오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나, 기존 방법론들은 새로운 요구사항에 대한 목표 시스템을 자가 치유하기 위해 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서, 본 논문에서는 시스템에서 발생한 문제를 인식하고 감지된 문제를 해결하기 위해 목표 시나리오 기반의 분석하고, 전 후 전략을 적용하여 동적으로 재구성되도록 자가 치유 방법을 제시하도록 한다. 이러한 제안 방법론을 통해 새로운 요구사항에 대한 자가 치유 개발자의 분석의 부하를 줄이고, 변경 정보를 파악하여 동적으로 재구성 되도록 지원하도록 한다.
The fiber reinforced composite material is widely used in the multi-industrial field where the weight reduction of the infrastructure is demanded because of their high specific modulus and specific strength. It has two main merits which are to cut down energy by reducing weight and to prevent explosive damage preceding to the sudden bursting which is generated by the pressure leakage condition. Therefore, Pressure vessels using this composite material in comparison with conventional metal vessels can be applied in the field such as defense industry, aerospace industry and rocket motor case where lightweight and the high pressure are demanded. In this paper, for nonlinear finite element analysis of E-glass/epoxy filament winding composite pressure vessel receiving an internal pressure, the standard interpretation model is developed by using the ANSYS, general commercial software, which is verified as the accuracy and useful characteristic of the solution based on Auto LISP and ANSYS APDL. Both the preprocessor for doing exclusive analysis of filament winding composite pressure vessel and postprocessor that simplifies result of analysis have been developed to help the design engineers.
The integration of intelligent devices, devices-level networks, and software into motor control systems can deliver improved diagnostics, fast warnings for increased system reliability, design flexibility, and simplified wiring. Remote access to motor-control information also affords an opportunity for reduced exposure to hazardous voltage and improved personnel safety during startup and trouble-shooting. This paper presents LonWorks fieldbus networked intelligent induction control system architecture. Experimental bed system with two inverter motor driving system for controlling 1.5kW induction motor is configured for LonWorks networked intelligent motor control. In recent years, MCCs have evolved to include component technologies, such as variable-speed drives, solid-state starters, and electronic overload relays. Integration was accomplished through hardwiring to a programmable logic controller (PLC) or distributed control system (DCS). Devicelevel communication networks brought new possibilities for advanced monitoring, control and diagnostics. This LonWorks network offered the opportunity for greatly simplified wiring, eliminating the bundles of control interwiring and corresponding complex interwiring diagrams. An intelligent MCC connected in device level control network proves users with significant new information for preventing or minimizing downtime. This information includes warnings of abnormal operation, identification of trip causes, automated logging of events, and electronic documentation. In order to show the application of the multi-motors control system, the prototype control system is implemented. This paper is the first step to drive multi-motors with serial communication which can satisfy the real time operation using LonWorks network.
제트추진연구소(JPL : Jet Propulsion Laboratory)에서는 매일 전세계에 분포된 정밀 측지용 GPS수신기의 광역망으로 부터 관측자료를 수집하고 분석하여 정밀한 GPS transmitter parameters (위성의 위치력 및 시계 보정값)를 산정하고 있으며 이를 이용한 자동화된 GPS 자료 해석 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 한측점의 2주파 GPS수신기로부터 획득한 위성관측자료를 E-mail 및 ftp(file transfer protocol)로 JPL의 주컴퓨터에 연결시켜 JPL의 정밀 GPS transmitter parameters 및 Gipsy/Oasis-II (GOA-II) s/w를 활용한 정밀절대측위(PPP : Precise Point Positioning)기법의 정밀도를 분석하고 PPP에 의한 GPS기준점 좌표의 산정 방안을 검토한 것이다. 검토결과, X, Y, Z 직교좌표계에서 수 cm급의 위치결정이 가능하였다.
현대의 데이터베이스 서버는 거대하고 복잡한 소프트 시스템의 구조이다. 복잡한 SQL(Structured query language) 언어는 점점 늘어가고 ANSI 표준을 바탕으로 새로운 형태로 발달하고 있다. 데이터베이스 서버를 테스트하는 작업은 꾸준히 진행되어 왔으며 앞으로도 계속 도전하고 있는 과제중 하나이다. 그 과제에 적합한 새로운 테스트 기법의 개발을 위해서는 보편적으로 막대한 인력과 비용이 요구된다. 본 논문에서는 수동적인 테스트에서의 막대한 인력과 비용의 문제로부터의 해결책을 제공하기 위해서 자동화된 SQL 쿼리 테스트 프레임워크를 제시한다. 본 프레임워크는 SQL의 기본이 되는 SQL BNF(Backus-Naur Format) 문법을 기본으로 하여 문법적, 의미적으로 정확한 "지능적인" SQL 쿼리를 랜덤하게 자동적으로 생성 한다. 생성된 "지능적인" 쿼리는 논리적 모델에서 얻어지고, 통계적인 정보를 통해 사용자에게 유용한 체크리스트를 제공한다. 각각의 데이터베이스 개발업체는 그들의 데이터베이스와 새롭게 개발되는 데이터베이스를 통합적으로 테스트 환경을 제공함에 따라 테스트 과정에서의 인력과 비용의 문제를 해결하고, 데이터베이스의 장단점을 파악하는 기준을 제공하여 품질 향상에 도움이 될 것이다.
Software testing cost can be reduced if the process of testing is automated. However, the test data generation task is still performed mostly by hand although numerous theoretical works have been proposed to automate the process of generating test data and even commercial test data generators appeared on the market. Despite prolific research reports, few attempts have been made to evaluate and characterize those techniques. Therefore, a lot of works have been proposed to automate the process of generating test data. However, there is no overall evaluation and comparison of these techniques. Evaluation and comparison of existing techniques are useful for choosing appropriate approaches for particular applications, and also provide insights into the strengths and weaknesses of current methods. This paper conducts experiments on four representative test data generation techniques and discusses the experimental results. The results of the experiments show that the genetic algorithm (GA)-based test data generation performs the best. However, there are still some weaknesses in the GA-based method. Therefore, we modify the standard GA-based method to cope with these weaknesses. The experiments are carried out to compare the standard GA-based method and two modified versions of the GA-based method.
The development of hull curved plate forming automation system in ship production field begins from the need of stakeholders such as enterprise organization, who need the reduction of cost and time and improvement of productivity, and end users who work for this production process. Even though hull curved plate forming automation system has small scale, it is reasonable to consider the system as an interdisciplinary system, because the system includes all of hardware, software, human and information and has a specified objective to be performed. In this paper, introduction of 4 leading Model-Based Systems Engineering (MBSE)methodologies is described and SysML(Systems Modeling Language), which is designed to analyze, specify, design, and verify complex systems, is introduced in order to support those methodologies. Especially, SysML is applied to system modeling of hull curved plate forming automation system and focused on. The structure diagrams and behavior diagrams based on operational context of the automation system are used to make system architecture. The performed application of SysML to the hull curved plate forming automation system shows an example of applying SysML to the development of other autonomous systems in ship production domain.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.207-216
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2000
Due to recent growing interest in autonomous software agents and their potential application in areas such as electronic commerce, the autonomous negotiation become more important. Evidence from both theoretical analysis and observations of human interactions suggests that if decision makers have prior information on opponents and furthermore learn the behaviors of other agents from interaction, the overall payoff would increase. We propose a new methodology for a strategy finding process using data mining in autonomous negotiation system ; ANSIA (Autonomous Negotiation System using Intelligent Agent). ANSIA is a strategy based negotiation system. The framework of ANSIA is composed of following component layers : 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. In the data mining agent layer, that plays a key role as a system engine, extracts strategy from the historic negotiation is extracted by competitive learning in neural network. In negotiation agent layer, we propose the autonomous negotiation process model that enables to estimate the strategy of opponent and achieve interactive settlement of negotiation. ANISIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.263-268
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2001
In this paper, we present a new heuristic algorithm fur buffer allocation in FMS (Flexible Manufacturing System). It is conducted by using a genetic algorithm and simulation. First, we model the system by using a simulation software, \"Arena\". Then, we apply a genetic algorithm to achieve an optimal solution. VBA blocks, which are kinds of add-in functions in Arena, are used to connect Arena with the genetic algorithm. The system being modeled has seven workstations, one loading/unloading station, and three AGVs (Automated Guided Vehicle). Also it contains three products, which each have their own machining order and processing times. We experimented with two kinds of buffer allocation problems with a proposed heuristic algorithm, and we will suggest a simple heuristic approach based on processing times and workloads to validate our proposed algorithm. The first experiment is to find a buffer profile to achieve the maximum throughput using a finite number of buffers. The second experiment is to find the minimum number of buffers to achieve the desired throughput. End of this paper, we compare the result of a proposed algorithm with the result of a simple buffer allocation heuristic based on processing times and workloads. We show that the proposed algorithm increase the throughput by 7.2%.t by 7.2%.
The D165539 locus was investigated to collect population genetic data in the Korean population. The selected subject was unrelated 293 Korean people. DNA was extracted from the samples and PCR was performed with fluorescent primer. The amplified fragment was analysed by automated DNA sequencer and it's application software. Among the Korean population, 7 allele and 18 geneotype were observed and allele No. 9 is mostly frequent(0.2679) and then allele No. 11(0.2679), allele No. 9(0.2645). The observed heterozygosity and the expected heterozygosity is 0.7466, 0.7829 each. The polymorphism information content(PIC) is 0.7466. The power of discrimination(PD) and the mean exclusion chance(MEC) are calculated to be 0.9190 and 0.5775.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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