Journal of Satellite, Information and Communications
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v.10
no.4
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pp.107-112
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2015
To predict the system availability of the National Environmental Satellite Center Earth Station, mathematical models of H/W and S/W availability, the availability estimating methods for parallel were systematically presented in this paper. Furthermore, the results of the availability prediction for the Environmental Satellite Earth Station were estimated. The analytical results of Environmental Satellite Earth Station system availability were estimated as 0.998072.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.4
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pp.143-149
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2012
MANET is a network that is a very useful application to build network environment in difficult situation to build network infrastructure. But, nodes that configures MANET have difficulties in data retrieval owing to resources which aren't enough and mobility. Therefore, caching scheme is required to improve accessibility and availability for frequently accessed data. In this paper, we proposed a technique that utilize mobility prediction of nodes to retrieve quickly desired information and improve data availability. Mobility prediction of modes is performed through distance calculation using location information. We used technique which global cluster table and local member table is managed by cluster head to reduce data consistency and query latency time. We compared COCA and CacheData and experimented to confirm performance of proposed scheme in this paper and efficiency of the proposed technique through experience was confirmed.
In this paper, a technique is proposed that enables secondary users to evaluate channel availability in cognitive radio networks. Here, secondary users estimate the utilization of channels via predicting the traffic pattern of primary user, and select a proper channel for radio transmission. The proposed technique reduces the channel switching rate of secondary users (the rate of switching from one channel to another) and the interference on primary users, while maintaining a reasonable call blocking rate of secondary users.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.5
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pp.517-523
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1999
The Start-up transformers or on-site stand-by transformers are installed for the start-up and shut-down of generator and emergency status in unclear power plant. The on-site power supply configuration using these transformers must be detemined by considering configuration requirements, site characteristics, reliability and availability severely because it is remarkably important for safety and benefit of plant. The start-up or stand-by power supply configuration has been determined considering only safety requirements and construction cost up to now in Korea. I study various reliability estimating methods for the prediction of availability, and estimate the unavailability for the start-up power supply system of two 1,000㎿ unclear power plants. I also detemine the reliability and unavailability and unavailavility of equipment, system and configuration using FTA method.
The safety-related raw water system's strong operational condition supports the radiation defense and biological shield of nuclear plant containment structures. Gaps and failures in maintaining proper working condition of main equipment like pump were among the most common causes of unavailability of safety related raw water systems. We integrated the advanced data analytics tools to evaluate the maintenance records of water systems and gave special consideration to deficiencies related to pump. We utilized maintenance data over a three-and-a-half-year period to produce metrics like MTBF, MTTF, MTTR, and failure rate. The visual analytic platform using tableau identified the efficacy of maintenance & deficiency in the safety raw water systems. When the number of water quality violation was compared to the other O&M deficiencies, it was discovered that water quality violations account for roughly 15% of the system's deficiencies. The pumps were substantial contributors to the deficit. Pump availability was predicted and optimized with real time data using response surface method. The prediction model was significant with r-squared value of 0.98. This prediction model can be used to predict forth coming pump failures in nuclear plant.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.12
no.1
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pp.105-112
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2016
An aircraft must be designed to minimize system failure rate for obtaining the aircraft safety, because the aircraft system failure causes a fatal accident. The safety of the aircraft system can be predicted by analyzing availability, reliability, and maintainability of the system. In this study, the reliability and the maintainability of the hydraulic system are analysed except the availability, and therefore the reliability and the maintainability analysis process and the results are presented for a helicopter hydraulic system. For prediction of the system reliability, the failure rate model presented in MIL-HDBK-217F is used, and MTBF is calculated by using the Part Stress Analysis Prediction and quality/temperature/environmental factors described in NPRD-95 and MIL-HDBK-338B. The maintainability is predicted by FMECA(Failure Mode, Effect & Criticality Analysis) based on MIL-STD-1629A.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.1
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pp.25-34
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2021
Availability is one of the important factor for developing weapon system, because it indicates the mission capability and sustainable life cycle management of weapon system. Recently, as weapon system becomes more advanced and more complex, availability estimation becomes more important to reduce the life cycle cost of weapon system. Modeling and simulation(M&S) is useful method to describe the availability of complex weapon system applying operational environment and maintenance plan. Especially agent based model(ABM) has the strength to describe interactions between agents and environments in complex system. Therefore, this paper presents the availability estimation of weapon system using agent based model. The sample data of part list and reliability analysis is applied to build availability estimation model. User agent and mechanic agent are developed to illustrate the behavior of operation and maintenance using formal specification. Storage reliability is applied to describe failure of each parts. The experimental result shows that this model is quite useful to estimate availability of weapon system. This model may estimate more reasonable availability, if full scale data of weapon system and real field data of operation is provided.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.10
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pp.102-111
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2021
Maintainability is a major design parameter that includes availability as well as reliability in a RAM (reliability, availability, maintainability) analysis, and is an index that must be considered when developing a system. There is a lack of awareness of the importance of predicting and analyzing maintainability; therefore, it is dependent on past-experience data. To improve the utilization rate, maintainability must be managed as a key indicator to meet the user's requirements for failure maintenance time and to reduce life-cycle costs. To improve the maintainability-prediction accuracy in the detailed design stage, we present a maintainability-prediction method that applies Method B of the Military Standardization Handbook (MIL-HDBK-472) Procedure V, as well as a Korean maintainability-prediction software package that reflects the system complexity.
In this paper we introduce the method, procedure and result of RAM prediction for interlocking system which is applied for AREX signaling system. For RAM prediction, we breakdown the interlocking system to the LRU level and select the LRUs of which failure can cause the service delay. The prediction of reliability is based on the Reliability Block Diagram which is the functional diagram composed of selected LRUs and finally, the availability of interlocking system is estimated from the combination of reliability and maintainability.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.6
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pp.766-773
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2021
This paper presents an implementation result and performance evaluation of pavilion management services that does not only provide real-time status of the pavilion in the forest but also prediction services through machine learning. The developed hardware prototype detects whether the pavilion is occupied using a motion detection sensor and then sends it to a cloud database along with location information, date and time, temperature, and humidity data. The real-time usage status of the collected data is provided to the user's mobile application. The performance evaluation confirms that the average response time from the hardware module to the applications was 1.9 seconds. The accuracy was 99%. In addition, we implemented a pavilion availability prediction service that applied a machine learning-based SVM (Support Vector Model) model to collected data and provided it through mobile and web applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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