• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권12호
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• pp.716-730
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• 2008

서비스 지향 아키텍처에서 서비스 제공자는 재사용 가능한 서비스를 개발하고 저장소에 배포하며, 서비스 사용자는 인터페이스를 통하여 블랙박스 컴포넌트 형태의 서비스를 사용한다. 저장소에 배포된 서비스는 시간이 지남에 따라 변경/진화될 가능성이 높고, 다양한 언어 또는 플랫폼을 사용하여 구현되는 이질성(Heterogeneity)을 가진다. 이런 이유로, 서비스 사용자는 서비스 내부 구조를 알기 힘들기 때문에, 서비스가 기능을 수행하는 도중 문제점이 발생하면 문제점을 식별하여 해결하는 등의 서비스 결함을 효과적으로 관리하는 것이 어렵다. 자율 컴퓨팅(Autonomic Computing, AC)은 사람의 개입을 최소화하고 시스템이 스스로의 결함을 관리하도록 설계하는 방식이다. AC는 시스템을 자율적으로 결함을 관리할 수 있는 주요 원칙들을 제안하고 있으므로, 서비스 결함 관리에 관한 기술적 이슈들은 AC의 기법들을 사용하여 해결될 수 있다. 본 논문에서는 SOA 환경에서 자율적으로 서비스의 결함을 관리하기 위한 이론적 모델인 Symptom-Cause-Actuator(SCA) 모델을 제시한다. SCA 모델은 의사가 환자를 치료하는 과정으로부터 유도된다. 먼저, 다섯 단계로 구성된 SCA 컴퓨팅 모델을 정의하고 SCA의 메타모델을 제안한다. 또한, SCA 모델의 저장소 역할을 하는 SCA 프로파일을 정의하고, SCA 프로파일에 저장되는 symptom, cause, actuator의 인스턴스와 이들 간의 의존 관계를 기계가 인식할 수 있는 형식으로 표현한다. 그리고, 서비스의 결함을 자율적으로 관리하는 컴퓨팅 모델의 다섯 단계를 수행하는데 필요한 알고리즘을 상세하게 기술한다. 마지막으로, SCA 모델의 실행 가능성을 보여주기 위하여, SCA 프로파일과 알고리즘을 구현한 프로토타입을 '비행기 예약 시스템'에 적용하는 사례 연구를 수행한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.21-26
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• 2013

PC에서 모니터나 본체에서 전원인가 후 아무런 외부적인 반응이 없는 경우, 이것이 하드웨어 장애인지 아니면 소프트웨어 장애인지 일반 사용자의 경우 확인이 어려운 상황이다. 본 연구는 이러한 경우 컴퓨터 하드웨어 장애 인지 소프트웨어 장애인지를 구별하고 하드웨어 장애인 경우 어떤 하드웨어가 장애인지를 알려주는 모듈을 개발하였다. 즉, 본 연구는 일반 PC의 OS 부팅 전에 하드웨어 장애로 인한 부팅 실패시 하드웨어 장애를 인식하는 모듈을 개발한 것으로 컴퓨터 PCI slot에 장착되며 컴퓨터 전원 인가시 CPU는 메인보드 롬바이어스 내용을 순차적으로 처리하는데 특정 하드웨어 장애시 순차적 진행을 중단한다. 본 연구의 개발 모듈은 이러한 경우 롬바이어스의 중단 번지를 인식하여 장애 하드웨어를 사용자에게 알려주는 역할을 한다. 개발된 하드웨어 장애인식 모듈은 모의 평가 시험을 통해서 정확하게 인식할 수 있었다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.65-70
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• 2003

In this study, researchers developed the estimative algorithm for artificial defect in semiconductor packages and performed it by pattern recognition technology. For this purpose, the estimative algorithm was included that researchers made software with MATLAB. The software consists of some procedures including ultrasonic image acquisition, equalization filtering, Self-Organizing Map and Backpropagation Neural Network. Self-organizing Map and Backpropagation Neural Network are belong to methods of Neural Networks. And the pattern recognition technology has applied to classify three kinds of detective patterns in semiconductor packages : Crack, Delamination and Normal. According to the results, we were confirmed that estimative algerian was provided the recognition rates of 75.7% (for Crack) and 83.4% (for Delamination) and 87.2 % (for Normal).

• 한국생산제조학회지
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• 제6권1호
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• pp.27-33
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• 1997

A neural network approach has been developed to determine the depth of a surface breaking crack in a steel plate from ultrasonic backscattering data. The network is trained by the use of feedforward three-layered network together with a back-scattering algorithm for error correction. The signal used for crack insonification is a mode converted 70$^{\circ}$transverse wave. A numerical analysis of back scattered field is carried out based on elastic wave theory, by the use of the boundary element method. The numerical data are calibrated by comparison with experimental data. The numerical analysis provides synthetic data for the training of the network. The training data have been calculated for cracks with specified increments of the crack depth. The performance of the network has been tested on other synthetic data and experimental data which are different from the training data.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 춘계학술대회 논문집 전기설비전문위원
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• pp.128-130
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• 2008

제조물책임(Product Liability, 이하 PL)법은 2002년 7월 1일부터 국내에서 시행되고 있으며, 대기업뿐만 아니라 중소기업에서도 자사제품에 대한 신뢰성과 제품향상을 위해 많은 관심을 갖고 있다. PL법 환경에서 전력기기에 대한 제조결함과 사고의 연관성은 PL법의 적용대상이므로 국제화시대에 제품결함에 의한 전력설비 사고발생시 이의 정확한 원인규명 등을 통하여 기업에 있어서는 동일사고 예방 및 제품의 신뢰성 향상과 소비자에 있어서는 피해구제 마련 등 PL분쟁시 정확한 사고원인규명과 처리기준에 대한 자료구축이 필요한 실정이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 Techno-Fair 및 합동춘계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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• pp.145-146
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• 2008

초고압 케이블에서 발생하는 부분방전을 측정하기 위해 다양한 방법들이 연구 개발되어왔다. 최근에는 초고압 케이블의 설치 후 시행하는 준공시험에 있어 부분방전 측정을 필수적으로 할 만큼 부분방전 진단기술의 중요성이 부각되고 있는 실정이며, 디지털 측정기술을 통한 부분방전자동측정 기술이 많이 제안되고 있다. 특히, 비전문가들만으로도 진단 및 감시가 가능하도록 하는 자동 패턴 분류에 대한 다양한 연구에 활발히 보고되고 있다. 본 논문에서는 초고압 케이블에서 발생되는 결함을 내부, 외부, 노이즈의 세 가지로 분류하고 PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) 형태로 모의된 실험데이터와 현장에서 축적된 데이터를 선별하여 다양한 통계치를 추출하였고, 결함별 구분이 용이하지 않은 통계치를 제외한 값들을 Neural Network 방법으로 학습시켰다. 학습된 가중치 값을 LabView로 작성된 프로그램에 사용하여 변전소 내 EBG에서 검출한 부분방전 측정 결과에 적용하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권11호
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• pp.1864-1872
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• 2003

Hidden Markov Model(HMM) has been widely used in speech recognition, however, its use in machine condition monitoring has been very limited despite its good potential. In this paper, HMM is used to recognize rotor fault pattern. First, we set up rotor kit under unbalance and oil whirl conditions. Time signals of two failure conditions were sampled and translated to auto power spectrums. Using filter bank, feature vectors were calculated from these auto power spectrums. Next, continuous HMM and discrete HMM were trained with scaled forward/backward variables and diagonal covariance matrix. Finally, each HMM was applied to all sampled data to prove fault recognition ability. It was found that HMM has good recognition ability despite of small number of training data set in rotor fault pattern recognition.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권2호
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• pp.146-153
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• 2003

Ultrasonic inspection of defects has been focused on the existence of defect in structural material and need has much time and expenses in inspecting all the coordinates (x, y) on material surface. Neural networks can have an application to coordinates (x, y) of defects by multi-point inspection method. Ultrasonic inspection modeling is optimized by neural networks Neural networks has trained training example of absolute and relative coordinate of defects, and defect pattern. This method can predict coordinates (x, y) of defects within engineering estimated mean error $\psi$.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.68-68
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• 2004

기계기술의 지속적인 발달과 신기술의 개발로 인해 산업전반의 기반 기술인 기계 장치산업은 점점 복잡해지고 또한 다양화되면서 장치시설을 건전하고 신뢰성 있게 유지하고 관리하는 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이중 가스 및 오일을 운송하는 배관은 대부분 지하에 매설되어 있고, 다양한 환경에 위치하여 있는데, 이러한 배관은 설치한지 오래되면 여러 가지 환경적 영향에 의해 부식과 같은 결함이 발생되고(Fig. 1과 Fig 2 참조) 이러한 결함이 성장하여 임계크기에 도달하여 대형 재난으로 발전하는 사고가 종종 보고 되고 있으며 이로 인한 경제적, 사회적 손실이 지대하기 때문에 매우 중요하게 인식되고 있다.(중략)

• 한국정밀공학회지
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• 제16권11호
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• pp.158-165
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• 1999

It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses hybrid neuro-genetic technique. Feed-forward multilayer neural networks trained by back-propagation are used to learn the input)the location and dept of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this neural network and genetic algorithm, it is possible to formulate the inverse problem. Neural network training algorithm is the back propagation algorithm with the momentum method to attain stable convergence in the training process and with the adaptive learning rate method to speed up convergence. Finally, genetic algorithm is used to fine the minimum square error.