• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2006.04a
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• pp.133-145
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• 2006

EWMA관리도는 SPC 기술 중 가피원인을 탐지하는 기술이 최근품질특성에 가중치가 주어져 미래를 예측하는 능력이 우수하다. EWMA관리도와 EPC의 통합은 연속공정산업에서 성공적으로 사용되고 있다고 널리 인식되어 있다. 그러나, 이산적인 부품 제조공정의 탐지와 연속 생산공정 산업과 그중에서도 제조공정 산업에서의 이들 기법을 적용하기 위해서는 샘플링비율, 고장감지, 실시간 보정과 공정통제에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 SPC와 EPC의 차이를 비교분석하고, 제조공정 산업에서 EWMA와 EPC를 성공적으로 통합하여 제품품질특성에 적용하여 변동을 감소시키는 사례연구를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07e
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• pp.17-18
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• 2006

최근 전기설비의 용량이 커짐에 따라 전기설비와 송전설비 및 배전설비 등에서 발생되는 사고는 '2003년 코로나 방전에 의한 미국 동북부 정전사고와 같은 대형사고로 직결될 수 있기 때문에 전기설비에서 발생되는 코로나방전 검출을 통한 기간시설 및 송배전 설비에 대한 사고 원인을 사전 도출하여 전기설비의 장기간에 걸친 원활한 운용과 신뢰성 확보가 매우 중요하다. 이를 위해서 최적의 무정전 첨단계측장비의 필요성이 대두되고 있다. 현재 전력공급의 중단없이 설비의 이상유무를 진단, 감시하기 위한 기술이 활발히 진행되고 있으며 전기설비의 예고 없는 고장발생시 파생되는 악영향은 매우 심각하며, 국내의 경우 전기설비의 노후화로 대형 사고의 위험성이 매우 높아 이러한 사고의 예방을 위한 예지보전(예측보전)을 위한 기술에 대한 도입이 필요하다. 최근 미국전기연구원(EPRI)의 주도로 코로나가 전기설비에 미치는 부정적 영향에 대한 연구가 활발하게 진행되었으며 그 결과 코로나 방전으로부터 전기설비의 안정성과 신뢰성을 확보하고 사고를 방지하기 위한 진단기술로서 OFIL사(社)의 DayCorII가 개발되었다. 이 논문에서는 전력설비와 송전 및 배전분야에 있어 발생하는 코로나 방전의 영향과 이를 탐지하는 진단기술에 대하여 초점을 맞추고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.391-393
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• 2003

본 논문은 다양한 환경변화에 적응하는 무선 통신 기술인 SDR시스템에서 소프트웨어 다운로드 과정을 마친 후 소프트웨어 모듈들을 사용자의 요구 또는 환경에 맞게 유연한 재구성을 할 수 있도록 설계하고 재구성 과정에서 발생할 수 있는 다양한 고장이나 결함을 탐지하여 그에 대한 안전한 복구 과정을 통해 전체 시스템의 신뢰성과 가용성을 향상시키는 결함허용 방식의 모듈재구성 메커니즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.921-924
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• 2002

기존의 보안 관점에서의 정보보호는 암호화, 인증과 접근제어를 이용하여 권한없는 접근을 방지하는 부분과 침입탐지와 같은 수동적인 관점에서 많이 연구되었다. 그러나 프로그램의 계속적인 취약성이 발견됨에 따라 보다 적극적인 방어 개념인 정보 생존성에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정보 생존성에서 네트워크 관점에서 고장 또한 침입에 의한 결함에도 지속적인 네트워크 서비스를 제공할 수 있는 결함허용 네트워크에 대한 아키텍처를 제시한다.

• Smart Media Journal
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• v.6 no.4
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• pp.9-16
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• 2017

The railway point machine is an especially important component that changes the traveling direction of a train. Failure of the point machine may cause a serious railway accident. Therefore, early detection of failures is important for the management of railway condition monitoring systems. In this paper, we propose a noise-robust anomaly detection method in railway condition monitoring systems using sound data. First, we extract feature vectors from the spectrogram image of sound signals and convert it into modulation feature to ensure robust performance, and lastly, use the support vector machine (SVM) as an early anomaly detector of railway point machines. By the experimental results, we confirmed that the proposed method could detect the anomaly conditions of railway point machines with acceptable accuracy even under noisy conditions.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.31 no.6
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• pp.1105-1114
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• 2021

Due to the recent surge in popularity of cryptocurrency, the threat of cryptojacking, a malicious code for mining cryptocurrencies, is increasing. In particular, web-based cryptojacking is easy to attack because the victim can mine cryptocurrencies using the victim's PC resources just by accessing the website and simply adding mining scripts. The cryptojacking attack causes poor performance and malfunction. It can also cause hardware failure due to overheating and aging caused by mining. Cryptojacking is difficult for victims to recognize the damage, so research is needed to efficiently detect and block cryptojacking. In this work, we take representative distinct symptoms of cryptojacking as an indicator and propose a new architecture. We utilized the K-Nearst Neighbors(KNN) model, which trained computer performance indicators as behavior-based dynamic analysis techniques. In addition, a K-means model, which trained the frequency of malicious script words for script similarity-based static analysis techniques, was utilized. The KNN model had 99.6% accuracy, and the K-means model had a silhouette coefficient of 0.61 for normal clusters.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.27 no.1
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• pp.57-68
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• 2024

Offshore wind power is increasingly regarded as a viable solution for reducing greenhous emissions due to the construction of wind farms and their superior power generation efficiency. Submarine power cables play a crucial role in transmitting the electricity generated offshore to land. To monitor cables and identify points of failure, analyzing the location or depth of burial of submarine cables is necessary. This study reviewed the technology and research for detecting submarine power cables, which were categorized into seismic/acoustic, electromagnetic, and magnetic exploration. Seismic/acoustic waves are primarily used for detecting submarine power cables by installing equipment on ships. Electromagnetic and magnetic exploration detects cables by installing equipment on unmanned underwater vehicles, including autonomous underwater vehicles (AUV) and remotely operated vihicles (ROV). This study serves as a foundational resource in the field of submarine power cable detection.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.8
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• pp.47-56
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• 2008

MC(Mission Computer) performs important function in avionics system which tactic data processing, image processing and managing navigation system etc. In general, the fault of SPOF(Single Point Of Failure) in unity system can lead to failure of whole system. It can cause a failure of a mission and also can threaten to the life of the pilot. So, in this paper, we design the HA(Hight-availability) system so that dealing with the failure. And we use HA software like Heartbeat, Fake, DRBD and Bonding to manage HA system. Also we analyze the performance of HA system using the FDT(Fault Detection Time) for fast fault detection and MTTR(Mean Time To Repair) for mission continuity.

• KNOM Review
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• v.24 no.1
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• pp.1-12
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• 2021

VM (Virtual Machine) live migration is a server virtualization technique for deploying a running VM to another server node while minimizing downtime of a service the VM provides. Currently, in cloud data centers, VM live migration is widely used to apply load balancing on CPU workload and network traffic, to reduce electricity consumption by consolidating active VMs into specific location groups of servers, and to provide uninterrupted service during the maintenance of hardware and software update on servers. It is critical to use VMlive migration as a prevention or mitigation measure for possible failure when its indications are detected or predicted. In this paper, we propose two VNF live migration methods; one for predictive load balancing and the other for a proactive measure in failure. Both need machine learning models that learn periodic monitoring data of resource usage and logs from servers and VMs/VNFs. We apply the second method to a vEPC (Virtual Evolved Pakcet Core) failure scenario to provide a detailed case study.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.4
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• pp.1333-1341
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• 2010

The goal of this research is to enhance the maintenance and monitoring system of ship environment using sensor network. It is important to know the location information of sensor nodes to control the sensors and to obtain the sensor data from sensor network inside the ship. In this paper, we address the grouping and routing mechanism according to the relative distance of sensor nodes, based on LEACH and PEGASIS. We also consider the fault tolerant mechanism using the location information of sensor nodes.