So far, little research has been conducted into developing a QAPM (Quality Assurance Process Model) for telecommunications applications on the basis of TMN. This is the first trial of the design of TMN-based QAPM on fault management with UML. A key attribute of the QAPM is that it can easily identify current deficiencies in a legacy system on the basis of TMN architecture. Using an empirical comparison with the legacy systems of a common carrier validates the QAPM as the framework for a future mode of the operation process. The results indicate that this paper can be used to build ERP(Enterprise Resource Planning) for a telecommunications fault management solution that is one of the network management application building blocks. The future work of this paper will involve applying the QAPM to build ERP for RTE (Real Time Enterprise) fault management solution and more research on ERP design will be necessary to accomplish software reuse.
글로벌 싱글 인스턴스(GSI) 기반의 기업의 정보시스템은 기업 내부정보 및 자원/자산을 통합관리하고 프로세스의 동질성을 확보하여 업무의 효율성 및 전사적인 생산성을 향상시키고 있지만 정보시스템의 장애가 발생하게 되면 비즈니스가 마비될 수 있고 그로 인해 엄청난 금전적 손실이 따르는 위험을 동시에 안고 있다. 여분의 부품 사용을 전제하는 수많은 결함허용(Fault-Tolerance) 기법들이 안정적인 정보시스템을 위해 연구되어 왔다. 결함허용 기법의 설계 및 적용의 어려운 점은 결함의 유형 및 빈도를 정보시스템을 운영하기 전에는 알기 어렵다는 것이다. 따라서 정보시스템 구축 단계에서의 결함허용 기법의 적용과 함께, 구축 후, 운영적인 측면에서의 장애관리 기법을 동시에 고려하여 안정적으로 정보시스템을 운영하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 기술분류체계(TRM)기반의 점검포인트와 이벤트 룰엔진 적용으로 시스템 장애를 사전예측 하는 방법을 포함하는 정보시스템 장애관리 기법인 무장애체계 프로세스를 제시 하였다. 또한, 무장애체계 방법을 적용한 장애관리 정보시스템(PICS)을 하이테크 장치산업의 대표기업에 구축하여 무장애체계 방법 적용 전, 후의 효과도 함께 제시 하였다. 무장애체계 도입 후 월별 장애건수, 장애시간은 각각 46%, 56% 감소하였으며, 장애로 인한 매출에 대한 기회 손실금액은 77% 절감하는 효과를 보였다.
This paper reviews and classify fault-tree analysis methods developed since 1960 for system safety and reliability. Fault-tree analysis is a useful analytic tool for the reliability and safety of complex systems. The literature on fault-tree analysis is, for the most part, scattered through conference proceedings and company reports. This paper classify the literature according to system definition, fault-tree construction, qualitative evaluation, quantitative evaluation, and available computer codes for fault-tree analysis.
This paper presents a non-linear control chart based on support vector machine regression (SVM-R) to improve the accuracy of fault detection of cyclic signals. The proposed algorithm consists of the following two steps. First, the center line of the control chart is constructed by using SVM-R. Second, we calculate control limits by variances that are estimated by perpendicular and normal line of the center line. For performance evaluation, we apply proposed algorithm to the industrial data of the chemical vapor deposition process which is one of the semiconductor processes. The proposed method has better fault detection performance than other existing method
As optical network technology advances, the Dense-Wavelength Division Multiplexing(DWDM) networks have been widely accepted as a promising approach to the Next Generation Optical Internet (NGOI) backbone networks. Especially. a fault/attack management scheme in NGOI backbone networks is one of the most important issues because a short service disruption in DWDM networks carrying extremely high data rates causes loss of vast traffic volumes. In this paper, we suggest a fault/attack management model for NGOI backbone networks and propose a fault/attack recovery procedure in IP/GMPLS over DWDM.
이 논문에서는 시스템의 라우팅 구성 장애를 진단하고 복구하기 위한 규칙과 알고리즘을 제시하고 이를 이용하여 피관리 시스템에서 발생한 라우팅 구성장애를 자동으로 관리할수 있는 시스템을 JAVA를 이용하여 설계하고 구현하였다. 라우팅 구성장애 관리를 위하여 네트워크 구성 관리 생성 규칙 라우팅 구성장애 진단 생성규칙 라우팅 구성 장애 복구 생성규칙을 제안하였으며 후향 추론 알고리즘을 기반으로 이런 생성규칙간의 상호 연동을 위하여 메타 규칙을 적용하여 시스템을 구현하였다 구현한 시스템을 시나리오에 기반하여 규칙 Blackboard 목표의 변화과정을 보여줌으로써 실험결과를 제시하였다. 이 논문에서는 이질적으로 급변하는 네트워크 환경에 능동적으로 대처할수 있는 시스템 구현을 통해서 시스템의 라우팅 구성장애 관리에 드는 비용과 시간을 줄이고 시스템의 네트워크 구성 장애 관리를 위한 방법론을 제시하고자 한다.
Saeed, Waqar;Ahmad, Zulfiqar;Jehangiri, Ali Imran;Mohamed, Nader;Umar, Arif Iqbal;Ahmad, Jamil
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.35-57
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2021
Fog computing aims to provide the solution of bandwidth, network latency and energy consumption problems of cloud computing. Likewise, management of data generated by healthcare IoT devices is one of the significant applications of fog computing. Huge amount of data is being generated by healthcare IoT devices and such types of data is required to be managed efficiently, with low latency, without failure, and with minimum energy consumption and low cost. Failures of task or node can cause more latency, maximum energy consumption and high cost. Thus, a failure free, cost efficient, and energy aware management and scheduling scheme for data generated by healthcare IoT devices not only improves the performance of the system but also saves the precious lives of patients because of due to minimum latency and provision of fault tolerance. Therefore, to address all such challenges with regard to data management and fault tolerance, we have presented a Fault Tolerant Data management (FTDM) scheme for healthcare IoT in fog computing. In FTDM, the data generated by healthcare IoT devices is efficiently organized and managed through well-defined components and steps. A two way fault-tolerant mechanism i.e., task-based fault-tolerance and node-based fault-tolerance, is provided in FTDM through which failure of tasks and nodes are managed. The paper considers energy consumption, execution cost, network usage, latency, and execution time as performance evaluation parameters. The simulation results show significantly improvements which are performed using iFogSim. Further, the simulation results show that the proposed FTDM strategy reduces energy consumption 3.97%, execution cost 5.09%, network usage 25.88%, latency 44.15% and execution time 48.89% as compared with existing Greedy Knapsack Scheduling (GKS) strategy. Moreover, it is worthwhile to mention that sometimes the patients are required to be treated remotely due to non-availability of facilities or due to some infectious diseases such as COVID-19. Thus, in such circumstances, the proposed strategy is significantly efficient.
In this paper, a fault-tolerant Mini-MAP system with high reliability is proposed. For fault-tolerance, the LLC sublayer, MAC sublayer, and physical layer of the Mini-MAP system are dualized. The detection of faults, the replacement of the failed network, and the management of the network are three major functions required for the dualization, and they are performed by ESM(Error Supervisory Machine), EMM(Error Management Machine), and NMM(Network Management Machine) of the proposed fault-tolerant Mini-MAP system, respectively. The ring maintenance function of the MAC sublayer is used for the detection of the faults. In the proposed fault-tolerant Mini-MAP system, the data are received from both of the dualized networks and transmitted to the selected one of the two. We analyze the reliability and the MTTF(Mean Time To Failure) of the proposed fault-tolerant Mini-MAP system and show that it has better performance compared to a general Mini-MAP system.
IT자산은 조직의 경영목적을 지원해주는 핵심영역이며, IT자산의 장애 발생시 신속한 처리를 지원하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 IT자산의 장애가 발생할 경우, 장애해결을 위하여 기존의 장애 데이터를 기초로 장애처리 예측 기법을 제시한다. 제안한 장애처리 예측 기법은 첫째, 기존의 장애처리 데이터를 전처리하여 장애처리 유형별로 분류하고 둘째, 분류된 장애처리 유형과 장애 발생 후 접수된 내용을 키워드 매핑시키는 규칙을 제정하였으며 셋째, 제정된 규칙에 의하여 장애 발생 후 장애처리 방법이 사전에 예측 가능한 기계학습 프로세스를 제시하였다. 제시한 기계학습 프로세스의 유효성을 입증하기 위하여 A사에서 6개월 동안 접수된 33,000여건의 전산기기 장애 데이터를 실험한 결과 장애처리 예측의 적중률이 약 72%였으며, 지속적인 기계학습을 통하여 81%로 향상되었다.
Conventional fault tree analysis has several problems as the estimations and tolerances of the failure probability values. To overcome these problems, fuzzy concepts with natural language can be applied to conventional fault tree analysis. And, we propose the evaluation method of the imprecision of top/basic events and possibility importances of basic events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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