RMO(Region Monitor Object)는 결함전파나 객체군에 주어진 요구사항의 위반에 의해 발생하는 오류를 처리하는 실시간객체로써 여러 실시간객체의 상태를 감시 및 분석하여 오류를 감지하고, 증상을 진단한 후 알맞은 복구 및 재구성을 실행하다, 이를 위하여 RMO는 응용 실시간객체를 감시할 수 있는 권한을 갖는다. RMO의 권한을 지원해주는 구조는 결함허용 중개자를 이용한다. 결함허용 중개자(FTB 또는 Fault Tolerance Broker)는 RMO가 응용 실시간객체를 감시할 때에 응용의 설계와 응용의 위치에 투명하게 수행될 수 있게 중개자 역할을 한다. 제안하는 감시 구조에는 결함허용 중개자가 응용 실사간객체마다 스터브로 붙는 스터브 방식과 각 노드의 커널에 모듈로 존재하는 커널 모듈 방식이 있다. 본 논문은 스터브 방식에서 RMO가 응용 실시간객체를 감시하는 구조를 제시하고 구현한다. 결함허용 중개자 스터브는 응용 실시간객체와 같은 주소 공간에 존재하면서 응용 실시간객체에서 발생하는 메세지를 가로채고 소속자료에 접근한다. RMO는 결함허용 중개자 스터브가 제공하는 인터페이스를 통해서 응용 실시간객체에 대한 감시 정보를 얻는다. 제안한 감시 구조는 실시간객체 모델인 dRTO(dependable RTO) 모델에 기반하여 설계하였고 실시간 커널인 dKernel 상에서 구현 및 실험하였으나 다른 모델이나 커널에도 적용될 수 있다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.3
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pp.199-208
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2014
At present, the effect of oriental treatment system is proved in the west and using the data of tongue and pulse of body, the doctor can decide the patient's body state without Xray and CT data of large machines. In this paper, the patient's medical data is transmitted to the doctor and the real time decision algorithm is developed and so the doctor can decide the medical treatments. Using the mobile phone, the pulse data and bio data can be sent to the doctor and therefore the patients, who can't care in real time, can be treated in real time in the impossible medical treatment areas. Therefore in this paper, the oriental medical treatment system algorithm and artificial intelligence electrical needle simulation are processed for real time and checked and treated, so anyone can decide patient's state using mobile phone.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.24
no.5
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pp.94-105
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2010
To detect faults in an inverter-fed permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive under the circumstance having faults in a stator winding and inverter switch, an on-line basis fault detecting scheme during operation is presented. The proposed scheme is achieved by monitoring the second-order harmonic component in q-axis current and the fault is detected by comparing these components with those in normal conditions. The linear interpolation method is employed to determine the harmonic data in normal operating conditions. As soon as the fault is detected, the operating mode is changed to identify a fault type using the phase current waveform. To verify the effectiveness of the proposed fault detecting scheme, a test motor to allow inter-turn short in the stator winding has been built. The entire control algorithm is implemented using DSP TMS320F28335. Without requiring an additional hardware, the fault can be effectively detected by the proposed scheme during operation so long as the steady-state condition is satisfied.
The diagnosis studies of the process of chemical vapor deposition were carried out by using in-situ particle monitor (ISPM) and self-plasma optical emission spectroscopy (SPOES). We used the two kinds of equipments such as the silicon plasma enhanced chemical vapor deposition system with silane gas and the borophosphosilicate glass depositon system for monitoring. Using two sensors, we tried to verify the diagnostic and in-situ sensing ability of by-product gases and contaminant particles at the deposition and cleaning steps. The processes were controlled as a function of precess temperature, operating pressure, plasma power, etc. and two sensors were installed at the exhaust line and contiguous with each other. the correlation of data (by-product species and particles) measured by sensors were also investigated.
Jeon, Min Gyu;Cho, Gyong Rae;Lee, Kang Ki;Doh, Deog Hee
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.39
no.2
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pp.199-206
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2015
In this study, a new diagnosis method which can predict the working states of a pipe or its element in realtime is proposed by using an artificial neural network. The displacement data of an inspection element of a piping system are obtained by the use of PIV (particle image velocimetry), and are used for teaching a neural network. The measurement system consists of a camera, a light source and a host computer in which the artificial neural network is installed. In order to validate the constructed monitoring system, performance test was attempted for two kinds of mobile phone of which vibration modes are known. Three values of acceleration (minimum, maximum, mean) were tested for teaching the neural network. It was verified that mean values were appropriate to be used for monitoring data. The constructed diagnosis system could monitor the operation condition of a gas pipe.
본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.532-535
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2011
최근 차량에 대한 관심이 높아지면서 차량 내부에 추가되는 장치나 시스템들이 많아지고 있다. 엔터테인먼트 장치와 더불어 네비게이션, GPS, 블랙박스 등의 다양한 기기의 장착이 요구되어지고 있다. 이러한 차량 시스템들은 높은 대역폭을 지원하는 차량용 네트워크 기술을 요구한다. MOST는 최근 차량 멀티미디어 네트워크로 높은 인지도를 얻고 있다. 차량용 장치들의 증가는 사용자의 편의를 제공하지만 장치간의 연결 문제 발생과 노후화의 문제가 발생 시 심각한 오류를 발생 할 수 있다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하기 위해서는 네트워크에 연결되어 있는 장치들의 상태를 실시간으로 점검하고 진단하여야 한다. 본 논문에서는 MOST를 기반으로 한 기존의 유선 방식의 진단시스템을 무선 방식으로 사용하여 사용자가 MOST 네트워크를 진단하고 제어하는데 있어 움직임의 제한이나 불편함에서 벗어나 편리성에 크게 기여할 것으로 판단된다.
In this work, a PC-based thermal performance monitoring system is developed for the nuclear power plants. The system performs real-time thermal performance monitoring and diagnosis during plant operation. Specifically, a prototype for the KORI-2 nuclear power unit is developed and examined in this work. The analysis and the fault identification of the thermal cycle of a nuclear power plant is very difficult because the system structure is highly complex and the components are very much inter-related. In this study, some major diagnostic performance parameters are selected in order to represent the thermal cycle effectively and to reduce the computing time. The Fuzzy ARTMAP, a self-organizing neural network, is used to recognize the characteristic pattern change of the performance parameters in abnormal situation. By examination, this algorithm is shown to be able to detect abnormality and to identify the fault component or the change of system operation condition successfully. For the convenience of operators, a graphical user interface is also constructed in this work.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.463-465
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2004
베디드 시스템의 발전으로 인하여 고성능화, 소형화, 편의성 등이 강조되어 지는 시점에서 의료장비 또한 임베디드 시스템 기술 도입이 빠르게 진행되어 지고 있다. 본 논문에서는 초음파 영상진단 단말기 (Magic-Probe)를 구현하기 위해 SA-1100 마이크로 프로세스 레퍼런스 보드에 리눅스 커널을 포팅하고 포팅된 플랫폼을 기반으로 초음파 영상진단을 처리하기 위한 응용프로그램의 설계 및 구현에 관하여 논하도록 하겠다.
초음파 시스템은 진단 영상뿐만 아니라 초음파 수술과 같이 초음파를 사용하여 특정 세포를 제거하거나, 또는 일반적인 수술을 위한 가이드 영상을 제공하는 등 그 활용이 증가되고 있다. 반면, 기존 초음파 시스템은 크기가 커서 클리닉 센터나 종합병원 등에서 이동성 및 공간 효율성이 낮고 환자에 관한 주치의들의 진단 활동 반경이 매우 제한적이라는 불편함을 초래한다. 본 논문은 서버 클라이언트 기반의 무선 초음파 진단 시스템에서 프루브가 수신한 초음파 반사 신호를 무선으로 실시간 전송하기 위해서 압축센싱과 산술 부호의 연접을 통한 손실 압축 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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