반도체 기술의 발달로 회로의 집적도와 복잡도가 증가함에 따라 칩의 생산 과정에서 고장이 발생하는 빈도가 높아지게 되었다. 칩의 수율을 향상시키고, 생산 단가를 절감시키기 위해서 고장의 원인을 찾아내고 분석하는 과정은 매우 중요하다. 그러나 고장의 원인을 분석하는 과정 중 고장의 위치를 찾아내는 데는 많은 시간이 소요된다. 게이트 수준에서의 고장 위치 진단은 물리적 수준에서의 고장 범위를 한정해 줌으로써 고장 위치를 찾는 데 소요되는 시간을 줄 일 수 있다는 데 의미를 갖는다. 본 논문에서는 새로운 방식의 고장 딕션너리 방식과 추가적인 고장 시뮬레이션 방식을 혼합하여, 메모리의 소비를 최소화하면서도 시뮬레이션 수행 시간을 단축시킴으로써 효과적으로 고장 진단을 수행할 수 있는 고장 진단 알고리듬을 제안한다.
집적회로의 집적도가 높아지고 성능이 향상됨에 따라 회로의 지연고장에 대한 관심이 날로 높아지고 있다. 회로의 지연고장은 게이트 지연고장과 경로지연고장으로 분류할 수 있는데, 이 논문에서는 경로지연고장 시뮬레이션에 대한 두 가지 동적 메모리 사용 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 고착고장에 대한 동시 고장 시뮬레이션과 유사한 방식이며, 두 번째 방법은 고장기술자의 값이 X일 때 이를 고장리스트에 삽입하지 않는 묵시적-X 방식이다. 제안된 두 방식 중 묵시적-X 방식이 동적 메모리 사용과 시뮬레이션 시간 측면에서 효율적이었다.
본 연구는 기존의 고장진단 기법들을 토대로 주어진 자동화 시스템에 실제 적용이 가능한 고장예측 알고리즘을 제시한다. 고장예측은 시스템이 운용되는 도중에 제한된 정보와 컴퓨터 자원을 이용하여 수행되어야 하므로 실시간 적용을 위하여 2단계로 구분하여 수행된다. 첫 번째는 실시간 고장예측 단계로서 시스템 운용 중에 시스템의 고장 징후를 탐지하는 역할을 하며, 두 번째는 오프라인 고장예측 단계로서 실시간으로 고장 징후가 탐지되면 시스템의 작동을 멈춘 후 고장의 징후를 분류하고 식별하는 역할을 수행한다 원활한 고장예측 알고리즘을 도출하기 위해 자동화 시스템의 이산사건 모델과 연속시간 모델을 수립하였으며, 이들을 통합한 공정모델에 대하여 하이브리드 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 제안된 기법은 자동화 시스템의 공정모델에 기구부, 모터부에 대한 고장모델을 부가하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.
Delay-Time 모형은 고장의 발생 전에 먼저 결점이 일어나게 되고 결점이 일어난 이후 얼마간의 시간(delay-time)이 지나고 나서 고장이 발생하게 되는 모형이다. 이러한 과정에서 delay-time내에 검사를 하여 결점을 찾아내면 고장을 예방할 수 있다. 직ㆍ병렬과 우선 순위를 고려한 대기구조를 갖는 시스템에서 정비정책을 지원하기 위한 시뮬레이션 시스템을 개발한다. 이러한 시뮬레이션 시스템은 신뢰성 기반 정비를 지원하고 Delay-Time모형을 적용하여 효과적인 검사 정책 수립과 예방정비, 정비원, 예비품등을 고려하여 다양한 환경에서 시스템을 평가하는데 적용할 수 있게 하였다.
이 논문은 브리시리스 직류전동기의 구동 인버터의 실시간 데이터를 이용한 고장진단에 관한 것이다. 구동 인버터의 고장유형을 파악하여 주요 고장증세별로 분류하고, 고장결과를 예측하여 ASCL로 시뮬레이션함으로써 지식 베이스로 구성하였다. 구동 인버터에 대해 실시간으로 감시된 데이터는 전문가 시스템의 추론기관에서 시뮬레이션된 지식베이스와 비교하게 된다. 고장이 발생하면, 운전을 중지시킨 후, 전문가 추론을 함으로써 고장원인을 진단한다. 이로써 구동 인버터에 대해 전문적인 지식을 갖고 있지 않는 사용자에게, 고장원인 제거 및 수리대책에 관한 전문가의 지식을 신속히 제공하는 것이다.
방송통신 프로토콜은 메시지들의 순서가 바뀌거나 메시지 손실이 발생하는 문제점을 갖는 비신뢰 통신 프로토콜이다. 아메바 시스템에서 사용하는 순차적 기반 방송통신 프로토콜은 신뢰성 있고 전송되는 모든 메시지들의 순서를 일정하게 유지할 수 있는 통신 방법중의 하나이다. 비록 아메바 시스템에서는 순차기의 고장이 발생하였을 경우 선출알고리즘을 사용하여 대처하지만, 대부분의 순차기기반 방송통신 프로토콜들은 단일 노드 고장이라는 한가지 단점을 가지고 있다. 이 단점은 순차기 고장으로 인해 전체 시스템에서의 방송통신을 사용할 수 없는 매우 치명적인 현상이 발생한다. 본 논문에서는 전송되는 모든 메시지들의 순서를 일정하게 유지하면서 순차기의 작업량을 줄이는 고장감내 방송통신 프로토콜 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 다수의 순차기를 사용하고 손실된 메시지를 재전송하기 위한 논리적 노드인 기록노드를 사용한다. 또한 순차기노드의 고장을 검출하기 위하여 순차기들간의 논리적 리스트를 구성한다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위하여 시뮬레이션 하였고 실제 유닉스를 기반으로 하는 랜에서 실험했다. 시뮬레이션결과, 제안된 알고리즘은 기존의 순차기기반 알고리즘보다 빠르고, 고장감내 성격을 갖고 있음을 알 수있다.
본 논문에서는 조합회로에 있어서 고장 시뮬레이션의 고속화를 위한 효율적인 병렬 평가 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 고장소자의 평가 및 전파에 있어서 병렬법, 연역법 그리고 동시법의 장점을 이용하고 있기 때문에 시뮬레이션의 고속화를 실현할 수 있을 뿐만 아니라 다치(multi-valued) 신호를 쉽게 취급할 수 있다. 또한, 동일한 신호선에서 발생하는 액티브(active)고장을 동일한 고장 그룹으로 할당하므로써 병렬연산의 효율을 증가시키기 위한 고장의 그룹화(fault grouping) 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 C언어로 구현하였으며, ISCAS '85 Benchmark 회로에 대한 실험 결과 종래의 동시법과 비교하여 약 2.6배에서 8.2배 정도의 고속화가 실현되었다.
최근 산업 플랜트의 공정제어 시스템은 복잡하고 대규모화되어 고장 발생시 경제적 손실과 위험성이 증폭되어 규정된 안정서와 신뢰성 확보가 필수적이라 할 수 있다. 고장검출 및 진단기법은 시스템의 신뢰성을 높이기 위한 효과적인 방안을 연구하는 것으로 현대에 들어서 많은 학자들의 관심을 끌고 있으며 실제 계통에 점차적으로 응용되고 있다. 현재까지 개발된 고장검출 및 진단기법은 사용된 프로세스 모델의 형태, 고장검출 진단 알고리즘에 따라 다양하게 분류 될 수 있으며 일반적으로 사용된 모델에 따라 크게 1) 정량적 모델에 근거한 해석적 기법, 2) 정성적 모델에 근거한 기법, 3) 지식기반 진단 기법으로 구분 할 수 있다. 이중 정량적 모델 기법은 대상계통의 수학적 모델에 근거하여 운전 데이터를 분석함으로서 고장검출 진단을 수행하는 해석적 기법으로서 근본적으로 계통의 정확한 수학적 모델을 요구하므로 불확실성을 포함한 계통 및 비선형성이 강한 계통등에는 적용이 곤란하다. 정성적 모델 및 지식기반 기법은 정량적 진단 기법과는 달리 대상 프로세스에 대한 수학적 모델 대신에 운전자의 경험과 프로세스 변수간의 상호 작용 및 고장의 전파과정, 고장원인과 증상과의 직접적인 관계에 대한 구조적 지식에 근거한 것으로 고장원인에 대한 계통의 동작을 추론 할 수 있으며, 상황 변화에 따른 영향을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 정성적 모델 및 지식기반 기법에 근거한 고장검출 및 진단 기술을 화력 발전소 보일로 프로세스에 적용하여 정성적 시뮬레이션에 의한 설비의 고장을 조기에 발견하여 고장 파급으로 인한 발전 정지 및 설비의 손상 확대를 방지하고 고장 발생시 신속한 원인 규명 및 후속 조치관련 정보들을 운전원에게 제공할 목적으로 현재 전력원에서 개발중인 지능형 경보시스템에 대하여 기술하고자 한다.음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 다음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 부딛힘이 없이 공존하고 일상의 논리가 무시된다. 부정, 의심이 없고 확실한 것이 없다. 한 대상에 가졌던 생각이 다른 대상에 옮겨간다(displacement). 한 대상이 여러 대상이 갖고 있는 의미를 함축하고 있다(condensation). 시각적인 순서가 무시된다. 마음속의 생각과 외부의 실제적인 일을 구분하지 못한다. 시간 상의 순서가 있다가 없다가 한다. 차례로 일어나야 할 일이 동시에 한꺼번에 일어난다. 대상들이 서로 비슷해지고 동시에 있을 수 없는 대상들이 함께 나타난다. 사고의 정상적인 구조가 와해된다. Matte-Blance는 무의식에서는 여러 독립된 대상들간의 구분을 없애며, 주체와 객체를 하나로 보려는 대칭화(symmetrization)의 경향이 있기 때문에 이런 변화가 생긴다고 하였다. 또 대칭화가 진행되면 무한대의 느낌을 갖게 되어, 전지(moniscience), 전능(omnipotence), 무력감(impotence), 이상화(idealization)가 나타난다. 그러나 무의식에 대칭화만 있는 것은 아니며, 의식의 사고양식인 비대칭도 어느 정도 나타나며, 대칭화의 정도에 따라, 대상들이 잘 구분되어 있는 단계, 의식수준의 감정단계, 집단 내에서의 대칭화 단계, 집단간에서의 대칭화 단계, 구분이 없어지는 단계로 구분하였다.systems. We believe that this taxonomy is a significant contribution because it adds clarity, completeness, and "global perspective" to workflow architectural discussions. The vocabulary suggested here
이 논문은 브리시리스 직류전동기의 구동 인버터의 실시간 데이터를 이용한 고장진단에 관한 것이다. 구동 인버터의 고장유형을 파악하여 주요 고장증세별로 분류하고, 고장결과를 예측하여 ASCL로 시뮬레이션함으로써 지식 베이스로 구성하였다. 구동 인버터에 대해 실시간으로 감시된 데이터는 전문가 시스템의 추론기관에서 시뮬레이션된 지식베이스와 비교하게 된다. 고장이 발생하면, 운전을 중지시킨 후, 전문가 추론을 함으로써 고장원인을 진단한다. 이로써 구동 인버터에 대해 전문적인 지식을 갖고 있지 않는 사용자에게, 고장원인 제거 및 수리대책에 관한 전문가의 지식을 신속히 제공하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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