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).
인터넷을 위시한 정보통신의 발달과 초고속정보통신망의 구축에 따라 라우터, 허브, 브리지 등의 네트워크를 구축하는 데에 소요되는 네트워크 장비들에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 이에 비해 고도의 기술을 필요로 하는 네트워크장비 시장에서 이제까지 외국산 장비들이 국내시장을 석권해왔다. 근래에 와서 네트워크 장비의 중요성과 시장성을 인식하여 국내에서도 각종 네트워크 장비들을 개발/생산하고 있으나 아직은 외국산 장비의 기술과 경쟁하기에는 지극히 미흡한 단계에 있는 실정이다. 이렇게 개발/생산된 장비들이 실제 망에 설치되기 위해서는 그 기능과 성능을 인증 받아야 하는데 이를 위해서 외국 시험기관를 이용할 경우에는 많은 경비와 시간이 소요된다. 국내 네트워크 장비 업체가 세계적인 경쟁력을 갖기 위해서는 네트워크 장비 분야의 기술력을 높여야 할 뿐만 아니라, 이런 장비의 개발로 시험인증에 드는 비용과 시간을 절약하는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 점을 고려하여 우리나라의 네트워크 장비 시장 현황과 네트워크 장비 시험 현황을 조사하고 우리나라 환경에 적합하고 국내 제품이 세계적인 경쟁력을 갖출 수 있도록, 효율적으로 네트워크 장비를 시험할 수 있는 추진 방향을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 무기체계 양산에 활용되는 자동시험장비 (Automatic Test Equipment: ATE)의 유효성 입증을 위한 검증 방안을 제안하였다. 검증되지 않은 시험장비의 시험 데이터는 신뢰성이 미흡하여 객관적인 자료로써 활용이 제한되므로 ATE를 활용한 시험대상품의 품질 수준을 확보하기 위해서 시험장비의 검증이 필수적이다. 제시된 방법을 통해 전술정보통신체계 ATE에 적용하여 검증 결과를 확인하고 유효성 입증 결과를 기술한다.
최근 ICT 분야의 컴퓨팅 패러다임의 변화와 다양한 서비스를 지원하기 위한 VoIP 기술이 재조명 받고 있다. 본 논문에서는 Secured mobile VoIP 기반의 음성 서비스를 지원하기 위한 경량 가상화 기술인 Docker를 이용하여 소프트웨어 PBX인 오픈소스 Asterisk와 하드웨어 플랫폼, 그리고 모바일 단말기간의 시스템들을 설계 및 구현하였다. 그리고 이를 기반으로 네트워크 트래픽의 지연 테스트와 음성 보안 테스트를 글로벌 실환경에서 실증 테스트를 통해 검증하였다.
Link-16은 미 해군 및 공군, NATO에 합동 상호운용성을 제공하는 데이터링크로 국내 무기체계에서도 운용되고 있다. 현재 Link-16 운용을 위한 시험환경, 전술모의훈련 및 상호운용성 검증 시험은 해외 SW 및 도구를 통해 전적으로 의존하고 있다. 따라서 Link-16 기반의 운용환경시험 도구의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 Link-16 해외도구 기능 분석을 통해 Link-16 네트워크 운용성능분석 시뮬레이터를 개발하였다. 또한 연동을 위한 SIMPLE 표준 인터페이스를 구현하였다. Link-16 네트워크 운용성능분석을 위한 기능모델은 사전분석, 실시간 운용분석, 사후분석 기능모델로 구성된다. 각 기능모델에 대한 시험은 해외 SW 및 도구와 SIMPLE 연동을 통해서 수행하였다. Link-16 네트워크 운용성능분석 시뮬레이터를 통해 해외 SW를 대체하게 된다면 우리 군에 맞는 전술훈련 및 네트워크 운용성능분석, 운용(시나리오)검증을 수행할 수 있을 것이다.
Conventional speaker verification systems using time delay neural network, identity vector and probabilistic linear discriminant analysis (TDNN-Ivector-PLDA) are known to be very effective for verifying long-duration speech utterances. However, when test utterances are of short duration, duration mismatch between enrollment and test utterances significantly degrades the performance of TDNN-Ivector-PLDA systems. To compensate for the I-vector mismatch between long and short utterances, this paper proposes to use probabilistic linear discriminant analysis (PLDA) model adaptation with augmented data. A PLDA model is trained on vast amount of speech data, most of which have long duration. Then, the PLDA model is adapted with the I-vectors obtained from short-utterance data which are augmented by using vocal tract length perturbation (VTLP). In computer experiments using the NIST SRE 2008 database, the proposed method is shown to achieve significantly better performance than the conventional TDNN-Ivector-PLDA systems when there exists duration mismatch between enrollment and test utterances.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.1-9
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2022
Recently, a large number of cryptocurrencies and block chains have been continuously released. However, these cryptocurrencies and block chains are open to users without authorized verification and testing procedures, causing various reliability problems. Existing cryptocurrencies and blockchain test methods build a blockchain Testnet for a certain period of time by the developer without external verification by a third party, and after repeatedly self-testing and self-operating processes, commercialization is in progress by switching to the Mainnet. This self-verification method does not guarantee objectivity and publicness, and high reliability of customers cannot be realized. This study proposes a cryptocurrency and blockchain test interface and test control system as a third-party open test method.
This paper presents a training method for neural networks and the employment of MSE (mean scare error) values as the basis of a decision regarding the identity claim of a speaker in a recurrent neural networks based speaker verification system. Recurrent neural networks (RNNs) are employed to capture temporally dynamic characteristics of speech signal. In the process of supervised learning for RNNs, target outputs are automatically generated and the generated target outputs are made to represent the temporal variation of input speech sounds. To increase the capability of discriminating between the true speaker and an impostor, a discriminative training method for RNNs is presented. This paper shows the use and the effectiveness of the MSE value, which is obtained from the Euclidean distance between the target outputs and the outputs of networks for test speech sounds of a speaker, as the basis of speaker verification. In terms of equal error rates, results of experiments, which have been performed using the Korean speech database, show that the proposed speaker verification system exhibits better performance than a conventional hidden Markov model based speaker verification system.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.800-808
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2008
A fingerprint verification system based on a set of invariant moment features and a nonlinear Back Propagation Neural Network(BPNN) verifier is proposed. An image-based method with invariant moment features for fingerprint verification is used to overcome the demerits of traditional minutiae-based methods and other image-based methods. The proposed system contains two stages: an off-line stage for template processing and an on-line stage for testing with input fingerprints. The system preprocesses fingerprints and reliably detects a unique reference point to determine a Region-of-Interest(ROI). A total of four sets of seven invariant moment features are extracted from four partitioned sub-images of an ROI. Matching between the feature vectors of a test fingerprint and those of a template fingerprint in the database is evaluated by a nonlinear BPNN and its performance is compared with other methods in terms of absolute distance as a similarity measure. The experimental results show that the proposed method with BPNN matching has a higher matching accuracy, while the method with absolute distance has a faster matching speed. Comparison results with other famous methods also show that the proposed method outperforms them in verification accuracy.
This paper introduces the testbed configuration for telematics wireless communications using WiBro network, one of the next generation wireless communication networks. We review the architecture and core technology of WiBro network, and investigate WiBro based telematics services, WiBro testbed configuration, and function verification and test method for WiBro wireless communication access module.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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