• 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.

• 한국정밀공학회지
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• 제4권4호
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• pp.36-42
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• 1987

Very accurate calibration is needed to index tables which are necessary for precision angle measurement. The repeatability of index table is less than 0.2 second, so that attentions should be paid to choosing devices to be used in the calibration of index tables. The auto- collimators have been used in the calibration of index tables, but the repeatability of auto- collimators is bad compared with that of index table. In place of autocollimators, we described a method which uses electric comparators which are possessed by most precision measurement laboratories. Electric comparators are set to measure small angle displacement without interrupting the rotation of index tables and the signals of two electric comparators are added to remove the run-out errors of the shafts of index tables. Two index tables have been calibrated simulataneously by this method and the measurement data have been analyzed by the least squares method. We compare the calibration results with those of methods using autocollimator and auto- matic autocollimator and are able to know that the data of electric comparator method lie between the data of autocollimator methods. The repeatability of measurement is less than 0.02 second. The electric comparator method is economical and capable of reducing the uncertainty of the measurement.

• 한국농공학회논문집
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• 제51권1호
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• pp.1-9
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• 2009

The objective of this paper was to evaluate the auto-calibration with multi-objective optimization method to calibrate the parameters of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The model was calibrated and validated by using nine years (1996-2004) of measured data for the 384-ha Baran reservoir subwatershed located in central Korea. Multi-objective optimization was performed for sixteen parameters related to runoff. The parameters were modified by the replacement or addition of an absolute change. The root mean square error (RMSE), relative mean absolute error (RMAE), Nash-Sutcliffe efficiency index (EI), determination coefficient ($R^2$) were used to evaluate the results of calibration and validation. The statistics of RMSE, RMAE, EI, and $R^2$ were 4.66 mm/day, 0.53 mm/day 0.86, and 0.89 for the calibration period and 3.98 mm/day, 0.51 mm/day, 0.83, and 0.84 for the validation period respectively. The statistical parameters indicated that the model provided a reasonable estimation of the runoff at the study watershed. This result was illustrated with a multi-objective optimization for the flow at an observation site within the Baran reservoir watershed.

• 대한교통학회지
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• 제29권1호
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• pp.113-123
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• 2011

미시적 시뮬레이션 모형은 컴퓨터 성능이 향상되고 정교한 모형이 개발되면서 광역적인 범위까지 적용분야가 점차 확대되고 있다. 현장 교통상황을 정확하게 묘사하기 위해서는 시뮬레이션 모형의 정확한 정산이 매우 중요하다. 국내에서는 거시적 모형에 대한 정산연구는 많이 진행된 반면에 미시적 모형에 대한 정산연구는 매우 부족한 실정이다. 본 연구에서는 유전자알고리즘 이용하여 미시적 시뮬레이션 모형의 파라미터를 자동으로 최적화하는 자동정산 체계를 제시하였다. 내부순환로 지점검지기에서 수집되는 관측교통량과 미시적 시뮬레이션모형(VISSIM)의 교통량 간의 제곱오차(RMSE)를 성능지표로 하고, 최적화 목적함수는 제곱오차를 최소화 하는 것으로 설정하였다. 내부순환로에 적용한 결과, 기본 파라미터에 비해 자동정산체계의 RMSE가 60.4%($19.3{\longrightarrow}7.6$)나 감소하여 매우 효과적인 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.127-135
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• 2015

본 논문에서는 사용자의 입력을 포함한 반자동 카메라 교정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자가 정의한 기준선을 소실점 추정을 위한 정보로 사용하는 동시에, 추정 과정에서 발생하는 아웃라이어 제거를 위한 추가 제약 조건으로 사용한다. 제안된 카메라 교정 방법은 대수적, 기하학적 방법을 모두 사용하여 기존 방법으로는 불가능한 조건에서 교정이 가능하도록 성능을 확장하였다. 교정 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 자동 교정보다 교정 정확도가 높은 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.38-46
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• 2008

중요영상 선택 알고리즘은 다수의 비교정 영상으로부터 3차원 재구성을 위해 필수 영상을 선택하는 과정이다. 또한 3차원 재구성을 위해 영상들 사이의 카메라 자동교정(auto-calibration)이 필수적이다. 본 논문은 재구성 오차를 최대한 줄이는 최적의 영상을 선택하는 중요영상 선택 알고리즘을 제안한다. 선택된 중요영상들 사이의 카메라 투영행렬은 카메라 전자동교정(full-auto-calibration)과정을 통하여 추정한다. 정확하게 추정된 카메라 투영행렬로부터 대수학적 유도를 이용하여 기본행렬(fundamental matrix)을 계산하고, 이로부터 잘못된 대응점들을 제거하여 최종적으로 3차원 데이터를 얻는다. 실험 결과는 제안한 중요영상 선택 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 적은 시간이 소요되며, 재구성된 3차원 데이터의 오차가 가장 작았다. 대수학적 유도로부터 얻어낸 기본행렬은 다른 알고리즘에 비해 매우 짧은 시간이 소요 되며 평균 오차는 비슷한 결과를 갖는다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2586-2594
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• 2010

순음청력검사기는 정확한 주파수와 음압을 갖는 순음과 차폐 음을 생성하여 출력할 수 있어야 한다. 이를 위해 일정한 기간마다 보정을 하는 것이 불가피하다. 그러나 수동 보정을 사용하는 일반 순음청력검사기의 음향 보정은 집중력이 필요할 뿐 아니라 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 반면, PC 기반 순음청력검사기의 경우 소프트웨어를 이용하여 자동으로 보정을 수행하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 PC 기반 순음청력검사기의 자동 보정을 지원하기 위해 PC 사운드카드를 이용하여 구현한 음압측정기와 이를 이용한 순음청력검사기의 자동보정모듈을 기술한다. 자동 보정모듈을 이용하여 보정한 PC 기반 순음청력검사기를 국제표준기구가 제공하는 기준등가역치음압수준과의 적합 여부를 검증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.347-356
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• 2003

비디오 영상으로부터 카메라의 움직임과 3차인 구조를 복원하는 기술은 다양한 분야에 응용되고 있다. 특히 비교정(un calibrated) 동영상을 해석하기 위해서는 대상 영상의 정보만을 이용하는 카메라의 자동 보정(auto-calibration)기술이 필수적이다. 그러나 비디오 상의 많은 프레임에 안정적으로 이를 적용하려면 기존의 자동 보정기술은 무기조정(bundle adjustment) 또는 비선형 최적화 등의 매우 복잡한 과정이 요구된다. 본 논문에서는 최적화 과정 없이도 정확하게 대상 카메라의 궤적과 3차원 구조를 복원하는 새로운 방법이 제안된다. 첫 번째 단계에서 대상 시퀀스에서 카메라 궤적의 해석에 적절한 키프레임(key-frame)을 선택하여 전체 연산 시간을 줄이며, 두 번째 과정에서 보다 정확한 카메라 자동 보정을 하기 위해 이미 추출된 키프레임 가운데 적대 2차 원추곡면(absolute quadric)의 추정을 통해 오차가 많이 포함된 키프레임을 제거한다. 가상 및 실사영상에 대한 실험결과로부터 제안된 방법의 성능을 확인하였으며, 다양한 실사 영상을 대상으로 가상의 3차원 모델을 합성한 결과도 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.260-272
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• 2000

본 논문에서는 왜곡율이 큰 광각 렌즈가 부착된 CCD 카메라를 위한 왜곡 영상의 간단한 자동 보정 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 보정 목표물(Calibration Target)인 왜곡 그리드(Grid) 영상과 왜곡되지 않은 표준 그리드 영상에서 매칭되는 교차점들 사이의 관계를 3차 와핑(Warping) 식으로 모델링하고, 모델링한 식으로부터 보정 계수를 추출한다. 실험은 방사 왜곡이 심한 광각 CCD 컬러 카메라로부터 얻어진 투시가 강하게 들어있는 입력 영상을 가지고 수행하였다. 제안한 방법은 왜곡 영상의 보정율이 평균 영상오차와 최대 영상오차 영역에 대하여 모두 95 퍼센트 이상을 유지하므로 보정의 정확도가 기존 방법 보다 우수하며, 렌즈의 종류나 왜곡의 형태에 관계없이 포괄적으로 적용이 가능한 것으로 나타났다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.100-106
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• 2009

본 논문에서는 직교 위상 수신기에서 발생하는 동상 성분 채널과 직교 성분 채널간의 이득과 위상 불평형의 추정문제를 다룬다. 즉, 자동 보정 기능을 가지는 직교 위상 수신기에서의 백색 Gaussian 잡음을 고려한 통계적인 특성 분석을 통하여 제안된 알고리즘에 의한 추정값이 점근적으로 비편향 최소 분산 추정(asymptotically minimum-variance unbiased estimate) 특성을 가짐을 보여준다. 이를 위하여 먼저 자동 보정 알고리즘에서 사용하는 샘플링 값들에 대한 통계적인 특성을 구하고, 이 샘플 값들의 함수의 형태로 구해지는 이득과 위상 불평형 추정값들의 통계적인 특성을 분석하기 위해 추정값들의 확률분포함수를 구한다. 이를 기반으로 평균 함수 및 분산 함수를 계산하여 추정값들이 비편향 최소 분산 추정 특성을 나타냄을 확인한다.