We introduce a new auto-calibration/simulation method for a strain gage type transducer/signal-conditioner which guarantees the output linearity and compensates the error automatically. We design a micro voltage supply which is able to interface either AC or DC type excitation voltage. A new strain gage simulator is also designed. We make linearity output of the signal conditioner and can compensate error automatically with this new auto calibration/simulation method. The experimental results show that the error between the real value and the expected one is less than 1%.
이 연구의 목적은 경피적 혈관내 풍선 확장술이나 스텐트 삽입술에서 Balloon이나 Stent의 직경 및 길이를 예측 할 때 사용되는 정량적인 평가 도구인 Calibration Mode중 Catheter Calibration Mode, Auto Calibration Mode 그리고 Segment Calibration Mode에서의 오차율에 대해 알아보고자 하였다. Calibration의 정량적인 평가를 위해 정교하게 제작된 직경 × 길이(2 mm × 80 mm) Copper Wire와 5, 10, 15, 30, 40 mm의 Metal Ball을 이용하여 실험하였고, 아크릴 팬텀은 25 mm, 50 mm, 75mm, 100 mm, 125 mm, 150mm, 175 mm, 200 mm로 하여 각각의 높이에서 혈관조영 촬영장치로 Subtraction 영상을 획득하여 장비 회사에서 제공하는 소프트웨어인 Stenosis Analysis Tools을 이용하여 측정하였다. Catheter Calibration Mode에서의 오차율을 평가하기 위한 방법으로 Copper Wire를 각각의 아크릴 팬텀위에 올려놓고 촬영하였으며, Copper Wire 직경 2 mm를 Catheter의 직경으로 Setting하였고, 길이 8 mm Copper Wire의 길이를 Multi-segments로 측정하여 분석한 결과 1.13 ~ 5.63%의 오차율이 나타났다. Auto Calibration Mode에서의 오차율을 평가하기 위한 방법으로 각각의 아크릴 팬텀을 높이에서 아크릴 높이에 대한 수치를 입력하고, 8 mm Copper Wire의 길이를 Multi-segments 측정하여 분석한 결과 0 ~ 0.26%의 오차율이 나타났다. Segment Calibration Mode에서의 오차율을 평가하기 위한 방법으로 테이블 바닥에 있는 각각의 Metal Ball을 각각 Calibration하고, 각각의 아크릴 팬텀 위에 올려 있는 8 mm Copper Wire의 길이를 측정하여 아크릴 팬텀 높이 변화에 대한 8 mm Copper Wire 길이를 Mutli-segments 측정하여 분석한 결과 1.05 ~ 19.04%의 오차율이 나타났다. 그리고 Auto Calibration Mode에서 OID 변화에 대한 실험은 아크릴 팬텀의 높이는 100mm로 고정하고 OID만 450 mm ~ 600 mm로 변화를 하였을때 오차율은 0.13 ~ 0.38%로 나타났다. 결론적으로 소프트웨어에서 제공하는 정량적인 혈관의 치수평가를 하기 위한 이들 Calibration Mode 중 Auto Calibration Mode에서 높이 값을 입력하는 것이 오차율이 가장 적은 Calibration 방법임을 확인하였으며, Metal ball이나 기타 다른 물체를 이용하여 Calibration을 하기 위해서는 시술부위와 동등한 높이에 놓고 Calibration을 하는 방법이 오차율을 가장 줄일 수 있는 방법으로 사료된다.
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.
본 연구에서는 격자강우량과 격자기반의 GIS수문 매개변수와 연계하여 홍수기 유출량의 시공간적 분포를 파악할 수 있도록 물리적인 운동파 이론에 근거한 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM을 자체 개발하였다. 이 모형은 홍수 기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있으며, 전처리과정으로서 ArcView 를 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였으며 TecPlot 을 이용하여 유출량을 에니메이션으로 표현하였다. 또한, 유출량에 가장 큰 영향을 미치는 초기토양함수 상태에 대한 자동보정기법을 추가 개발하였으며, 남강댐유역을 대상으로 기저유출해석을 수행하여 개발된 자동보정기법의 활용가능성을 검토하였다. K-DRUM모형의 초기토양함수조건을 설정하는데 있어서 자동보정기법을 적용함으로써 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 부정확한 설정으로 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었다.
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.
As a shift control of automatic transmission was managed with the electronic control unit (ECU), shift quality which is a measure of shift shock during gear change has markedly improved. However, the initial clutch pressure control of the clutch filling phase should continue to rely on the predetermined control input since the input and output speeds are unchanged until the shifting process attains the inertia phase. It is critical to minimize the clutch response time and control the clutch pressure accurately at the end of clutch fill to achieve quick shift response and smoothness. Advanced transmission companies have adopted an auto calibration method which establishes the databases for the clutch piston fill-up attributes and the frictional characteristics of the disks. In this study, a distinctive auto calibration algorithm for forklift transmission under development is proposed and verified with the real-vehicle test. The experimental calibration results showed consistent turbine dynamics at the initial stage of shifts with the properly calibrated clutch-fill control parameters. By using this technique, it is necessary to finalize the shift control for the various operation conditions.
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.
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.
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.
Recently, with the development of service robots and with the new concept of ubiquitous world, the position estimation of mobile objects has been raised to an important problem. As pre-liminary research results, some of the localization schemes are introduced, which provide the absolute location of the moving objects subjected to large errors. To implement a precise and convenient localization system, a new absolute position estimation method for a mobile robot in indoor environment is proposed in this paper. Design and implementation of the localization system comes from the usage of active beacon systems (based upon RFID technology). The active beacon system is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter: 1. The RFID receiver gets the synchronization signal from the mobile robot and 2. The ultra-sonic transmitter sends out the traveling signal to be used for measuring the distance. Position of a mobile robot in a three dimensional space can be calculated basically from the distance information from three beacons and the absolute position information of the beacons themselves. Since it is not easy to install the beacons at a specific position precisely, there exists a large localization error and the installation time takes long. To overcome these problems, and provide a precise and convenient localization system, a new auto calibration algorithm is developed in this paper. Also the extended Kalman filter has been adopted for improving the localization accuracy during the mobile robot navigation. The localization accuracy improvement through the proposed auto calibration algorithm and the extended Kalman filter has been demonstrated by the real experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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