross Error), RMSE (Root Mean Square Error), IOA (Index of Agreement), R (Correlation Coefficient), FE (Fractional Error), FB (Fractional Bias)로 총 9가지이며, 국내외 문헌을 통해 그 기준치를 확인하였다. 그 결과, 기상모델의 경우 대부분 MB와 ME가 주요 지표로 사용되어 왔고, 대기질 모델 결과는 NMB와 NME 지표가 주로 사용되었으며, 그 기준치의 차이를 분석하였다. 아울러 이들 통계 검증지표값을 이용하여 모델 예측 결과를 효과적으로 비교하기 위한 표출 도식으로 축구 도식, 테일러 도식, Q-Q (Quantile-Quantile) 도식의 장단점을 분석하였다. 나아가 본 연구 결과를 기반으로 우리나라의 산악지역의 특수성 등이 잘 고려된 통계 검증지표의 기준치 설정 등의 추가연구가 효과적으로 진행될 수 있기를 기대한다.
As a popularity of a portable digital device such as a cellular phone, a digital camera and a MP3 player is spreading, the demand of the mobile storage device increases rapidly. A bluray technology using 405nm laser diode and objective lens having high NA(Numerical Aperture), 0.85, satisfies a miniaturization and a high capacity which are the requirements of the portable device. To develop SFFOP(small form factor optical pickup), it is prerequisite to minimize the number of optical components and establish evaluation and assembly method of micro optical pickup system as well as mass production method of micro optical component. To minimize optical elements of optical pickup, there have been many researches to use P-HOE(Polarized Holographic Optical Element) due to its extremely small size and versatile function. However, P-HOE is handled and assembled very accurately in SFFOP. In this paper, static error signal detection method is developed for an alignment of P-HOE in SFFOP. Using developed static error signal detection method, P-HOE can be aligned very accurately with real time result of static error signals of pickup such as FES(focusing error signal) and TES(Tracking Error Signal). The developed static error signal detection method is verified by the evaluation of commercialized DVD Pickup. And finally. developed static error signal detection method is applied for the assembly of P-HOE in SFFOP system satisfies specification of BD(Blu-ray Disk).
작물모형 평가에 사용되거나 사용할 수 있는 9가지 지표를 소개하였으며 이들의 특징은 다음과 같다. efficiency of model (EF)와 index of agreement (d)은 dimension이 없고 관측수(n)에 의존적이지 않았으며, dimension에 대해서만 자유로운 것은 relative root mean square error (RRMSE), bias factor (Bf)와 accuracy factor (Af)이다. Root mean sqruar, mean error, mean absolute error들은 관측수와 dimension에 영향을 받기 때문에 판단 시 주의가 필요하다. 따라서 이들의 특징을 파악하여 목적에 맞게 모형의 성능을 파악하여야 한다.
A key input for the assessment of Human Error Probabilities (HEPs) with Human Reliability Analysis (HRA) methods is the evaluation of the factors influencing the human performance (often referred to as Performance Shaping Factors, PSFs). In general, the definition of these factors and the supporting guidance are such that their evaluation involves significant subjectivity. This affects the repeatability of HRA results as well as the collection of HRA data for model construction and verification. In this context, the present paper considers the TAsk COMplexity (TACOM) measure, developed by one of the authors to quantify the complexity of procedure-guided tasks (by the operating crew of nuclear power plants in emergency situations), and evaluates its use to represent (objectively and quantitatively) task complexity issues relevant to HRA methods. In particular, TACOM scores are calculated for five Human Failure Events (HFEs) for which empirical evidence on the HEPs (albeit with large uncertainty) and influencing factors are available - from the International HRA Empirical Study. The empirical evaluation has shown promising results. The TACOM score increases as the empirical HEP of the selected HFEs increases. Except for one case, TACOM scores are well distinguished if related to different difficulty categories (e.g., "easy" vs. "somewhat difficult"), while values corresponding to tasks within the same category are very close. Despite some important limitations related to the small number of HFEs investigated and the large uncertainty in their HEPs, this paper presents one of few attempts to empirically study the effect of a performance shaping factor on the human error probability. This type of study is important to enhance the empirical basis of HRA methods, to make sure that 1) the definitions of the PSFs cover the influences important for HRA (i.e., influencing the error probability), and 2) the quantitative relationships among PSFs and error probability are adequately represented.
도시부 교통정보 수집은 VDS, DSRC, 레이더 등 다양한 시스템에 의해 수집되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 스마트교차로시스템이 확대 보급되고 있으며 교통량, 속도, 차종 등 다양한 정보수집이 가능하다. 그러나 관련 문헌을 고찰한 결과 지금까지의 성능평가 기준은 딥러닝 영역을 고려하지 않은 RBS기반 평가체계로 '기준값-측정값'의 퍼센트 오차만 고려하고 있어 기존 평가방식으로는 딥러닝 부분의 평가를 수행할 수 없어 새로운 성능평가 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 데이터 비율 및 가중치를 고려하여 Precision과 Recall 등 딥러닝 성능지표를 고려한 오차산정식을 개발하여 개별오차와 구간 오차, 전체오차를 산정하였다. 연구결과, 측정값 1의 오차율은 3.99와 3.54, 측정값 2는 5.34와 5.07로 기존 산정식과 오차율에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 반복측정 분석결과 개발 산정식이 우수한 것으로 나타났다.
현재 건설공사 사후평가시스템 입력과정에서 자료가 오류 및 누락이 발생되는 경우가 많아 데이터의 신뢰성이 떨어지는 경우가 많다. 이에 따라 본 연구에서는 사후평가 결과분석의 신뢰성 확보를 위해 건설공사 사후평가시스템의 입력누락 및 입력오류에 대한 세부적인 분석을 실시하였다. 분석결과, 건설사업 초기 단계일수록 자료의 미입력된 자료의 비중이 높게 나타났다. 그리고 분석된 등록오류로는 참고자료의 부정확, "원" 단위 오류, 입력항목에 대한 이해부족 등으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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