본 논문에서는 로봇의 움직임 특성을 추출하여 로봇 시스템의 신뢰성을 평가하는 방법을 제안한다. 원자력 발전소 증기 발생기 전열관의 비파괴 검사에 사용되는 ECT 검사용 Probe 가이드 로봇 (이하 증기발생기 로봇으로 기술)을 대상으로 하였다. 증기발생기 로봇의 동작 상태를 감시하기 위해 관측 카메라가 설치된다. 증기발생기 수실은 로봇 설치 및 해체를 위한 원형의 출입구 (Man Way)를 제외하고는 밀폐된 공간이다. 증기 발생기 전열관의 비파괴 검사 중에는 로봇과 로봇의 동작을 감시하는 관측 카메라만 설치된다. 관측 카메라가 고정되어 있다면, 배경의 변화를 야기하는 외란은 없다고 가정할 수 있다. 시간적으로 이웃하는 2 개의 관측 영상을 미분 (차 영상) 처리하면, 로봇 시스템의 이동 성분만 추출된다. 이러한 이동성분의 크기를 계산하여 로봇의 전체 행정거리 (ECT Probe를 검사위치에 안내하기 위해 로봇 기구부가 움직이는 범위)에 대해 영상 프레임 단위로 전개하면 특정의 고유 궤적이 나타난다. 이러한 고유 궤적과 다른 패턴을 보이는 로봇의 움직임 궤적은 에러로 간주한다. Burn-in 시험 (원자력 발전소 현장에 투입하기 전에 실험실에서 현장 적용의 타당성을 검증하기 위해 수행하는 시험) 중에 있는 증기발생기 로봇에 대해 본 논문에서 제안한 방법으로 신뢰성 평가를 수행하였으며, 그 결과 및 문제점 등에 대해 기술한다.
경혈을 대상으로 인체를 진단하는 의료기기들은 경혈점에 미세한 직류전류를 인가하고, 이 점에서의 전기저항과 세포의 분극에 의해 반응하는 경락체계의 균형상태를 측정하여 인체를 종합적으로 진단한다. 따라서 전 과정이 정확한 경혈의 위치에서 이루어져야만 치료효과와 진단의 신뢰성이 보장된다. 그러나 대부분의 경락관련 치료기들이 정확한 혈위식별에 어려움이 있고 사용자의 전문적 숙련을 요구한다. 따라서 선행연구에서 일정한 주파수로 교호되는 자극패턴(SPAC) 방식을 사용하여 식별률을 높인 혈위식별기 DM96A-1를 개발하였다. DM96A-1은 단일전원이 양방향으로 교호되는 전류로 자극펄스를 출력하고 측정범위가 0.5∼50㎂인 전류메터와 레벨메터를 이용하여 혈위의 전류량을 표시한다. 이에 따라 방향전환 소자의 두 채널 제어신호가 교호되는 과도기에서 두 자극패턴의 중첩 도통에 의해서 누설전류가 발생하는 경우가 있으며 이를 제거하기 위하여 정밀한 조정을 필요로 하는 불편이 있었다. 따라서 이와 같은 단점들을 보완하여 신뢰성 있는 출력 파라메터를 얻을 수 있도록 마이크로프로세서 i80c196kc를 사용하여 DM96A-2를 재 설계하였으며 임상실험에 의하여 개선된 최적 파라메터의 타당성을 검증하였다.
각종 전자 제품 및 첨단 산업 장비에 TSP (Touch Screen Panel) 적용이 늘어나고 있다. TSP 표면에 기본적으로 적용되는 지문방지코팅 (Anti Fingerprint coating, AF coating)의 공정 조건 변화가 신뢰성에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 전 코팅 공정에 포함되는 전처리, 중간층 공정의 유무에 따라 특성분석을 진행하였으며 이를 비교 분석하였다. 특성 분석은 최초접촉각과 내마모시험 후 접촉각을 측정하여 비교하였으며, 전처리와 중간층 공정이 모두 포함된 표준 지문방지코팅막이 내마모시험 3000 회를 거친 후에도 접촉각을 유지함으로서 가장 우수함을 알 수 있었다. 또한 TEM (Transmission Electron Microscope) 촬영을 통하여 각 층의 경계면에 결함이 발견되지 않았다. 이는 전처리 공정과 중간층 공정을 통하여 박막의 접합력과 내구성을 향상시켰다고 사료된다. 하지만 공정의 단순화와 TSP의 대형화 추세에 맞춰 새로운 방법의 지문방지코팅 공정개발이라는 과제도 남겼다.
다양한 목적의 장기유출분석에 많이 적용되고 있는 4단 Tank 모형의 증발산관련 입력자료는 증발접시자료를 이용하거나 또는 장기간의 유량과 강수량의 차이로 정의되는 월별 손실량을 계산한 결과를 사용하고 있다. 증발접시자료는 자료 구득문제와 신뢰성 문제 등으로 인해 적용사례가 적고 통상 인근 관측지점의 손실량을 계산하고 이를 전이하여 적용하고 있다. 그러나 이러한 일증발산량 산정방법은 장기적인 유량 자료를 보유한 인근 관측지점이 있어야 적용할 수 있다는 점과 관측지점의 자료 신뢰성에 따라 유출결과에 큰 영향을 미칠수 있는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 Hamon 방법과 Jensen-Haise 방법 및 FAO Penman-Monteith 방법을 검토하여 Tank 모형 계산에 필요한 실제증발산량을 산정할 수 있는 방안에 대해 모색하였다. 분석결과 유역별 실제손실량은 지형적인 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 이를 통해 잠재증발산량을 실제증발산량으로 보정하는 월별보정계수를 지형인자로부터 추정하는 방법을 제안하였다.
가속수명시험은 매우 신뢰성이 높은 제품의 수명분포에 대한 정보를 빨리 얻기 위해 사용된다. 이때, 빠른 시간안에 정보를 얻기 위해 제품의 사용조건보다 높은 스트레스 즉 온도, 압력, 전압, 진동등을 사용하여 시험을 하게 되는데 최대 시험 스트레스는 미리 실험자에 의해 선택되게 된다. 그러나 주어진 최대 시험 스트레스가 스트레스의 한계범위를 벗어나는 경우에는 사용조건과 다른 고장구조가 발생할 수 있고, 이로 인하여 편의가 큰 신뢰수명의 추정치를 얻을 수 있다. 기존의 논문에서는 실험자의 경험 또는 사전시험을 통해 미리 설정된 최대 시험 스트레스하에서 제품수명의 표준편차를 최소화하기 위한 최적가속수명시험 설계방법을 제시하였다. 그러나 본 논문에서는 와이불 분포에서 1) 사용조건에서의 수명추정치의 분산 .leq. k, 2) 스트레스의 범위를 벗어나지 않는 최대 시험 스트레스의 최소값을 구하는 설계방법을 제시하고, 또한 구한 스트레스에서의 수명 및 최소 시험 스트레스에서 시험되어야 할 제품의 수를 추정한다. 이때, 사용전압에서의 수명을 계산하기 위하여 inverse power law 모형을 도입하였으며, type I censoring 방법을 사용하여 수명 데이타들은 모든 제품이 고장나기 전에 분석될 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 소프트웨어 테스트 단계중에 발생되는 테스트노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 테스트 노력소요량 동태를 일정 테스트 노력일 때와 웨이블 테스트 노력일 때를 비교하여 연구한다. 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발하도록 한다. 테스트 시간의 경과와 신뢰도와의 관계도 심도 있게 연구한다. 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다. 개발 후 테스트를 시작하기 전의 신뢰도가 어떠한 조건에 있는가를 검토하여 각 조건에 따른 최적 발행시각을 결정한다.
지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.
최근의 로봇에 대한 연구를 살펴보면 인간-로봇 상호작용과 시스템의 통합에 관련된 연구가 증가하고 있음을 알 수 있다. 또한 인식 및 인지에 관련된 요소기술들은 이미 상당한 수준에 올라서 있다. 이를 바탕으로 전 세계적인 로봇연구의 추세는 요소기술들의 통합을 통하여 완전한 개체로서의 로봇을 만들려고 하고 있으며 상업화된 시장으로 끌어내려는 쪽으로 변화하고 있다. 그러나 로봇을 상업화된 시장으로 끌어내기 위한 다양한 연구와 노력에도 불구하고 많은 부분에서 부족한 것이 현실이며, 지금까지 개별적으로 개발된 각 요소기술의 통합 또한 필수적이다. 특히 인간과 비슷한 인지능력의 확보를 위한 불확실성 극복능력과 개별적인 요소기술의 성능에만 의지하지 않는 인식능력의 확보는 서비스로봇의 신뢰성 향상을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 행위적 인지 개념을 제안하였으며 Cognitive Robotic Engine을 통하여 이를 구현하여 상용화된 서비스로봇 플랫폼에 적용하여 실험하였다.
인터넷의 급속한 확산과 전세계 통신 서비스의 확장으로 세계는 정보의 공유와 이용을 통해 다양한 삶의 변화를 가져오고 있다. 전 세계까 정보화의 물결 속에서 보다 신속하고 안전한 정보의 교류를 위한 기술 개발 및 연구는 시간의 변화와 더불어 급변하고 있다. 정보의 중요성과 효용가치의 증대는 다양한 분야에서의 기술 발전을 함께 필요로 하게 되었고 특히, 정보보호의 필요성은 그 핵심기술로 자리잡게 되었다. 안전하고 신뢰성있는 정보의 교류와 공유는 곧 국가와 기업의 존폐를 가늠하게 하는 척도가 된 것이다. 이러한 이유로 관련기술에 대한 다양한 연구와 개발이 이루어지고 있다. 하지만, 대부분의 시스템 공격이 운영체제의 취약성을 기반으로 하고 있어, 응용 레벨에서의 보안기술만으로는 소기의 목적을 달성하기에 어려움이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 운영체제 자체에서 안전하고 신뢰성 있는 서비스를 제공하는 기술에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 따라서 본 고에서는 현재 보안커널의 세계적인 추세와 동향을 파악하고자 안전한 운영체제 개발 프로젝트들을 소개하고, 전자서명 검증을 운영체제의 수준에서 수행하여 홈페이지 등의 파일시스템의 위·변조를 원천적으로 방지하는 WebGriffin에 구현된 보안 메커니즘에 대하여 알아본다.
In this study, we performed sensitivity study of the $217Plus^{TM}$ system model to various parameters. Specific attention was put to logistics model and its behavior has been examined in terms of non-component failure causes. We first briefly explained the $217Plus^{TM}$ methodology with system level failure rate evaluation. We then applied experimental designs with several failure causes as factors. We used an orthogonal array with three levels of each parameter. Our results indicate that cannot duplicate, induced, and wear-out causes have dominant effects on the system failures and design, parts, and system management have much less but a little strong effects. The results in this study not only figure out the behavior of the predicted failure rate as functions of failure causes but provide meaningful guidelines for practical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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