• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.3
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• pp.117-124
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• 2002

This paper proposes a fault-tolerant multicasting algorithm employing the region encoding scheme in multistage interconnection networks (MIN's) containing multiple faulty switching elements. After classifying all switching elements into two subsets with equal sizes in MIN, the proposed algorithm can tolerate the faulty pattern where every fault is contained in the same subset. In order to send a multicast message to its destinations detouring faults, the proposed algorithm uses the recursive scheme that recirculates it through MIN, We prove that this algorithm can route any multicast message in only two passes through the faulty MIN.

• 유체기계공업학회:학술대회논문집
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• 2002.12a
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• pp.548-553
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• 2002

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.2
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• pp.294-299
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• 2002

This paper presents a faults diagnosis technique of induction motors based on a neural network. Only stator current is measured, transformed by using FFT and normalized for the training. Healthy, bearing fault, stator fault and rotor end-ring fault motors are prepared to obtain the learning data and diagnose the several faults. For more effective diagnosis, the load rate is changed by 100%, 60%, 30% of full load and the obtained are applied to the teaming process. The experimental results show the proposed method is very detectable and applicable to the real diagnosis system.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.110-110
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.7-18
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• 2013

These days, the teaching and learning system has been increasing for the rapid advancement of the information technologies. We can access education systems of good quality anytime, anywhere and we can use the individually personalized teaching and learning system depending on developing the wireless communication technology and the multimedia processing technology. The more the various systems develop, the more software security systems become important. There are a lot kind of fault analysis methods to evaluate software security systems. However, the only assessment method to evaluate software security system is not enough to analysis properly on account of the various types and characteristic of software systems by progressing information technology. Therefore, this paper proposes an integrative method of Fault Tree Analysis (FTA) and Fault Modes and Effect Analysis(FMEA) to evaluate the security of e-teaching and learning system as an illustration.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2013.04a
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• pp.84-85
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• 2013

방염제품의 내구신뢰성은 국민의 화재 안전성 확보를 위한 필수 불가결의 요소로 이들 제품의 내구성능 예측은 방염성능의 지속적 유지를 위한 방염시설물 유지 관리 측면에서도 상당히 중요하다. 본 논문에서는 방염도료의 내구신뢰성 예측 및 확보를 위한 방염도료 가속수명법에 관한 연구로써, 방염도료의 고장 원인분석을 진행하였으며, 현장시험 및 현장 모사 실내 가속촉진시험을 진행하였다. 실내 가속촉진시험은 방염도료의 현장 주고장모드인 온 습도 사이클 시험으로 진행하였으며, 시험 척도로서 화학발광을 분석하여 적용하였으며 현장 데이터와 실내 촉진데이터와의 상관성 규명을 위하여 Mitab 등의 통계적 기법을 이용하여 고장유형 및 상관성을 규명하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.04a
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• pp.369-371
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• 2001

본 논문에서는 경량전철시스템 기술개발사업에서 개발하고자하는 차량시스템, 신호제어시스템, 전력공급시스템 및 선로구축불의 목표신뢰도를 정의하였다. 이 목표신뢰도의 배분은 국내지하철의 고장유형 및 철도분야에 축적되어있는 고장율을 바탕으로 작성되었다. 특히, 차량시스템분야는 보다 자세히 목표신뢰도를 배분하였다. 이러한 목표신뢰도 배분을 통하여 경량전철 시스템의 각 개발단계마다 이루어지는 개발활동(설계, 제작 및 구매)의 검증을 수행하여야 신뢰성을 확보한 경량전철시스템개발이라는 궁극적인 목적을 달성할 수 있다. 목표신뢰도 배분에 맞추어 경량전철시스템개발동안 제동장치, 추진장치, 출입문장치, 제어장치 등 고장시 열차의 운행을 정지시킬 수 있는 구성품에 대한 신뢰도를 모델링하여 신뢰도 예측 및 분석하고 이에 맞추어 설계검증 및 보안을 한다. 또한 경량전철시스템의 시험선로에서의 주행시험을 통하여 국내 경량전철시스템에 적합한 신뢰도 기준을 마련하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.5
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• pp.661-666
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• 2002

We need the flexible method for communication network configuration and fault management business procedure. Therefore development of systematic integrating fault management system is essential to meet on these requests. We must design the integrating fault management system so that can run the repair processing for both data communication network management and new next generation data communication network of various type. In general it is effective that the system is consisted of decentralized module to be accessibele for business logic and datum to remote area. To Solve these problem, a method is to use object-oriented design technique. That is, it is to abstract reusability objects and make component module using the abstracted objects. In this paper, we propose a fault management system of communication network service using object-oriented design techniques which are UML(Unified Modeling Language) and EJB(Enterprise Java Bean).

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.16 no.1
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• pp.79-87
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• 2011

The fault detection technique of the grid-connected photovoltaic system using wavelet transform has been suggested in this paper. The additional hardware and sensors are required to detect the inverter failure in the conventional method, and it has the disadvantage of high cost and re-design problem if the inverter specification has been changed. The suggested method used the inverter voltage and current waveform to detect the failure and the location by the wavelet coefficients variations. The prompt and accurate diagnostic function is possible using the normalized standard deviation method. The merit of the proposed method is the simple calculation and precise diagnostic capabilities of the fault detection. The computer simulation is performed and the experimental result verifies the validity of the proposed method.

• Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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• v.21 no.3
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• pp.254-262
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• 2015

Purpose: This study was done to apply failure mode & effect analysis (FMEA) to chemotherapy in order to reduce prescribing, dispensing and administering errors related to treatment and provide patients with a safe medical environment. Methods: A one group pre-post test design was used to verify the effects using the tool for FMEA in chemotherapy. Results: There was a statistically significant decrease in prescribing errors from 11.47% to 3.18%; administering errors decreased but they were not statistically significant. In a addition, there was no change in dispensing errors. Conclusion: The results show that FMEA removed risk factors that might occur during the process of chemotherapy and that it was an effective tool for prevention of negligent accident occurring in actual patients.