발전설비에 있어 고신뢰성이 요구됨에 따라 진행되는 고장을 조기에 발견하는 예방 보전적 진단 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 발전설비 중에서 회전체의 절연진단과 진동진단에 대한 지식을 지식 베이스로 구성하고 이것을 다표정 언어를 이용하여 전문가 시스템을 구성하였다. 이 전문가 시스템은 진단 룰의 수정과 추가가 용이하며, 사용자와의 인터페이스도 양호한 구조를 취하고 있다.
청각학적 재활은 청력손실 배경 정보 획득, 청각학적 평가, 보청기 전기음향특성 분석, 음향 이득 결정만으로도 충분히 만족스러운 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 청력은 나빠질 수 있고, 보청기는 출력음압이 낮아지거나 고장이 발생할 수도 있다. 따라서 청력손실의 조기 발견과 정기적인 추적 관찰은 매우 중요하다. 이 연구는 정상적인 추적에도 불구하고 보청기 조절 실수가 확인된 증례를 통해 효과적인 청각언어재활 방향을 고민하는데 목적이 있다.
베어링은 회전기계에서 가장 일반적인 구성요소로 베어링의 초기 결함 또는 퇴화현상이 사전에 발견되지 않으면 회전기계의 고장 또는 파손으로 엄청난 손실이 초래될 수 있다. 베어링의 초기 결함을 검출하기 위한 가장 보편적인 방법으로 베어링 진동신호의 특징적인 패턴을 검출하는 것이다.(중략)
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.
최근 운영시스템. 제어프로그램, 적용프로그램과 같은 여러 가지 소프트웨어 시스템이 더욱 더 복잡화 및 대형화되고 있기 때문에 신뢰도가 높은 소프트웨어 시스템을 개발하는 일이 매우 중요하며, 따라서 소프트웨어 제품 개발에 있어서 소프트웨어의 신뢰도가 핵심사항이라고 할 수 있다. 소프트웨어가 주어진 시간동안 고장이 발생하지 않을 확률 즉, 신뢰도는 소프트웨어의 테스트 과정을 계속하면서 반복해서 결함을 발견 및 수정하면 더욱 더 향상될 것이다. 그러한 검출현상을 설명해주는 소프트웨어 신뢰도 모델을 소프트웨어 신뢰도 성장모델(SRGM)이라 한다.
본 연구에서는 신경조직망을 이용한 항공제어계의 내고장성 성능에 대해 관점을 두었다. 이 내고장성 제어계는 감지기와 작동기의 고장 발견. 확인 그리고 보완으로 이루어진다 SFDIA는 주 신경조직망과 n개의 국소 신경조직망으로 이루어지는데, 여분의 감지기 없이 n개의 감지기로 내고장성 능력을 성취함을 목적으로 한다. 또한, AFDIA는 같은 주 신경조직망과 세개의 신경조직망 제어기들로 구성되며. 이 제어기들은 평형을 유지하는 역할을 하며 고장으로 인한 pitching. rolling. 그리고 yawing moment를 상쇄하는 기능을 한다. 본 연구에서는 특히 잘못된 경보와 고장 확인의 성능이 떨어짐이 없이 SFDIA와 AFDIA의 효과적인 통합 기능을 수행하는데 중점을 두었으며 여러 가지 작동기와 감지기의 고장에 대한 연구 결과가 제시되었다.
본 연구는 생산 공정 간 버퍼 제약이 있는 flow shop 시스템에 활동기간 기반 애로공정 발견 기법을 적용하여 그 타당성을 분석하였다. 생산 시스템에는 보통 생산성을 저하시키는 1개 또는 1개 이상의 애로공정이 존재한다. 전통적인 애로공정을 발견하는 기준으로 공정의 대기 시간이나 대기 공정의 길이 또는 공정의 이용률이 자주 활용된다. 애로공정은 다른 공정작업을 대기 상태로 만들어 전체적으로 시스템의 생산성을 저하시키는 공정으로 공정 시간과 기계의 고장 및 수리 시간의 확률적인 특성으로 인하여 애로공정은 생산과정에서 수시로 다른 공정으로 변환된다. 어떤 공정이 언제 활동기간으로 변화하는 정보를 이용하여 애로공정을 발견하는 기법을 범용 시뮬레이션 언어 AweSim에서 구현하였다. 시뮬레이션 결과, 활동기간 기법과 단독 및 변환 애로공정 기간 비율 기법이 전통적인 기법과 비교하여 애로공정을 발견하는데 효과적인 것으로 나타났다. 간단한 flow shop 모형을 대상으로 얻은 결과이지만 복잡한 시스템에도 적용될 수 있을 것으로 기대되며 애로공정 개선을 통한 생산시스템 가용 자원의 효과적인 배치는 생산성을 향상시키는데 기여할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용모형은 지연된 소프트웨어 S-형태 모형을 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균제곱오차와 $R^2$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용분포는 버르 분포를 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하여 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R^2$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용분포는 와이블 분포를 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R_{sq}$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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