본 논문에서는 실제 물리적인 여유 센서를 가지지 않는 수중운동체의 센서 고장진단 및 극복에 관한 문제를 신경회로망을 사용하여 접근하였다. 이를 위하여 설계된 신경회로망은 센서 고장 진단을 위한 신경회로망과 고장 확인 및 대체정보 생성을 위한 신경회로망으로 구성하였으며, 온라인(on-line) 학습을 위하여 확장 역전(Extended Back-Propagation) 학습법을 사용하였다. 시뮬레이션은 수중운동체의 방위변화율 센서에 대하여 수행하였으며, 제안된 기법이 센서에 대한 고장진단기와 센서 추정기로 사용할 수 있음을 확인하였다.
자동차 산업의 발달과 전세계적으로 차량의 증가로 인해 보행자의 사고 발생율이 증가하고 있고 보행자의 안전에 대해 연구와 안전장비들이 계속적으로 개발되고 있다. 보행자와 차량의 충돌시 보행자의 상해를 감소시키는 시스템 중 화약식 액티브 후드 시스템(active hood system, AHS)은 부하가 화약성분이므로 부하의 성분을 검출하는데 한계가 있고, 위험성이 높으므로 정밀한 고장진단이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 화약의 부하저항을 측정하는 방법과 저항성 누설전류를 측정하는 방법을 제시하고, 이 방법을 점화회로의 이상 유무를 확인하는 고장진단 기법으로 제안한다. 그리고 고장진단시 squib가 점화되는 오동작을 방지하고저 고장진단 모드와 점화모드를 구별하여 진단전류와 점화전류를 구분하는 기법을 제안한다.
지능형 경로 이동 기능을 갖춘 드론을 이용하여, IoT형 열화상 기반 태양광 고장 검출 장비의 개발 및 드론과의 연동을 최적화하여 취득된 이미지 데이터의 실시간 분석을 통해 태양광 발전소의 고장 판독을 용이하게 함으로써, 태양광발전소의 발전율 향상과 효율적인 유지관리 모델을 만들 수 있는 기반 기술의 제시와 이미지 차감 분석기법을 이용하여 태양광 패널의 고장을 판독할 수 있는 시스템을 설계한다.
LASAR (logic automated stimulus and response) 소프트웨어는 디지털 전자 회로 카드에 대한 로직 기능시험 및 고장검출을 위한 자동점검프로그램 개발도구이다. LASAR 소프트웨어는 소자의 논리회로 기능 및 입·출력 정의된 정보가 필요하다. 소자 정보가 없으면 정상적인 부품 모델링이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 소자 정보가 없는 PLD (programmable logic device) 소자를 역설계 방법을 통하여 부품 모델링을 수행한다. 개발된 LASAR 프로그램은 고장 시뮬레이션 결과와 단일 고착 고장삽입 방법을 통해 고장 검출율을 확인하였다. 고장 검출율은 기존의 제한적인 모델링은 91%, 역설계를 통한 모델링은 94%로 3% 상승하였다. 또한, EP 310 PLD 소자에 대한 입·출력핀에 대한 22가지 고착결함의 경우 100% 검출하여 양호한 성능을 확인하였다.
가입자가 B-ISDN(Broadband Integrated Services Digital Network) 서비스에 대한 shb은 수준의 품질 및 안정적인 서비스 제공을 요구함에 따라, 이러한 서비스를 제공하기 위한 ATM (Asynchronous Transfer Mode) 교환기에 대한 신뢰성 설계의 중요성은 증가하 고 있다. 교환기의 중요한 신뢰성 성능 척도 중의 하나인 연결 절단율 (Cutoff connection rate)은 총 연결시간 동안 절단된 연결수로 정의되며, 연결 절단은 호 설정 (Call setup) 단 계를 지나 서비스 중인 연결이 사용자의 요구가 아닌 시스템의 고장으로 종료될 때 발생한 다. 연결 절단율 추정 문제는 기존의 신뢰도 또는 가용도 예측을 위한 시뮬레이션과는 달리 시스템 구성 유니트들의 고장율, 수리율, 그리고 요구된 연결의 트래픽 특성 부분이 혼합된 문제이다. 따라서, B-ISDN 서비스의 중요한 특징인 다양한 트래픽 특성과 시스템의 구성 (Configuration)을 고려하여 연결 절단율을 해석적인 방법을 통하여 추정하는 데네는 어려 움이 있으며 시뮬레이션에 의한 방법이 적절하다. 본 고에서는 B-ISDN 서비스의 트래픽 특 성과 ATM 교환기의 시스템 구성 및 신뢰도 데이터로부터 시스템의 연결 절단율을 추정하 기 위한 시뮬레이터의 기능 및 구조, 시뮬레이션 수행 결과 등을 제시한다. 시뮬레이터는 AweSim 시뮬레이션과 CUser Written Code를 사용하여 개발하였다. 시뮬레이터의 구성 모듈은 크게 호 도착 모듈, 연결 제어 및 자원 할당 모듈, 유니트 고장 및 수리 모듈, 통계 량 수집 모듈 등으로 구성된다. 개발된 시뮬레이터는 B-ISDN 트래픽 파라메터와 연결 절단 율의 상호 관계 규명 및 시스템 설계 대안 (Design alternatives)에 대한 비교/평가에 활용 된다., 수중생물의 경우는 특히 수온, 수량 영양원등이다.(중략). 본 연구의 접근방법으로는 ASRS의 개념적인 Reference Model을 수립하고 이 Reference Model에 대한 Formal Model로 DEVS(Discrete Event System Specification)을 이용하여 시스템을 Modeling하였다. 이의 Computer Simulation을 위하여 DEVS형식론 환경에서의 Simulation Language인 DEVSim ++ⓒ를 이용하여 시스템을 구현하였다.. 실형 결과로는 먼저 선형 상미분방정식의 예로 mass-damper-spring system, 비선형 상미분방정식의 예로는 van der Pol 방정식, 연립 상미분방정식의 예로는 mixing tank problem 등을 보였으며, 그의 공학에서 일어나는 여러 가지 문제들도 다루었다.화물에 대한 방어력이 증가되어 나타난 결과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어([$[W1]_{XO-}$$[W1]_{XO}$ ]$_{XO}$
본 연구에서는 HAZUS와 같은 지진위험도 추정을 위한 입력으로서 교량구조물에 대한 대표 지진취약도 함수를 도출하기 위하여 기존에 수행되었던 안전율 평가 결과를 이용하여 일련의 교량군에 대한 대표 지진취약도 함수를 도출하는 방법을 제안하였다. 지진응답해석 결과를 근거로 하여 제시된 교량 집단의 각 부재별 안전율을 정리하였으며 이 안전율 결과를 이용하여 각 파괴모드별 지진취약도 곡선을 도출하였다. 각 부재별로 평가된 지진취약도 함수를 이용하여 HAZUS의 입력으로 사용할 수 있는 손상단계별 지진취약도 함수를 도출하였다. 부재별 파괴모드를 이용하여 교량전체의 시스템 취약도를 도출하기 위하여 고장수목을 사용하였다. 결과적으로 본 연구에서는 기존의 안전율결과를 이용하여 취약도결과를 도출할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 논문은 다수의 구동기 고장을 가진 유연 관절 로봇의 적응 고장 수용 제어기를 제안한다. 다수의 구동기 고장의 크기와 일어나는 시간은 알려지지 않는다고 가정한다. 구동기 고장을 수용하기 위해 추종 오차의 수렴율과 오버슈트의 최대치로 특성화된 미리 정의된 성능을 보장하는 유계 조건을 갖는 적응 고장 수용 제어기를 설계한다. 르아프노브 안정도 이론을 이용하여 페루트 시스템의 모든 신호가 준 전역적이고 균일하고 궁극적으로 유계됨을 증명하고 추종 오차가 미리 정의된 성능 유계에서 벗어나지 않음을 보인다.
이 논문은 신경회로망을 기반으로 한 유도전동기의 고장 진단 기법을 제시한다. 제안된 기법은 고정자전류만을 측정하여 FFT 변환 후 진단 훈련을 위해 일반화한다. 정상, 베어링고장, 고정자 권선고장 그리고 회전자 엔드-링 고장을 갖는 모터로부터 학습데이터를 획득하고 여러 고장 유형을 진단한다. 더욱 효과적인 고장 진단을 위해, 전부하의 100%, 60%, 30%로 부하율을 변화시켜서 학습절차에 적용하였다. 실험 결과들은 제안된 방법이 오차 범위 0.56%∼0.04%와 같은 높은 진단 정밀도를 가지고 있어 실제 진단시스템에 적용 가능함을 보여주고 있다.
전류 테스팅은 전류 테스팅은 CMOS 회로의 합선고장을 효과적으로 검출할 수 있는 기법이다. 그러나 합선고장의 복잡도가 O($n^2$)이고, 또한 전류 테스트 방식이 전압 테스트 방식에 비해서 상대적으로 긴 테스트 시간이 필요하기 때문에 두 합선된 노드가 항상 같은 값을 가지는 노드를 찾아내어 제거하는 효율적인 무해고장 검출기법이 필요하다. 이러한 무해고장은 보다 정확한 고장 검출율을 위해서 ATPG 툴을 이용하여 검출될 수 있어야 한다. 본 논문에서는 효율적인 전류 테스트를 위한 객체 기반의 무해고장 검출기법을 제안한다. ISCAS 벤치마크 회로에 대한 실험을 통해서 제안된 기법이 기존의 다른 방식보다 더 효과적임을 보여주었다.
본 연구에서는 HDL에서 블록 사이, 프로세스문장, 또는 일을 할당하는 순서를 조절하는 상위레벨 사건을 하위레벨 사건과 비교하여 정의하며, 상위레벨 사건은 자원충돌과 프로토콜 또는 사양의존 충돌로 구성된다는 것을 보여준다. 그리고 상위레벨 사건을 검출하기 위하여 2가지 검출방법이 제안된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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