• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.485-486
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• 2016

이 논문에서는 비휘발성 메모리 (NVRAM)과 DRAM을 결합하여 고속의 신뢰성 있는 하이브리드 블록 스토리지를 개발한다. 기존의 DRAM을 기반으로 하는 리눅스의 RAM 디스크는 고속의 입출력성능을 제공하지만, 시스템 고장이 발행할 경우 모든 데이터를 잃어버리게 된다. 일부에서 DRAM과 하드디스크를 결합하여 시스템 고장에도 안정적으로 데이터를 유지하기 위한 방법이 제안된바 있지만, 입출력 성능이 RAM 디스크에 비해 상당히 저하된다. 이 논문에서는 DRAM, NVRAM, 하드디스크를 결합하여 DRAM의 입출력 성능에 가까우면서 안정적으로 데이터를 저장할수 있는 블록 스토리지를 개발한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.177-180
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• 2005

본 연구는 연속 회분식 반응기(SBR) 공정에서 시계열 데이터 마이닝을 이용하여 공정에 사용된 기기의 고장 진단 알고리즘 개발에 대한 내용을 보여주고 있다. 공정에서 비정상적인 반응을 유발하는 장비 관리에 대한 연구는 폭넓게 수행되고 있지 않으므로, 이러한 장비 진단은 소규모 하$\cdot$폐수처리장을 무인자동화로 통합관리에 유용하게 적용될 수 있다. 본 연구에서는 진동신호를 이용하여 무인자동화를 위해 선행되어야 하는 공정기기의 공장진단에 관한 알고리즘을 개발하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.253-256
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• 2009

모바일 환경에서 시공간 데이터의 양방향 동기화를 지원하는 동기화 시스템은 동기화 작업 중 발생하는 고장으로부터 데이터베이스의 일관성을 유지할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 모바일 클라이언트-서버 환경에서 발생하는 고장들을 분석하고, 데이터베이스의 일관성 유지 및 동기화 작업의 재수행이 가능한 회복프로토콜을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.545-547
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• 2021

발전시설 장비는 이상이 생기면 큰 경제적 피해를 발생시키기 때문에, 장비의 계통마다 수십만 개의 센서들이 부착되어 장비의 정상 작동 여부를 모니터링 한다. 장비의 이상 감지를 위해서, 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝 등의 기술을 활용한 AI 모델을 생성하여 장비의 고장을 예측한다. AI 모델을 학습하고 추론하기 위해서는 수많은 센서 중에서 AI 모델을 생성할 센서들을 선택하고, 지속적으로 모니터링 되는 값들을 비교하여 이상 감지 여부를 스트리밍 환경에서 추론할 수 있는 센서 빅데이터 질의 처리 및 스트리밍 추론 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 AI 모델을 학습하고 스트리밍 추론할 수 있는 빅데이터 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.47-52
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• 2000

이중화 PLC 제어시스템은 높은 유용성과 고장허용을 목표로 사용되고 2채널(1-out-of-Z) 구조로 동기화된 마스터, 스탠바이 시스템으로 PLC의 고장허용 제어를 실현함으로써 기계, 플랜트의 연속운전을 실현하며 데이터 링 크는 마스터와 스탠바이 제어기로 연결되어 있다. 고장허용 제어시스템은 전체 제어시스템에서 최소한의 고장으로 손실을 감소시키고 고장발생시 공정의 연속적인 운전과 시스템의 중단없이 수리 및 점검올 가능하게 하여 생산손실을 최소화하며 전체 시스템에 대하여 신뢰도를 향상시키는것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6A호
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• pp.589-599
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• 2004

소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문에. 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안하고 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작 중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.

• 전자통신동향분석
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• 제18권5호통권83호
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• pp.63-72
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• 2003

소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 소프트웨어 개발 프로세스의 시험단계나 사용자의 운용단계에 처한 동적 환경상태에서 소프트웨어 고장발생기능 현상을 기술한 소프트웨어 신뢰도성장모델을 많이 제안하고 있다. 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문이다. 다시 말해서 여러 소프트웨어 개발자가 경험한 이러한 디버깅 작업을 행하는 경우에는 결함을 제거하는 데 한계가 있기 때문에 수정 작업시 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안한다. 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차 포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또한 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존의 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.143-147
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• 2005

운전 중인 기계들의 안전 운전과 예지 보전을 위한 설비의 고장 감지 및 진단과 상태감시는 산업 현장에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 이러한 설비의 많은 기기들은 회전기기로 이루어져 있으며 회전기기의 고장진단은 오랜 기간 많은 분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 회전기기의 고장신호는 주파수 영역의 신호의 변화로 나타난다는 특징을 이용하여 보다 효율적인 주파수 영역에서의 신호 해석을 위하여 Linear Predictive Coding(LPC) 계수를 이용하였다. 사용된 데이터는 회전기기의 고장 신호의 습득을 용이하게 하기 위하여 유도전동기에 인위적인 고장재현을 통하여 습득된 진동 신호를 사용하였다. 제안된 시스템은 LPC 분석을 사용하여 일반적으로 사용되는 주파수 영역 상에서의 다른 해석 방법들보다 빠른 시간에 연산 결과를 도출할 수 있는 장점을 가질 수 있었으며, 성공적인 실험 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권7호통권361호
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• pp.112-121
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• 2007

본 논문에서는 중복 구조 시스템을 이용하여 각 프로세서에서의 출력을 비교하여 효율적으로 고장을 탐지하고, 체크포인팅 기법을 적용하여 과도 고장뿐 아니라 영구적 고장을 극복하기 위한 방법을 제안한다. 매 체크포인터에서는 각 프로세서로부터의 출력과 과거 체크포인터에 저장된 데이터를 불러와 서로 비교한 후 과거 체크포인터로 회귀할지 태스크의 수행을 계속 수행할지 결정한다. 과도 고장과 영구 고장이 발생할 수 있는 상황에서 제안된 체크포인팅 기법을 탑재한 중복 구조 시스템을 마코프 모델을 이용하여 모델링한다. 마코프 모델로부터 실시간 태스크가 데드라인 이내에서 성공적으로 수행을 끝낼 확률을 계산하고, 이 확률식을 이용하여 중복구조 시스템에 탑재할 체크포인터 구간을 최적화한다. 최적화된 체크포인터 구간은 태스크의 성공적 수행 확율을 최대화 하도록 선정하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.55-61
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• 2010

본 논문은 클래스 내와 클래스 간의 분산정보를 이용한 주파수 성분의 선택적 추출기법과 PCA-ELM 기반의 유도전동기 고장진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 취득된 전류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 분산정보를 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 PCA를 이용하여 고장상태별 특징들을 추출한다. 마지막 단계는 학습속도가 매우 우수한 ELM분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.