소프트웨어 디버깅과정에서 오류의 발생 시간에 기초한 많은 소프트웨어 신뢰성 모형이 이미 연구되었다. 유한고장모형과 비동질적인 포아송과정을 이용하면 소프트웨어의 신뢰성 모형에 대한 모수 추정을 가능하게 한다. 소프트웨어를 사용자에게 인도하는 경우 인도시기를 결정할 때 조건부 고장률은 중요한 변수가 된다. 이러한 유한 고장 모형은 실제 다양한 상황에서 사용될 수 있다. 특성화 문제, 이상치의 검출, 선형 추정, 시스템 신뢰성 연구, 수명 시험, 생존 분석, 데이터 압축 및 많은 다른 분야의 연구에서 이들의 사용은 많은 연구에서 볼 수 있다. 통계 공정 관리(SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성의 향상에 크게 기여할 수 있다. 관리도는 널리 소프트웨어 업계에서 소프트웨어 품질관리에 사용된다. 본 논문에서는 NHPP와 다항 위험 함수의 평균값을 기초한 관리 메카니즘을 제시하였다.
가스호환성에 문제가 있는 저열량의 LNG가 도입되기 시작한 것은 2005년 동절기부터이다. 이러한 LNG의 도입량은 매년 증가하고 있으며 향후에는 극저열량(발열량 ${\leq}$ 9,500 kcal/$Nm^3$)의 CBM(Coal Bed Methane), Shale LNG도 대량 도입될 예정에 있다. 따라서 호환 가능한 발열량의 가스를 인수기지에서 송출하기 위해서는 저장 탱크별 LNG 발열량을 실시간으로 모니터링할 수 있는 방법이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 방법의 일환으로 저장 탱크 내설치된 밀도계를 이용하여 LNG 발열량을 실시간으로 측정할 수 있는 방법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 액상 LNG와 발열량 간의 정밀 정확한 상관식을 도출하고 이 방법의 불확도를 계산하였으며 또 인수기지 내 발열량 측정 시스템을 시험 구축하였다. 본 방법의 유효성을 확인하기 위해 현장 LNG 분석데이터와 비교하였으며 그 결과 0.17~0.47%정도의 편차를 확인하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.11e MAC의 모니터링과 제어가 가능하도록 제작된 QWLAN(Quality Wireless LAN) 보드를 장착한 네트워크에서 적응적인 고선명 스케일러블 비디오(Scalable Video Coding: SVC) 스트리밍 시스템의 성능을 보여준다. 제작된 MAC 보드에서 실시간으로 측정된 MAC 파라미터들을 이용하여 예측한 가용 대역폭에 적응적으로 추출할 비디오 데이터를 결정한다. 이를 위하여, 기존 SVC 비디오 패킷 추출방식보다 R-D(Rate-Distortion) 곡선 관점에서 우수한 추출방식을 제안한다. 제안하는 방법을 적용한 실험을 통하여, 무선 채널 상황에 빠르게 적응하여 비디오 스트리밍의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
기존 대부분의 구조물 건전도 모니터링 시스템에서는 제한적인 위치와 범위에서의 변형률 계측이 가능한 국부 변형률 센서를 이용하여 구조물 또는 구조 부재의 부재력을 계측하고 이에 기반하여 구조 안전성을 평가하고 있다. 그러나 실 구조물의 부재력 계측을 통한 안전성 평가는 하중의 크기 및 분포에 대한 불확실성 등의 다양한 이유로 부재 내 최대응력 작용점을 정확하게 파악하기 어렵다. 이러한 경우 구조물의 사이즈에 비하여 센서의 길이가 미소한 국부 변형률 센서를 이용한 안전성 평가의 적절성은 센서의 위치 및 개수에 좌우되는 한계를 가지게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 센서의 수를 증가시키면 처리해야하는 데이터의 양과 비용이 증가하게 되므로 현실적인 적용성에 문제점을 가지게 된다. 그러므로 본 연구에서는 이러한 한계와 문제점을 극복할 수 있는 대안으로 장대광변형센서에 의한 평균변형률을 이용한 보-기둥의 부재력 계측 기법을 제시하였다.
소프트웨어의 디버깅과정에서 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 무한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 즉,Musa-Okumo 모형과 파우어 로우(Power-law) 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.
모바일 기기를 활용한 홀터 모니터링으로 환자의 개인별 심전도 신호의 장주기 수집이 가능해졌다. 하지만 이에 따른 의사 결정 지원 도구 및 응용에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 장주기로 수집된 심전도 신호의 대표패턴을 추출하기 위한 축약 알고리즘을 제안한다. 그리고 추출된 대표패턴을 이용하여 유사한 환자의 목록을 제공하는 검색기를 소개한다. 사례분석을 통해 제안한 유사환자 검색기가 대표패턴을 통해 전문가의 임상활동을 간소화 하며, 유사한 환자의 목록을 제공하여 축적 데이터의 높은 활용 가능성을 제고함을 보였다. 또한, MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 평가에서, 축약 알고리즘이 64%의 레코드에 대해 단순화된 대표패턴을 제공하며, 부정맥 분류 결과를 평균 98% 축소함을 보였다.
최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.
연구목적: 노후화된 발전기의 지속 가능한 운영을 위하여 효율적이며, 안전한 운영이 중요하다. 효율적 운영이란 경제적 관점이며, 안전한 운영은 발전 설비의 치명적 사고 발생에 대한 발생 이전의 사전 조치를 말한다. 그러므로 발전기의 지속가능 운영 모니터링을 위하여 관련된 센서 설치와 이를 기반으로 지속 가능에 대한 예측할 수 있는 모델에 대한 연구가 필요하다. 연구방법: 전기와 열에 대한 수요 예측, 엔진의 성능과 이상을 탐지하는 예측, 그리고 재 난 안전에 대한 예측 모델을 제시하였다. 이를 위하여 필요한 센서를 정의하였으며, 이를 기반으로 예측 모델을 각각 개발하여 수행하였다. 연구결과: 수요 예측 모델은 기존의 79%에서 90% 이상으로 예측 정확도를 향상시켰으며, 다른 2개 모델도 시스템의 지속가능한 안정적 운영을 지원하였다. 결론: 노후화된 발전설비의 지속가능 운영을 지원하기 위한 3가지 종류의 예측 모델을 개발하고 이를 제이비주식회사의 발전 설비에 실제 적용하여 운영하고 있다.
웰니스에 대한 관심이 증대됨에 따라 개인의 건강상태를 웨어러블 디바이스로 모니터링하는 연구들이 늘어나고 있다. 이에 따라 웨어러블 디바이스에서 운동과 일상 활동을 구분하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 이러한 기존 연구는 대부분 기계학습을 활용한 방식이다. 하지만 개인별 학습 데이터에 의존적인 과적합 문제와 연속적인 사건으로 구성되는 사람의 행동을 독립적으로 취급하여 인식 결과가 중간에 끊기고 오인행동이 생기는 문제가 있다. 이에 본 연구는 운동 시 심박이 오르내리는 생체반응 원리를 기반으로 한 운동 상태 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 3축 가속도 센서와 PPG 센서를 통해 활동강도 및 심박 수를 산출하여 심박 회복기를 판단한 후, 활동강도 검사 또는 심박 상승기 검사를 통해 운동 상태를 검출한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘은 평균 정확도 98.64%, 정밀도 98.05%, 재현율 98.62%로 기존 알고리즘보다 개선된 모습을 보였다.
조선소에서 선체 블록과 용접 피더의 위치를 알면 작업자의 위치 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 이 데이터는 작업장 안전 모니터링 시스템 구축에 매우 유용하다. 그러나 선체 구조와 용접 공정의 특수성 때문에 작업장에 고정 통신망을 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 전용 통신선을 대신할 수 있는 유도 전력선 통신을 선체블록과 같은 금속매체에 적용하는 기술을 검토하였다. 용접기의 전원 케이블에 설치할 유도 결합기로 페라이트 코어를 사용하였고, 금속 블록의 지지대에 체결할 결합기로 나노 결정질 코어를 적용하였다. 제안된 커플러는 COMSOL AC/DC 모듈로 3차원 모델링 하였고 동작 원리를 시각화하기 위하여 유한 요소 해석을 수행하였다. 알루미늄 프로파일을 사용한 금속블록 통신 성능 테스트에서 용접 전극의 블록 접촉으로 통신 채널이 형성되었을 때 대역폭은 6 Mbps 이상 유지되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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