• 한국정밀공학회지
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• 제15권2호
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• pp.35-44
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• 1998

This paper describes multiple fault diagnosis method in complex system with hierarchical structure. Complex system is divided into subsystem, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. We introduced Modular Artificial Neural Network(MANN) for this purpose. MANN consists of four level neural network, first level for symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. Each network is multi layer perceptron with 7 inputs, 30 hidden node and 7 outputs trained by backpropagation. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing MANN with multitasking and message transfer between processes in SUN workstation. We tested MANN in reactor system.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.147-151
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• 2005

CAN(Controller Area Network) is a simple and efficient network system for real time control and measurement. As it is not only good at error detection but also strong in electromagnetic interference, CAN has been widely used all over the industries. Basically, CAN needs a master node in charge of sensor data collection, node scheduling for data transmission to a monitoring system and error detection. According to the number of mater nodes, the CAN system is classified into two type of master system. One is a single master system that has only one master node and the other is a multi-master system where any sensor node can become a master node depending on the system's conditions. While it has the advantage of its fault tolerance, the multi-master system will suffer form the overall performance degradation when a defect is found in the master node. It is because all sensor nodes pertaining to a defective master node lose their position. Moreover, it is difficult and expensive to implement. For a single master system, the whole system will be broken down when a problem happens to a single master. In this paper, a dynamic master system is presented that there are several sub-master nodes of which basic functions are those of other sensor nodes at ordinary times but dynamically changed to replace the failing master node. An effective scheduling algorithm is also proposed to choose an appropriate node among sub-master nodes, where each sub-master node has its precedence value. The performance of the dynamic master system is experimented and analyzed.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.69-74
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• 2010

현재 CAN(controller Area Network)통신은 노이즈에 강인한 시리얼통신으로 전자모듈에 많이 사용하고 있다. 특히, CAN통신은 자동차 전자제어모듈, 엔진제어유닛, 센서모듈 등 자동차 부분에 많이 사용되는 방식 이지만 CAN 통신의 연결노드 우선순위와 오류가 낮아 공장자동화 라인에도 적용되고 있다. CAN통신은 기본적으로 전기 노이즈에 강인하여 적용가능한 분야가 다양하다고 사료된다. 본 연구에서는 High-Speed, Full-CAN에서 2개의 CAN Node를 사용하여 임베디드 시스템용으로 오류 검출이 가능한 CAN통신 인터페이스를 설계 하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권2E호
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• pp.43-49
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• 1995

인공지능(AI)의 한기법인 Space Search 기법을 이용하여 회로의 단선 결함의 유무 및 결함위치를 찾아내는 방법을 제시하였다. 보통 회로의 결함은 단선 및 단락의 구조적 결함으로 나뉘어진다. 두가지 결함 모두 회로의 기능에 중대한 이상을 초래한다. 그중 단선에 의한 회로의 결함에 대하여 다루었다. 우선 회로를 net와 net의 연결 path에 따라 tree 구조로 변환하였다. 서로 독립된 net들은 서로 다른 tree의 node를 이루며 각각의 tree는 적기적으로 연결됨이 없다. 각 tree의 최상단부의 root node에 test vector를 입력하고 최하단부의 leaf node에서 vector를 관찰하여 입력된 test vector와 비교한다. 그 비교 결과 동일 유무에 따라 결함의 유무를 판정한다. 결함이 있다고 판정된 leaf node는 depth search 방법에 의하여 root node쪽으로 test vector를 관찰하여, 전기적 신호에 의하여 회로의 서놔 단선된 위치를 찾아내도록 하는 방법을 제시하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권8호
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• pp.39-48
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• 1997

The fast redundancy identification is required to perform an efficient test pattern genration. Due to the reconvergent fanouts which make the dependency among objectives and the fault propagation blocking, there may exist redundnat faults in the cirucit. This paper presents the isomorphism identification and the pseudo dominator algorithms which are useful to identify redundant faults in combinational circuits. The isomorphism identification algorithm determines whether mandatory objectives required for fault detection cannot be simultaneously satisfied from primary input assignments or not using binary decision diagrma. The pseudo dominator algorithm determines whether faults propagation is possible or not by considering all paths at a given fanout node. Several experiments using ISCAS 85 benchmark circuits demonstrate the efficiency and practicability of the algorithms.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권6호
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• pp.667-676
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• 2014

Connectivity is a crucial quality of service measure in wireless sensor networks. However, the network is always at risk of being split into several disconnected components owing to the sensor failures caused by various factors. To handle the connectivity problem, this paper introduces an in-advance mechanism to prevent network partitioning in the initial deployment phase. The approach is implemented in a distributed manner, and every node only needs to know local information of its 1-hop neighbors, which makes the approach scalable to large networks. The goal of the proposed mechanism is twofold. First, critical nodes are locally detected by the critical node detection (CND) algorithm based on the concept of maximal simplicial complex, and backups are arranged to tolerate their failures. Second, under a greedy rule, topological holes within the maximal simplicial complex as another potential risk to the network connectivity are patched step by step. Finally, we demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm through simulation experiments.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권1호
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• pp.17-26
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• 2009

무선센서네트워크는 위험 지역에서의 데이터 수집 용도로 최근 각광받고 있는 기술이다. 하지만 위험한 지역에서는 다수 노드들에서 동시 다발적인 장애발생 위험이 크기 때문에 대규모의 장애를 빠르게 복구시키기 위한 자가 복구 능력을 높여야 한다. 기존의 라우팅 프로토콜들은 하나의 노드에서 발생한 장애는 빠르게 복구하지만 다수의 노드들에서 장애 발생시 이에 효과적으로 대처하지 못한다. 이에 본 논문에서는 대규모 장애 발생시 이를 빠르게 복구하기 위한LSFA(Large Scale Failure Adaptive Routing Protocol)을 제안한다. LSFA는 다수의 노드들에 장애가 발생하여 데이터 전송이 이루어지지 못하는 환경에서 장애를 빠르게 감지하고 라우팅 주기를 적응적으로 조절하여 빠른 시간에 네트워크를 복구한다. LSFA는 패킷손실 정도를 장애발생 판단의 기준으로 사용하며 장애를 감지하면 라우팅 주기를 짧게 하여 장애가 발생한 사실이 네트워크에 빠르게 퍼지도록 한다. 베이스스테이션으로의 경로를 유지하고 있는 노드가 주위에 장애가 발생한 사실을 감지하면 자신의 라우팅 정보를 빠르게 전파시켜 장애 복구가 빠르게 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 LSFA가 다른 프로토콜들에 비해 적은 패킷을 사용하면서도 장애를 빠르게 복구함을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.385-388
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• 2006

비선형 주성분 분석은 기존에 널리 알려져 있는 주성분 분석기법과 유사한 다변수 데이터 분석을 위한 새로운 접근 방법이다. 비선형 주성분 분석은 AANN(Auto Associative Neural Network)으로 PCA와 마찬가지로 변수들 간에 존재하는 상관관계를 제거함으로써 고차의 다변수 데이터를 정보의 손실을 최소화하면서 최소 차원의 데이터로 변환하는 기법이다. AANN 기반 센서노드 고장검출 기법을 실제 센서 네트워크에 적용하여 봄으로써 센서 드리프트 등과 같은 센서 고장의 검출 및 유효한 센서 보정 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권12호
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• pp.91-102
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• 2005

최근의 저 전력 컴퓨터 시스템은 내장 프로세서의 성능 향상과 공정 기술의 발전을 통한 디바이스 크기 감소로 인해 전압 변동, 커플링 효과 등으로 인한 SEU(single event upset)로 모델링 되는 천이고장으로 인한 예기치 못한 동작 중 에러 발생가능성이 매우 높아지고 있다. 제안하는 방식은 프로세서가 처리하는 프로그램 분기 흐름상에서 에러를 검출하는 효과적인 watchdog 프로세서 구조로서, 기존 방식이 가지는 오버헤드를 줄이면서 프로그램 내부에서 빈번히 발생되는 루프를 매번 검사할 때, 동일한 동작을 watchdog 프로세서가 반복함으로써 생기는 비효율적인 메모리 접근, 버스 점유 경쟁등과 같은 추가적인 시스템 수준의 오버헤드를 줄이는 새로운 방법을 제안하였다. 본 논문은 기존의 실시간 분기 및 제어 흐름 연구에서는 다루지 않았던 루프 검출 및 예측 기능을 추가함으로써 실제 시스템 적용에 보다 적합한 비용 효율적인 구조를 제안하고 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권2호
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• pp.129-137
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• 2016

To identify the cause of the error and maintain the health of system, an administrator usually analyzes event log data since it contains useful information to infer the cause of the error. However, because today's systems are huge and complex, it is almost impossible for administrators to manually analyze event log files to identify the cause of an error. In particular, as OpenStack, which is being widely used as cloud management system, operates with various service modules being linked to multiple servers, it is hard to access each node and analyze event log messages for each service module in the case of an error. For this, in this paper, we propose a novel message-based log analysis method that enables the administrator to find the cause of an error quickly. Specifically, the proposed method 1) consolidates event log data generated from system level and application service level, 2) clusters the consolidated data based on messages, and 3) analyzes interrelations among message groups in order to promptly identify the cause of a system error. This study has great significance in the following three aspects. First, the root cause of the error can be identified by collecting event logs of both system level and application service level and analyzing interrelations among the logs. Second, administrators do not need to classify messages for training since unsupervised learning of event log messages is applied. Third, using Dynamic Time Warping, an algorithm for measuring similarity of dynamic patterns over time increases accuracy of analysis on patterns generated from distributed system in which time synchronization is not exactly consistent.