전기혜택을 받지 못하는 개발도상국의 도서지역이나 산간지역 등에 전기를 공급하기 위한 방법으로 마이크로그리드를 구축하고 있다. 그러나 24시간 전기 공급을 위해서는 많은 투자 재원이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 첨두 부하를 삭감하여 공급지장을 감수하더라도 투자 재원을 줄여 전기 공급의 확대를 목표로 한다. 또한 HOMER 프로그램을 이용하여 첨두 부하 삭감을 고려하는 가상발전기 개념을 도입하고 발전기의 고장정지율을 고려한 감도 분석을 통하여 마이크로그리드의 각 설비별 기대 적정 규모를 구하는 방법론을 제안한다.
버퍼는 생산시스템에서 시스템내의 기계고장, 프로세스시간의 변화, 그리고 부품들의 이동경로의 복잡성 등과 같은 요인들로 인해 발생 가능한 blocking현상과 starving현상을 감소시키는데 사용되고 있다. 유연 생산시스템(Flexible Manufacturing System)에서는 버퍼의 단위당 비용이 높아 시스템내의 총 버퍼 크기는 제한적이어서, 적절한 버퍼 관리를 통해 시스템 효율성을 향상시킬 수 있다. 본 연구는 이러한 버퍼의 특성을 분석하고 AGVS(Automated Guided Vehicle System)을 사용하는 다중셀방식의 FMS(multi-cell Flexible Manufacturing Systems) 환경에서의 버퍼관리와 관련된 기존 연구들을 검토하고, 새로운 개념의 가상시스템버퍼를 소개한다.
소프트웨어의 작동 중에 중대한 고장 없이 유연하게 대처할 수 있는 성질은 견고성이라 불리며 임베디드 소프트웨어에서 중요하게 여겨진다. 본 논문에서는 개발 중인 임베디드 소프트웨어의 견고성을 조기에 검증하기 위하여, 실물 시스템을 이용한 테스트가 갖는 물리적 한계를 극복할 수 있는 Software-in-the-Loop 시뮬레이션을 이용하여 개발 중인 PC에 견고성 테스팅 환경을 갖추는 방법을 제시한다. 제시한 방법은 소프트웨어의 견고성을 표현할 수 있게끔 만드는 테스트 케이스를 생성하고, 가상 시뮬레이션 환경을 구성하여 테스트 케이스를 실행함으로써 소프트웨어의 견고성을 객관적인 수치의 형태로 나타내는 방법을 보인다.
본 논문에서는 내장메모리의 고장을 효율적으로 치유하기 위해 2차원의 여분 메모리를 이용한 내장메모리의 자가치유회로를 제안한다. 내장메모리에 같은 행(열)에 다수의 고장이 발생할 경우에 기존의 1차원의 여분 열(행) 메모리를 이용할 경우에는 고장 수만큼의 여분 메모리 열(행)이 필요하나. 2차원의 메모리를 사용하는 본 방법에서는 하나의 여분 메모리 행(열)으로 치유가 가능하다. 또한, 가상분할 메모리방식을 이용함으로써 여분 메모리 열 전체가 아니라 부분 열을 이용하여 치유가 가능하다. 본 구조를 이용하여, $64\times1$ bit의 코어메모리와 $2\times8$의 2차원 여분 메모리로 구성된 자가치유회로를 설계한다. 그리고, 고장검출을 위해서 13N March 알고리즘을 가진 자가테스트회로를 내장한다. 매그너칩 $0.25{\mu}m$ CMOS공정을 이용하여 Full-Custom으로 설계한 결과, 10,658개의 Tr.수에 코어면적은 $1.1\times0.7mm^2$이 소요되었다.
멀티 데이타베이스 시스템에서 가장 중요한 사항은 지역 자치성의 보장과 전역적 일관성을 유지하는 것이다. 전역적 일관성은 전역 동시성 제어 알고리즘과 회복 알고 리즘에 의해 유지될 수 있다. 본 논문은 지역 자치성을 보장하면서 전역적 직렬성을 만족하는 전역 동시성 제어 알고리즘과 지역 자치성을 보장하면서 각종 고장으로부터 멀티 데이타베이스를 회복할 수 있는 전역 회복 알고리즘을 제안한다. 제안된 전역 동시성 제어 알고리즘은 상향식 방법으로 3단계 트랜잭션 처리 모델에 기반을 두고, 지역 트랜잭션들로 인하여 부트랜잭션들 사이에 간접 충돌이 발생할 때 서버에서 가상 연산을 사용하여 지역 데이타베이스 시스템에서 수행되는 부트랜잭션들의 수행 순서와 직렬화 순서가 동일하게 유지할 수 있도록 함으로써 간접 충돌 문제를 해결할 수 있다. 저 전역 모듈에서는 충돌 관계가 있는 전역 트랜잭션들에 대해서만 전역적 직렬성을 검사 함으로써 전역적 직렬성 검사를 더욱 효율적으로 할 수 있다.
배전계통에서의 과전류 및 이상 전압 현상은 전력설비에 부담을 줄 뿐만 아니라 수용가에 치명적인 피해를 입힐 수 있다. 그로 인해 실시간 배전계통 시뮬레이터를 활용하여 신속한 고장처리와 정전구간 축소 및 고장복구를 통한 전력공급의 신뢰도를 높이는 배전자동화 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 디지털 시뮬레이터를 이용한 배전계통 모의시스템은 고가의 설비로 시스템 구축에 제약이 있고 실 배전계통을 통한 검증 또한 불가능하다. 본 논문에서는 배전계통 디지털 시뮬레이터의 계통해석결과를 기반으로 배전자동화용 단말장치와의 연동을 통해 실시간 시뮬레이션 및 기능검증이 가능한 시스템을 개발하였다. 제안한 시스템의 효용성은 실험을 통해 검증하였다.
본 논문은 복잡해지는 군수분야에서 효율적이고 효과적인 예방정비업무 할당을 위해 Hard Time업무의 최적 주기산정 및 이를 통한 경제적 효용성을 분석하는데 연구 목적이 있다. 본 연구는 기존 연구에서 제시하는 예방정비 주기 선정방법의 한계점을 분석하였다. 또한 일반적인 Wearout 고장 특성을 설명하는 와이블 수명분포에서 다양한 형상모수 조건과 예방정비비용과 고장정비비용 조건을 가정한 시뮬레이션을 통해 가상의 시스템에 대한 정비활동을 모의하여 총 정비비용의 추의를 분석하였다.
As the automation of ship production system proliferates, it is unavoidable to move the real machinery, facility, application software, and virtual environment from the heterogeneous data environment to the integrated one. However, it is a prevailing situation that each component operates under the different environment, due to the inability of interchanging the data in a structured manner between the components. The issue is obstacles to improvement of the application system. To facilitate seamless exchange of data among the manufacturing systems, STEP, PDML, and XML has been tried by other studies. This study has investigated how XML data can be applied to exchange the data among the ship production system components. XML data is applied to the forming shop in shipyard to overcome the present difficulties on sharing and exchanging of the information. An example of forming information is represented by XML to demonstrate the feasibility of the proposed approach. In addition, an application of XML information applicable to virtual factory and electronic work order sheet is included.
본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.
본 논문에서는 공동주택의 승강기 설비에서 경보 처리 방법을 신경회로망을 적용하여 감시제어의 효율을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 제안된 방법은 역전파 알고리즘의 누가 역전파 알고리즘을 이용하여 다중 경보 발생에서 최소 경보요소를 추론하는데 사용하고 추론된 경보는 사전에 정의된 고장진단 지식베이스를 이용하여 설비 유지보수 정보를 화면에 전개하도록 구성하였다. 제안된 감시기법의 유용성을 확인하기 위하여 3가지의 가상시나리오를 통해서 신경회로망의 적용 가능성을 확인할 수 있었으며 공동주택에 적용한다면 유지보수 환경에 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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