Distributed Control System (DCS) communication networks, which use Fast Ethernet with redundant networks for the transmission of information, have been installed in digitalized nuclear power plants. Normally, failover tests are performed to verify the reliability of redundant networks during design and manufacturing phases; however, systematic integrity tests of DCS networks cannot be fully performed during these phases because all relevant equipment is not installed completely during these two phases. In additions, practical verification tests are insufficient, and there is a need to test the actual failover function of DCS redundant networks in the target environment. The purpose of this study is to verify that the failover functions works correctly in certain abnormal conditions during installation and commissioning phase and identify the influence of network failover on the entire DCS. To quantify the effects of network failover in the DCS, the packets (Protocol Data Units) must be collected and resource usage of the system has to be monitored and analyzed. This study introduces the use of a new methodology for verification of DCS network failover during the installation and commissioning phases. This study is expected to provide insight into verification methodology and the failover effects from DCS redundant networks. It also provides test results of network performance from DCS network failover in digitalized domestic nuclear power plants (NPPs).
With the advancement of network, privacy information as well as confidential information that belongs to government and company are exposed to security incident like spreading viruses or DDoS attack. To prevent these security incident and protect information that belongs to government and company, Security system has developed such as antivirus, firewall, IPS, VPN, and other network security system. Network security systems should be selected based on purpose, usage and cost. Verification for network security product's basic features performed in a variety of ways at home and abroad, but consumers who buy these network security product, just rely on the information presented at companies. Therefore, common user doing self performance evaluation for perform Verification before buying network security product but these verification depends on inaccurate data which based on some user's criteria. On this paper, we designing methodology of network security system performance evaluation focused on Korean using other cases of performance evaluation.
This paper presents an automated methodology for campus network design and performance analysis using the rule-based SES and DEVS modeling & simulation techniques. Proposed methodology for structural design and performance analysis can be utilized not only in the early stage of network design for selecting configurable candidate from all possible design alternatives, but also in simulation verification for generating performance data. Our approach supercedes conventional methodologies in that, first, it can support the configuration automation by utilizing the knowledge of design expert ; second, it can provide the simulation-based performance evaluation ; third, it is established on the basis of the well-formalized framework so that it can support a hierarchical and modular system design. Several simulation tests performed on a campus network example will illustrate our technique.
As the Internet traffic increases, the demand for higher performance routers continues to grow, and it makes switch chips more complex. To make matters worse, these chips also need to handle high-level services. In this paper, we introduce an efficient verification methodology that can support real network traffics to satisfy the verification requirement of real complex situation even at the early design phase of switch chips.
본 논문에서는 스마트 그리드 배전 계통에서 선로상의 고장으로부터 계통을 보호하기 위한 인공 신경 회로망을 기반으로 하는 고장 판단 방법론을 제안하였다. 제안된 방법론에서는 먼저 전류 실효값 크기를 기반으로 일반 고장 여부를 판단하고 다음, 정상 전류로 판단되는 경우 인공 신경 회로망을 기반으로 하는 normal/HIF classifier를 이용하여 고 임피던스 지락 고장 여부를 판단하도록 설계하였다. 반복적인 DSP 모듈 기반 알고리즘 검증 시험들 중에서, 실효 값 크기가 최소 동작전류보다 작은 정상 전류 파형 시험인 경우에 normal/HIF classifier가 전류 파형을 정상상태로 인식하여 부 동작하였으며, 반면에, 저 임피던스 고장의 경우는 고장 상태로 인식하여 정해진 절차에 따라 재폐로 동작을 보임으로써 제안된 방법론의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅을 활용한 뉴럴 네트워크 기반의 휴대용 질병 진단 플랫폼 구현 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 임상 데이터 수집, 진단 알고리즘 및 반응 물질 선정, 진단 플랫폼 구현으로 구성된다. 진단 알고리즘 검증을 위해서 총 401명(정상인 314명, 간암환자 87명)의 혈액과 1,146개의 압타머(aptamer)로 구성된 마이크로 어레이로부터 얻어진 임상 데이터를 사용 하였다. 검증 결과, 최종적으로 32개의 선별된 압타머를 사용하여 97.5%로 간암 여부를 판별 할 수 있었다. 이것을 바탕으로 32개의 생체 신호를 입력으로 가지는 휴대용 질병 진단 플랫폼을 설계 및 구현하였다.
Purpose: The main objective of this paper is to propose an RD method by developing a neural network (NN)-based estimation approach in order to provide an alternative aspect of response surface methodology (RSM). Methods: A specific modeling procedure for integrating NN principles into response function estimations is identified in order to estimate functional relationships between input factors and output responses. Finally, a comparative study based on simulation is performed as verification purposes. Results: This simulation study demonstrates that the proposed NN-based RD method provides better optimal solutions than RSM. Conclusion: The proposed NN-based RD approach can be a potential alternative method to utilize many RD problems in competitive manufacturing nowadays.
This paper describes methodology verifying near-surface predictability of numerical weather prediction models against the surface synoptic weather station network (SYNOP) observation. As verification variables, temperature, wind, humidity-related variables, total cloud cover, and surface pressure are included in this tool. Quality controlled SYNOP observation through the pre-processing for data assimilation is used. To consider the difference of topographic height between observation and model grid points, vertical inter/extrapolation is applied for temperature, humidity, and surface pressure verification. This verification algorithm is applied for verifying medium-range forecasts by a global forecasting model developed by Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems to measure the near-surface predictability of the model and to evaluate the capability of the developed verification tool. It is found that the verification of near-surface prediction against SYNOP observation shows consistency with verification of upper atmosphere against global radiosonde observation, suggesting reliability of those data and demonstrating importance of verification against in-situ measurement as well. Although verifying modeled total cloud cover with observation might have limitation due to the different definition between the model and observation, it is also capable to diagnose the relative bias of model predictability such as a regional reliability and diurnal evolution of the bias.
In this paper, we analyses a testing methodology that allows for harmless auditing, define three testing modes.heavy, relaxed, and safe modes, and report our results from two experiments. In the first, we compared the coverage and side effects of the three scanning modes using Web applications chosen from the different vulnerable in a previous static verification effort.
In general, pipelines at nuclear power plants are affected by various types of degradation mechanisms and may be ruptured after gradually thinning. FAC (Flow-Accelerated Corrosion) is typical aging mechanism affecting the secondary side piping system. In Korea nuclear power plants, CHECWORKS program have been used for management of wall thinning damages. However, sometimes, CHECWORKS program shows wrong results at the stage of NFA (Network Flow Analysis) in case of complex pipelines. This paper describes the calculation results of pressure drop in a complex pipeline and single line by using the CHECWORKS program and the analysis results are compared with those of engineering calculation results including errors between them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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