노심 외각에 설치되어 노심 외각으로 누설되는 중성자를 검출하여 노심내의 출력 변화를 지시해 주는 노외계측기(Excore Detector)는 운전중 노심의 변화를 정확히 감지하도록 정기적으로 교정되어져야 한다. 노외계측기는 노내계측기(Incore Detector)를 통하여 측정되어진 축방향 출력편차(Axial Offset)를 이용하여 교정하고 있다. 기존의 방법은 노내계측기로 최소한 4회 노심 출력을 측정하여 최소자승법(Least Square Method)으로 상수들을 구한후 노외계측기를 교정한다. 여기서 소개되는 단순 노외계측기 교정법은 노내계측기로 2회 측정되어진 자료들을 이용하는 2점 교정법과 1회 측정되어진 자료들을 이용하는 1점 교정법으로, 계측기 반응상수(Detector Response Factor)를 계산한후 교정되어진 노외계측기의 출력편차를 측정값과 비교하였다. 위의 두가지 방법을 고리 3호기 9주기, 10주기에 적용하여 노심 운전영역(~$\pm$10%)에서 2점 교정법은 최대 1.40 %, 1점 교정법은 최대 0.63 %의 오차를 보여주고 있다. 단순 노외계측기 교정법은 노심출력을 1회 또는 2회 측정하므로 교정시간을 줄이고 제어봉의 사용을 억제하여 방사성 폐기물을 감소시키는 효과와 기존의 교정 방법과 같은 정확성을 기대할수 있다.
본 논문은 한국어 철자교정기의 최적교정률을 보이는 모듈들의 나열순서를 찾는 연구이다. 철자교정기의 모듈 개수가 n개이면 모듈나열 경우의 수는 n!가지가 가능하므로 철자교정기의 최적 교정률을 계산하기가 힘들어 진다. 실험에 사용한 한국어 철자교정기는 현재 19개 모듈들로 구성되어 있다. 입력데이타에 대해서 19!개 모듈을 적용하여 최적교정률을 찾는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 주어진 입력데이타에 대해 이론적인 최대교정률과 최소교정률을 구하여 교정률 범위를 구하고, 최대교정률에 근접한 최적교정률에 대한 모듈나열순서를 구하는 것이 논문의 목적이다. 최적교정률을 구하기 위해 경험적 지식을 사용하였다. 실험에 사용한 입력데이타는 신문사에서 몇 년간 발생한 오류어절 753,191개의 집합이다. 이 오류집합에 대해 철자교정기의 이론적인 최대교정률은 $97.28\%$ (732,764개/753,191개)이나 경험적으로 우리가 찾은 최적교정률은 $96.62\%$ (727,750개 /733,191개)이다. 철자교정기의 성능은 $99.31\%$ (727,750개 /732,764개)이다.
최근, 구어체 데이터에 대한 자연어처리 응용 기술이 늘어나고 있다. 구어체 문장은 소통 방식 등의 형태로 인해 정제되지 않은 형태로써, 필연적으로 띄어쓰기, 문장 왜곡 등의 다양한 문법적 오류를 포함한다. 자동 문법 교정기는 이러한 구어체 데이터의 전처리 및 일차적 정제 도구로써 활용된다. 사전학습된 트랜스포머 기반 문장 생성 연구가 활발해지며, 이를 활용한 자동 문법 교정기 역시 연구되고 있다. 트랜스포머 기반 문장 교정 시, 교정의 필요 유무를 잘못 판단하여, 오류가 생기게 된다. 이러한 오류는 대체로 문맥에 혼동을 주는 단어의 등장으로 인해 발생한다. 본 논문은 트랜스포머 기반 문법 교정기의 오류를 보강하기 위한 방식으로써, 필요하지 않은 형태소인 고유명사를 마스킹한 입력 및 출력 문장틀 형태를 제안하며, 이러한 문장틀에 대해 고유명사를 복원한 경우 성능이 증강됨을 보인다.
관성항법유도장치는 관성센서 출력에 대한 측정 정밀도를 향상시키기 위해 자이로 및 가속도계의 아날로그 출력을 주파수로 변환해주는 AF(Analog to Frequency) 변환기를 사용한다. AF 변환기 측정 신뢰성을 보장하기 위해서는 신중한 교정절차가 결정되어야 하며, 교정절차에 의한 교정시험은 주기적으로 수행되어야 한다. 본 논문에서는 양ㆍ음의 입력에 대해 각각 양ㆍ음 리셋전류를 갖는 synchronous charge balance type의 AF 변환기 교정방법에 대해 다루었다. AF 변환기 교정은 AF 변환기 환산계수 오차 교정 시험과 바이어스 교정시험으로 나누어 수행되었으며, 교정 시험용 프로그램에 의해 자동으로 수행되었다.
배경: 새가슴 환자들은 돌출된 앞가슴으로 인해 옷을 입어도 표시가 나서 미용적인 불편함을 호소한다. 이의 치료법으로는 돌출된 늑연골을 절제하는 외과적 수술법을 시행하는데 이는 광범위한 수술 상처 및 통증, 수술 후의 합병증 등을 유발할 수가 있다. 이에 비수술적 치료법으로 교정기를 이용한 치료법을 시행하였으며 교정을 통한 치료의 유용성과 효과 등을 평가하고자 본 연구를 시행하였다. 대상 및 방법: 2001년 1월부터 2005년 12월까지 새가슴으로 본원에서 교정기를 이용한 치료를 시행 받은 환자들 중 하루 종일 착용을 한 환자들 109명을 대상으로 진행을 하였다. 교정을 시작 후 $6\sim9$ 개월이 지난 후 환자의 만족도를 조사하였다. 만족도의 평가는 1에서 4까지로 하여 1은 전혀 교정이 안된 경우, 2는 아주 약간 교정이 된 경우, 3은 어느 정도의 교정 효과는 있으나 현저히 좋아졌다고는 생각하지 않는 경우, 4는 아주 현저히 교정이 되었다고 생각하는 경우로 하였다. 어린이의 경우는 보호자의 주관적인 평가를 받았고 중학생 이상의 연령에서는 환자가 직접 만족도를 평가하도록 하였다. 결과: 전체적인 만족도의 평균 점수는 $3.93{\pm}0.33$이었다. 또한 109명 중 6명(5.5%)에서 교정기를 제거 후 재발이 있었으며 6명 중 4명은 본인이 임의로 교정을 중단한 환자였다. 6명 모두가 다시 교정기 착용 후 3개월 이내에 재교정 효과를 보았다. 압박 교정의 합병증으로는 109명의 환자들에게서 모두 나타난 처음 교정기를 착용할 때 느끼는 불편함, 76명(69.7%)에서 나타난 교정기로 인한 피부발진과 16명(5.5%)에서 나타난 교정기의 과도한 압박으로 인한 피부 변색 외에 특별한 부작용은 없었다. 피부발진과 피부 변색은 교정기 제거 후 수개월 내에 정상으로 돌아왔다. 결론: 새가슴 환자들에게 교정기를 이용한 비수술적 치료법은 어린이와 청소년들에서 별다른 부작용 없이 미용적으로 효과가 있음을 알 수 있었다. 교정기를 이용한 비수술적 치료는 마취와 수술에 대한 두려움 등으로 수술을 기피하는 새가슴 환자들에게 수술의 대안치료법으로 도움이 되리라 생각된다. 그러나 정확한 치료효과와 재발에 관하여서는 장기적인 추적 관찰이 필요하다.
기존 철자 검사/교정기들은 한 어절을 구성하는 형태소들의 품사 정도만을 이용하고 있다. 때문에 철자 검사나 교정의 정확도 면에서 한계를 가진다. 본 논문에서는 한국어의 구문적 연관 관계 및 구문 내에 존재하는 단어들 간의 의미적 연관관계 등을 바탕으로 오류 유형을 추정하는 오류 유형 추정 함수를 제안하고, 이를 이용한 철자 교정기를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 오류 유형 추정 함수를 이용한 철자 검사/교정기는 한 어절에 국한되었던 철자 검사/교정의 범위를 여러 어절로 확장하고자 하는 시도의 시발이라 할 수 있다. 따라서 구문 검사 및 의미 검사를 수행하는 문체 검사기의 원형으로서 그 의의를 가진다.
포항가속기연구소에서 사용될 진공게이지 교정시스템이 설계 제작되었다. 이 교정시스템은 동적 교정방법으로 설계되었으며 transfer standard 로서 spinning rotor gauge를 사용하였다. 포항가속기의 저장리에 사용될 모든 진공게이지는 교정시스템으로 교정을 하여 사용할 것이며, 주로 교정할 게이지로 는 Bayard-Alpert(BA) nude ionization gauge와 cold cathode gauge등이 있다. 본 논문에서는 포항가속 기의 진공게이지 교정시스템에 대해서 소개를 하였고 현재까지 BA nude ioni-zation gauge 6대 extractor gauge 1대 high pressure gauge 1대와 cold cathode gauge 5대를 10-4에서 10-4 Torr 범위내 에서 교정하여 그 결과를 보였다.
OCR(Optical Character Recognition)의 오류를 줄이기 위해 본 논문에서는 교정 어휘 쌍의 혼동 행렬(confusion matrix)과 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier)를 이용한 철자 교정 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 철자 오류 중 한글에 대한 철자 오류만을 교정하였다. 실험에 사용된 말뭉치는 한국어 원시 말뭉치와 OCR 출력 말뭉치, OCR 정답 말뭉치이다. 한국어 원시 말뭉치로부터 자소 단위의 언어모델(language model)과 교정 후보 검색을 위한 접두사 말뭉치를 구축했고, OCR 출력 말뭉치와 OCR 정답 말뭉치로부터 교정 어휘 쌍을 추출하고, 자소 단위로 분해하여 혼동 행렬을 만들고, 이를 이용하여 오류 모델(error model)을 구축했다. 접두사 말뭉치를 이용해서 교정 후보를 찾고 나이브 베이즈 분류기를 통해 확률이 높은 교정 후보 n개를 제시하였다. 후보 n개 내에 정답 어절이 있다면 교정을 성공하였다고 판단했고, 그 결과 약 97.73%의 인식률을 가지는 OCR에서, 3개의 교정 후보를 제시하였을 때, 약 0.28% 향상된 98.01%의 인식률을 보였다. 이는 한글에 대한 오류를 교정했을 때이며, 향후 특수 문자와 숫자 등을 복합적으로 처리하여 교정을 시도한다면 더 나은 결과를 보여줄 것이라 기대한다.
OCR(Optical Character Recognition)의 오류를 줄이기 위해 본 논문에서는 교정 어휘 쌍의 혼동 행렬(confusion matrix)과 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier)를 이용한 철자 교정 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 철자 오류 중 한글에 대한 철자 오류만을 교정하였다. 실험에 사용된 말뭉치는 한국어 원시 말뭉치와 OCR 출력 말뭉치, OCR 정답 말뭉치이다. 한국어 원시 말뭉치로부터 자소 단위의 언어 모델(language model)과 교정 후보 검색을 위한 접두사 말뭉치를 구축했고, OCR 출력 말뭉치와 OCR 정답 말뭉치로부터 교정 어휘 쌍을 추출하고, 자소 단위로 분해하여 혼동 행렬을 만들고, 이를 이용하여 오류 모델(error model)을 구축했다. 접두사 말뭉치를 이용해서 교정 후보를 찾고 나이브 베이즈 분류기를 통해 확률이 높은 교정 후보 n개를 제시하였다. 후보 n개 내에 정답 어절이 있다면 교정을 성공하였다고 판단했고, 그 결과 약 97.73%의 인식률을 가지는 OCR에서, 3개의 교정 후보를 제시하였을 때, 약 0.28% 향상된 98.01%의 인식률을 보였다. 이는 한글에 대한 오류를 교정했을 때이며, 향후 특수 문자와 숫자 등을 복합적으로 처리하여 교정을 시도한다면 더 나은 결과를 보여줄 것이라 기대한다.
잘 교정된 유도성 전압 분할기는 다른 교류 전압 분할기들을 비교 교정하기 위한 전압비의 표준기로서 사용되어질 뿐 만 아니라 각종 임피던스 정밀측정용 브리지의 비례 arm으로서 사용이 되어진다. 이러한 유도성 전압 분할기를 비교교정 하기 위한 교정시스템이 연구제작이 되었다. 본 연구 논문에서는 제작방법, 교정방법, 그리고 오차 등에 대하여 관하여 논의하고 실제교정결과와 분석된 결과를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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