최근 모니터링 및 예측 시스템을 이용하여 사전에 결함을 발견하고 이를 경고하는 시스템이 활발히 연구되고 있다. 차량 안전 관리에 있어서도 예측 결함 분석 기술을 적용하여 자동차 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 경고하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 휠 베어링과 결합 된 센서 모듈과 각 센서 모듈에서 차량 가속 정보 및 진동 정보를 수집, 저장 및 분석하는 진단 시스템을 제시하였다. 제안된 센서 모듈은 저비용으로 차량의 휠 베어링 상태를 모니터링하며, 이렇게 수집된 데이터를 활용하여 진단 및 고장 예측 기능을 수행하는 방안을 연구하였다. 개발된 센서 모듈과 예측 분석 시스템은 가진 테스트 장비 및 실제 차량을 이용하여 테스트하고 그 유효성을 평가하였다.
가스절연개폐장치에서 발생하는 고장을 조기에 예방하기 위해서는 방전신호를 분석하여 방전을 일으키는 결함을 유추하는 것이 핵심 기술이다. 본 논문에서는 UHF 대역에서 알고 있는 결함에 의한 방전신호를 측정하여 다양한 가시화 방법으로 방전유형을 분류, 정리함으로써 미지의 방전신호로부터 방전원인을 추정할 수 있도록 하였다.
최근 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 결함으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 결함 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 유도전동기의 결함을 조기에 식별하기 위해 선형예측 코딩(LPC)기법과 Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 이용하여 각각의 유도 전동기 고장의 스펙트럼 포락처리 모델을 추정한다. 앞서 두 기법을 사용하여 추정된 고장 유형 모델과 마할라노비스 거리(MD) 기법을 사용하여 유도전동기의 결합을 분류한다. 또한 제안된 알고리즘 성능을 평가하기 위해 기존에 제안된 진동 신호의 특징을 이용한 유도 전동기 결함 분류 알고리즘과 분류 정확도 측면에서 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 잡음이 없는 환경 및 잡음이 섞인 환경에서도 높은 분류 성능을 보였다.
국적기의 사고 및 국내에서 발생한 사고를 분석해보면 많은 인명 피해가 발생된 사고의 유형들을 접할 수 있다. 운항중인 항공기에 특별한 결함이 없었음에도 불구하고 조종사의 잘못된 판단에 의한 사고는 선행연구들의 결과와 같이 많은 부분들을 차지하고 있다. 특히 비 정밀접근(Non Precision Approach)의 선회접근(Circling Approach) 및 시계접근(Visual Approach)절차에서 자주 발생되는 지상충돌 사례들을 과학적이고 객관적인 방법을 바탕으로 분석하여 유사사고 재발 방지를 위한 대안을 찾고자 한다. 이를 위해 조종사의 입장에서의 교육 및 절차에 관해 분석하여 비 정밀 접근 절차 수행의 기준을 제언하고자 한다.
This paper classifies faults into three types : simple, degenerated, and regenerated faults. This paper also deals with the characteristics of each type of fault to determine the software reliability based on the assumption; i. e., a system consisting of several subsystems (modules) which may be debugged simultaneously. For each type of fault, several formulas are developed to obtain the failure rate and the expected number of failures found during debugging. A model is developed based on the formulas of the failure rate and the expected number of failures to decide the optimal release time of a new software: minimizing the total cost with constraints restricting to the failure rate of each module in the software. By using this model, optimal release times are found for some cases; the eliminated faults are assumed simple faults only, regenerated faults only, simple and degenerated faults, and so on.
최근 보안용 소프트웨어에 대한 결함사항이 증대됨에 따라, 관련 서비스 즉, 보안용 소프트웨어 품질을 평가하고 개선하기 위한 기술이 집중적으로 요구되며 품질평가 방안에 대한 연구와 시험기술 개발이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 보안용 소프트웨어의 기능성과 일반적 요구사항의 시험 인증 사례를 통해 수집데이터를 근거로 필수적으로 확보해야 할 품질 수준을 정의하고 품질수준을 도출과 결함의 유형 분석을 통하여 기능성 개발단계 상의 취약부분을 도출함으로써 품질향상을 최적화하고자 한다.
멀티미디어 서비스환경에서는 수백에서 수천의 클라이언트들이 하나의 서버에 접속되기 때문에 서버 결합이 미치는 영향이 상당히 크다. 이러한 결함은 단지 서버 자체의 장애로 끝나는 것이 아니라 그로 인해 서비스 제공자들에게 유형.무형의 막대한 재산상의 피해를 가져올수 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 서버를 구성하고 있는 자원(프로세서, 디스크, 네트워크)의 결함 발생을 고려한 큐잉 네트워크 모델을 개발하였다. 복수개의 M/M/1 큐를 큐잉 네트워크로 연결하여, 각 자원에 대한 접근 및 서비스를 모델링하였으며, 각 자원에서의 서비스 시간 지연 비율(큐의 응답시간)의 조정을 통해서, 서버 자원의 결함 발생을 고려하였다. 고객 도착률과 자원 고장률 변동에 대한 서버 자원의 이용률과 큐의 길이를 구하여 효율적인 시스템 구성 자원의 부분별 용량을 산정하였으며 , 또한 데이터 패킷 응답 시간 분포 및 고장률 변화에 따른 시스템의 신뢰도 수준을 계산하였다. 이와 같은 서비스 시스템 성능에 관련된 파라미터 분석을 통하여 멀티미디어 데이터 서비스 수준 (Quality of Service)에 중요한 영향을 미치는 서버 설계 요소를 파악하였고, 시뮬레이터 패키지를 활용한 모의 실험을 통하여 개발된 큐잉 네트워크 모델의 정확성을 검증하였다.
본 연구에서는 현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 최근 궤도진단법 제정에 따라 대규모 예산이 투입되고 레일진단물량이 급증되고 있으나 노동집약적인 육안조사기법으로는 진단결과에 대한 신뢰성확보가 어려운 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 다양한 손상유형의 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고 실내시험에서 전자주사현미경(SEM)을 이용하여 레일표면결함 및 내부결함의 상관관계를 분석하고자 한다. 또한 실내시험의 결과와 수치해석 결과를 비교를 통하여 레일표면손상을 분석하였다. 현재 공용중인 도시철도 레일의 균열성장율을 파악하고자 가우시안 확률밀도 함수를 적용하여 분석하였다.
요즘 고령화가 급속히 진행되고 있고 이에 따라 시니어들의 응급구난 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 시니어들의 응급구난을 관리하는 U-Healthcare 시스템의 경우 시니어들의 안전과 직결되는 응급 처치 및 구난을 하는 시스템으로서 안전성이 매우 중요한 안전성 중심 시스템이다. 따라서 본 논문에서는 시니어들의 생명과 밀접한 응급구난 관리를 위한 U-Healthcare 시스템에 대하여 결함분석과 안전성평가를 수행하여 그 효과를 알 수 있었다. 최근에는 안전성 중심 시스템은 인간 오류에 적용하기 힘든 소프트웨어의 특성 때문에 어느 하나의 시스템을 평가하기 위한 방법으로 상호보완적인 역할을 할 수 있는 두 가지 이상의 방법을 결합하는 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 결함 트리 분석(FTA)와 전후방 고장유형, 효과 및 치명도 분석(FMECA)의 통합에 의해서 결함 분석과 안전성평가를 수행하였다. 먼저 시스템의 기능별 결함 목록을 통하여 F-FMECA를 구하여 FTA를 구하였다. 그리고 FTA를 이용하여 B-FMECA에서 정규화 위험 우선순위 값인 NRPV를 구하였다. 정규화 위험 우선순위 값 NRPV에 따라 우선순위를 부여하여 FTA를 추가 수정하여 개선 전과 개선 후의 결과인 개선율을 통해 수치적으로 개선효과를 구할 수 있었다.
콘크리트 구조물은 대내외적 환경에 의해 다양한 결함이 발생한다. 결함이 있는 경우 콘크리트의 구조적 안전성에 문제가 있어 이를 효율적으로 파악하여 유지관리하는 것이 중요하다. 하지만, 최근 딥러닝 연구는 콘크리트의 균열에 초점이 맞추어져 있어, 박락과 오염 등에 대한 연구는 부족하다. 본 연구에서는 라벨링이 어려운 박락과 오염에 초점을 맞추어 언라벨 방법, 필터링 방법, 전이학습과 k-means cluster의 융합을 통한 4개의 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 분석결과, 융합모델이 결함을 가장 세밀하게 구분하였으며, 직접 라벨링을 하는 것보다 효율성을 증가시킬 수 있었다. 본 연구 결과가 향후 라벨링이 어려운 다양한 결함 유형에 대한 딥러닝 모델 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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