• Database Research
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• v.34 no.3
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• pp.58-68
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• 2018

Distributed computing helps to efficiently store and process large data on a cluster of multiple machines. The performance of distributed computing is greatly influenced depending on the state of the servers constituting the distributed system. In this paper, we propose a self-diagnosis system that collects log data in a distributed system, detects anomalies and visualizes the results in real time. First, we divide the self-diagnosis process into five stages: collecting, delivering, analyzing, storing, and visualizing stages. Next, we design a real-time self-diagnosis system that meets the goals of real-time, scalability, and high availability. The proposed system is based on Apache Flume, Apache Kafka, and Apache Storm, which are representative real-time distributed techniques. In addition, we use simple but effective moving average and 3-sigma based anomaly detection technique to minimize the delay of log data processing during the self-diagnosis process. Through the results of this paper, we can construct a distributed real-time self-diagnosis solution that can diagnose server status in real time in a complicated distributed system.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1989.10a
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• pp.383-388
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• 1989

Fault트리를 기초로 하는 증상 트리 모델을 나프타 열분해로에 대한 지식 모델로 적용하여 이상 진단 전문가 시스템의 지식 베이스로 사용하였다. 이로서 전문가 시스템을 구현하여 실제 공정의 사고 사례와 가상 사고 사례에 적용한 결과 적절한 원인군의 신속한 제시와 각 원인들의 가능성 여부를 판단하는데 적은 시간이 소요되므로 실시간 이상 진단에 적합한 모델임을 확인하였다.

• 전기의세계
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• v.43 no.6
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• pp.19-26
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• 1994

본 고에서는 고속철도에 사용된 자기진단기술의 특성 및 요소기술을 설명하고 프랑스 TGV의 차량용 On board 자기진단시스템의 기능과 열차제어 및 신호시스템에 적용된 자기진단 기능을 소개함으로써 관련 기술의 이해를 돕고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.7 s.96
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• pp.855-860
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• 2004

This paper describes knowledge base optimization of an intelligent diagnosis system based on fuzzy relational products(IDS-DAAP) for the diseases with acute abdominal Pain. The knowledge base of IDS-DAAP is composed of the fuzzy rules and the fuzzy membership functions. The author here proposes an advanced intelligent diagnosis system (A-lDS-DAAP) in which the fuzzy rule generation algorithm is applied. Comparing with previous IDS-DAAP and IDS-DAAP-NN, a modified approach with A-IDS-DAAP shows that it improves the diagnosis rate and reduces the time to diagnose.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 1999.11a
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• pp.133-146
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• 1999

오늘날의 산업용 로봇, CNC 공작기계 및 여러 산업설비들은 시스템간에 관계가 복잡하게 연결되어 높은 신뢰성(reliability)을 달성하여 왔다. 그러나 가동시 발생하는 결과의 고장 가능성은 적은 반면에, 고장 발생의 파급 효과는 매우 높은 것으로 나타났다. 따라서 복잡한 구조의 산업설비들에 대한 안전진단 결과들을 적절하게 분석하고 관리할 필요성이 크게 대두되고 있다. 이러한 안전진단 작업은 여러 가지 정량적ㆍ정성적인 방법들을 포함하는 전형적인 분석방법이 필요하다. 최근에는 고장탐색, 진단처리 작업 및 신뢰성 분석 작업에 지식기반(knowledge-based)을 기초로한 퍼지 전문가 시스템을 적용하고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 안전진단 분석에 관한 일반화된 지식은 이들 후속 단계들에서 상당히 효율적일 수 있다. 그러나 이러한 연구를 수행하기에는 지금까지 상대적으로 열악한 계산 도구들을 이용하였기 때문에 안전진단 분석을 행하기에는 한계가 있었다. 그러나 오늘날 컴퓨터를 이용하여 위의 여러 단계들의 수행과정에 안전진단 분석을 행할 수 있는 적절한 방법으로써, 지식-기반(knowledge-base) 전문가 시스템들을 이용하는 방법을 연구하고 있다. 이에 본 연구는 시스템의 설계단계 뿐만 아니라, 시스템의 가동ㆍ유지ㆍ보수ㆍ수리시에도 비전문가가 고장안전진단을 수행할 수 있도록 하는데 목표를 두었다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.11-26
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• 1996

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.

• ICROS
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• v.1 no.1
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• pp.26-34
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• 1995

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.1
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• pp.78-83
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• 2014

Recently, a rapid growth of wind power system as a leading renewable energy source has compelled a number of companies to develop intelligent monitoring and diagnostic system. Such systems can detect early mechanical faults, which prevents from costly repairs. Generally, fault diagnostic system for wind turbines is based on vibration and process signal analysis. In this work, different type of mechanical faults such as mass unbalance and shaft misalignment which can always happen in wind turbine system is considered. The proposed intelligent fault diagnostic algorithm utilizes artificial neural network and Wavelet transform. In order to verify the feasibility of the proposed algorithm, mechanical fault generation experimental system manufactured by Gaon corporation is utilized.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.758-761
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• 2000

노인인구의 증가로 이에 대한 건강문제와 성인병의 증대 및 바쁜 일상생활로 인하여 본인의 건강상태를 수시로 스스로 확인할 수 있는 방안으로 무선데이터를 이용한 원격진료 시스템에 대한 요구가 크게 일어나고 있다. 이를 위해서 양방향 데이터 전송이 가능한 기기 (예를 들어 무선호출기나 휴대폰을 개량한 기기)를 이용해 실시간으로 혈당치나 혈압 측정치 등 종합적인 건강정보를 전송하고 이를 자동진단프로그램으로 위험여부를 판별해 경고하는 동시에 자신의 주치의에게 통보되는 시스템을 구현하고자 한다. 본 논문에서는 혈당치와 혈압 측정치의 데이터에 대하여 자동진단프로그램을 이용하여 관리도를 자동 생성하고 이를 전 문의사의 지식에 의한 진단프로그램과 연계하여 관리 한계선을 벗어나면 위험을 알리게 되고, 전문가시스템을 도입한 1대 1 대화형으로 자체진단을 하게 하는 인터넷 기반 진단프로그램을 개발하여 고객의 건강상태를 진단하게 한다. 본 연구는 기존의 이동통신기술을 혈압측정기와 결합시켜 의료기관과 연결시키는 데이터 전송기술을 응용하고, 의사가 실제 환자 앞에서 행하는 진료 과정을 원격으로 실시하는 원격진료 시스템의 프로토타입 개발을 목표로 하고 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.9 no.2
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• pp.70-76
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• 1984

In this paper, a functional m-redundant system, which is m-fault tolerant, is defined based on the graph-theory. This system is designed to be t(t$\geq$m) fault-diagnosable by comparing its unit's outcomes without additive test functions, so, the system down for diagnosis is not needed. The diagnostic model for this system is presented. It is to avail the redundancy of the system effectively. It is shown that this model can be converted into Preparata's model. Thus, the diagnostic characteristics of a functional m-redundant system is analyzed by the method originated by Preparata et al.