IDDQ 테스트는 CMOS VLSI 회로에서 발생 가능한 여러 종류의 물리적 결함을 효율적으로 검출 할 수 있는 테스트 방식이다. 본 논문에서는 CMOS에서 발생 빈도가 가장 높은 합선고장을 효과적으로 검출할 수 있는 IDDQ 테스트 알고리즘을 이용하여 패턴 생성기를 개발하였다. 고려한 합선고장 모델은 회로의 레이아웃 정보에 의존하지 않으며, 내부노드 혹은 외부노드에 한정시킨 합선고장이 아닌 테스트 대상회로의 모든 노드에서 발생 가능한 단락이다. 구현된 테스트 패턴 생성기는 O(n2)의 복잡도를 갖는 합선고장과 전압 테스트 방식에 비해 상대적으로 느린 IDDQ 테스트를 위해서 새롭게 제안한 이웃 조사 알고리즘과 고장 collapsing 알고리즘을 이용하여, 빠른 고장 시뮬레이션 시간과 높은 고장 검출율을 유지하면서 적은 수의 테스트 패턴 생성이 가능하다. ISCAS 벤치마크 회로의 모의실험을 통하여 기존의 다른 방식보다 우수한 성능을 보였다.
고신뢰도의 요구를 보장하는 병렬 구조의 분산시스템의 사용이 증가함에 따라 네트워크 상에서 메시지전달을 방해하는 요소고장의 영향을 최소화시킬 수 있는 고장포용 라우팅에 대한 중요성이 부각되고 있다. 그러나, 네트워크의 복잡한 환경 때문에 요소고장을 극복하기 위한 고장포용 라우팅 알고리즘의 설계는 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 2차원 메쉬 네트워크에 적용되는 최적의 고장포용 라우팅 알고리즘을 설계하기 위하여 관련 응용분야에서 그 유용성이 검증된 유전 알고리즘을 이용한다. 제안된 알고리즘은 wormhole 라우팅 방식을 사용하며, 교착상태를 없애기 위하여 하나의 물리적 채널을 공유하는 4개의 가상채널을 사용한다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 다른 고장포용 라우팅 알고리즘보다 우수함을 증명한다.
본 논문에서는 무선 메쉬 네트워크에 기반한 공정제어 시스템에서의 노드 고장에 따르는 통신 시스템의 특성을 파악하기 위하여 시뮬레이션 환경을 설정하고 노드의 고장 수와 그리드의 차원에 따르는 고립노드의 수를 측정하였다. 실험 환경에서 좌상단의 노드를 제어포인트로 설정하고 각 무선링크의 오류율이 주어졌을 때 노드들에 고장을 발생시켜 제어포인트로부터의 도달가능성을 측정하였다. 실험 결과는 25 % 보다 많은 노드들의 고장은 정상적인 노드를 고립시키기 시작하며 그리드의 차원이 클수록 동일한 비율의 노드 고장에도 더 영향을 받음을 보이고 있다. 이는 노드들의 고장율이 높은 시스템인 경우 노드 수리의 시간과 비용의 요구사항을 추정할 수 있도록 하며 그리드의 차원이 8 이상인 경우 또다른 제어포인트, 즉 싱크노드 도입의 필요성을 나타낸다.
신재생에너지원의 확대 보급 정책과 신재생에너지 공급 의무화 제도(RPS)의 도입으로 배전계통에 연계되는 분산전원이 증가되고 있다. 분산전원이 연계된 배전계통에서는 고장전류의 크기와 방향이 변화하게 되며, 이러한 고장전류의 변화는 기존 보호협조 체계에 대한 재검토를 요구한다. 전력연구원에서는 이러한 고장전류의 변화를 고려할 수 있는 보호협조 정정 알고리즘을 탑재한 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 본 논문에서는 분산전원 연계 전, 후의 고장전류 변화를 분석하고, 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 샘플 계통에 대한 보호협조 정정을 수행하였으며, 분산전원이 배전계통의 보호협조에 미치는 영향에 대하여 고찰하고 그 대책에 대하여 논하고자 한다.
본 논문은 전자제어식 조향 및 제동 장치를 장착한 차량에 대해 고장 안전 기능을 가지는 통합 섀시 제어 시스템을 제안한다. 통합 섀시 제어 시스템에서 상위 제어기는 슬라이딩 모드 제어 이론을 이용하여 제어 요모멘트를 만들어 낸다. 하위 제어기는 가중 의사-역행렬 기반 제어 분배 방법(WPCA)으로 제어 요모멘트를 전자제어식 조향 및 제동 장치의 타이어 힘으로 분배한다. WPCA 의 가변 가중치를 조절하여 구동기 혹은 센서의 고장에 대처할 수 있다. 이러한 상황에서 WPCA 방법으로 가변 가중치를 최적화하여 요모멘트 분배 성능을 향상시키기 위해 시뮬레이션을 이용한 최적화 방법을 제안한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 차량 시뮬레이션 패키지인 CarSim 에서 시뮬레이션을 수행한다.
본 논문에서는 평면형 능동 위상 배열 안테나에서 일부 모듈의 고장이 발생할 경우, 발생되는 빔 패턴 왜곡을 여러가지 경우로 비교하여 검토하고, 기존에 연구된 빔 패턴 보상 방법을 실제 안테나에 적용하여 빔 패턴 왜곡 개선 가능성을 분석하였다. 빔 패턴의 왜곡은 주로 부엽 수준의 증가로 나타나게 되는데, 부엽 수준이 기준치를 넘어서게 되면 고장모듈을 제외한 나머지 모듈의 크기/위상값을 재조정하여 부엽을 낮출 수가 있으며, 본 논문에서는 이 방법을 실제 제작된 안테나에 적용하기 위한 방안 및 근접 전계 챔버에서 측정한 결과를 시뮬레이션 결과와 비교하여 나타내었다. 고장모듈이 발생하는 경우는 무작위로 여러 곳에서 발생하는 경우와 여러 개의 배열을 포함하는 단위 모듈이 고장 날 경우로 나누어서, 시뮬레이션 결과와 측정 결과를 비교 분석하였다. 측정 결과는 시뮬레이션 결과와 유사한 경향을 나타내며, 고장 모듈이 발생할 경우 남아있는 정상 모듈의 크기/위상 조정을 통해서 부엽을 낮추기 위한 빔 패턴 보상이 가능함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 비선형시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류하기 위해 신경회로망기반 다중고장모델과 통계적기법에 의한 고장진단 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 시스템의 출력과 신경회로망 공칭모델 출력 사이의 오차가 미리 설정한 문턱 값을 넘으면 고장을 감지한다. 고장이 감지되면 고장분류기에서는 각 신경회로망 고장모델 출력과 시스템 출력 사이의 오차를 이용하여 통계적 기법으로 고장을 분류한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안한 고장진단방법이 비선형 시스템에서의 고장감지 및 분류문제에 잘 적용됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 비선형시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류하기 위한 신경회로망기반 다중고장모델을 이용한 고장감지 및 분류 방법을 제안한다. 시스템에 변화가 발생하면 시스템의 출력과 신경회로망 공칭모델 출력 사이의 오차가 고장감지를 위한 문턱값을 넘고, 고장이 감지되면 각 신경회로망 고장모델 출력과 시스템 출력 사이의 오차를 이용하여 통계적 기법으로 고장을 분류한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안한 고장진단방법이 비선형시스템에서의 고장감지 및 분류문제에 잘 적용됨을 알 수 있다.
본 논문은 자동차 부품 점검과정에서 발생할 수 있는 고장유형별 점검해야 할 부품을 연관관계로 나타내고 이를 온톨로지로 구현한 지능형 추천 프로세서를 제안하였다. 이를 위해 10가지 고장유형과 이에 연관된 부품을 설정하였고 5가지 뷰를 가진 추천 프로세스를 설계하고 시뮬레이션 하였다. 또한, 고장유형에 따라 점검해야 할 컴포넌트들에 대한 각 부품별 연관성에 따른 가중치 값을 조절함으로써 지능형으로 확장 추천이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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