새로운 교통수단으로서 실용화가 진행 중인 자기부상열차 시스템은 무인자동운전으로 운영되며, 사전에 면밀한 열차운행 계획의 수립과 검증이 요구된다. 일반적으로 열차운행 계획을 수립할 때는, 노선계획에 따른 통계화된 수송수요 예측자료를 활용하지만, 실제 열차 운행 시에는 수송 파동이 생길 수 있으며, 이를 고려하여 열차 운행 계획과 서비스 품질을 사전에 검토할 수 있는 수요기반 시뮬레이션 기술이 요구된다. 본 연구에서는 연속적인 수요파동을 반영할 수 있는 자기부상열차 운행 시뮬레이션 방법 및 모델을 제시하였다. 이를 위해, 열차 운행에 따른 승객 수송과정을 가장 효과적으로 모사할 수 있는 이산사건 모델을 적용하였으며, DEVS 형식론을 이용하여 시스템을 체계적으로 모델링 하였다. 또한, DEVSim++시뮬레이션 환경을 이용한 구현과 실험을 통해, 제안한 모델에 대한 구현 가능성을 검증하였고, 이러한 수요기반 시뮬레이션을 이용하면 운행계획과 전략에 대한 효과적인 사전 검토가 가능함을 확인하였다.
Kim, Geunhee;Kim, Jae Min;Shin, Ji Hyeon;Lee, Seung Jun
Nuclear Engineering and Technology
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제54권10호
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pp.3620-3630
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2022
The diagnosis of abnormalities in a nuclear power plant is essential to maintain power plant safety. When an abnormal event occurs, the operator diagnoses the event and selects the appropriate abnormal operating procedures and sub-procedures to implement the necessary measures. To support this, abnormality diagnosis systems using data-driven methods such as artificial neural networks and convolutional neural networks have been developed. However, data-driven models cannot always guarantee an accurate diagnosis because they cannot simulate all possible abnormal events. Therefore, abnormality diagnosis systems should be able to detect their own potential misdiagnosis. This paper proposes a rulebased diagnostic validation algorithm using a previously developed two-stage diagnosis model in abnormal situations. We analyzed the diagnostic results of the sub-procedure stage when the first diagnostic results were inaccurate and derived a rule to filter the inconsistent sub-procedure diagnostic results, which may be inaccurate diagnoses. In a case study, two abnormality diagnosis models were built using gated recurrent units and long short-term memory cells, and consistency checks on the diagnostic results from both models were performed to detect any inconsistencies. Based on this, a re-diagnosis was performed to select the label of the second-best value in the first diagnosis, after which the diagnosis accuracy increased. That is, the model proposed in this study made it possible to detect diagnostic failures by the developed consistency check of the sub-procedure diagnostic results. The consistency check process has the advantage that the operator can review the results and increase the diagnosis success rate by performing additional re-diagnoses. The developed model is expected to have increased applicability as an operator support system in terms of selecting the appropriate AOPs and sub-procedures with re-diagnosis, thereby further increasing abnormal event diagnostic accuracy.
This paper introduces a failure analysis procedure that underpins real-time fault prognosis. In the previous study, we developed a systematic eventization procedure which makes it possible to reduce the original data size into a manageable one in the form of event logs and eventually to extract failure patterns efficiently from the reduced data. Failure patterns are then extracted in the form of event sequences by sequence-mining algorithms, (e.g. FP-Tree algorithm). Extracted patterns are stored in a failure pattern library, and eventually, we use the stored failure pattern information to predict potential failures. The two practical case studies (marine diesel engine and SIRIUS-II car engine) provide empirical support for the performance of the proposed failure analysis procedure. This procedure can be easily extended for wide application fields of failure analysis such as vehicle and machine diagnostics. Furthermore, it can be applied to human health monitoring & prognosis, so that human body signals could be efficiently analyzed.
Low power issue is one of the most critical problems in the Internet of Things (IoT), which are powered by battery. To solve this problem, various approaches have been presented so far. In this paper, we propose a method to reduce the power consumption by reducing the numbers of accesses into the flash memory consuming a large amount of power for on-chip software execution. Our approach is based on using cooperative logging structure to distribute the sampling overhead in single sensor node to adjacent nodes in case of rare-event applications. The proposed algorithm to identify event occurrence is newly introduced with negative feedback method by observing difference between past data and recent data coming from the sensor. When an event with need of flash access is determined, the proposed approach only allows access to write the sampled data in flash memory. The proposed event detection algorithm (EDA) result in 30% reduction of power consumption compared to the conventional flash write scheme for all cases of event. The sampled data from the sensor is first traced into the random access memory (RAM), and write access to the flash memory is delayed until the page buffer of the on-chip flash memory controller in the micro controller unit (MCU) is full of the numbers of the traced data, thereby reducing the frequency of accessing flash memory. This technique additionally reduces power consumption by 40% compared to flash-write all data. By sharing the sampling information via LoRa channel, the overhead in sampling data is distributed, to reduce the sampling load on each node, so that the 66% reduction of total power consumption is achieved in several IoT edge nodes by removing the sampling operation of duplicated data.
최근의 경쟁적 비즈니스 환경은 각 기업으로 하여금 민첩성과 유연성을 요구하게 되었고, 이를 위하여 기업에서 제공하는 서비스에 대한 실시간 모니터링과 이를 통한 조기 의사 결정이 기업의 핵심 경쟁력이 되었다. 또한, 엔터프라이즈 시스템에서 발생하는 수 없이 많은 다양한 이벤트들을 효과적으로 처리하기 위하여 의미 있는 데이터를 필터링 할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 하지만, 이와 관련된 기존의 연구는 BPEL엔진이나 미들웨어의 API에 의존한 모니터링으로 서비스 결함 발견에 그치고 있거나 낮은 단계의 이벤트(low-level event)에 기반한 단순 이벤트 처리에 그치고 있어, 기업에 유용한 비즈니스 정보를 제공하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 다중 상황 검출(situation detection)을 통해 보다 가치 있고 유용한 비즈니스 정보의 제공을 가능하게 하는 확장된 복합 이벤트 모델(complex event model)을 제시한다. 구체적으로, 먼저 엔터프라이즈 시스템에서의 이벤트 처리 아키텍처를 제안하고, 제안된 아키텍처에 적합한 이벤트 메타모델을 정의한다. 정의된 메타모델을 기초로 다양하고 진보된 이벤트 연산자와 복합 이벤트 패턴, 그리고 키(key) 등 이벤트 처리 언어를 구성하는 요소의 문법과 의미를 제안한다. 또한, 보다 정교한 이벤트 분석을 위한 이벤트 컨텍스트 매커니즘을 제안한다. 마지막으로 응용사례를 통하여 본 연구의 적용 가능성을 보여주고, 다른 이벤트 모델과의 비교를 통해 본 이벤트 모델의 장점을 제시한다.
Sensor network is used to obtain sensing data in various area. The interval to sense the events depends on the type of target application and the amounts of data generated by sensor nodes are not constant. Many applications exploit long sensing interval to enhance the life time of network but there are specific applications that requires very short interval to obtain fine-grained, high-precision sensing data. If the number of nodes in the network is increased and the interval to sense data is shortened, the amounts of generated data are greatly increased and this leads to increased amount of packets to transfer to the network. To transfer large amount of packets fast, it is necessary that the delay between successive packet transmissions should be minimized as possible. In Sensor network, since the Operating Systems are worked on the event driven, the Timer Event is used to transfer packets successively. However, since the transferring time of packet completely is varies very much, it is very hard to set appropriate interval. The longer the interval, the higher the delay and the shorter the delay, the larger the fail of transfer request. In this paper, we propose ESTEO which reduces the delay between successive packet transmissions by using SendDone Event which informs that a packet transmission has been completed.In ESTEO, the delay between successive packet transmissions is shortened very much since the transmission of next packet starts at the time when the transmission of previous packet has completed, irrespective of the transmission timee. Therefore ESTEO could provide high packet transmission rate given large amount of packets.
서버 푸시는 브라우저의 긴 폴링 요청을 이용하여 실시간으로 서버에서 브라우저로 컨텐츠를 전송하는 기술로, HTTP 환경에서 서버와 브라우저간의 실시간 양방향 통신을 가능하게 한다. 최근 풀 브라우징이 가능한 모바일 기기의 급속한 보급으로 인해 서버 푸시는 다양한 응용에 적용되고 있다. 하지만 서비스를 제공하는 서버는 다양한 사용자 환경에서 여러 서버에 분산된 컨텐츠를 동시에 많은 사용자에게 제공해야 하기 때문에 이전 보다 훨씬 많은 동시 사용자를 적절히 식별하여 빠르게 컨텐츠를 제공해야 하는 부담을 안게 되었다. 분산 서버 환경에서 지금까지의 요청 대 응답방식의 서버간 메시지 교환은 이런 요건을 충족하기에 동시 사용자 요청 처리, 사용자의 식별 및 컨텐츠의 전달에 어려움이 있다. 본 연구에서는 분산 서버 환경에서 서버 푸시를 제공하기 위한 서버간 메시지 교환 아키텍처를 제안한다. 제안한 아키텍처는 이벤트 주도 아키텍처를 기반으로 서버간에 푸시 방식으로 메시지를 교환한다는 특징을 가진다. 또한 대량 사용자 접속환경에서 유연한 이벤트 주체의 식별과 이벤트 처리가 가능하다. 본 연구에서는 제안한 아키텍처를 설계 및 구현하였고, 성능 테스트를 통해 기존 방식과 성능을 비교하였으며, 사례 구현을 통해 기능성을 확인하였다. 성능 테스트 결과 동일한 수의 동시 사용자를 처리하는데 제안한 아키텍처는 기존 요청 대 응답방식의 메시지 교환에 비해 서버 Thread 사용량은 감소하였고, 동시 처리량은 증가하였으며, 사용자의 응답시간은 감소하였다.
Activity monitoring has been widely recognized as important and critical tools in system monitoring for detection of abnormal behavior. In this research, we propose a data-driven activity monitoring method to measure relative sales performance which is not sensitive to special event which frequently occur in marketing area. Moreover, the proposed method can automatically updates the monitoring threshold that accommodates a drastically changing business environment. The results from simulation and practical case study from sales of electronic devices demonstrate the usefulness and applicability of the proposed activity monitoring method.
In this paper, a dynamic learning controller for robot manipulator is implemented using real-time operating system with capabilities of multitasking, intertask communication and synchronization, event-driven, priority-driven scheduling, real-time clock control, etc. The controller hardware system with VME bus and related devices is developed and applied to implement a dynamic learning control scheme for robot manipulator. Real-time performance of the proposed dynamic learning controller is tested and evaluated for tracking of the desired trajectory and compared with the conventional servo controller.
모바일 기기는 사물 인터넷으로 성장하여 지능형 건물과 관련된 많은 IoT 응용 프로그램으로 연계 된다. 예를 들어 주택 자동화 제어 시스템은 스마트 폰으로 제어 명령을 보냄으로써, 홈 서버에 액세스를 하는 클라이언트 구조의 웹 어플리케이션을 요구한다. 홈 서버는 광 통신 시스템으로 명령어를 수신 받고 컨트롤 한다. 게이트웨이 기반 REST 기술은 클라이언트에서 요청하는 명령어를 처리 및 증명해야 한다. 이러한 이유는 클라이언트 요청에 의해 다수의 게이트웨이 증가로 인한 인터넷이 지연 되기 때문이다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이 시스템 설계를 하고자 한다. 본 시스템을 통하여 동시성 최고의 다중 추상화 레벨을 확인 할 수 있다. 동시성을 확인하는 방법은 개체 간의 데이터 통신을 지원하는 객체 지향 시스템을 구축하는 것이다. 또한 IoT 게이트웨이 기반으로 양방향통신 방법 중 한쪽 통신 방향 프로토콜에 Node.js를 사용하여 이벤트 중심, 지능형 건물의 설계를 위한 아키텍쳐의 성능을 XMPP라는 미들웨어를 사용하여 확인하고자 한다. Node.js는 지능형 건물 제어장치가 중앙 집중화 형식의 허브를 통하여 통신이 될 수 있도록 하는 역할을 가지고 있다. Node.js는 스레드 기반의 접근 방식이 특징이며, 기존의 시스템보다 40% 이상 빠르다. Node.js를 서버 측에서 사용하기 위해 다수의 클라이언트 들로부터 요청을 한다. 따라서, IoT 환경에서 지능형 건축물의 작업수행 시간을 감소 시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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