양산화를 전제로한 계수형계측기로서 4자리표시, 정도 ±0.1% 진치 ±1 digit 이내, 입력 impedance 1000MΩ 이상(1.500V 범위), 측정범위 1mV∼1,000V 4단절환, 자동영점교정으로 저항 및 직류전류 측정기능도 갖춘 Digital Voltmeter를 목표로 이에 적합한 A/D 변환기를 추구하였다. 이 결과 A/D 변환기에서 일어나는 적분 slope의 직선성에 미치는 요인을 해석하여 매우 간단한 회로구성으로도 효과적인 성능을 보장 할 수 있음을 확인하였다.
Near-infrared (NIR) spectroscopy has been successfully utilized for the rapid identification of six typical petroleum products such as light straight-run (LSR), naphtha, kerosine, light gas oil (LGO), gasoline, and diesel. The spectral features of each product were reasonably differentiated in the NIR region, and the spectral differences provided enough qualitative spectral information for discrimination. For discrimination, principal component analysis (PCA) combined with Mahalanobis distance was used to identify each petroleum product from NIR spectra. The results showed that each product was accurately identified with an accuracy over 95%. Most noticeably, LSR, kerosine, gasoline, and diesel samples were predicted with identification accuracy of 99%. The overall results ensure that a portable NIR instrument combined with a multivariate qualitative discrimination method can be efficiently utilized for rapid and simple identification of petroleum products. This is especially important when local at-site measurements are necessary, such as accidental petroleum leakage and regulation of illegal product blending.
Seo, In-Yong;Ha, Bok-Nam;Lee, Sung-Woo;Shin, Chang-Hoon;Kim, Seong-Jun
Nuclear Engineering and Technology
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제42권2호
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pp.219-230
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2010
In nuclear power plants (NPPs), periodic sensor calibrations are required to assure that sensors are operating correctly. By checking the sensor's operating status at every fuel outage, faulty sensors may remain undetected for periods of up to 24 months. Moreover, typically, only a few faulty sensors are found to be calibrated. For the safe operation of NPP and the reduction of unnecessary calibration, on-line instrument calibration monitoring is needed. In this study, principal component-based auto-associative support vector regression (PCSVR) using response surface methodology (RSM) is proposed for the sensor signal validation of NPPs. This paper describes the design of a PCSVR-based sensor validation system for a power generation system. RSM is employed to determine the optimal values of SVR hyperparameters and is compared to the genetic algorithm (GA). The proposed PCSVR model is confirmed with the actual plant data of Kori Nuclear Power Plant Unit 3 and is compared with the Auto-Associative support vector regression (AASVR) and the auto-associative neural network (AANN) model. The auto-sensitivity of AASVR is improved by around six times by using a PCA, resulting in good detection of sensor drift. Compared to AANN, accuracy and cross-sensitivity are better while the auto-sensitivity is almost the same. Meanwhile, the proposed RSM for the optimization of the PCSVR algorithm performs even better in terms of accuracy, auto-sensitivity, and averaged maximum error, except in averaged RMS error, and this method is much more time efficient compared to the conventional GA method.
This study evaluates three distinct observation methods, CRDS, OA-ICOS, and OF-CEAS, in greenhouse gas monitoring equipment for atmospheric CO2 and CH4 concentrations. The assessment encompasses fundamental performance, high-concentration measurement accuracy, calibration methods, and the impact of atmospheric humidity on measurement accuracy. Results indicate that within a range of approximately 500 ppm, all three devices demonstrate high accuracy and linearity. However, beyond 1000 ppm, CO2 accuracy sharply declines (84%), emphasizing the need for caution when interpreting high-concentration CO2 data. An analysis of calibration methods reveals that both CO2 and CH4 measurements achieve high accuracy and linearity through 1-point calibration, suggesting that multi-point calibration is not imperative for precision. In dynamic atmospheric conditions with significant CO2 and CH4 concentration variations, a 1-point calibration suffices for reliable data (99% accuracy). The evaluation of humidity impact demonstrates that humidity removal devices significantly reduce air moisture levels, yet this has a negligible effect on dry CO2 concentrations (less than 0.5% relative error). All three observation method instruments, which have integrated humidity correction to calculate dry CO2 concentrations, exhibit minor sensitivity to humidity removal devices, implying that additional removal devices may not be essential. Consequently, this study offers valuable insights for comparing data from different measurement devices and provides crucial information to consider in the operation of monitoring sites.
본 연구는 사진측정 기법을 이용하여 정밀 시공 및 주기적 안전진단을 요하는 자기부상열차 선로의 정밀 위치해석을 보다 효율적으로 처리할 수 있는 기법을 연구한 것이다. 연구결과, 사진의 해석 정확도에 절대적 영향을 미치는 평면적 기준점의 배치를 보완한 공간적 분포의 기준점을 사용하므로서, Z의 정확도뿐 아니라 X, Y의 정확도를 향상시킬 수 있었으며, 진단에 요구되는 1 mm이내의 정확도로 자기부상열차의 선로에 대한 검증을 할 수 있었다. 그리고 구조물 상면의 정밀 위치해석은 물론 종 횡단경사에 대한 기하학적 특성을 효율적으로 도출할 수 있었다.
지상3차원레이저스캐너는 산사태 모니터링, 문화재 문서화, 토목건설, 도시공학 등의 분야에 그 활용이 날로 증가하고 있다. 그러나 지상3차원레이저스캐너의 측정값의 정확도 평가, 실험용 타깃 및 장비 교정, 그리고 시험 절차 등에 대한 국제 표준규정이 마련되어 있지 않다. 이에 본 연구에서 지상3차원레이저스캐너의 거리측정을 위한 타깃을 제작하였고, 또 이 타깃으로 지상3차원레이저스캐너의 거리측정 정확도를 검정하여 실험용 타깃으로서의 적합성을 확인하였다.
The blades of flexible propellers are formed by overlaying and adhering many layers of thin glass-fiber fabric sheets, are compressed and dried in the rigid mold. The current manufacturing process can not avoid the rather irregular deformation of the blades composed of non-isotropic non-uniform fabric structures, and inevitably introduces the different shape-forming errors between blades. In this paper, several flexible model propellers are precisely measured with three-dimensional optical instrument and compared with the original design geometry. The model propellers with the as-measured geometry are evaluated with the lifting-surface-theory-based propeller analysis code. The open-water performance are presented and discussed. The importance of the manufacturing accuracy is addressed to be able to apply the flexible propellers for propulsion of marine vehicles.
Garvey, Jamie;Garvey, Dustin;Seibert, Rebecca;Hines, J. Wesley
Nuclear Engineering and Technology
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제39권2호
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pp.133-142
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2007
The Electric Power Research Institute (EPRI) demonstrated a method for monitoring the performance of instrument channels in Topical Report (TR) 104965, 'On-Line Monitoring of Instrument Channel Performance.' This paper presents the results of several models originally developed by EPRI to monitor three nuclear plant sensor sets: Pressurizer Level, Reactor Protection System (RPS) Loop A, and Reactor Coolant System (RCS) Loop A Steam Generator (SG) Level. The sensor sets investigated include one redundant sensor model and two non-redundant sensor models. Each model employs an Auto-Associative Kernel Regression (AAKR) model architecture to predict correct sensor behavior. Performance of each of the developed models is evaluated using four metrics: accuracy, auto-sensitivity, cross-sensitivity, and newly developed Error Uncertainty Limit Monitoring (EULM) detectability. The uncertainty estimate for each model is also calculated through two methods: analytic formulas and Monte Carlo estimation. The uncertainty estimates are verified by calculating confidence interval coverages to assure that 95% of the measured data fall within the confidence intervals. The model performance evaluation identified the Pressurizer Level model as acceptable for on-line monitoring (OLM) implementation. The other two models, RPS Loop A and RCS Loop A SG Level, highlight two common problems that occur in model development and evaluation, namely faulty data and poor signal selection
Sea ice properties have been considered a key indicator in the structural design criteria of icebreaking vessels and arctic offshore platforms to estimate design ice load and resistance for their safety management in Arctic Ocean. A measurement study of sea ice properties was conducted during July to August of 2011 with the Korean icebreaking research vessel "Araon" around Chukchi Borderland. The sea ice concentration appears to be rapidly decreasing during this cruise. Ice condition seems to be thick second-year ice and multi-year ice and then, a lot of melt ponds were observed in the surface of ice floe. Calculated flexural strength of sea ice was about 250~550kPa, ice thickness was roughly 1.3~3.0m. In this research we performed field experiment to measure ice temperature along the depth, thickness, density, salinity, brine volume ratio and crystal structure. Apparent conductivities derived with the electromagnetic induction instrument were compared to drill hole measurement results and accuracy of sea ice thickness estimation formula was discussed.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.103-106
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1999
The Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM) is a United States-Japan project for rain measurement from space. The first spaceborne Precipitation Radar(PR) has been installed aboard the TRMM satellite. The ground based validation of the TRMM satellite observations was conducted by TRMM science team through a Global Validation Program(GVP) consisted of 10 or more ground validation sites throughout the tropics. However, TRMM radar should always be validated and assessed against reference data to be used in Korean Peninsula because the rainrates measured with satellite varies by time and space. We have analyzed errors in the comparison of rainrates measured with the TRMM/PR and the ground-based instrument i.e. Automatic Weather System(AWS) by means of statistical methods. Preliminary results show that the near surface rainrate of TRMM/PR are highly correlated with ground measurements especially for the very deep convective rain clouds, though the correlation is changed according to the type and amount of precipitating clouds. Results also show that TRMM/PR instrument is inclined to underestimate the rainrate on the whole over Korea than the AWS measurement for the cases of heavy rainfall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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