Particulate matter is known to have adverse effects on health, making it crucial to accurately gauge its concentration levels. While the recent advent of low-cost air sensors has enabled real-time measurement of particulate matter, discrepancies in concentrations can arise depending on the sensor used, the measuring environment, and the manufacturer. In light of this, we aimed to propose a method to calibrate measurements between low-cost air sensor devices. In our study, we introduced decision tree techniques, commonly used in machine learning for classification and regression problems, to categorize particulate matter concentration intervals. For each interval, both univariate and multivariate multiple linear regression analyses were conducted to derive calibration equations. The concentrations of PM10 and PM2.5 measured indoors and outdoors with two types of LCS equipment and the GRIMM 11-A device were compared and analyzed, confirming the necessity for distinguishing between indoor and outdoor spaces and categorizing concentration intervals. Furthermore, the decision tree calibration method showed greater accuracy than traditional methods. On the other hand, during univariate regression analysis, the proportion exceeding a PM2.5/PM10 ratio of 1 was significantly high. However, using multivariate regression analysis, the exceedance rate decreased to 79.1% for IAQ-C7 and 89.3% for PMM-130, demonstrating that calibration through multivariate regression analysis considering both PM10 and PM2.5 is more effective. The results of this study are expected to contribute to the accurate calibration of particulate matter measurements and have showcased the potential for scientifically and rationally calibrating data using machine learning.

The dismantling nuclear power plant is expected to continue to change the radiation working environment compared to the operating nuclear power plant. Contamination monitors and survey meters currently in use have limitations in accurate analysis source term and dose rates for continuous changes in radiation fields at dismantling sites. Due to these limitations, the use of semiconductor detectors such as HPGe and CZT detectors with excellent energy resolution and portability is increasing. The CZT detector performs as well as the HPGe detector, but there is no proven calibration procedure yet. Therefore, in this study, the HPGe calibration method was reviewed to derive implications for the CZT detector calibration method. The operating principle of a semiconductor detector that measures gamma emission energy converts them into electrical signals is the same. Two calibrations of HPGe detectors are performed according to the standard calibration procedure for semiconductor detectors for gamma-ray measurement issued by the Korea Association of Standards & Testing Organizations. The first is an energy calibration that calculates gamma-ray peak position measurements and relational expressions using standard source term that emit gamma-rays. The channel values for energy are measured using certified reference source term to determine radionuclides by identifying channels corresponding to the measured peak energy values. The second is the measurement efficiency of measuring the coefficient calibration device, which measures gamma rays emitted from the standard source term. The detector efficiency by sample or distance is measured in consideration of the shape, size, volume, and density of the calibration device. The HPGe detector performs calibration once every six months through a verified calibration method and is being used as a source term analyzer at the power plant. The CZT detector may also establish a procedure for identifying peak positions through energy calibration and calculating radioactivity through efficiency calibration. This will be a way to expand the usability of semiconductor detectors and further monitor radiation in a more effective way.

In order to permanently dispose of radioactive waste drums generated from nuclear power plants, disposal suitability must be demonstrated and the nuclides and radioactivity contained in the waste drums, including those in the shielding drums, must be identified. At present, reliable measurements of the nuclide concentration are performed using drum nuclide analysis devices at power plants and disposal facilities during acceptance inspection. The essential functions required to perform nuclide analysis using the non-destructive assay system are the correction for self-attenuation and the dead time correction. Until now, measurements have mainly been performed for drums containing solid waste such as DAW drums using SGS calibration drums with ordinary iron drums. However, for drums containing non-uniform radioactive waste, such as waste filters embedded in cement within shielding drums, a separate calibration drum needs to be produced. In order to produce calibration drums for shielded and embedded waste drums, the design considered the placement of calibration sources, setting of shielding thickness, correction for medium density, and cement mixing ratio. Based on these considerations, three calibration drums were produced. First, a shielding drum with an empty interior was produced. Second, a density correction drum filled with cement was produced to create apparent density on the surface of the shielding drum. Third, a physical model drum was produced containing a mock waste filter and cement filled in the shielding drum.

TGS(Tomographic Gamma Scan)분석 기술은 방사성폐기물 드럼을 10×10×16개의 단위부피로 분할하여 분할단위 마다 밀 도 및 방사능 농도를 각각 측정하기 때문에 기존 기술에 비해 높은 분석정확도를 갖는 장점에 비하여 낮은 정밀도를 갖는 단 점이 있다. 이를 보완하기 위해 하나의 에너지를 구별하는 전흡수피크(Full Energy Peak)의 범위(ROI : Region of Interest) 를 넓게 설정하여 정밀도를 최적화한다. 하지만 전흡수피크의 범위 증가는 인접한 에너지를 방출하는 핵종간 상호간섭이 발 생할 확률이 높아진다. 본 연구에서는 TGS분석에서 기준 핵종인 137Cs(661.66 keV 반감기 30.5 년) 정량분석에 간섭을 일으 키는 원인을 규명하였으며 그 원인으로 인접한 110mAg(657.75 keV 반감기 249.76 일)임을 확인하였다. 이러한 간섭을 제거 할 수 있는 방안으로 최적화된 ROI를 결정할 수 있는 새로운 교정기술을 개발하였으며 본 교정기술을 적용 후 정확도 검사 에서 기준핵종 137Cs을 정확히 판정함을 확인하였다.

This paper presents using Newton-Raphson method calibration for planar cable robot. In cable robot there are three big error issue which are geometric error and and modeling error and non-geometric error, in this paper we just focus on first two issue. Using MATLAB simulation we found minimum of 8 pose we have to use in calibration equation and the initial vale can decrease of the iteration.

본 논문의 목적은 장기적인 차량중량자료의 획득을 위하여 설치된 Weigh-In-Motion(WIM)시스템의 정확도를 개선하기 위한 온도영향 보정기법을 개발하는 것이다. 이를 위해 국내 교통량통계연보에 근거하여 중차량교통량이 많은 지역 중 한 곳을 선정하고 WIM 시스템을 설치하여 2010년 1월부터 차량의 중량자료를 획득하였다. 본 연구에서는 획득한 자료 가운데 5월부터 8월까지의 WIM 자료에 대하여 온도에 따른 영향을 보정하기 위하여 화물적재량에 따른 영향을 가장 덜 받아 상대적으로 일정한 중량값을 나타내는 10종 차량(5축 세미트랙터트레일러)의 첫 번째 축의 중량자료를 이용하였다. 이로부터 일평균, 최대 및 최저기온에 따른 보정식을 개발하였다. 마지막으로 새로 얻어진 차량중량자료를 분석하여 보정방법의 적정함을 나타내었고 재현주기별 극한하중 예측을 통해 보정 전,후의 자료값의 차이를 비교하였다. 이 연구의 결과는 WIM system으로 얻게 되는 장기적인 차량중량자료의 정확도를 향상시킴으로써 도로포장 설계 및 교량설계를 위한 설계차량활하중모형의 합리적인 선택에 기여할 것으로 판단된다.

Long slit spectrometers are widely used in optical and infrared bands in astronomy. Absolute flux calibration for extended sources, however, is not straightforward, because a portion of the radiation energy from a flux calibration star is blocked by the narrow slit width. Assuming that the point spread function(PSF) of the star is circularly symmetric, we develop a robust method to extrapolate the detected stellar flux to the unobscured flux using the measured PSF along the slit-length direction. We apply this method to our long slit data and prove that the uncertainty of the absolute flux calibration is less than a few percents.

시험도로 줄눈 콘크리트포장에 대하여 48시간 동안 시간에 따른 처짐의 변화를 측정하였고 이를 이용하여 컬링거동의 보정방안을 도출하였다. 임의 시간 슬래브의 중앙 처짐/줄눈 처짐이 임의 시간 중앙 처짐/기준 시간 중앙 처짐 사이의 관계를 회귀분석을 통해서 얻어내었다. 임의시간에 측정된 처짐으로부터 하루 가운데 최소 처짐이 나타나는 기준시간 처짐으로의 변환은 회귀곡선을 통해 추정 하였고 데이터 축적을 통해 컬링거동 보정 방안의 하나로 제시 할 수 있을 것으로 판단되었다.

본 연구에서는 부산 해운대 화재사고(2010년)와 같은 고층 건축물 화재시, 외벽 외장재를 통한 수직화재확산 피해를 저감시키기 위하여 도입이 검토 되고 있는 실대형 시험법의 교정 절차에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 일본 동경이과대학 화재과학연구실의 외장재 시험장치를 이용한 교정시험을 실시하였으며, 화원으로는 도시가스를 사용한 경우와 대체화원인 목재클립을 적재한 화원 각 2경우에 대하여 시험을 실시하였다. 측정항목은 각각의 경우에 대하여 열류량과 온도를 측정하였다. 교정시험결과 두 경우 모두 표준시험법에서 제시하고 있는 열류량 기준(55 kw/m2)보다 3배가량 높은 150 kw/m2 측정되었으며, 온도 기준(800 ℃) 역시 1,000℃ 상회하는 결과를 나타내었다. 이는 표준시험법에서 가스의 공급량만을 규정하고 있을 뿐 공기 공급량 및 실험시 후드의 높이 그리고 주변 기류 조건등 기타 조건에 대한 명확한 세부 조건이 제시하지 않아 생기는 문제로 분석된다. 따라서, 이로 인한 균일한 화재조건 구현이 이루어지 어려울 것으로 판단되며, 특히 외장재의 수직화재확산 정도를 평가하기에는 너무도 가혹한 화재조건인 것으로 평가되었다. 본 실험을 통하여 표준시험법의 보다 명확한 화재원 확립 및 교정 시험 절차 개정을 위한 기초 자료를 수집하였으며, 이를 토대로 한 개정 심의 활동이 전개되어야 할 것으로 평가 되었다.

이 논문에서는 관망시스템의 마찰항을 보정하기 위해서, 부정류 마찰 모형과 Levenberg Marquardt 방법을 합성하였다. 부정류 마찰항을 고려하기 위한 방법으로 빈도 의존 마찰항을 사용하였으며, 특성선 방법을 모형 개발의 기반으로 하였다. 최적화에 필요한 Hessian과 Jacobian 행렬을 구하기위해서 수압을 직접 마찰항에 미분한 항을 계산하였으며, 특성선 방법상에서의 다양한 수압과 유량에 대한 마찰계수의 민감도를 수식으로 유도하였다. 간단한 관망을 가정한 뒤, 갑작스런 밸브의 거동으로 도입된 수압의 시계열을 확보하였고, 이를 이용하여 정상류 마찰 모형과 부정류 마찰모형의 마찰항 보정을 수행하였다. 제안된 방법과 진화 연산 알고리즘의 마찰항 수렴거동을 비교하였으며, Leveberg Marquardt방법의 안정적이고 신속한 수렴결과를 확인하였다.

본 연구에서는 LH-OAT (Latin Hypercube Ore factor At a Time) 민감도분석 방법과 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) 최적화 기법을 적용하여 보청천 유역에서 SWAT모형에 대한 자동보정 방법을 제시하였다. LH-OAT 방법은 전역 민감도분석과 부분 민감도 분석의 장점을 조합하여 가용매개변수 공간에 대하여 효율적으로 매개변수의 민감도 분석이 가능하게

수질모델은 수계내 오염물질의 총량관리를 위한 오염물질관리 목표량 및 허용총량 파악, 그리고 삭감계획의 효과분석 등에 효율적으로 사용할 수 있다. 그러나 선정 또는 개발된 모델의 재현성 제고를 위하여 매개변수의 최적화작업이 필요하다. 본 연구에서는 하천수질관리에 가장 광범위하게 사용되고 있는 미국 EPA에서 개발한 QUAL2E 모델의 반응계수 보정을 위하여 최소자승법을 적용하였으며, 계수가 취할 수 있는 범위를 제약조건으로 갖는 최적화모델을 구축하여 해를