Loose parts monitoring and detecting alarm type in real Nuclear Power Plant have challenges such as background noise, insufficient alarm data, and difficulty of distinction between alarm data that occur during start and stop. Although many signal processing methods and alarm determination algorithms have been developed, it is not easy to determine valid alarm and extract the meaning data from alarm signal including background noise. To address these issues, this paper proposes a denoising autoencoder-based majority vote classification. Training and test data are prepared by acquiring alarm data from real NPP and simulation facility for data augmentation, and noisy data is reproduced by adding Gaussian noise. Using DAEs with 3, 5, 7, and 9 layers, features are extracted for each model and classified into neural networks. Finally, the results obtained from each DAE are classified by majority voting. Also, through comparison with other methods, the accuracy and the false alarm rate are compared, and the excellence of the proposed method is confirmed.
컴퓨터와 통신 기술이 발전함에 따라 최근의 교육 환경은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 유비쿼터스 학습 방향으로 나아가고 있다. 방대한 양의 학습정보들은 대부분 문서 형태로 관리되고 있기 때문에 문서 단위로 표현된 많은 정도들을 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 문서 클러스터링은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 문서틀을 주제별로 통합하는 방법으로 대용량의 문서들을 자통으로 분류하고, 검색하는 데 있어서 검색의 정확성을 증대시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 학습 문서의 추가나 기존문서의 삭제로 인하여 군집화 대상이 되는 학습 문서 집합이 점진적으로 변화하는 환경을 위한 점진적 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 점진적 문서 클러스터링 알고리즘은 새로운 문서가 추가되었을 경우 문서 전체를 다시 클러스터링하지 않고. 이미 생성된 클러스터들의 구조를 적응적으로 변화시킴으로써 높은 효율성을 제공할 수 있다. 또한, 문서 글러스터링의 정확도극 높이기 위하여 통계적인 기법으로 불용어를 판별하여 제거하는 알고리즘을 제안한다.
역사에 스크린도어의 설치가 보편화 되면서 도시철도에서 열차가 정차지점에 정확히정차하도록 하는 기술의 중요성이 더욱 커지게 되었다. 이를 위한 기술로써 이론적으로는 여러 가지 제어 방안이 제안되었으나 실제 구현 상의 어려움으로 인하여 국내 열차에서는 대부분 PID 제어와 같은 고전 제어기법을 사용한다. PID 제어는 비교적 간단하게 정확한 제어를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 열차 시스템에서는 제어 주기가 비교적 길고 제동기의 지연 시간이 있으며 위치 및 속도 검지 과정에서의 오차 등으로 인하여 PID 제어로는 만족할 만한 결과를 얻지못하는 경우가 있으며 또한 적절한 계수를 찾는데 많은 시간이 필요하다. 본 논문에서는 상태나 신호 추정에 사용되는 칼만 필터를 활용하여 제어를 수행하는 방안을 제안한다. 칼만 필터를 통해 제동기가 동작할 시점의 상태를 예측하고 이에 맞는 제동 입력을 구하여 제어를 수행한다. 제동기 특성 및 제어 주기를 반영하여 열차 모델링과 정위치 정차제어 시뮬레이션을 수행하였으며 정차 오차 분석을 통해 제안하는 방안의 우수성을 보인다.
컴퓨터의 발전과 인터넷의 급속한 발전으로 정보의 양이 폭발적으로 증가하게 되었고 이러한 방대한 양의 정보들은 대부분 문서 형태로 관리되고 있으며, 문서 단위별 표현된 많은 정보들을 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 문서 클러스터링은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 문서들을 주제별로 통합하는 방법으로 대용량의 문서들을 자동으로 분류하고, 검색하는 데 있어서 검색의 정확성을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 새로운 문서의 추가나 기존문서의 삭제로 인하여 군집화 대상이 되는 문서 집합이 점진적으로 변화하는 환경을 위한 점진적 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 점진적 문서 클러스터링 알고리즘은 새로운 문서가 추가되었을 경우 문서 전체를 다시 클러스터링하지 않고, 이미 생성된 클러스터들의 구조를 적극적으로 변화시킴으로써 높은 효율성을 제공할 수 있다. 또한, 문서 클러스터링의 정확도를 높이기 위하여 통계적인 기법으로 불용어를 판별하여 제거하는 알고리즘을 제안하고, 문서 클러스터링에서 정확한 단어가중치 산출을 위해 TF$\times$IDF 공식을 수정한 TF$\times$NIDF 공식을 제안한다.
스마트폰 기반의 추적은 다양한 시나리오에서 널리 연구되어왔다. 그러나 우리가 아는 한, GPS 신호 및 무선 인프라가 항상 이용 가능하지 않는 지하 대중교통 시스템의 추적 문제를 해결한 연구는 극소수에 불과하다. 전동차의 위치를 아는 것은 지하철 승객에게 유용한 서비스를 개발하는데 필요하다. 따라서 지하철 승객을 대상으로 스마트폰 센서를 이용하여 모션 상태 및 정차역을 추정하는 방법이 연구되고 있다. 이 논문에서는 스마트폰의 기압계와 자기 센서를 이용하는 추적 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 먼저 기압의 변동 및 자기장의 세기에 따라 전동차가 운행하는지 정차하는지를 추정한다. 그 다음에 고도 값과 자기장 값으로 전동차가 정차하는 정확한 역을 추정한다. 우리는 서울의 지하철 5호선 데이터를 사용하여 제안된 방법을 평가했다. 이전 방법과 비교하여 제안된 방법은 더 높은 정확성을 얻었다.
Many practical control problems for the complex, uncertain or large-scale plants, need to simultaneously achieve a number of objectives, which may conflict or compete with each other. If the conventional optimization methods are applied to solve these control problems, the solution process may be time-consuming and the resulting solution would ofter lose its original meaning of optimality. Nevertheless, the human operators usually performs satisfactory results based on their qualitative and heuristic knowledge. In this paper, we investigate the control strategies of the human operators, and propose a fuzzy model-based multi-objective satisfactory controller. We also apply it to the automatic train operation(ATO) system for the magnetically levitated vehicles(MAGLEV). One of the human operator's strategies is to predict the control result in order to find the meaningful solution. In this paper, Takagi-Sugeno fuzzy model is used to simulated the prediction procedure. Another str tegy is to evaluate the multiple objectives with respect to their own standards. To realize this strategy, we propose the concept of a satisfactory solution and a satisfactory control scheme. The MAGLEV train is a typical example of the uncertain, complex and large-scale plants. Moreover, the ATO system has to satisfy multiple objectives, such as seed pattern tracking, stop gap accuracy, safety and riding comfort. In this paper, the speed pattern tracking controller and the automatic stop controller of the ATO system is designed based on the proposed control scheme. The effectiveness of the ATO system based on the proposed scheme is shown by the experiments with a rotary test bed and a real MAGLEV train.
본 고는 신호교차로 영향권에서 수행되는 도로점용공사가 유발하는 신호교차로의 정지선에서의 유출 가능량, 다시 말해 포화교통류율의 변화를 산정하여 해당 접근 차로군의 용량을 계산할 수 있는 해석적 모형의 개발에 초점을 맞추고 있다. 해석적 모형이 가진 설명력의 간결함과 산정 정확도를 제고하기 위하여 선행연구의 모형논리를 크게 바꾸고 상당한 수정을 가하였다. 또 모형의 검증을 위해서 많은 노력이 보태졌는데, 다양한 미시 모의실험 결과와의 비교 뿐만 아니라 실제 공사현장에서 수집된 많은 자료를 바탕으로 하는 현장 대표 값들과의 비교 등이 수행되었다. 포화교통류율은 도로점용공사의 위치, 정지선과 공사구간과 이격거리, 개방 및 폐쇄 차로 수, 유효녹색시간 등에 상당히 민감하게 변화한다는 것이 확인되었으며, 공사현장의 특성을 구성하는 그와 같은 기하구조 및 신호운영관련 조건 등을 변수로 하는 제안 모형들은 아주 적은 오차 범위 내에서 성공적으로 포화교통류율을 산정해 낼 수 있음을 보여 주었다.
메타모델의 정확도를 엄밀하게 검증하는 것은 메타모델링에서 중요한 연구주제이다. k 점 선택교차검증기법이 많은 계산시간을 요구하면서도 메타모델의 정확도를 정략적으로 측정하지 못한다. 최근들어, 평균 $_0$ 기준이 메타모델의 정확도를 정량적으로 제공하기 위하여 제안되었다. 그러나 평균 $_0$ 검증 기준은 크리깅 메타모델이 부정확함에도 불구하고 일찍 수렴하는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 최대엔트로피를 이용한 순차적 실험계획에서 크리깅모델의 평균과 분산을 이용한 정확도 평가기법을 제안한다. 이 제안한 기법은 평균 및 분산을 계산할 때 수치해석으로 구하는 것이 아니라 크리깅메타모델을 직접 적분하여 구하기 때문에 k 점 선택교차검증기법보다 효율적이며 정확하다. 제안한 기준은 실제 응답의 평균제곱오차의 경향과 매우 유사하여 순차적 실험계획의 수렴기준으로 사용할 수 있다.
최근 데이터 중심적 교통정책수립 필요성 인식에 따라 교통카드데이터 활용에 관심이 고조되고 있다. 하지만 수도권 외의 많은 지역의 데이터에 하차 정보가 없어 활용에 제약이 있다. 이 논문은 승차 정보만 포함된 교통카드데이터에서 하차 정류장을 추정하는 방법론을 제시하였다. 검증은 서울시와 광주시의 데이터를 활용하였다. 추정 성공률은 서울시, 광주시 각각 78.2%, 81.6%로 나타났다. 정확도는 각각 54.2%, 33.4%로 나타났는데, 2개 정류장 오차까지 허용하는 경우 정확도가 서울시 93.6%, 광주시 94.0%로 크게 높아진다. 또한 광주시와 서울시가 오차 양상이 다름을 밝혔다. 통행사슬 방법의 핵심 매개변수인 허용 도보거리 조정에 따른 추정 성공률 및 정확도의 변화도 다루었다. 허용 도보거리가 증가됨에 따라 추정 성공률은 높아지는 반면 추정 정확도는 낮아지는 것을 확인하였으며, 500m를 전후하여 추정 결과의 변화 양상이 있음을 발견하였다.
관상동맥질환의 진단 및 평가에 있어서 myocardial perfusion SPECT검사와 FDG를 이용한 myocardial PET검사 그리고 PET/CT에 장착된 64-slice CT를 이용한 coronary CT angiography를 동시에 실행함으로 검사의 신뢰도와 편의성을 한층 더 높이고자 한다. 먼저 약물부하 myocardial perfusion SPECT검사를 먼저 시행한다. 환자의 피폭경감을 위해서 $^{99m}Tc$-MIBI 10 mCi 로 주사하며 myocardial PET검사를 위해서 지방식을 먹지 않고 ursodeoxcholic acid 100 mg을 생수와 함께 복용하게 하여 1시간 후에 SPECT 영상을 얻는다. 이어서 myocardial FDG PET검사를 시행한다. 혈중의 지방산 농도를 낮추고 심장의 FDG섭취율을 증가시키기 위해 혈중 포도당 농도치에 따라 insulin과 Acipimox를 함께 사용하는 독창적인 경구 당 부하법을 사용하였으며, 환자의 피폭 경감을 위해서 $^{18}F$-FDG 5 mCi를 주사하고 1시간 후에 10분간 gated 영상을 얻으며 필요시 delay 영상을 얻는다. PET검사가 끝남과 동시에 환자는 동일한 position을 하고 연속해서 coronary CTA를 시행한다. 이 검사에서 가장 중요한 것은 심박동수 조절과 환자의 호흡협조이다. 심박동수를 65회 이하로 낮추기 위해 beta blocker 50 mg~200 mg을 의사와 상의하여 복용케 하고 호흡법을 충분히 연습을 시키다. 검사 직전에 isosorbide dinitrate를 3~5회 분무하여 혈관벽의 긴장을 낮추고 혈관을 확장시켜서 coronary artery의 해부학적 형태를 더욱 잘 나타낼 수 있게 한다. 촬영 시 CT 조영제를 4.0~5.0 mL/sec의 압력으로 주입하며 촬영을 한다. Coronary CTA를 이용하면 coronary artery stenosis가 잘 보이며, 약물부하 myocardial perfusion SPECT로 coronary CTA에서 보인 stenosis와 perfusion저하의 상관관계를 검토(culprit vessel 확인)할 수 있으며, FDG PET으로 hibernating myocardium 또는 infarction site의 viability를 확인할 수 있다. 한 가지 검사로 lesion site와 severity 및 치료에 대한 반응 예측이 가능함으로 약물치료, PCI, CABG 등 치료방향을 설정할 수 있다. 또한 모든 검사 과정들이 연속적으로 동시에 이루어지기 때문에 짧은 시간(3시간) 내에 one-stop으로 검사를 종료할 수 있는 큰 장점을 가지게 된다. 그러므로 이 검사법은 ischemic heart disease의 one-stop evaluation에 있어서 유용한 protocol로 보여진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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