본 논문에서는 유도전동기 고정자 고장 진단에 있어서 활성화 함수가 미치는 영향을 분석하여 효율적인 CNN 활용 방법을 제안하였다. 일반적으로 유도전동기 고정자 고장 진단의 주된 목적은 미세한 턴 단락을 빠르게 진단함으로 고장을 미리 방지함에 있다. 이에 활성화 함수 활용에 있어서 전반적인 고정자 고장에는 ReLu가 우수성을 보임을 알 수 있었으나, 미세한 턴 단락인 2턴 단락에 있어서는 Sigmoid 함수가 ReLu 함수보다 진단의 정확도에 있어서 23.23% 유용함을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
소프트웨어 안정성은 운영 환경에서 시간의 흐름에 따른 오작동이 없이 운영 될 수있는 가능성이라고 할 수 있다. 소프트웨어의 고장 분석을 위한 유한 고장 NHPP에서, 고장 발생률은 일정하거나 단조롭게 증가하거나 단조 감소하는 추이를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 NHPP 모형에 근거하고 소프트웨어 고장시간 자료를 바탕으로 와이블 분포의 형상모수를 고려한 지수분포 Rayleigh 분포, 역-지수 분포를 수명분포로 하여 소프트웨어 개발 비용모형에 관한 속성을 비교 평가분석을 하였다. 또한 모수 추정은 최우 추정방법을 적용하고 데이터 추세검정은 박스-플롯방법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 Rayleigh 모형이 역-지수 모형이나 Goel-Okumoto 모형에 비교해서 방출 시기는 Rayleigh 모형이 가장 빠르고 방출시점의 비용도 가장 경제적임을 알 수 있다. 이 연구의 결과를 이용하면 소프트웨어 개발자 및 운용자들은 최적방출시간과 경제적인 개발비용을 예측 하는데 활용 할 수 있으리라 판단된다.
본 연구에서는 신뢰성 연구에 적합하다고 알려진 Inverse-type(: Inverse-Exponential, Inverse-Rayleigh) 수명분포를 유한고장 NHPP(: Nonhomogeneous Poisson Process) 기반의 소프트웨어 개발비용 모형에 적용한 후, 성능을 결정하는 속성을 분석하였다. 또한, 모형의 효율성을 평가하기 위해 Goel-Okumoto 기본 모형과 함께 비교하였다. 고장 시간 데이터를 이용하여 모형의 성능을 분석하였고, 모수의 계산은 MLE(: Maximum Likelihood Estimation)를 적용하였다. 결론적으로, 첫째, 개발비용을 결정하는 m(t)를 분석한 결과, Inverse-Exponential 모형이 참값에 대한 오차가 적어 효율적이었다. 둘째, 개발비용과 함께 방출시간을 분석한 결과 Inverse-Rayleigh 모형이 가장 좋은 것으로 확인되었다. 셋째, 제안된 모형의 속성(m(t), 비용, 방출시간)을 종합적으로 평가한 결과, Inverse-Rayleigh 모형의 성능이 가장 우수하였다. 따라서 소프트웨어 개발자가 초기 프로세스에서 본 연구 데이터를 효율적으로 활용할 수 있다면, 비용에 영향을 미치는 속성들을 사전에 탐색하고 분석할 수 있을 것이다.
비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개 당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 증가추세를 가진 어랑 분포를 이용한 어랑 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 실측자료를 이용하여 기존의 모형과 어랑 모형의 모수 추정을 실시하였다. 어랑 모형의 형상모수를 선택하기 위하여 (누적)분포적합도 검정을 사용하였고 이 자료들에서 어랑 모형의 제안과 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 적합도 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
오버레이 네트워크는 물리적 네트워크를 기반으로 하는 가상의 컴퓨터 네트워크로서, 오버레이 네트워크의 노드들은 가상의 링크 또는 논리적 링크로 상호 연결된 것으로 각 링크는 물리적 링크상의 경로와 일치한다. 이러한 오버레이 네트워크는 분산 환경에서 이질적인 자원의 공유에 적합하다. 그러나 오버레이 네트워크는 신뢰적인 통신에 제한이 많으므로 오버레이 네트워크에서의 실패 탐지는 네트워크의 신뢰성을 향상시키는데 중요한 요소이다. 본 논문에서는 분산 환경에서 전형적인 실패 탐지가 가져야 하는 조건들을 살펴보고 HRing 오버레이 네트워크(Hierarchical Ring Overlay Network)에서 수행할 수 있는 실패 탐지와 회복 기법을 제안한다. 제안된 방법은 크게 실패 탐지 단계와 실패 회복 단계로 구분되며, HRing 오버레이가 갖는 특징들을 활용하여 실패 탐지를 수행하기 때문에 불필요한 네트워크 트래픽을 감소시킬 수 있으며 네트워크의 확장성과 유연성을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 또한 제안된 실패 탐지 및 회복 기법에 대한 분석과 시뮬레이션을 통한 실험적 평가를 통해 성능을 평가하였다.
The radial distribution systems (RDS) commonly used around the world has the following disadvantages. First, when the DL is operated on a radial system, the line utilization rate is usually kept low. Second, if a fault occurs in the radial DL, a power outage of 3 to 5 minutes is occurring depending on the operator's proficiency and fault situation until the fault section is separated and the normal section is replaced. To solve this problem, Various methods have been proposed at domestic and foreign to solve this problem, and in Korea, research is underway on the advanced system of operating multiple linked DL always. A system that is electrically linked always, and that is built to enable high-speed communication during the protection coordination is named networked distribution system (NDS). Because the load shares the DL, the line utilization rate can be improved, and even if the line faults, the normal section does not need to be cut off, so the normal section does not experience a power outage. However, since it is impossible to predict in which direction the fault current will flow when a failure occurs in the NDS, a communication-based protection coordination is used, but there is no backup protection coordination method in case of communication failure. Therefore, in this paper, we propose a protective cooperation method to apply as a backup method when communication fails in NDS. The new method is to change TCC by location of CB using voltage drop in case of fault.
최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
이동통신이 대중화되면서 서비스확장을 위해 무분별하게 기지국 건설함으로써 발생하는 기지국간의 중복투자 및 자연훼손을 방지하기 위하여 정통부에서는 기지국 공용화를 요구하였다. 본 연구에서는 지하철 역사내에 설치된 공용중계기에서 발생되는 전원 불량등의 장애 요인 및 장비, 시설 불량 또는 지하철 터널 구간에서 발생되는 통신 서비스에 대한 문제점을 조사하여 분석하였다. 본 논문의 내용은 공용화 서비스에서 높은 품질의 서비스를 제공하고 앞으로 추진될 IMT-2000 또는 제4세대 이동통신 공용화에 중요한 기초자료가 될 것이다.
TCN(Train Communication Network) adopts the master/slave protocol to implement real-time communication. In this network, a fault on the master node, cased by either hardware or software failure, makes the entire communication impossible over TCN. To reduce fault detection and recovery time, this paper propose the contention based mastership transfer algorithm. Slave nodes detect the fault of master node and search next master node using the proposed algorithm. This paper also shows the implementation results of a SoC-based Fault-Tolerant MVB Controller(FT-MVBC) which includes the fault-detect-logic as well as the MVB network logic to verify this algorithm.
In this paper, we explore two ways to improve the bandwidth assurance performance of Assured Service(AS). It is well known that AS fails to meet the bandwidth assurance target for large-profile TCP flows competing with many small-profile flows. This flows after the back-offs induced by packet drops. Thus currently proposed solution to this problem naturally focus on modifying TCP's behavior to counter the unfairness in the TCP dynamics. Unfortunately, these proposals lack practicability in terms of the required changes in the incumbent Internet infrastructure. Admitting this difficulty, we instead look to not yet deployed Diff-Serv mechanisms for practical solutions. In particular, we investigate the role of RIO, RED with IN(in-profile) and OUT(out-profile), queue management scheme in the assurance failure for As. Specifically, we identify the inadequacy of RIO that aggravates the bandwidth assurance failure. Then we alleviates the bandwidth assurance failure problem by separately controlling the out-of-profile packet queue length. Through extensive simulations we demonstrate that RI+O extends the regime where AS consistently provides the bandwidth assurance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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