소프트웨어 스트리밍은 사용자가 자신의 컴퓨터에 설치되어 있지 않고 서버에 있는 응용 프로그램을 스트리밍 받아 바로 사용할 수 있게 하는 가상화 기술이다. 이 기술을 이용하면 사용자는 응용 프로그램이 마치 로컬 컴퓨터에 설치된 것처럼 바로 사용할 수 있으며, 별도의 다운로드나 설치 과정을 요구하지 않는다. 소프트웨어 스트리밍은 네트워크를 기반으로 하기 때문에 제공되는 서비스는 네트워크 성능 및 상태에 영향을 받는다. 특히, 네트워크 고장이 발생하면 스트리밍이 더 이상 불가능하기 때문에 스트리밍 중인 응용 프로그램이 고장나거나 심한 경우 시스템 전체가 고장나게 된다. 파레토의 원리(Pareto Principle)에 의하면, 대부분의 사용자들은 자주 사용하는 몇 가지 기능을 주로 사용한다. 이러한 원리에 따라 네트워크 고장 감지와 지능적인 스트리밍 기술을 제공한다면, 네트워크 고장이 발생하더라도 사용자들은 이미 스트리밍된 응용 프로그램의 기능을 중단 없이 사용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 네트워크 고장이 발생하더라도 로컬 컴퓨터에 스트리밍된 기능을 사용자들이 지속적으로 사용 할 수 있게 하는 네트워크 고장감내 소프트웨어 스트리밍(에버그린)의 개념 및 기술을 제안한다. 또한, 에버그린 기술의 구현에 대한 자세한 내용에 대해 논의한다.
수전설비의 고장은 산업과 가정 등 전력을 사용하는 모든 곳에 정전사고를 발생시켜 많은 불편과 문제의 원인이 되고 있다. 수전설비 고장의 주요 원인으로는 노후화를 비롯하여 태풍, 지진을 비롯한 자연재해와 동물 등으로 파악되고 있다. 현재는 수전설비의 온도가 높아지면 고장이 발생한다는 추측만으로 온도의 고온이 지속되는 것을 모니터링한다. 따라서 적기에 수전설비의 고장에 대응하기 어려운 측면이 존재하는 것이 사실이다. 이 논문에서 제안하는 수전설비 모니터링 시스템은 갑작스런 자연재해 등으로 인한 고장을 제외한 일반적인 고장에 대해 효율적으로 대응하는 방안으로 제안한다. 수전설비 모니터링 시스템은 열 감지 센서를 부착하여 수전설비를 실시간으로 감시하고, 감시한 데이터를 수집하여 인공신경망을 이용한 학습을 통해 축적된 정보를 이용하여 고장을 예측한다. 인공신경망의 학습과 실험을 통하여 제안 방식이 효율적임을 보였다.
최근 IPTV, 원격 학습 등과 같은 일대다(One-to-Many) 형식의 비디오 스트리밍 서비스가 일반적이다 일대다 형식의 비디오 응용에서 서버의 역할을 하는 호스트에 하드웨어 흑은 소프트웨어적인 오류가 발생할 경우 접속한 전체 클라이언트에 영향을 미지며 스트리밍의 신뢰성이 떨어질 가능성을 내포하고 있다. 본 논문에서는 특정 응용을 위한 일대다 형식의 비디오 스트리밍에서 신뢰성 있는 영상 전송을 위해 고장 감내 메커니즘을 제안하고 실험을 통해 고장의 감지와 복구에 소요되는 시간을 제시함으로써 신뢰성 있는 영상전송의 방법을 모색하고자 한다.
수전 설비 시스템은 전력 회사에서 3 상 전원을 받는 설비로, 전기를 공급받기 위한 설비이다. 정전이나 제품생산설비의 중단은 기업에 있어서는 경제적 손실이 매우 큰 사고일 수 밖에 없다. 요즘은 IoT 센서를 이용한 수전설비 관리 시스템의 활용이 늘어나고 있는 추세이다. IoT 센서를 이용한 수전 설비의 구축에서 정확한 상태 값의 센싱과 수집된 값의 전송, 그리고 정확성 판단에 대한 이슈들이 고려되어야 하며, 또한 기기간 통신을 통해 실시간 상호작용으로 수전설비의 고장을 어떻게 예방할 것인가에 대한 것이 중요하다. 본 연구에서는 수전 설비의 실시간 감지와 모니터링을 위한 목적으로 기존의 고장 및 오류 정보를 기반으로 하는 빅데이터 분석을 통해 발생 가능한 고장 및 오류를 사전 예측할 수 있도록 정보를 제공하는 것에 주안점을 두었다.
고성능 시스템이 개발됨에 따라 실시간 테스트의 중요성이 증가하고 있다. 메모리의 경우 저장된 값을 보존하면서 테스트할 수 있는 Transparent 테스트 알고리듬들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있는 새로운 Transparent 테스트 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 SRAM의 전이 쓰기 동작 중에 발생하는 동적 전원 전류를 이용하는 방법이다. 동적 전원전류와 고장 모델과의 상관 관계를 규명한 결과 기존의 알고리듬보다 많은 고장 모델들을 테스트 할 수 있음을 발견하였다. 또한 쓰기 동작 중의 전류를 감지하기 때문에 압축치를 생성할 필요가 없어 그에 따른 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 March 알고리듬들을 본 테스트 방법론에 적합하도록 변형하는 방법을 설명하고 기존의 transparent 알고리듬과의 테스트 시간 고장 검출률 그리고 BIST 구현시의 하드웨어 오버헤드 측면에서 비교를 한다.
This paper describes multiple fault diagnosis method in complex system with hierarchical structure. Complex system is divided into subsystem, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. We introduced Modular Artificial Neural Network(MANN) for this purpose. MANN consists of four level neural network, first level for symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. Each network is multi layer perceptron with 7 inputs, 30 hidden node and 7 outputs trained by backpropagation. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing MANN with multitasking and message transfer between processes in SUN workstation. We tested MANN in reactor system.
균열 현상은 모든 필터에서 발생하였다. 1997년 9월 원심 압축기 B에서 발생한 지나친 진동현상으로 여러 필터 중 한 필터가 부서져 임펠러 흡입부로 빨려 들어갔다. 1997년 10월 기동중에 선회실속 문제가 임펠러에서 발생하였고, 이 원인은 임펠러 eye가 부분적으로 막혔기 때문이었다. 압축기 입구와 출구의 전체 유량과 압력 상태는 정상이었기 때문에 어떠한 서지현상도 anti-surge 시스템에 의해서 감지되지 않았다. 고장상태를 진단함으로써 압축기의 재가동을 방지하여 필터들이 부서졌다는 것을 확인하게 되었다. 이번 기계 점검과정을 통하여 원격진단의 중요성을 확인하였으며, 이에 회사는 원격서비스(remote service) 계약을 체결하여 현재 원격 진단 서비스 점검이 계약 기간에 따라 정기적으로 이루어지고 있다. 이와 같이 기계에 대한 정기적인 점검을 실시하는 목적은 기계의 결함이나 고장문제를 조기에 발견함으로써 중대한 고장으로의 진행을 사전에 예방하거나 또는 최소화하는데 있다.
발전 시설은 연간 무중단으로 운영되어야 하고, 고장이 발생하면 손해가 막대하기 때문에 발전 시설 장비에는 수십만 개의 센서 데이터가 설치되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 센서 데이터의 수집과 시설 모니터링 및 고장 예측 등을 위한 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 실시간 데이터 수집의 효율적인 관리를 위해 인코딩 방식을 설계하였으며, 데이터 전송 성능을 측정하여 문자열로 데이터를 전송하는 것보다 평균 12%, 최대 32% 데이터 처리 성능이 향상됨을 보였다. 또한, 스트리밍 데이터에 대한 윈도우 질의 처리 성능을 측정하여 약 0.97초의 평균 집계 질의 처리 시간이 소요됨을 확인하였다. 향후에는 고장 감지를 위한 인공지능 추론 모델을 제안하는 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템에 적용할 예정이다.
최근 자동차, 철도차량 등 사용자가 있는 기계 시스템에서의 고장 발생 시 사용자의 안전과 관련된 사고로 이어질 수 있어 부품에 대한 모니터링 및 고장 여부 판단은 매우 중요하다. 이러한 부품 중에서 베어링은 회전체와 회전하지 않는 물체 사이에서 회전이 원활하게 이루어질 수 있도록 하는 부품인데, 베어링에 결함이 발생하게 될 경우, 기계 시스템이 정지하거나, 마찰 열에 의해 화재 등의 치명적인 위험이 발생한다. 본 논문에서는 Resnet과 오토인코더를 활용하여 진동 신호 기반의 베어링의 고장을 감지하고 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 방법은 raw data를 이미지로 변환하여 입력으로 사용하는데, 이러한 접근을 통해 수집된 데이터의 손실을 최소화하고 데이터가 가지는 정보를 최대한 분석에 활용할 수 있다. 제안 모델의 검증을 위하여 공개된 데이터셋으로 학습/검증 하였고, 제안 방법이 기존 방법과 비교하여 더 높은 F1 Score와 정확도를 보임을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.