본 연구에서는 소형무인기(≤25kg)가 도심 지역에서 비행하고자 할 때 요구되는 고장 빈도를 무인기 추락 시 발생할 수 있는 지상 인명 피해를 기반으로 정량적으로 분석하였다. 도심 지역의 인구 밀도, 차량 교통량, 건폐율, 건물 층수 데이터 및 무인기 추락 궤적 모델링을 이용하여 특정 위치에서 무인기 추락 시 인명 피해를 계산하였고 이를 바탕으로 각 무인기 추락 위치에서 안전성 목표값을 만족하기 위한 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 계산하였다. 이를 통해 각 무인기 추락 위치별 고장 빈도 요구사항을 맵 형태로 도출할 수 있었다. 최종적으로 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 몇 구간으로 구분하여 각 구간별 도심 지역 비행 가능 영역을 분석하였다. 영월 지역을 대상으로 했을 때 인구 주거 지역 접근을 위해서는 최소 10-4 (failure/flight hour) 이하의 무인기 고장 빈도가 요구됨을 확인하였다.
본 논문에서는 미지의 비선형 계통에 대한 동적 퍼지모델 기반 고장 검출 및 진단(FDI) 계통 설계 기법을 제시한다. 비선형 계통에 대한 일반적인 모델 기반 FDI 계통에서는 선형화된 모델을 이용하고 있다 이러한 방법은 계통에 대한 정확한 수학적 모델을 요구하게 되어 복잡한 비선형 계통에의 적용시 많은 어려움이 있다 제안되는 FDI계통에서는 미지의 비선형 계통을 다수의 선형 모델을 갖는 동적 퍼지모델 형태로 식별한다. 잔차벡터는 온라인 알고리즘에 의해 추정되는 파라미터의 변동치와 비선형 계통의 동작 영역을 나타내는 퍼지 규칙들의 소속값들로 구성된다. 계통의 고장 검출 및 진단은 잔차벡터와 고장종류간의 관계를 학습한 신경망 분류기에 의해 수행된다. 제안된 FDI 계통 설계법을 이용하여 2 탱크 계통에 대한 FDI 계통을 설계하고 시뮬레이션 연구를 통하여 그 유용성을 보였다.
Wavelet 변환은 신호를 분석하고 해석하는데 효과적인 수학적 도구로 알려져 여러 응용분야에서 다양한 연구가 진행되고 있다. Wavelet 변환은 Fourier 변환과 유사한 측면도 있으나, Fourier 변환과는 달리 다양한 Wavelet 모함수를 사용함으로써 해석 속도가 빠르고, 시간-주파수 영역에서 국재화가 가능하다는 특징을 가지고 있을뿐만 아니라 고주파 성분에 대해선 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해선 주파수 분해능이 좋다는 장점을 가지고 있으므로, 전력계통의 다양한 고장 전류의 판별에 적극 이용할 수 있을 것으로 생각된다. 본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하는데 용이한 복소형의 Morlet Wavelet 모함수를 사용하여 전력계통의 고장기록장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 Wavelet 변환하였고, 이로부터 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다. 실험 결과 Wavelet 변환을 이용하여 선로의 고장 모드를 판별하는 것이 기존의 고속 Fourier 변환을 이용하는 것보다 특징점 고찰에 더욱 유용하다는 것을 확인할 수 있었다.
태양광 발전 시스템은 태양 전지에 의해 태양 에너지를 직류로 변환하며 이 직류를 인버터에 의해 일반 가정에서 사용되는 교류로 변환한다. 최근 태양광 발전 시스템의 전력량이 증가하는 추세이므로 대전력을 전송하는 3상 시스템에 관한 연구가 중요하다. 본 논문에서는 태양광전지의 계통연계 시스템의 3상 PWM 인버터의 스위치 개방이 발생했을 경우, 이를 간단히 검출하고 식별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 $\alpha\beta$ 평면에서 전류 벡터의 궤적 영상의 패턴을 특징으로 하여 정상상태와 각각의 고장 상태를 결정하여 트리로 분류한다. 트리 구성을 위한 고장패턴은 21개로 하였으며 고장 패턴트리의 결정을 위한 분류 파라메터는 모양, 영역, 분산각, 벡터각으로 하였다. 각 고장에 대하여 제안방법의 성능을 평가한 결과 모든 고장요소를 정확히 분류하여 패턴 트리를 구성하였다.
소프트웨어를 테스팅하는 동안 얻어지는 고장 데이터를 분석하여 소프트웨어의 신뢰성이 성장하는 과정을 평가하기 위해 여러 가지 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들이 개발되었다. 그러나 이들 신뢰성 성장 모델들은 소프트웨어 개발과 사용환경에 관한 여러 가지 가정에 기반하고 있기 때문에, 이 가정이 적합하지 않은 상황이나 결함이 드물게 발생되는 소프트웨어에 대해서는 적절하지 않다. 입력영역에 기초한 소프트웨어 신뢰성 모델은 일반적으로 이러한 가정을 요구하지 않는데 디버깅 전의 소프트웨어와 디버깅 후의 소프트웨어를 별개의 것으로 다루어 많은 테스트 입력을 요하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 가정이 요구되지 않고 디버깅 전과 후의 소프트웨어를 동시에 테스트하는 방법에 기반을 둔 입력 영역 기반 소프트웨어 성장모델을 제안하고 그 통계적 특성을 조사한다. 이 모델은 모든 데이터를 다 활용하기 때문에 기존 입력영역 소프트웨어 신뢰성 모델에 비해 적은 테스트 입력을 필요로 할 것으로 기대된다. 그리고 소프트웨어의 유지보수 단계에 적용하기 위해 개발된 유사한 방법들과 비교한다.
배선 결함은 안전한 항공기 운항에 커다란 영향을 미친다. 그러나 배선 결함의 고장탐구 과정은 광범위하고 복잡한 배선 시스템과 설치 위치 때문에 매우 어렵다. 최근 국내 항공사에 배선 결함 고장탐구를 효과적으로 할 수 있게 해주는 시간영역 반사계(TDR; time domain refelectometer) 장비가 소개되었다. 하지만 TDR의 효과와 유용성이 검증되지 않아 대부분의 항공사 정비 부서에서 TDR은 실질적으로 거의 사용되고 있지 않다. 본 연구는 TDR이 항공기 배선에서 결함의 위치 및 유형을 식별하여 문제 해결에 적용될 수 있는지 여부를 결정하기 위해 수행되었다. 실제 항공기에 적용되는 다양한 전선 및 연결부품을 이용한 여러 실험 계획을 수립하여 관찰된 실험 결과를 장비 운용 가이드에서 제공된 데이터와 비교하였다. 실험 결과, 양쪽의 데이터가 유사함을 볼 수 있었으며 TDR은 실제 항공기 배선 결함 고장탐구시 활용 적합성이 있음을 확인하였다.
이 논문은 열폭발 실험에서의 열적, 화학적, 기계적 행동의 결과에 대한 3차원 모델 결과를 나타낸다. 폭발이 관찰되기 전까지 제한된 고 폭발물은 시간당 $1^{\circ}C$의 비율로 가열된다. 임의의 Lagrangian-Euler 코드를 사용하여 모델링된 가열, 점화 그리고, deflagration 단계는 구조적에서 동적인 hydro 시간단계까지 변하는 넓은 범위의 시간 영역에서 다루어 질수 있다. Johnson-Cook Failure Model (JCFM)에 실험적 고장분포를 더하여 폭발기기의 균열방향과 fragment의 크기를 예측할 수 있는 모델을 개발한다.
본 논문에서는 전가상화 방식의 가상 머신 모니터를 기반으로 메모리 중복을 통한 고장 감내 기능을 적용한 임베디드 시스템을 제안한다. 제안된 가상 머신 모니터는 우선 효율적인 섀도우 페이지 테이블 기법을 사용하여 메모리를 가상화한다. 이를 기반으로 대상 임베디드 시스템을 하나의 가상 머신으로 동작하게 하는 한편, 동일한 시스템을 별도의 가상 머신에서 동작하도록 백업 시스템을 구축함으로써 대상 임베디드 시스템의 메모리 영역이 미리 정해진 시점과 대상에 따라 백업 시스템의 메모리 공간으로 복사되도록 하였다. 이렇게 중복이 이루어진 임베디드 시스템은 고장이 발생하면 백업 시스템으로 전환하여 정상적인 동작을 이어나가게 된다. 성능 평가를 통해 제안된 기법이 임베디드 시스템의 성능을 크게 저하시키지 않으면서도 시스템의 가용성을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
전력시스템 전자기 과도현상은 시간 영역에서 정확하고 효과적으로 해속되어져야 한다. 그러나 대규모 전력시스템을 상세하게 표현하기 위해서는 엄청난 계산량이 필요하다. 따라서 전력시스템 과도현상을 해석하기 위하여 전력시스템의 작은 부분은 상세하게 표현하고, 나머지 부분은 효과적으로 등가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 모든 주파수 영역에서 등가 시스템을 개발하기 위하여 벡터 적합을 이용하여 Z 영역 유리함수 계수를 추정하여 주파수 의존 등가 시스템을 개발하였다. 개발한 FDNE의 우수성을 입증하기 위하여 테스트 시스템에 적용하여 시스템이 고장시 전자기 과도현상 및 고조파 평가를 비교 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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