대부분의 진단 알고리즘은 PMC 모델을 바탕으로 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 하지만, 병렬처리 시스템의 규모가 커짐에 따라 시스템 내에서 발생되는 결함의 빈도가 높아지게 된다. 즉, 진단 알고리즘에서 가정하는 결함의 개수 t는 병렬처리 시스템 안에 있는 노드의 수에 비해 상당히 작은 개수이며, 결함의 개수가 t를 초과할 경우는 거의 고려하지 않았다. 본 논문에서는 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여 진단의 정확여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허락함으로서, 진단 가능한 결함의 최대 수를 증가시키는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 산업용으로서 널리 이용되고 있는 3상 유도전동기의 전기적 결함에 의해 발생하는 전자진동문제을 체계적으로 검토하고, 이들 진동신호의 주파수스펙트럼을 사용한 전동기의 결함진단 시스템을 신경회로망을 이용하여 구축하였다. 그리고 그 중에서 비교적 자주 발생하는 공극(air-gap)의 정적 편심에 대해 실험을 수행하고, 그 결과를 신경회로망을 이용한 진단법에 적용하여 본 진단법의 유용성을 확인하였다. 또한 현장에서 발생된 전기적인 결함에 대한 진동측정 data를 이용하여 진단이 정상적으로 수행되는가를 조사하여 각 결함을 정확하게 판별할 수 있음을 입증하였다.
시스템-레벨 진단 알고리즘은 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 기존의 진단 알고리즘으로 대형 멀티프로세서 시스템에서의 보다 많은 수의 결함을 처리하기에는 한계가 있다. Somani와 Peleg은 진단의 정확 여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허용으로써 결함의 갯수가 t개를 초과할 경우에도 시스템을 진단하는 t/k-diagnosable 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 t/k-diagnosable 시스템을 이용한 하이퍼큐브 진단 알고리즘을 제안한다. 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여, k개의 부정확한 진단을 허용한다. 성능 실험 결과 제안 알고리즘은 HADA 알고리즘보다 우수함을 보여 주었다. 또한 제안 알고리즘은 HYP-DIAG 알고리즘과의 성능 비교에서도 비슷한 결과를 보여 준다.
컴퓨터 시스템이 복잡해짐에 따라 결함이 발생할 경우 관리자가 직접 결함을 진단하고 처리하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 대한 해결책으로 결함 진단 기법을 사용한 시스템 관리 기능을 개발하였다. 개발된 시스템 관리 기능은 소프트웨어 기법을 사용하여 시스템 동작 중 발생한 결함의 증상을 분석, 진단함으로써 결함에 대한 해결방안을 자동적으로 관리자에게 제시할 수 있는 능력을 구비하고 있다. 클라이언트-서버 구조로 구현되 시스템 관리 기능은 소프트웨어 기법을 활용하기 때문에 추가적인 비용이 소요되지 않고도 기존 컴퓨터 시스템의 결함 관리 서비스에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 산업용으로서 널리 이용되고 있는 3상 유도전동기의 전기적결함에 의해 발생하는 전자진동문제를 체계적으로 검토하고, 이를 이용하여 전동기 진동이 진단법을 신경회로망을 이용하여 구축한다. 그리고 그중에서 비교적 자주 발생하는 공극(air-gap)의 정적편심에 대해 실험을 수행하고, 그 결과를 신경회로망을 이용한 진단법에 적용하여 본 진단법의 유용성을 확인한다. 또한 현장에서 발생된 전기적인 결함에 대한 진동측정 data를 이용하여 진단이 정상적으로 수행되는가를 조사하여 본 진단법의 가능성을 조사한다.
대부분의 진단 알고리즘은 PMC 모델을 바탕으로 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 그러나 병렬처리 시스템의 규모가 커짐에 따라 시스템 안에 존재하는 결함의 빈도수가 높아지게 된다. 진단 알고리즘에서 가정하는 결함의 개수 t는 시스텝 안에 있는 노드의 수에 비해 상당히 작은 개수이며, 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여 진단에 대한 연구가 거의 이루어지지 않았다. 이 논문에서는 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여 진단의 정확여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허락함으로서, 진단 가능한 결함의 최대 수를 증가시키는 알고리즘을 제안한다.
안정적인 전력공급을 위해 전력설비 진단이 중요시 되고 있고 이를 위해 변전기기인 변압기의 초기고장 검출을 통한 예방진단 기술을 필요로 하고 있다. 변압기 예방진단 기술 중에서도 유중가스진단은 가장 오래되고 신뢰성이 입증된 기술이다. 기존의 유중가스진단법들은 가스비분석법을 이용하고 있는데 대상 가스들이 절연유에의 열화에 의해 발생하는 가스들이고 주위 운전환경에 대한 고려가 부족하여 진단이 불가능하거나 진단오류가 발생한다. 본 연구에서는 절연유뿐만 아니라 고체절연물에 대한 열화를 고려하기 위하여 변압기 내부 결함 모의 시험 쳄버를 제작하고 시험 결과를 바탕으로 진단 알고리즘을 개발하고자 한다.
시스템-레벨 진단 알고리즘은 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 기존의 진단 알고리즘으로 대형 멀티프로세서 시스템에서의 보다 많은 수의 결함을 처리하기에는 한계가 있다. Somani와 Peleg은 진단의 정확 여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허용으로써 결함의 갯수가 t개를 초과할 경우에도 시스템을 진단하는 t/k-diagnosable 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 t/k-diagnosable 시스템을 이용한 적응적 방법에 의한 하이퍼큐브 진단 알고리즘을 제안한다. 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여, k개의 부정확한 진단을 허용한다. 성능 실험 결과 제안 알고리즘은 HADA알고리즘보다 우수함을 보여 주었다. 제안한 알고리즘은 RGC-Ring들의 신드롬을 분석하여 기존의 HADA/IHADA의 기법보다 테스트 라운드를 줄이는 보다 개선된 방법을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘은 HYP-DIAG알고리즘과의 성능 비교에서도 유사한 결과를 보여 준다.
Somani와 Peleg은 k개의 부정확한 진단을 용인함으로써 결함의 개수가 t(차원)개를 초과할 경우에도 시스템을 진단하는 t/k-diagnosable 시스템을 제안하였다. 한편 Kranakis와 Pelc는 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는 경우에 하이퍼큐브를 보다 효율적으로 진단하는 알고리즘을 제안하였다. 이 논문에서는 Somani 등이 제안한 것처럼 k=1, 2, 3개의 부정확한 진단을 용인하는 경우에 Kranakis 등이 제안한 효율적인 방법을 기반으로 하이퍼큐브를 진단하는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘이 약 두 배 이상 더 많은 결함을 진단하면서도 기존의 알고리즘보다 효율이 거의 떨어지지 않는다는 사실을 분석을 통하여 확인할 수 있었다.
Somani와 Peleg은 k개의 부정확한 진단을 용인함으로써 결함의 개수가 t(차원)개를 초과할 경우에도 시스템을 진단하는 t/k-dignosable 시스템을 제안하였다. 한편 Kranakis와 Pelc는 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는 경우에 하이퍼큐브를 보다 효율적으로 진단하는 알고리즘을 제안하였다. 이 논문에서는 Somani등이 제안한 것처럼 k=1, 2, 3개의 부정확한 진단을 용인하는 경우에 Kranakis등이 제안한 효율적인 방법을 기반으로 하이퍼큐브를 진단하는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘이 약 두 배 이상 더 많은 결함을 진단하면서도 기존의 알고리즘보다 효율이 거의 떨어지지 않는다는 사실을 분석을 통하여 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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