• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.940-945
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• 1998

In this paper, we obtained the data, which is required in training the neural network and diagnosing the degradation degree, by introducing the AE detection that is effective method in ordinary degradation diagnosis on activation. Aa the results of generalization tests by appling neural network to the unknown AE patterns obtained from two kinds of specimen, firstly as to evaluate an objective performance of neural network, the recognition ration for no-void specimen and 1[mm] -void specimen are appeared to be 98.9% and 92.5%, respectively. Also, in the evaluation of the adaptability of neural network with a new type of 0.2[mm] -void specimen, it is confirmed that the result appears to be 64% of recognition ratio at 94% of confidence interval coefficient in expectation output 0.2. On the other hand, the recognition capability of the neural network was confirmed by data from no-void and 1[mm] void specimen. The results prove the promising possibility of the application of ANN to discriminate specific void affecting as main degradation source at partial discharge condition in insulator containing multi-void by accummulated data base.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.430-439
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• 2019

CNN (convolutional neural network) 기반의 단일 열화 영상 복원 방법은 우수한 성능을 나타내지만 한가지의 특정 열화를 해결하는 데 맞춤화 되어있다. 본 연구에서는 복합적으로 열화 된 영상 분류 및 복원을 위한 알고리즘을 제시한다. 복합 열화 영상 분류 문제를 해결하기 위해 CNN 기반의 알고리즘인 사전 학습된 Inception-v3 네트워크를 활용하고, 영상 열화 복원을 위해 기존의 CNN 기반의 복원 알고리즘을 사용하여 툴체인을 구성한다. 실험적으로 복합 열화 영상의 복원 순서를 추정하였으며, CNN 기반의 영상 화질 측정 알고리즘의 결과와 비교하였다. 제안하는 알고리즘은 추정된 복원 순서를 바탕으로 구현되어 실험 결과를 통해 복합 열화 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11B호
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• pp.1225-1233
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• 2009

기업이나 대학 등 대규모 기관들은 고속 네트워크를 구축하여 운영하고 있다. 이와 같은 고속 엔터프라이즈 네트워크 내에서 네트워크 이용률(utilization)이 저조함에도 불구하고 종단간 성능은 네트워크 속도에 비하여 상당히 저조하다. 이러한 원인은 특정 장비에서 아주 작은 시간에 트래픽이 폭주하는 미세폭주(micro-congestion)가 발생하기 때문이다. 미세폭주는 패킷손실(Packet Loss)나 지연(Delay), 패킷역전(Packet Reordering)을 발생시키고 이것이 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 미세폭주를 발생하는 시점을 검출하는 방법과 미세폭주를 검출한 시점에 트래픽을 수집하여 패킷손실, 지연, 패킷역전과 트래픽의 특성과의 상관관계 분석하여 성능저하를 발생시키는 미세폭주의 특성을 규명한다.

• 대한산업공학회지
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• 제29권4호
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• pp.312-320
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• 2003

Recently there is a growing interest in mobile cellular network providing multimedia service. However, the link bandwidth of mobile cellular network is not sufficient enough to provide satisfactory services to users. To overcome this problem, an adaptive framework has been proposed. In this study, we propose a new method of estimating DPR(Degradation Period Ratio) in an adaptive multimedia network where the bandwidth of ongoing call can be dynamically adjusted during its lifetime. DPR is a QoS(Quality of Service) parameter which represents the ratio of allocated bandwidth below a pre-defined target to the whole service time of a call. We improve estimation method of DPR using DTMC(Discrete Time Markov Chain) model by calculate mean degradation period, degradation probability more precisely than in existing studies. Under Threshold CAC(Call Admission Control) algorithm, we present analytically how to guarantee QoS to users and illustrate the method by numerical examples. The proposed method is expected to be used as one of CAC schemes in guaranteeing predefined QoS level of DPR.

• 정보학연구
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• 제2권2호
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• pp.13-22
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• 1999

본 논문에서, 부분방전 메카니즘을 진단하고 그리고 신경망을 도입하여 수명을 예측하기 위한 기초연구로서, 온라인상에서 자동진단을 제안했다. 제안한 방법에서 우리는 음향방출 감지시스템과 그리고 펄스 수와 펄스진폭에 의해서 정량적인 통계파라메타를 사용하였다. 통계적인 파라메타인 가령, 무게중심(G)와 방전분포 경도(C)를 이용하였고 그리고 초기단계와 중기단계에 대해서 분석하였다. 정량적인 통계파라메타들은 신경망에 의해서 학습되어졌다. 초기단계에 의해서 수명예측과 절연열화의 진단이 이루어졌다. 열화가 진행하는 동안 신경망 학습을 통한 휼륭한 진단능력이 있음이 근본적으로 드러났고, 신경망이 부분방전에 있어서 절연진단 및 수명예측을 위해서 적절하다는 것이 증명되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권1B호
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• pp.43-50
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• 2011

최근 공격기술은 네트워크의 진화와 함께 다양한 형태로 나타나고 있으며, 대부분의 네트워크에서는 다양한 보안장치들을 통해 대응하고 있다. 또한 외부 공격으로부터 내부 네트워크의 정보자산을 보호하지 위해 기존 네트워크에 필요한 보안시스템들을 추가 배치하고 있다. 그러나 이와 같은 네트워크 구축방법 및 보안시스템의 사용은 내부 네트워크의 성능과 보안에 큰 영향을 미친다. 따라서 본 논문은 내부 네트워크의 보안시스템 사용 및 구축에 따른 성능저하요인을 분석함으로써, 향후 내부 네트워크의 성능 및 보안성 향상을 위한 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 1998년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.297-300
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• 1998

In this paper, we obtained the data, which is required in training the neural network and diagnosing the degradation degree, by introducing the AE detection that is effective method in ordinary degradation diagnosis on activation. Automatic detection system to detect acoustic. As the results of generalization tests by appling neural network to the unknown AE patterns obtained from specimens, firstly as to evaluate an objective performance of neural network, the recognition ratio for no-void specimen is appeared. Also, in the evaluation for the adaptability of neural network with a untrained type of no-void specimen, it is confirmed that the result appears.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권11호
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• pp.4111-4124
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• 2022

The control rod drive system is critical to the reactor's reliable operation. The performance of its control system and mechanical system will gradually deteriorate because of operational and environmental stresses, thus increasing the reactor's operational risk. Currently there are few researches on the aging-related degradation of the entire control rod drive system. Because it is difficult to quantify the effect of various environmental stresses and establish an accurate physical model when multiple mechanisms superimposed in the degradation process. Therefore, this paper investigates the aging-related degradation of a control rod drive system by integrating Dynamic Object-Oriented Bayesian Network and Hidden Markov Model. Uncertainties in the degradation of the control system and mechanical system are addressed by using fuzzy theory and the Hidden Markov Model respectively. A system which consists of eight control rod drive mechanisms divided into two groups is used to demonstrate the method. The aging-related degradation of the control rod drive system is analyzed by the Bayesian inference algorithm based on the accelerated life test data, and the impact of different operating schemes on the system performance is also investigated. Meanwhile, the components or units that have major impact on the system's performance are identified at different operational phases. Finally, several essential safety measures are suggested to mitigate the risk caused by the system degradation.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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• pp.49-54
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• 1997

For the purpose of a flexible coded video transmission over a heterogeneous network, we propose a new packetization method for coded video data. The proposed method achieves small degradation of coded picture quality in case of packet discard at the network node and does not require heavy processing load for bitrate control operation. Computer simulation results show that the bitrate reduction from 384 kb/s to 192 kb/s does not cause severe degradation in picture quality.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.82-85
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• 2004

This paper proposes the development of delay compensator to minimize performance degradation caused by time delays in network-based real-time control systems. The delay compensator uses the time-stamp method as a direct delay measuring method to measure time delays generated between network nodes. The delay compensator predicts the network time delays of next period in the views point of time delays and minimizes performance degradation from network through considering predicted time delays. Control output considering network time delays is generated by the defuzzification of probable time delays of next period. The time delays considered in the delay compensator are modeled by using a timed Petri net model. The proposed delay prediction mechanism for the delay compensator is evaluated through some simulation tests by measuring deviation of the predicted delays from simulated delays.