감지기의 고장 발견, 확인, 보완은 복잡한 항공 시스템의 중요한 문제로 부각되어 왔으며, 그동안 칼만 필터를 이용한 기존 추정기술 혹은 온라인 학습 인공지능 알고리듬 등이 이 같은 문제를 해결하기 위해 제시되어 왔다. 본 연구에서는 여분의 감지기가 없는 항공제어계에 대해 온라인 학습 신경망을 이용한 감지기의 고장 발견, 확인, 그리고 보완에 관해 초점을 둔다. 이 내고장성 항공제어계는 주 신경조직망과 n개의 국소 신경조직망으로 이루어지는데, 포괄적인 감지기의 고장을 발견하는 능력을 가진다. 어떤 경우에서는 기존의 감지기 고장 발견 방법의 성능을 향상시키기 위해 수정된 감지방법이 소개되고 그 보완된 감지방법을 이용하여 기존의 방법과 성능비교가 이루어졌다.
본 논문은 필드버스 인터페이스를 위한 이중구조의 결함내성형 마이크로콘트롤러 구조를 제시하고, 테스트 환경을 구축하여 고장허용 기능을 검증한다. 이중구조의 결함내성형 마이트로 콘트롤러는 두 개의 프로세서 모듈의 출력을 비교하여 고장을 발견하고, 고장을 발견한 경우 버스 출력을 차단함으로써 전체 시스템의 오동작을 방지한다. 일단 고장을 발견하면 자체 진단을 통해 고장 상태를 판다하여, 영구적인 고장일 경우 정지하고 일시적인 고장일 경우에는 재시작을 통해 정상동작으로 복귀함으로써, 고장정지 및 일시적인 고장으로부터의 회복기능을 제공한다. 이중구조의 결함내성형 마이크로 콘트롤러에 필드버스 인터페이스 기능을 추가하여 자체적인 응용 노드로서의 기능을 수행할 수 있도록 한다. 그리고 이러한 노드를 MC68360프로세서를 이용하여 구현하고, 인위적인 고장주입을 통하여 그 기능을 검증한다.
본 연구는 가로등 고장 처리를 수행하면서 가로등의 고장상태 신고가 잘 이루어지지 않아 고장 난 가로등에 대한 조치가 늦어지고 있다는 점을 착안한 것이다. 가로등에 고장이 발생하면 이를 발견한 주민들이 관리기관(기초지자체 등)에 민원 신고를 하거나 가로등 운영 관리자가 고장을 발견하게 된다. 여기에서 주민 신고는 어떤 가로등이 고장 났는지 가로등 ID를 알지 못하기 때문에 정확한 위치를 파악하는데 어려움이 있다. 둘째, 주민 신고가 대부분 전화로 민원을 요구하고, 신고 당시 정확한 가로등 위치를 알지 못하는 상태에서 상호간에 언성이 높아지고 결국 주민의 원망으로 남는다는 점이다. 따라서 가로등 고장 처리 중 민원을 발생시키는 문제를 해결하는 고장 신고 시스템을 개발하고자 한다. 우리는 가로등의 조도를 주기적으로 센싱하고 전송하여 고장 상태와 동작여부를 모니터링 함으로써 해결할 수 있다.
최근 기업의 비즈니스 프로세스를 혁신하고 효율화하기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 의미 있는 비즈니스 프로세스 모델을 생성하고 분석하는 프로세스 마이닝 연구 분야가 주목받고 있다. ERP (Enterprise Resource Planning) 시스템이나 BPM (Business Process Management) 시스템에서 발생되는 업무 처리 내역이나 이벤트 로그를 분석하여 의미 있는 정보나 규칙을 발견해 낼 수 있는 프로세스 마이닝 기법은 다양한 분야에서 적용되고 있다. 본 연구에서는 프로세스 마이닝 도구인 ProM 시스템을 실제 고장 수리 사례에 적용하여 고장 수리 프로세스를 분석하고 제품의 주요 고장 패턴을 발견하는 방법을 제시한다. 고장 수리 프로세스 분석 결과 단순 통계 분석 결과에서 발견할 수 없었던 연결된 흐름의 빈도 분석이 가능하였으며, 연결된 흐름들 중에서 문제가 되는 프로세스에 대한 업무 향상 방안을 제시할 수 있었다.
북제주 내연기관 발전기는 설비 노후로 인하여 경미한 고장이 점차 확대되고 기관 핵심 부품들의 손상이 증가하여 발전원가를 상승시키는 주요요인이 되고 있었다. 즉 정비 부품 교체 비용이 증가하고, 복구 시간이 장시간 소요되는 등 문제점을 안고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 기관의 핵심요소인 실린더와 베어링의 상태를 연속 감시하고, 고장을 미리 발견 조치할 수 있는 컴퓨터시스템에 대하여 논하고자 한다.
본 논문에서는 패턴 비교를 통해 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 고장 대상 후보의 개수는 고장 진단을 위한 고장 시뮬레이션 시간을 결정한다. 그렇기 때문에 전체 고장 진단 시간을 줄이기 위해서는 고장 대상 수를 줄이는 것이 필수적이다. 임계 경로 추적은 회로의 최종 출력에서부터 시작해 후방 추적을 통해 고장 대상 후보를 결정한다. 제안하는 알고리즘은 이러한 임계 경로 추적을 하는 동안에 고장이 발견되지 않은 패턴에서와 고장이 발견된 패턴에서의 논리 값을 비교하여 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘이다. 고장 진단을 하는데 있어서 고장 대상 후보를 줄이는 것은 전체 고장 진단 시간에 있어 가장 큰 부분을 차지한다. 때문에 제안하는 알고리즘은 기존의 후방 추적을 이용한 방식보다 고장 진단 시 매우 빠른 성능을 보인다. 또한 조합회로와 순차회로의 모든 경우에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 ISCAS#85회로와 ISCAS#89의 회로들을 가지고 실험을 하여 기존의 고장 진단 방식의 경우보다 얼마나 성능이 좋아졌는지 보이도록 하겠다.
본 논문에서는 중복 객체를 사용하는 FTOG(Fault-tolerant Object Group) 모델 기반의 회복서비스를 제안한다. 분산 시스템 환경에서 객체의 고장 발생시 시스템의 전체 고장 상태를 초래하여 신뢰성 있는 서비스를 제공하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고장이 발생할 경우 고장 발견자를 사용하여 고장을 인지하고, 다른 서비스 객체를 실행시키는 회복서비스를 제안한다. 또한 가상의 홈네트워크 환경에 FTOG 모델을 적용시켜 시뮬레이션을 통해 분산되어 있는 객체들의 관리와 고장 발견자를 사용하여 고장 발생시 중복 객체 메커니즘에 의한 회복 과정 등 본 모델의 안정성 및 신뢰성을 검증한다.
이 논문에서는 수리가능한 시스템의 고장을 감지해서 수리 개시를 가능하게 하는 고장감지장치를 고려한 시스템 신뢰도 산출을 연구한다. 실제 상황에서 고장감지장치의 고장이 가능할 수 있는데 이는 시스템 고장의 미발견을 초래할 수 있고 시스템 신뢰도에 큰 영향을 주게 된다. 적절한 마코프 확률과정을 이용하여 감지장치의 고장이 가져오는 시스템 신뢰도에 대한 영향을 분석한다.
지금까지 고장예측에 관한 연구 논문들은 여러 분야에서 많이 다루어져 왔다. 그 대표적인 예측 방법 중에 하나인 FTA(Fault Tree Analysis)가 가장 많이 사용되어져 왔으며, 여러 산업분야에서 가장 활발하게 시스템 및 부품에 대한 고장 가능성 진단을 실시하여 왔다. 하지만 기존의 전통적인 FTA 방법을 사용하는데 있어서 몇 가지 문제점을 발견할 수가 있었다. 즉, 지금까지 FTA를 실시하는 과정에 있어서 시스템 및 부품에 대한 데이터의 자료가 정확하다는 전제하에 고장 값을 예측하여 왔다. 만일 시스템 및 부품에 대한 불확실한 데이터나 부정확한 자료를 동시에 가지고 있다면 지금까지 사용하여 왔던 전통적인 FTA를 사용하여 고장 값을 예측하여 정확한 값을 찾아내기란 어려운 것이라 할 수가 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서는 본 연구에서 제시하는 Fuzzy FTA를 사용하는 것이 보다 바람직할 것이며, 이러한 방법을 사용하여 불확실하고 부정확한 데이터를 가지고 고장진단을 실시하여 고장가능성 값을 찾아내어 전체 시스템의 고장 발생 가능성을 예측하는 것이 이 논문의 목적이라 할 수가 있다.
유입식변압기 내부고장의 조기발견을 위하여 유중가스분석법이 가장 일반적으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 변압기 내부이상의 종류에 따른 발생가스의 특성과 유중가스분석법으로 사용되고 있는 key gas법 Donenburg법, Rosers법, IEC법에 대한 특성을 비교분석하였다. 동일한 가스성분에 의해서도 각 진단법이 의한 진단결과가 다르고, 또한 진단결과가 발생하지 않는 경우가 발생하고 있으며, 고장원인이 2가지 이상으로 복합되어 있는 경우 모든 고장원인을 밝혀낼 수 없는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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