KR101985458B1 - 지진 센서의 오차를 예측하는 지진 분석 장치 및 오차 예측 방법 - Google Patents

지진 센서의 오차를 예측하는 지진 분석 장치 및 오차 예측 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 원자력발전소에서 사용되는 지진감시시스템에서 사용되는 지진 분석 장치로 지진 센서의 현재 오차를 예측하고, 예측된 오차를 반영하여 지진 데이터분석, 센서 교정알림 등을 수행한다. 본 발명에 따른 오차예측 방법은 센서 교정 기록의 데이터베이스화를 통해 센서 특성값을 구하고 현재의 센서 오차를 예측하여 지진 분석에 반영하며, 센서 측정 데이터와 오차 반영 데이터의 분석결과가 기준치 이상의 차이가 있을 경우 교정 요청을 보냄으로써 지진감시시스템의 신뢰성을 향상시킨다.

Description

지진 센서의 오차를 예측하는 지진 분석 장치 및 오차 예측 방법{SEISMIC ANALYSIS DEVICE AND METHOD FOR PREDICTING ERRORS IN SEISMIC SENSORS}
본 발명은 원자력발전소에서 사용되는 지진 분석 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 과거의 센서 교정 기록을 바탕으로 현재의 오차를 예측하고, 예측된 오차가 기준치 초과 시 센서 교정을 요청하는 경보를 발생시키는 기능을 가지는 지진감시시스템의 지진 분석 장치에 관한 것이다.
원자력발전소에서는 규모가 큰 지진으로 인한 피해를 줄이기 위해, 운전기준지진(Operating Basis Earthquake, OBE) 이상의 지진이 발생할 경우 원자로를 정지시키며, 이 때 지진을 감시 및 분석을 하기 위해 지진계측기(센서 및 기록기)를 이용한 지진감시시스템을 사용한다.
지진감시시스템은 지진 발생 시 가속도계 센서로부터 취득한 지진파의 가속도가 경보 설정치를 초과하면 경보를 제공하며, 지진 데이터를 분석을 통해 운전기준지진 초과 판정을 하며, 지진 발생 이후에도 운영자가 지진에 대한 정보를 분석할 수 있도록 한 시스템이다.
지진 분석은 지진 파라미터 분석이 있으며, 운전기준지진 초과여부를 판단하기 위해서는 지진 파라미터 중 최대지반가속도(Peak Ground Acceleration, PGA)와 응답스펙트럼(Response Spectrum)이 사용된다. 최대지반가속도는 지진 발생 시 진동으로 인하여 지반이 움직인 최대 가속도이며, 응답스펙트럼은 지반운동에 대하여 구조물의 최대 응답값을 구조물의 고유한 특성에 따라 주기 또는 주파수의 함수로 나타낸 것을 말하며, 센서로부터 취득한 지진 가속도 데이터를 이용해 구할 수 있다.
현재 원자력발전소에서는 지진계측기의 신뢰성을 확보하기 위해, 운전개시 후 처음 3개월 동안 2주마다 채널점검을 실시하며, 3개월 이후에는 매월 1회의 채널점검을 실시하고, 6개월마다 채널 기능시험을 하며, 채널 검교정은 핵연료 재장전시(약 18개월)마다 수행한다.
현재 지진계측기는 검교정 이후 발생하는 Gain 및 Offset 오차로 인한 지진데이터의 불확실성에 대한 문제를 가지고 있다. 이러한 불확실성에 의해 정지 기준을 초과하였는데 원자로 정지 경보가 발생하지 않거나, 반대로 기준을 초과하지 않았지만 불필요하게 원자로가 정지하는 문제가 발생할 수 있다.
본 발명은 데이터베이스에 저장된 센서 교정기록을 기초로 센서 별 오차발생률 추세를 파악하여 다음 교정의 오차발생률을 예측하고, 이를 이용하여 현재의 센서 오차를 예측하는 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 현재 센서에서 측정된 지진 데이터에 예측된 센서 오차를 반영하여 보정한 지진 데이터를 생성할 수 있는 장치를 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 예측된 현재의 센서 오차가 미리 설정된 기준치를 초과하는 경우 교정을 요청하는 경보를 발생시켜 지진감시시스템의 신뢰도를 높일 수 있는 장치를 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
본 발명의 일 양상에 따른 지진 분석 장치는 오차정보 저장부와, 오차발생률 계산부와, 오차발생률 예측부를 포함한다.
오차정보 저장부는 센서 교정 시 각 센서 별로 측정된 센서 오차정보를 입력 받아 데이터베이스에 저장한다.
오차발생률 계산부는 교정 주기를 단위시간으로 하여 각 센서 별로 센서 오차정보로부터 오차발생률을 계산한다. 오차발생률 계산부는 계산된 오차발생률을 데이터베이스에 저장할 수 있다.
오차발생률 예측부는 1차 오차발생률 예측부와, 평균 오차발생률 예측부와, 2차 오차발생률 예측부를 포함하고, 1차 오차발생률 예측부는 과거 교정부터 현재 교정까지 저장된 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 각 센서 별 오차발생률을 계산하고, 평균 오차발생률 예측부는 과거 교정부터 현재 교정까지 교정 별 센서들의 평균 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 평균 오차발생률을 계산하며, 2차 오차발생률 예측부는 1차 오차발생률 예측부가 계산한 센서 별 오차발생률과 평균 오차발생률 예측부가 계산한 평균 오차발생률에 미리 설정된 센서 별 가중치를 적용하여 각 센서 별 최종 오차발생률을 계산한다.
본 발명의 일 양상에 따른 지진 분석 장치의 지진 센서의 오차를 예측하는 방법은
오차정보 저장 단계와, 오차발생률 계산 단계와, 1차 오차발생률 예측 단계와, 평균 오차발생률 예측 단계와, 2차 오차발생률 예측 단계를 포함한다.
오차정보 저장 단계는 센서 교정 시 각 센서 별로 측정된 센서 오차정보를 입력 받아 데이터베이스에 저장하는 단계이고, 오차발생률 계산 단계는 교정 주기를 단위시간으로 하여 각 센서 별로 센서 오차정보로부터 오차발생률을 계산하는 단계이고, 1차 오차발생률 예측 단계는 과거 교정부터 현재 교정까지 저장된 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 각 센서 별 오차발생률을 계산하는 단계이고, 평균 오차발생률 예측 단계는 과거 교정부터 현재 교정까지 교정 별 센서들의 평균 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 평균 오차발생률을 계산하는 단계이고, 2차 오차발생률 예측 단계는 1차 오차발생률 예측 단계에서 계산한 센서 별 오차발생률과 평균 오차발생률 예측 단계에서 계산한 평균 오차발생률에 미리 설정된 센서 별 가중치를 적용하여 각 센서 별 최종 오차발생률을 계산하는 단계이다.
본 발명의 지진 분석 장치에 의하면 과거의 센서 교정기록을 기초로 센서 별 오차발생률 추세를 파악하여 다음 교정의 오차발생률을 예측하고, 이를 이용하여 현재 시점의 센서 오차를 예측할 수 있는 효과가 발생한다.
또한, 본 발명의 지진 분석 장치에 의하면 현재 센서에서 측정된 지진 데이터에 예측된 센서 오차를 반영하여 보정한 지진 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 본 발명의 지진 분석 장치에 의하면 예측된 현재의 센서 오차가 미리 설정된 기준치를 초과하는 경우 교정을 요청하는 경보를 발생시켜 지진감시시스템의 신뢰도를 높일 수 있는 효과가 발생한다.
도 1은 본 발명의 지진 분석 장치를 포함하는 지진감시시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 지진 분석 장치의 블록도이다.
도 3은 시간 경과에 따른 지진 센서의 오차 발생을 도시한 것이다.
도 4는 센서 특성에 따라 발생하는 시간 경과에 따른 센서 오차 경향을 도시한 것이다.
도 5는 시간 경과에 따른 센서들의 오차발생률 및 평균 오차발생률을 기초로 다음 교정의 오차발생률 예측을 도시한 것이다.
도 6은 본 발명에 따른 지진 분석 장치가 센서 오차를 예측하는 절차도이다.
도 7은 본 발명에 따른 지진 분석 장치가 예측된 센서 오차를 반영하여 지진 데이터를 분석하고 센서 교정경보를 발생시키는 절차를 도시한 것이다.
전술한, 그리고 추가적인 양상들은 첨부된 도면을 참조하여 설명하는 실시 예들을 통해 구체화된다. 각 실시 예들의 구성 요소들은 다른 언급이나 상호간에 모순이 없는 한 실시 예 내에서 다양한 조합이 가능한 것으로 이해된다. 블록도의 각 블록은 어느 경우에 있어서 물리적인 부품을 표현할 수 있으나 또 다른 경우에 있어서 하나의 물리적인 부품의 기능의 일부 혹은 복수의 물리적인 부품에 걸친 기능의 논리적인 표현일 수 있다. 때로는 블록 혹은 그 일부의 실체는 프로그램 명령어들의 집합(set)일 수 있다. 이러한 블록들은 전부 혹은 일부가 하드웨어, 소프트웨어 혹은 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 지진 분석 장치를 포함하는 지진감시시스템의 개략적인 블록도이다. 도1에 도시된 지진감시시스템(10)은 지진감시 센서부(100)와, 센서 인터페이스부(200)와, 데이터 프로세싱 유닛(300)과, 지진 분석 장치(400)와, 경보패널부(500)를 포함한다.
지진감시 센서부(100)는 하나 이상의 지진 가속도계 센서를 포함하며, 지진감시 센서부(100)의 지진 가속도계 센서는 구조물에 설치되어 지진파에 대한 X, Y, Z의 3축의 시간이력 가속도를 측정한다. 발명의 양상에 따라서는 센서 타입이 1G/2G일 수 있고, 입력 전압 범위가 ±2.5V, ±5V 또는 ±10V 중 하나일 수 있다. 지진 가속도계 센서는 원자력발전소에서 주로 사용되는 다양한 종류의 센서들이 사용될 수 있으나 후술할 오차발생률 예측을 위해 동종의 모델이 사용되는 것이 바람직하다.
센서 인터페이스부(200)는 지진감시 센서부(100)의 센서 출력신호를 데이터 프로세싱 유닛(300)의 입력신호로 전달하는 역할을 수행한다. 센서 인터페이스부(200)의 인터페이스 모듈은 감시 채널의 독립성을 위해 지진 가속도계 센서와 일대일로 연결되고, 지진 가속도계 센서의 출력을 후술할 데이터 프로세싱 유닛(300)의 데이터 취득 모듈로 전달한다.
데이터 프로세싱 유닛(300)은 지진감시시스템(10)을 제어하여 지진파 신호의 검출, 취득, 인터럽트 처리 및 경보발생을 하는 주제어 모듈과, 지진 가속도계 센서로부터 지진파 데이터를 취득하는 데이터 취득 모듈과, 경보 패널을 통해 운전자로부터 입력된 응답, 리셋 신호 등을 주제어 모듈에 입력하는 입력 모듈과, 경보 정보 및 상태 정보를 출력하는 출력 모듈과, 주제어 모듈이 데이터 취득 모듈로부터 전달받은 데이터를 저장하기 위한 저장공간을 제공하는 메모리 모듈을 포함한다.
지진 분석 장치(400)는 받아온 지진 데이터를 이용하여 지진파 분석, 센서 특성값 데이터베이스를 이용하여 센서 오차 관리 및 오차 예측 등의 알고리즘을 수행하며, 문제 발생 시 경보패널부(500)로 경보신호를 보낸다. 또한, 지진 분석 장치(400)는 데이터 프로세싱 유닛(300)의 주제어 모듈로부터 실시간 지진파 가속도 신호 측정값을 입력받아 실시간 및 최대 값을 화면에 표시하고, 지진 발생 시 획득한 지진파 데이터의 비교 분석을 실행하여 그 결과를 화면에 표시한다.
도 2는 본 발명에 따른 지진 분석 장치의 블록도이다. 일 양상에 따른 지진 분석 장치(400)는 하나 또는 네트워크로 연결된 복수의 서버에서 실행되는 하나 이상의 프로그램으로 구성될 수 있다. 이때 복수의 서버는 공간적으로 떨어져 있을 수도 있다. 도 2에 도시된 각각의 블록들은 서버의 프로세서에서 실행되는 프로그램 코드의 기능적인 블록일 수 있다. 또한 하나의 블록이 각각 다른 서버에서 실행되는 복수의 프로그램 코드에 의해 구현될 수 있다. 또한, 어떤 블록은 관련된 하드웨어 및 펌웨어와 프로그램 코드를 함께 표시하는 것일 수 있다.
도 2에 도시된 바에 따르며, 일 양상에 따른 지진 분석 장치(400)는 오차정보 저장부(410)와, 오차발생률 계산부(420)와, 오차발생률 예측부(430)를 포함한다.
오차정보 저장부(410)는 센서 교정 시 각 센서 별로 측정된 센서 오차정보를 입력 받아 데이터베이스에 저장한다. 원자력발전소에서는 지진감시장치의 신뢰성을 확보하기 위해여 주기적으로 채널을 점검하고 필요 시 교정을 수행한다. 즉, 운전자가 일정 시간마다 지진 센서(지진 가속도계 센서)를 검증하여 오차를 교정하고, 교정 시 각 센서 별로 측정된 센서의 오차정보를 오차정보 저장부(410)를 통해 입력하여 교정이력을 데이터베이스에 저장한다.
오차발생률 계산부(420)는 교정 주기를 단위시간으로 하여 각 센서 별로 센서 오차정보로부터 오차발생률을 계산한다. 오차발생률은 단위시간당 오차를 나타내며 이전 교정 이후부터 다음 교정 전까지 사이의 시간에서 발생한 오차를 해당 시간으로 나눈 값이다. 오차발생률을 계산하는 방법에 대한 상세한 설명은 후술한다. 오차발생률 계산부(420)는 계산된 오차발생률을 데이터베이스에 저장할 수 있다.
오차발생률 예측부(430)는 1차 오차발생률 예측부(432)와, 평균 오차발생률 예측부(434)와, 2차 오차발생률 예측부(436)를 포함한다.
1차 오차발생률 예측부(432)는 과거 교정부터 현재 교정까지 저장된 오차발생률을 기초로 수치기법을 이용하여 다음 교정에 대한 각 센서 별 오차발생률을 계산하여 예측한다. 발명의 양상에 따라서는 저장된 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 각 센서 별 오차발생률을 계산하여 예측하는 방법은 선형회귀분석, 시계열분석, 근사이론 등 다양한 수치기법을 사용할 수 있다. 선형회귀분석 방법은 최소제곱법, 최소절대편차 등이 있으며, 변수 사이의 선형 상관관계를 추정하여 값을 예측할 수 있다. 시계열분석 방법은 이동평균법, 지수평활법, ARIMA 모델 등이 있으며, 기록된 과거의 패턴을 통해 미래의 값을 예측할 수 있다. 근사이론은 Chebyshev approximation, Remez's algorithm 등이 있으며, 주어진 데이터를 만족하는 최적의 함수를 찾아 값을 예측할 수 있다. 본 발명은 설명된 수치기법에 한정되지 않는다. 1차 오차발생률 예측부(432)는 각 센서 별로 데이터베이스에 저장된 과거 교정이력으로부터 계산된 오차발생률을 기초로 수치기법을 이용하여 각 센서 별 오차발생률에 대한 추세함수를 구하고 이 추세함수로부터 다음 교정에 대한 오차발생률을 예측한다. 다음 교정에 대한 오차발생률을 예측하는 방법에 대한 상세한 예시는 후술한다.
평균 오차발생률 예측부(434)는 과거 교정부터 현재 교정까지 교정 별 센서들의 평균 오차발생률을 기초로 수치기법을 이용하여 다음 교정에 대한 평균 오차발생률을 계산하여 예측한다. 발명의 양상에 따라서는 평균 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 평균 오차발생률을 계산하여 예측하는 방법은 선형회귀분석, 시계열분석, 근사이론 등 다양한 수치기법을 사용할 수 있다. 선형회귀분석 방법은 최소제곱법, 최소절대편차 등이 있으며, 변수 사이의 선형 상관관계를 추정하여 값을 예측할 수 있다. 시계열분석 방법은 이동평균법, 지수평활법, ARIMA 모델 등이 있으며, 기록된 과거의 패턴을 통해 미래의 값을 예측할 수 있다. 근사이론은 Chebyshev approximation, Remez's algorithm 등이 있으며, 주어진 데이터를 만족하는 최적의 함수를 찾아 값을 예측할 수 있다. 본 발명은 설명된 수치기법에 한정되지 않는다.
발명의 양상에 따라서는 교정 별 센서들의 평균 오차발생률은 한번만 계산되고 계산된 결과가 데이터베이스에 저장되어 나중에 이용될 수 있고, 매번 교정 별로 센서들의 평균 오차발생률이 새로 계산될 수 있다. 예를 들어, 현재까지 3차의 센서 교정이 있었다면, 1차와 2차의 센서 교정에 대한 센서들의 평균 오차발생률은 이미 계산되어 데이터베이스에 저장되어 있고 3차의 센서 교정에 대해서만 새롭게 평균 오차발생률을 계산할 수 있고, 매번 1차, 2차, 3차의 센서 교정에 대한 센서들의 평균 오차발생률을 새로 계산할 수도 있다. 각 교정에 대하여 평균 오차발생률을 한번만 계산하는 경우 평균 오차발생률 예측부(434)는 계산된 평균 오차발생률을 데이터베이스에 저장할 수 있다. 다음 교정에 대한 평균 오차발생률을 예측하는 방법에 대한 상세한 예시는 후술한다.
2차 오차발생률 예측부(436)는 1차 오차발생률 예측부(432)가 계산하여 예측한 센서 별 오차발생률과 평균 오차발생률 예측부(434)가 계산하여 예측한 평균 오차발생률에 미리 설정된 센서 별 가중치를 적용하여 다음 교정에 대한 각 센서 별 최종 오차발생률을 계산하여 예측한다. 2차 오차발생률 예측부(436)가 적용하는 미리 설정된 센서 별 가중치는 0과 1사이의 값으로 센서의 교정 기록에 따라 센서 별로 다르게 설정될 수 있으며, 센서의 교정기록이 많을수록 1에 근사하도록 설정하나 그 값은 장치 운용에 따라 경험적으로 정해진다. 다음 교정에 대한 최종 오차발생률을 예측하는 방법에 대한 상세한 예시는 후술한다.
추가적 양상에 따른 지진 분석 장치(400)는 센서오차 예측부(440)를 더 포함할 수 있다. 센서오차 예측부(440)는 지진 이벤트 발생 시 오차발생 예측부 즉, 최종적으로 2차 오차발생률 예측부(436)를 통해 계산된 다음 교정에 대한 센서 별 최종 오차발생률에 지진 이벤트 발생 이전에 수행된 최종 교정으로부터 지진 이벤트 발생 시까지 경과된 경과시간을 곱하여 각 센서 별 오차를 예측할 수 있다. 이때 예측된 각 센서 별 오차는 지진 데이터에 반영되어 지진 분석 시 활용될 수 있다.
추가적 양상에 따른 지진 분석 장치(400)는 지진 데이터 생성부(450)를 더 포함할 수 있다. 지진 데이터 생성부(450)는 지진 이벤트 발생 시, 센서오차 예측부(440)가 예측한 각 센서 별 오차를 센서에서 측정된 센서 측정 지진 데이터에 반영하여 보정된 오차 반영 지진 데이터를 생성할 수 있다. 이때 지진 분석 장치(400)는 지진 센서로부터 받은 지진 데이터 분석 결과와 예측 오차를 반영하여 보정한 새로운 오차 반영 지진 데이터를 모두 분석하고, 운영자가 이 각각의 분석 결과를 선택할 수 있다.
추가적 양상에 따른 지진 분석 장치(400)는 교정경보 발생부(460)를 더 포함할 수 있다. 교정경보 발생부(460)는 지진 이벤트 발생 시, 센서 측정 지진 데이터로부터 산출된 지진 파라미터와 오차 반영 지진 데이터로부터 산출된 지진 파라미터의 차이가 미리 설정된 기준값보다 큰 경우 제어실의 경보패널부(500)에 센서 교정을 요청하는 경보를 발생시킬 수 있다. 이때의 경보패널부(500)의 경보는 원자력발전소의 위험을 알리는 경보와 구분되며 단지 운영자에게 센서의 교정이 필요함을 알리는 수준의 경보이다. 센서 측정 지진 데이터또는 오차 반영 지진 데이터로부터 산출되는 지진 파라미터는 최대지반가속도와 응답스펙트럼 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 최대지반가속도는 지진 발생 시 진동으로 인하여 지반이 움직인 최대 가속도이며, 응답스펙트럼은 지반운동에 대하여 구조물의 최대 응답값을 구조물의 고유한 특성에 따라 주기 또는 주파수의 함수로 나타낸 것을 말하며, 지진 가속도 데이터를 이용해 구할 수 있다.
도 3은 시간 경과에 따른 지진 센서의 오차 발생을 도시한 것이고, 도 4는 센서 특성에 따라 발생하는 시간 경과에 따른 센서 오차 경향을 도시한 것이며, 도 5는 시간 경과에 따른 센서들의 오차발생률 및 평균 오차발생률을 기초로 다음 교정의 오차발생률 예측을 도시한 것이다. 도 3 내지 도 5를 참조하여 센서 오차를 예측하는 방법에 대하여 설명한다.
도 3은 시간 경과에 따른 센서 오차 발생을 개략적으로 나타낸 것으로 교정을 한 이후 다음 교정까지 발생한 오차에 대한 시간의 함수로 표현될 수 있다. 이 때, 교정과 교정 사이에 센서 오차 측정 데이터가 다수 확보되면 도 4와 같이 센서의 특성에 따라 이차 이상의 함수나 로그함수 또는 계단함수로 나타날 수 있으나, 센서 오차 측정 데이터가 적을 경우 일차 함수로 표현된다. 도 3은 교정과 교정 사이 시점의 오차를 시간에 따른 일차 함수로 나타내고 있다. 이 때, 오차발생률은 단위시간당 오차를 나타내며, 이전 교정 이후부터 다음 교정 전까지 사이에서 발생한 오차를 시간으로 나누어 나타낼 수 있다. 도 3에서 각 교정시간에서의 기울기가 오차발생률에 해당한다. 오차발생률은 시간의 경과에 따라 장비의 노후화로 더 증가할 수 있다.
Figure 112019026718299-pat00001
지진 센서 하나의 교정이력으로 다음 교정시의 오차발생률을 예측하는 것은 표본의 수가 부족하기 때문에 지진 분석 장치(400)와 연계되어 있는 동일한 기종의 지진 센서들에 대한 교정이력을 이용하여 다음 교정시의 센서의 오차발생률을 예측한다. 도 5는 시간 경과에 따른 센서들의 오차발생률과 센서들의 평균 오차발생률을 이용하여 각 센서의 오차발생률을 예측하는 방법을 개략적으로 나타낸 것으로, 각 센서들의 처음 사용시간부터 현재까지의 교정기록을 통해 시간에 따른 오차발생률을 구하고, 센서들의 평균 오차발생률을 계산하고 최종 센서들의 다음 교정시의 오차발생률을 예측한다. 이 때 구한 각 센서의 오차발생률과 평균 오차발생률을 바탕으로 각 센서의 가중치를 적용하여 최종적으로 오차발생률을 예측한다.
다양한 수치기법 중의 하나로 선형회귀분석 방법의 최소제곱법을 사용하여 오차를 예측하는 예시를 설명한다. 오차예측은 추세를 예측하기 위해 최소제곱법을 이용하며, 다음 교정시의 오차발생률을 구한 뒤 지진 이벤트 발생 시 교정 이후 시간경과를 곱하여 현재의 오차를 예측한다.
표 1은 최소제곱법과 가중치를 이용하여 오차발생률을 예측하는 예시이다.
t1 t2 t3 최소제곱법 가중치
센서 1 1.10 1.12 1.13 1.147 1.143
센서 2 1.04 1.07 1.06 1.077 1.087
센서 3 1.13 1.14 1.15 1.160 1.154
평균 1.09 1.11 1.113 1.128
표 1에 따르면 t1, t2, t3의 3번의 교정 동안, 센서 1의 계산된 각 교정 시의 오차발생률이 1.10, 1.12, 1.13이고, 센서 2의 계산된 각 교정 시의 오차발생률이 1.04, 1.07, 1.06이고, 센서 3의 계산된 각 교정 시의 오차발생률이 1.13, 1.14, 1.15인 경우 센서의 평균 오차발생률은 1.09, 1.11, 1.113이다. 표 1에서 최소제곱법으로 표시된 항목은 다음 교정의 예측된 오차발생률로 계산은 최소제곱법을 이용하여 계산할 수 있으며, 아래 수학식 2를 이용하여 계산한다.
Figure 112019026718299-pat00002
(n: 총 교정횟수, x i : 교정차수(=i), yi: i번째 오차발생률, εsensor: 다음 오차발생률 예측값)
수학식2는 다음과 같이 유도된다. 최소제곱법은 잔차의 제곱이 최소가 되도록 추정값을 구하는 방법이다.
추세선의 식은 수학식 3과 같이 기울기가
Figure 112019026718299-pat00003
이고, y절편이
Figure 112019026718299-pat00004
인 직선으로 나타낼 수 있다.
Figure 112019026718299-pat00005
잔차는 실제값과 추정값의 차를 말하며, 잔차 제곱의 합(Sum of Squares of the Error)은 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112019026718299-pat00006
잔차 제곱의 합이 최소가 되기 위해서는 수학식 5와 미분값이 0이 나와야 한다.
Figure 112019026718299-pat00007
기울기와 y절편의 편미분한 수학식 5를 이용하여 수학식 6과 같은 추세선의 기울기와 y절편을 구할 수 있다.
Figure 112019026718299-pat00008
이를 수학식 3의 추세선에 대입하면 수학식 2가 유도된다.
수학식 2를 이용하여 다음 교정 시의 오차발생률과 다음 교정 시의 평균 오차발생률을 계산하면 센서들의 오차발생률과 평균 오차발생률이 각 1.147, 1.077, 1.160, 1.128로 계산된다.
계산된 센서의 오차발생률(εsensor)과 평균오차발생률(εavg)에 일정비율의 가중치를 곱함으로써 최종적으로 오차발생률(ε)을 구한다. 가중치는 0과 1사이의 값으로 센서의 교정 기록에 따라 다르게 설정할 수 있으며, 센서의 교정 기록이 많을수록 1에 근사하도록 설정하며 장치 운영을 통해 경험적으로 설정할 수 있다. 표 1의 예에서는 모든 센서의 가중치(w)를 0.8로 하여 최종 오차발생률을 계산하였다.
Figure 112019026718299-pat00009
수학식 7을 이용하여 최종 오차발생률을 계산하면 각 센서의 다음 교정 시의 최종 오차발생률은 1.143, 1.087, 1.154로 계산된다. 또한, 최종적으로 구한 오차발생률에 마지막 센서 교정 시점으로부터 경과한 경과시간을 곱함으로써 센서의 오차를 예측할 수 있고, 예측된 오차를 지진데이터에 반영하여 분석 시 활용할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 지진 분석 장치가 센서 오차를 예측하는 절차도이다. 일 양상에 따른 지진 분석 장치(400)의 지진 센서의 오차를 예측하는 방법은 오차정보 저장 단계와, 오차발생률 계산 단계와, 1차 오차발생률 예측 단계와, 평균 오차발생률 예측 단계와, 2차 오차발생률 예측 단계를 포함한다.
오차정보 저장 단계는 센서 교정 시 각 센서 별로 측정된 센서 오차정보를 입력 받아 데이터베이스에 저장하는 단계이다. 원자력발전소에서는 지진감시장치의 신뢰성을 확보하기 위해여 주기적으로 채널을 점검하고 필요 시 교정을 수행하므로 운전자가 일정 시간마다 지진 센서를 검증하여 오차를 교정하고, 운전자는 지진 분석 장치(400)를 통해 교정 시 각 센서 별로 측정된 센서의 오차정보를 입력하여 교정이력을 데이터베이스에 저장한다(S1000). 지진 감시 장치는 데이터베이스에 저장된 교정이력 즉, 센서의 오차정보를 이용하여 지진 센서의 현재 오차를 예측할 수 있다.
오차발생률 계산 단계는 교정 주기를 단위시간으로 하여 각 센서 별로 센서 오차정보로부터 오차발생률을 계산하는 단계이다. 오차발생률 계산 단계에서는 교정 주기를 단위시간으로 하여 각 센서 별로 저장된 센서 오차정보로부터 식 1을 통해 오차발생률을 계산한다(S1020). 오차발생률은 단위시간당 오차를 나타내며 이전 교정 이후부터 다음 교정 전까지 사이의 시간에서 발생한 오차를 해당 시간으로 나눈 값이다. 계산된 오차발생률은 지진 센서의 현재 오차를 예측하는데 사용할 수 있도록 데이터베이스에 저장할 수 있다.
1차 오차발생률 예측 단계는 과거 교정부터 현재 교정까지 저장된 오차발생률을 기초로 최소제곱법을 이용하여 다음 교정에 대한 각 센서 별 오차발생률을 계산하는 단계이다. 1차 오차발생률 예측 단계에서는 과거 교정부터 현재 교정까지 저장된 오차발생률을 기초로 최소제곱법을 이용하여 다음 교정에 대한 각 센서 별 오차발생률을 계산하여 예측한다(S1040). 발명의 양상에 따라서는 저장된 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 각 센서 별 오차발생률을 계산하여 예측하는 방법은 선형회귀분석, 시계열분석, 근사이론 등 다양한 수치기법을 사용할 수 있다. 선형회귀분석 방법은 최소제곱법, 최소절대편차 등이 있으며, 변수 사이의 선형 상관관계를 추정하여 값을 예측할 수 있다. 시계열분석 방법은 이동평균법, 지수평활법, ARIMA 모델 등이 있으며, 기록된 과거의 패턴을 통해 미래의 값을 예측할 수 있다. 근사이론은 Chebyshev approximation, Remez's algorithm 등이 있으며, 주어진 데이터를 만족하는 최적의 함수를 찾아 값을 예측할 수 있다. 본 발명은 설명된 수치기법에 한정되지 않는다. 실시 예 중의 하나로 선형회귀분석 방법의 최소제곱법을 이용하여 다음 교정 시의 오차발생률을 계산하는 방법은 수학식 2를 이용한다. 수학식 2는 각 센서 별로 데이터베이스에 저장된 과거 교정이력으로부터 계산된 오차발생률을 기초로 최소제곱법을 이용하여 구한 각 센서 별 오차발생률에 대한 추세함수이며, 이 추세함수로부터 다음 교정에 대한 오차발생률을 계산한다.
평균 오차발생률 예측 단계는 과거 교정부터 현재 교정까지 교정 별 센서들의 평균 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 평균 오차발생률을 계산하는 단계이다. 평균 오차발생률 예측 단계에서는 과거 교정부터 현재 교정까지 교정 별 센서들의 평균 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 평균 오차발생률을 계산하여 예측한다(S1060). 발명의 양상에 따라서는 평균 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 평균 오차발생률을 계산하여 예측하는 방법은 선형회귀분석, 시계열분석, 근사이론 등 다양한 수치기법을 사용할 수 있다. 선형회귀분석 방법은 최소제곱법, 최소절대편차 등이 있으며, 변수 사이의 선형 상관관계를 추정하여 값을 예측할 수 있다. 시계열분석 방법은 이동평균법, 지수평활법, ARIMA 모델 등이 있으며, 기록된 과거의 패턴을 통해 미래의 값을 예측할 수 있다. 근사이론은 Chebyshev approximation, Remez's algorithm 등이 있으며, 주어진 데이터를 만족하는 최적의 함수를 찾아 값을 예측할 수 있다. 본 발명은 설명된 수치기법에 한정되지 않는다. 실시 예 중의 하나로 선형회귀분석 방법의 최소제곱법을 이용하여 다음 교정 시의 평균 오차발생률을 계산하는 방법은 수학식 2를 이용한다. 발명의 양상에 따라서는 교정 별 센서들의 평균 오차발생률은 한번만 계산되고 계산된 결과가 데이터베이스에 저장되어 나중에 이용될 수 있고, 매번 교정 별로 센서들의 평균 오차발생률이 새로 계산될 수 있다.
2차 오차발생률 예측 단계는 1차 오차발생률 예측 단계에서 계산한 센서 별 오차발생률과 평균 오차발생률 예측 단계에서 계산한 평균 오차발생률에 미리 설정된 센서 별 가중치를 적용하여 각 센서 별 최종 오차발생률을 계산하는 단계이다. 지진 감시 장치는 1차 오차발생률 예측 단계에서 계산하여 예측한 센서 별 오차발생률과 평균 오차발생률 예측 단계에서 계산하여 예측한 평균 오차발생률에 수학식 7과 같이 미리 설정된 센서 별 가중치를 적용하여 다음 교정에 대한 각 센서 별 최종 오차발생률을 계산하여 예측한다(S1080). 2차 오차발생률 예측 단계에서 적용되는 미리 설정된 센서 별 가중치는 0과 1사이의 값으로 센서의 교정 기록에 따라 센서 별로 다르게 설정될 수 있으며, 센서의 교정기록이 많을수록 1에 근사하도록 설정되나 그 값은 장치 운용에 따라 경험적으로 정해질 수 있다.
추가적 양상에 따른 지진 분석 장치(400)의 지진 센서의 오차를 예측하는 방법은 센서 오차예측 단계를 더 포함할 수 있다. 센서 오차예측 단계는 지진 이벤트 발생 시 2차 오차발생률 예측 단계에서 계산된 다음 교정에 대한 센서 별 최종 오차발생률에 지진 이벤트 발생 이전에 수행된 최종 교정으로부터 지진 이벤트 발생 시까지 경과된 경과시간을 곱하여 각 센서 별 오차를 예측할 수 있다(S1100). 이때 예측된 각 센서 별 오차는 지진 데이터에 반영되어 지진 분석 시 활용될 수 있다.
추가적 양상에 따른 지진 분석 장치(400)의 지진 센서의 오차를 예측하는 방법은 지진 데이터 생성 단계를 더 포함할 수 있다. 지진 데이터 생성 단계는 지진 이벤트 발생 시, 센서오차 예측 단계에서 예측한 각 센서 별 오차를 센서에서 측정된 센서 측정 지진 데이터에 반영하여 보정된 오차 반영 지진 데이터를 생성할 수 있다(S1120). 이때 지진 분석 장치(400)는 지진 센서로부터 받은 지진 데이터 분석 결과와 예측 오차를 반영하여 보정한 새로운 오차 반영 지진 데이터를 모두 분석하고, 운영자가 이 각각의 분석 결과를 선택할 수 있다.
추가적 양상에 따른 지진 분석 장치(400)의 지진 센서의 오차를 예측하는 방법은 교정경보 발생 단계를 더 포함할 수 있다. 교정경보 발생 단계는 지진 이벤트 발생 시, 센서 측정 지진 데이터로부터 산출된 지진 파라미터와 오차 반영 지진 데이터로부터 산출된 지진 파라미터가 미리 설정된 기준값보다 큰 경우 제어실의 경보패널부(500)에 센서 교정을 요청하는 경보를 발생시킬 수 있다(S1140). 이때의 경보패널부(500)의 경보는 원자력발전소의 위험을 알리는 경보와 구분되며 단지 운영자에게 센서의 교정이 필요함을 알리는 수준의 경보이다. 센서 측정 지진 데이터또는 오차 반영 지진 데이터로부터 산출되는 지진 파라미터는 최대지반가속도(PGA)또는 응답스펙트럼 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 지진 분석 장치가 예측된 센서 오차를 반영하여 지진 데이터를 분석하고 센서 교정경보를 발생시키는 절차를 도시한 것이다. 도 7을 참조하여 설명하면, 지진 이벤트가 발생했을 때, 지진 센서에서 지진파에 대한 지진 가속도를 측정하고 이를 기록하고(S2000), 지진 센서에서 측정된 데이터로부터 센서 측정 지진 데이터를 생성한다(S2020). 전술한 센서의 현재 오차예측 방법으로 현재 예상 측정오차를 계산한다(S2040). 센서 측정 지진 데이터에 예상 측정오차를 반영하여 오차 반영 지진 데이터를 생성하고(S2060), 센서 측정 지진 데이터 및 오차 반영 지진 데이터를 이용하여 지진 분석을 수행하고, 센서 측정 지진 데이터 및 오차 반영 지진 데이터로부터 최대지반가속도(PGA)와 응답스펙트럼중 적어도 하나를 포함하는 지진 파라미터를 각각 산출한다(S2080). 이때 지진 분석 장치(400)는 센서 측정 지진 데이터와 오차 반영 지진 데이터로부터 산출한 최대지반가속도 및/또는 응답스펙트럼 값 등을 비교하여(S2100) 그 차이가 미리 설정된 기준값 이상 차이가 발생할 경우 제어실로 센서 교정 요청 경보를 발생시킨다(S2120). 이때의 센서 교정 요청 정보는 텍스트 및/또는 이미지 정보를 포함할 수 있다. 운영자가 분석 결과를 출력할 때, 오차 반영 여부를 선택할 수 있으며 운영자가 오차 반영을 선택하면(S2140) 지진 분석 장치(400)는 오차 반영 지진 데이터 분석 결과를 출력하고(S2180), 오차 반영을 선택하지 않으면 센서 측정 지진 데이터 분석 결과를 출력한다(S2160).
이상에서 본 발명을 첨부된 도면을 참조하는 실시 예들을 통해 설명하였지만 이에 한정되는 것은 아니며, 이들로부터 당업자라면 자명하게 도출할 수 있는 다양한 변형 예들을 포괄하도록 해석되어야 한다. 특허청구범위는 이러한 변형 예들을 포괄하도록 의도되었다.
10: 지진감시장치
100: 지진감시 센서부
200: 센서 인터페이스부
300: 데이터 프로세싱 유닛
400: 지진 분석 장치
410: 오차정보 저장부 420: 오차발생률 계산부
430: 오차발생률 예측부
432: 1차 오차발생률 예측부
434: 평균 오차발생률 예측부
436: 2차 오차발생률 예측부
440: 센서오차 예측부 450: 지진 데이터 생성부
460: 교정경보 발생부
500: 경보패널부

Claims (8)

  1. 지진감시시스템에 사용되는 지진 분석 장치에 있어서,
    센서 교정 시 각 센서 별로 측정된 센서 오차정보를 입력 받아 데이터베이스에 저장하는 오차정보 저장부;
    교정 주기를 단위시간으로 하여 각 센서 별로 센서 오차정보로부터 오차발생률을 계산하여 데이터베이스에 저장하는 오차발생률 계산부;
    과거 교정부터 현재 교정까지 저장된 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 각 센서 별 오차발생률을 계산하여 예측하는 1차 오차발생률 예측부와, 과거 교정부터 현재 교정까지 교정 별 동일한 기종의 센서들의 평균 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 평균 오차발생률을 계산하여 예측하는 평균 오차발생률 예측부와, 1차 오차발생률 예측부가 계산하여 예측한 센서 별 오차발생률과 평균 오차발생률 예측부가 계산하여 예측한 평균 오차발생률에 미리 설정된 센서 별 가중치를 적용하여 다음 교정에 대한 각 센서 별 최종 오차발생률을 계산하는 2차 오차발생률 예측부를 포함하는 오차발생률 예측부;
    를 포함하는 지진 분석 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    지진 이벤트 발생 시, 오차발생 예측부를 통해 계산된 다음 교정에 대한 센서 별 최종 오차발생률에 최종 교정으로부터 경과된 경과시간을 곱하여 각 센서 별 오차를 예측하는 센서오차 예측부;
    를 더 포함하는 지진 분석 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    지진 이벤트 발생 시, 센서오차 예측부가 예측한 각 센서 별 오차를 센서에서 측정된 센서 측정 지진 데이터에 반영하여 오차 반영 지진 데이터를 생성하는 지진 데이터 생성부;
    를 더 포함하는 지진 분석 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    지진 이벤트 발생 시, 센서 측정 지진 데이터로부터 산출된 지진 파라미터와 오차 반영 지진 데이터로부터 산출된 지진 파라미터의 차이가 미리 설정된 기준값보다 큰 경우 센서 교정을 요청하는 경보를 발생시키는 교정경보 발생부;
    를 더 포함하는 지진 분석 장치.
  5. 지진감시시스템에 사용되는 지진 분석 장치의 지진 센서의 오차 예측 방법에 있어서,
    센서 교정 시 각 센서 별로 측정된 센서 오차정보를 입력 받아 데이터베이스에 저장하는 오차정보 저장 단계;
    교정 주기를 단위시간으로 하여 각 센서 별로 센서 오차정보로부터 오차발생률을 계산하는 오차발생률 계산 단계;
    과거 교정부터 현재 교정까지 저장된 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 각 센서 별 오차발생률을 계산하는 1차 오차발생률 예측 단계;
    과거 교정부터 현재 교정까지 교정 별 동일한 기종의 센서들의 평균 오차발생률을 기초로 다음 교정에 대한 평균 오차발생률을 계산하는 평균 오차발생률 예측 단계; 및
    1차 오차발생률 예측 단계에서 계산한 센서 별 오차발생률과 평균 오차발생률 예측 단계에서 계산한 평균 오차발생률에 미리 설정된 센서 별 가중치를 적용하여 각 센서 별 최종 오차발생률을 계산하는 2차 오차발생률 예측 단계;
    를 포함하는 지진 분석 장치의 지진 센서 오차 예측 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    지진 이벤트 발생 시, 2차 오차발생률 예측 단계에서 계산된 다음 교정에 대한 센서 별 최종 오차발생률에 최종 교정으로부터 경과된 경과시간을 곱하여 각 센서 별 오차를 예측하는 센서 오차예측 단계;
    를 더 포함하는 지진 분석 장치의 지진 센서 오차 예측 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    지진 이벤트 발생 시, 센서 오차예측 단계에서 예측한 각 센서 별 오차를 센서에서 측정된 센서 측정 지진 데이터에 반영하여 오차 반영 지진 데이터를 생성하는 지진 데이터 생성 단계;
    를 더 포함하는 지진 분석 장치의 지진 센서 오차 예측 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    지진 이벤트 발생 시, 센서 측정 지진 데이터로부터 산출된 지진 파라미터와 오차 반영 지진 데이터로부터 산출된 지진 파라미터가 미리 설정된 기준값보다 큰 경우 센서 교정을 요청하는 경보를 발생시키는 교정경보 발생 단계;
    를 더 포함하는 지진 분석 장치의 지진 센서 오차 예측 방법.
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