• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권1호
• /
• pp.107-113
• /
• 2017

실시간 멀티캐스팅은 소스가 발생시킨 패킷을 제한시간 내에 다수의 목적지로 전달하는 방법이다. 무선 센서 망에서는 종단간 지연이 거리에 비례하므로, 제한시간 안에 전송가능한 최대거리가 존재한다. 기존 실시간 멀티캐스팅 방안은 고정된 최대거리를 정하고, 목적지들로의 패킷 전달 경로가 이를 넘지않도록 하여 실시간 멀티캐스팅을 달성했다. 하지만, 제한시간이 가변적인 환경에서, 기존방안은 고정된 제한거리로 인해 실시간 전송실패나, 에너지효율 저하 등의 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 제한시간을 이용한 실시간 멀티캐스팅 프로토콜을 제안한다. 제안방안은 제한시간을 이용해 최대 전송가능거리를 계산하고, 이를 이용해 멀티캐스팅 경로를 구성한다. 제안방안이 구성하는 멀티캐스팅 경로는 제한시간이 짧은 경우 실시간성에, 긴 경우 에너지효율성에 초점을 맞추어 구성된다. 실험결과는 제안방안이 기존방안보다 실시간전송 성공률과 에너지효율성 면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.267-282
• /
• 2000

컴퓨터 및 네트워크 기술이 발전하고 이에 대한 의존도가 증가함에 따라 컴퓨터의 결함은 인적 물적 손실뿐만 아니라 조직의 경쟁력을 약화시키는 결과를 초래하게 되어 정보사회의 역기능으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 침입탐지시스템(Intrusion Detection System : IDS)은 불법적인 침입에 의한 시스템 결함으로부터 컴퓨터를 보호하기 위해 침입을 탐지하고 이에 대한 적절한 조치를 취하는 역할을 수행한다. 최근까지 IDS에 대한 다양한 기법과 모델들이 개발되고 있으나 컴퓨터 통신망의 복잡성, 대상 시스템의 원초적 취약성, 정보 보호에 대한 이해 부족 및 새로운 불법 침입 기법의 개발 등으로 기존의 어떤 기법 또는 모델도 완전하지 못한 실정이다. 본 논문에서는 동질형 호스트들로 구성된 정보시스템에 적합한 침입탐지시스템을 제안하고, 이를 설계하고 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 보인다. 제안한 침입탐지시스템은 여러 동질형 컴퓨터에 단위 센서 침입탐지시스템을 설치하고, 분산된 단위 센서 침입탐지시스템들 중 어느 하나가 프로세스에 의해 발생된 시스템 호출 순서 중 비정상적인 시스템 호출을 탐지한 경우 이를 다른 센서 침입탐지시스템들과 서로 동적으로 공유하여 전체 정보시스템에 대한 새로운 침입에 대하여 효율적으로 탐지할 수 있게 한다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권4호
• /
• pp.106-114
• /
• 2015

수중 음파 센서 네트워크의 다각적인 발전에도 불구하고 네트워크상에서의 연결이 손실되는 경우가 여전히 존재한다. 특히 해양 환경에서 네트워크상의 연결 중에 발생할 수 있는 연결 단절을 유발하는 많은 다양한 문제점으로 인해 이를 보완하기 위해서 수중 음파 통신 네트워크를 위한 새로운 테스트 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 통신 프로세스의 문제점 및 에러가 발생하는 위치를 식별하기 위해서 장애 없이 네트워크 배포시 가장 중요한 부분들에 대해 조사할 수 있는 방법을 제안한다. 수중 음파 통신 네트워크(UWASN)를 위한 Step-wised Out-test 메커니즘을 도입하고 실험을 통하여 out-test 기능을 이용한 수중 단말의 작동을 엄격하게 점검하였다. 구현 및 실험 결과를 통해서 Out-test 기능의 유용성 및 우수성을 입증하였고 향후 가능한 개선을 제시하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제35권5호
• /
• pp.119-124
• /
• 2014

A Ventricular assist device (VAD) is one of the most efficient treatments to raise the survivability of the end stage heart failure patient. However, some of LVAD patients have died for the failures and improper control of LVAD. To detect critical dangers in LVAD, the monitoring methods of LVAD outflow have been requested, because it can be affected by patient's hemodynamic states and abnormal conditions of LVAD. In the case of an external pulsatile LVAD, the air movement through the air line can be used to estimate LVAD outflow. In this study, the air movement in the air-line of the extracorporeal pulsatile LVAD was measured with a differential pressure sensor between different points. The precise estimation of air movement could be achieved by additional measurement of air pressure. In a series of in-vitro experiments, the LVAD outflow were changed according to the afterload of LVAD and the differential pressure of LVAD didn't have close correlation with the LVAD outflow that were measured with an ultrasonic flowmeter at the same time. However, new precise estimation with the data from differential pressure and one point pressure in the air-line showed higher correlations with LVAD outflow.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.457-466
• /
• 2021

This paper describes the design of model-based fault diagnosis software to apply to the propulsion system in tracked amphibious assault vehicle which consists of an engine, a transmission, a cooling system, and two waterjets. This software includes specific functions to detect the failures regarding sensor malfunctions, mechanical malfunctions, control errors, and communication errors. This software generates the proper malfunction codes which are classified as the warning and caution. In order to validate the fault diagnosis software, the manual and automatic test are performed using the test program with 32 test cases. Test results show that the designed fault diagnosis software is reliable and effective for applying to the propulsion system.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제50권9호
• /
• pp.627-638
• /
• 2022

본 논문은 2020년에 실시한 무인이동체 산업실태조사의 드론 고장 발생현황에 대한 설문내용을 분석하여 산업계에서의 고장대응기술의 활용성에 대해 논하고자 한다. 먼저, 국내 무인이동체 산업실태조사 결과를 기반으로 고장률이 높고, 고장 발생 시 심각도가 높은 하위시스템(Subsystem)을 파악한다. 또한 공중 무인이동체를 대상으로 고장률이 높은 부품에 대한 고장 시뮬레이션을 수행한다. 이를 통해 고장이 무인이동체에 미치는 영향에 대해 분석한다. 이후 현재까지 연구된 고장진단 및 고장대응 기법과 연구사례를 소개하며, 무인이동체 산업의 실 고장사례에 적용하기 위한 방안에 대해 논의한다. 나아가 앞서 논의한 내용을 기반으로 고장대응체계를 제시하고, 산업계에서 고장대응체계 설계 시에 고려해야 할 사항에 대해 살펴본다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.111-118
• /
• 2023

스마트팩토리의 구축을 위해서는 제조환경에서 여러 센서 및 기기 등을 연결하여 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 생산설비 등의 장애를 진단하거나 예측하여야 한다. 본 논문에서는 공작기계에서 제품을 가공하기 위해 사용되는 절삭용 인서트의 잔여 유효 수명을 예측하기 위해 진동 신호를 기반으로 한 가중화 k-최근접이웃(Weighted k-NN) 알고리즘, 의사결정나무(Decision Tree), 서포트벡터회귀(SVM), XGBoost, 랜덤포레스트(Random forest), 1차원 합성곱신경망(1D-CNN), 그리고 진동 신호를 FFT한 주파수 스펙트럼에 대해 알아보았다. 연구결과, 주파수 스펙트럼으로는 잔여 유효수명의 정확한 예측에 대해서는 신빙성있는 기준을 제공하지 못한다는 것을 알수 있었고, 예측 모델 중 가중화 k-최근접이웃 알고리즘이 MAE가 0.0013, MSE가 0.004, RMSE가 0.0192로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 가중화 k-최근접이웃 알고리즘에 의해 예측되는 인서트의 잔여 유효 수명의 오차가 0.001초 수준으로 평가되어, 실제 산업현장에 적용이 가능한 수준으로 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.103-111
• /
• 2023

본 논문은 시계열 데이터에 존재하는 이상값을 정상값으로 변환하는 새로운 데이터 보정기법을 제안한다. 최근 IT기술의 발전으로 센서를 통해 방대한 시계열 데이터가 수집되고 있다. 하지만 센서의 고장, 비정상적 환경으로 인해, 대부분의 시계열 데이터는 다수의 이상값을 포함할 수 있다. 이상값이 포함된 원천 데이터를 그대로 사용하여 예측모델을 구축하는 경우, 고신뢰도의 예측 서비스가 실현되기 어렵다. 이에 본 논문은 LSTM-GAN 모델을 활용하여 원천 시계열 데이터에 존재하는 이상값을 탐지하고, DTW(Dynamic Time Warping) 및 GAN 기법을 결합하여 분할된 윈도우 단위로 이상값을 정상값으로 보정하는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 탐지된 이상값이 포함된 윈도우에 인접한 정상 분포 데이터의 통계정보를 DTW에 적용하여 연쇄적으로 GAN 모델을 구축하여 정상적 시계열 데이터를 생성하는 것이다. 오픈 NAB 데이터를 활용한 실험을 통해, 우리는 제안 기법이 기존 2개의 보정기법보다 성능이 우수함을 보인다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제48권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2024

항로표지는 해상교통안전에 중요한 시설이며 이를 위해 해양수산부에서는 관리운영 시스템을 개발, 운영 중이다. 현재 항로표지관리 시스템은 텍스트 기반으로 정보를 표출한다. 따라서, 항로표지에 장애나 사고시에 발생하는 경우의 영향을 판단하기가 어렵다. 항로표지의 배치 검증을 위해 항로표지 시뮬레이터를 활용할 수 있으나, 실시간 정보가 적용되지 않고 시뮬레이터의 유지보수에 많은 비용이 필요하다. 또한 항로표지 시뮬레이터는 항만 배후광으로 인한 영향을 시뮬레이션할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하기 위해, 디지털트윈 기술을 적용한 항로표지 관리운영 플랫폼의 개발을 제안한다. 시스템은 항로표지로부터 수집되는 실시간 센서 데이터를 분석하여 고장을 예측할 수 있다. 항로표지 배치를 시뮬레이션할 수 있는 기능을 개발할 예정이다. 디지털트윈 기술을 적용함으로써 항로표지를 효율적으로 관리할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권7호
• /
• pp.299-306
• /
• 2022

최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.