본 논문에서는 원전SG세관 결함 크기 추정을 위한 새로운 구조의 추정시스템에 대한 연구를 수행한다. 기존의 연구에서는 결함 크기를 추정하기 위하여 각각의 결함 형태별로 결함크기추정시스템을 설계하였다. 이와 같은 경우, 추정시스템의 구조가 복잡해지고 결함 크기 추정 이전에 수행하는 결함형태분류기의 정확성이 떨어질 경우 결함 크기 추정 성능도 결과적으로 악화될 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 결함 형태 분류 과정을 필요로 하지 않는 결함크기추정시스템의 성능을 분석하고 이를 향상시키기 위한 방안을 연구하였다. 기존의 추정시스템은 각각의 결함 형태별로 특화된 추정기를 사용하기 때문에 추정 성능이 훨씬 뛰어날 것으로 예상되었지만, 실험 결과 두 추정시스템의 성능 차이는 그리 크지 않다는 것을 알 수 있었다. 따라서 결함형태분류기의 정확성이 완벽하지 않을 경우, 본 논문에서 제안한 구조의 추정기가 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
소프트웨어 시험 후 발견된 결함을 제거하기 위해서는 먼저 해당 결함의 위치를 정확히 찾아야 한다. 결함의 위치를 찾는 작업은 많은 양의 소스코드를 검토해야 하기 때문에 많은 노력을 요구한다. 해당 노력을 줄이기 위해 슬라이싱 기법, 스펙트텀 기법, 모델 기반 기법 등 많은 기법들이 연구되었다. 하지만 이들 연구들은 결함 위치로 추정한 탐색 영역의 범위가 넓어 결과의 효과가 떨어지는 단점이 있다. 그래서 결함 위치 추정의 정확도를 높이고 결함 위치 파악의 효과를 높이기 위해 본 논문은 프로그램 소스 코드 문장에 대한 시험 케이스의 커버리지 정보, 시험의 PAss/Fail 여부, Define-Use의 관계에 있는 문장 정보를 활용하여 각 문장의 결함 의심도를 산출하는 방법을 제안한다. 제안 방법을 실험을 통하여 확인한 결과, 낮은 지역화 비용으로 결함 위치 추정을 할 수 있었다.
자기 누설 탐상 검사법은 지하에 매설된 가스 배관을 검사하기 위해 가장 널리 사용되고 있는 비파괴검사 방법 중의 하나이다. 자기 누설 탐상 시스템이 지하에 매설된 배관을 통과하게 되면 배관은 영구자석에 의해 착자된다. 배관의 부식이나 결함이 있는 경우 배관의 단면적이 변화하기 때문에 이 부분에서 누설자속이 변화한다. 홀 센서에 의해 검출되는 누설자속 신호로부터 결함의 길이, 폭, 깊이 등과 같은 결함의 형상을 판별하게 된다. 본 논문에서는 홀 센서를 통해 검출된 축 방향과 반경 방향 신호를 이용하여 결함의 길이를 추정하는 여러 알고리즘을 제시하고, KOGAS 모의 시험배관에 만든 실제 결함에 대해 결함의 길이 추정성능을 비교 분석하였다. 실제 데이터에 대한 추정 성능 비교를 위해 한국가스공사의 모의시험배관에 인공결함을 제작하여 사용하였다. 축 방향 및 반경 방향 신호에 대해 각각 최소값 혹은 첨두값의 80%와 90%를 기준으로 길이를 추정하였을 경우 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 원자력 발전소 증기발생기 세관에 발생할 수 있는 결함의 크기측정에 사용되는 Bagging 신경회로망에 대한 연구를 수행하였다. Bagging은 부트스트랩(bootstrap) 샘플링에 기반을 둔 추정기 앙상블을 생성하는 방법이다. 증기발생기 세관의 결함 크기측정을 위하여 다양한 폭과 깊이를 갖는 4가지 결함패턴의 eddy current testing 신호를 생성하였다. 그 다음, 단일 신경회로망(single neural network; SNN)과 Bagging 신경회로망(Bagging neural network; BNN)을 구성하여 각 결함의 폭과 깊이를 추정하였다. SNN과 BNN 추정성능은 최대오차를 이용해서 측정하였다. 실험결과, 결함 깊이 추정시의 SNN과 BNN 최대오차는 0.117mm와 0.089mm 이었다. 또한, 결함 폭 추정 시에는 SNN과 BNN 최대오차는 0.494mm와 0.306mm 이었다. 이러한 실험결과는 BNN 추정성능이 SNN 추정성능보다 우수하다는 것을 보여준다.
본 논문은 M시퀀스 신호를 이용하여 로켓 추진기관의 케이블 결함 위치 추정 기법에 관한 논문이다. 케이블 내부 결함 위치를 추정하기 위해서 다양한 방법이 연구되어왔는데, 이 중에서 TDR(Time Domain Reflectometry), FDR(Frequency Domain Reflectometry), TFDR(Time-Frequency Domain Reflectometry) 등이 가장 널리 사용되어 왔다. 이 방법들은 케이블 결함 상태를 진단하기 위해 주로 사용되지만 사용자가 시험환경에 접근하여 수행해야하기 때문에 리스크가 매우 크다. 따라서 시험안전을 확보하고 기존의 방법 대비 동등 이상의 성능을 지니는 M시퀀스 신호를 이용한 케이블 결함 위치 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 로켓 추진기관 시험에 사용되고 있는 DAS(Data Acquisition System)를 활용하도록 하고, 주로 물리량 계측에 이용되는 RG-58 케이블을 적용하여 기존의 방법인 TDR, TFDR과 비교하여 성능을 검증하였다. 시험 결과 40 m 이내 근거리 케이블 결함 추정에서는 기존의 방법보다 낮은 오차율을 나타났고, 50 m에서는 기존의 방법과 비슷한 오차율을 확인하였다. 따라서 무기체계에 사용되는 DAS를 활용하고 일반적으로 사용되는 M시퀀스 신호를 응용하여 작업자가 시험환경에 접근하지 않고 안전하게 케이블 결함을 추정할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 자기 누설 탐상법을 이용하여 획득한 자기 누설 신호에 SQI(self quotient image)를 적용하여 지하에 매설된 가스 배관에 발생한 결함의 길이를 추정하는 방법을 소개한다. 자기 누설 탐상 시스템(MFL)이 지나간 가스 배관은 탐상 시스템의 영구 자석에 의해 착자(magnetization) 된다. 착자된 가스 배관에 결함이나 부식 등의 손상이 있을 경우 손상 부위에서는 누설 자속이 증가한다. 본 논문에서는 자기 누설 탐상 시스템의 홀센서를 이용하여 누설 자속을 계측한 후 SQI를 적용하여 결함의 길이를 추정한다. 한국가스공사(KOGAS)의 모의 시험 배관(KPSF)에 설치된 74개의 인공결함에 대해 제안한 알고리즘과 기존의 결함 길이 추정 알고리즘들의 성능을 비교하였다.
도자기 컵의 결함여부를 판정하는 간편한 방법으로 실내에서 충격 시험으로 추정한 유사잔향시간을 사용하는 방법을 제시하였다. 정상적인 도자기 컵과 미세한 균열이 있는 컵에 대하여 충격 시험을 하여 발생하는 충격음에서 구한 슈레더 곡선에서 잔향 시간을 추정하였다. 충격 가진 막대의 종류와 가진 위치, 경계 조건에 따라 잔향 시간을 추정하였고 추정된 잔향 시간으로부터 도자기 컵의 결함 유무를 효과적으로 파악할 수 있는지를 기술하였다
IMM 필터 및 GLRT 기법을 이용하여 무인기용 엔진의 효과적인 실시간 결함 진단 방안을 도출하였다. 이를 위해서 엔진 동적 사이클해석으로부터 선형 진단 모델을 유도하고 잔차 추정을 위한 칼만필터를 도입한 후 각 기법의 특성을 고찰하여 엔진 제어 구동기 및 센서의 결함 진단에 적용하였다. 이 과정에서 IMM 필터로부터 효과적인 FDI 방안을 도출하였고 구동기 결함으로 인한 상태변수의 반응값을 추정하였으며, GLRT로부터는 구동기 및 센서의 결함값 추정과 FDI 기능을 확인하였다. 수치 모의시험 결과를 통해서 FDI를 위한 IMM 필터의 효용성과 각 결함 모드의 결함값 추정을 위한 GLRT 기법의 효용성을 확인하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 관측고장시간에 근거한 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 신뢰성 모형에 대하여 연구 하였다. 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 S-분포모형을 이용한 새로운 결함 확률을 추가한 문제를 제시하였다. 수명분포는 유한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하였다 본 논문의 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 고장 시간 자료를 적용하였으며 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하여 결함 발생 확률에 대한 관계와 신뢰도를 추정 하였다.
비동질적 포아송과정(NHPP) 모형은 신뢰성 공학에서 소프트웨어 내에 남아있는 결함발견현상을 설명하는데 자주 사용된다. 이때 결함발견율은 연속적이며 단조함수를 가정하였으나 현실적으로 소프트웨어 시험환경, 전략 및 자원할당 등으로 인해 결함발견율이 변하는 경우가 있다. 본 논문은 결함발견율이 변화하는 변화점 문제를 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장모형(SRGM)을 고려하여 모수를 추정하는데 목적이 있다. 이를 위해 자료를 모의 생성한 후 평균값 함수의 각 모수를 최우추정법과 최소제곱법을 이용하여 추정하며, 결함발견구간이 일정하게 증가하는 경우와 일정하게 증가하지 않는 경우를 각각 고려한다. 이때 각 모수의 적합도 비교 평가를 통하여 변화점을 고려한 SRGM에서의 최적 추정법을 수치적 방법으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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