본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 관측고장시간에 근거한 로그형 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 신뢰성 비용 모형에 대하여 연구 하였다. 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 Goel-Okumoto모형을 이용한 새로운 로그 형 결함 확률을 반영한 문제를 제시하였다. 수명분포는 유한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수 추정법은 최우 추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 로그형 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장 시간간격 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 방출최적시기를 파악 하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료 된다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 유한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 관측고장시간에 근거한 로그 및 지수형 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 신뢰성 모형에 대하여 연구 하였다. 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 Goel-Okumoto모형을 이용한 새로운 로그 및 지수형 결함 확률을 반영한 문제를 제시하였다. 수명분포는 유한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수추정법은 최우 추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 로그 및 지수형 결함발생률을 고려한 소프트웨어 모형분석을 위하여 소프트웨어 고장 시간간격 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 로그 및 지수형 결함발생률을 고려한모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 80% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 수명분포를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.
Purpose: The purpose of this study is to compare machine learning models for anomaly detection of mechanical facility equipment and suggest an anomaly detection system for mechanical facility equipment in subway stations. It helps to predict failures and plan the maintenance of facility. Ultimately it aims to improve the quality of facility equipment. Methods: The data collected from Daejeon Metropolitan Rapid Transit Corporation was used in this experiment. The experiment was performed using Python, Scikit-learn, tensorflow 2.0 for preprocessing and machine learning. Also it was conducted in two failure states of the equipment. We compared and analyzed five unsupervised machine learning models focused on model Long Short-Term Memory Variational Autoencoder(LSTM-VAE). Results: In both experiments, change in vibration and current data was observed when there is a defect. When the rotating body failure was happened, the magnitude of vibration has increased but current has decreased. In situation of axis alignment failure, both of vibration and current have increased. In addition, model LSTM-VAE showed superior accuracy than the other four base-line models. Conclusion: According to the results, model LSTM-VAE showed outstanding performance with more than 97% of accuracy in the experiments. Thus, the quality of mechanical facility equipment will be improved if the proposed anomaly detection system is established with this model used.
In today's system operation, it is difficult to detect failures and take immediate action in the case of a shortage of manpower compared to the number of equipment or failures in vulnerable time zones, which can lead to delays in failure recovery. In addition, various algorithms exist to detect abnormal symptom data, and it is important to select an appropriate algorithm for each problem. In this paper, an ensemble-based isolation forest model was used to efficiently detect multivariate point anomalies that deviated from the mean distribution in the data set generated to predict system failure and minimize service interruption. And since significant changes in memory space usage are observed together with changes in CPU usage, the problem is solved by using LSTM-Auto Encoder for a collective anomaly in which another feature exhibits an abnormal pattern according to a change in one by comparing two or more features. did In addition, evaluation indicators are set for the performance evaluation of the model presented in this study, and then AI model evaluation is performed.
In FMEA, the risk priority number(RPN) is used for risk evaluation on each failure mode. It is obtained by multiplying three components, i.e., severity, occurrence, and detectability of the corresponding failure mode. Each of the three components are usually determined on the basis of the past experience and technical knowledge. But this approach is not strictly objective in evaluating risk of a given failure mode and thus provide somewhat less scientific measure of risk. Assuming a homogeneous Poisson process for occurrence of the failures and causes, we propose a more scientific approach to evaluation of risk in FMEA. To quantify severity of each failure mode, the mission period is taken into consideration for the system. If the system faces no failure during its mission period, there are no losses. If any failure occurs during its mission period, the losses corresponding to the failure mode incurs. A longer remaining mission period is assumed to incur a larger loss. Detectability of each failure mode is then incorporated into the model assuming an exponential probability law for detection time of each failure cause. Based on the proposed model, an illustrative example and numerical analyses are provided.
There have been a lot of studies in the past for the method of predicting the failure of a machine, and recently, a lot of researches and applications have been generated to diagnose the physical condition of the machine and the parts and to calculate the remaining life through various methods. Survival models are also used to predict plant failures based on past anomaly cycles. In particular, special machine that reflect the fluid flow and process characteristics of chemical plants are connected to hundreds or thousands of sensors, so there are not many factors that need to be considered, such as process and material data as well as application of derivative variables. In this paper, the data were preprocessed through time series anomaly detection based on unsupervised learning to predict the abnormalities of these special machine. Next, clustering results reflecting clustering-based data characteristics were applied to produce additional variables, and a learning data set was created based on the history of past facility abnormalities. Finally, the prediction methodology based on the supervised learning algorithm was applied, and the model update was confirmed to improve the accuracy of the prediction of facility failure. Through this, it is expected to improve the efficiency of facility operation by flexibly replacing the maintenance time and parts supply and demand by predicting abnormalities of machine and extracting key factors.
본 연구는 선박용 공기압축기의 상태기반보전 시스템에 필요한 이상치 탐지 알고리즘 적용에 대한 실험적 연구로서 고장모사 실험을 통해 시계열 전류 센서 데이터를 이용한 이상탐지 적용 가능성을 확인하였다. 고장 유형 10개에 대해 실험실 규모의 고장 모사 실험을 수행하여 정상 운전데이터와 고장 데이터를 구축하였다. 실험 결과 구축된 이상탐지 모델은 시계열 데이터의 주기에 변화를 유발하는 이상은 잘 탐지하는 반면 미세한 부하 변동에 대한 탐지 성능은 떨어졌다. 또한 오토인코더를 이용한 시계열 이상탐지 모델은 입력 시퀀스의 길이와 초모수 조정에 따라 이상 탐지 성능이 상이한 것으로 나타났다.
In this paper, we propose a new implementation of a failure detector. The implementation uses a dual model of heartbeat and interaction. First, the heartbeat model is adopted to shorten the detection time, if the detection process does not receive the heartbeat message in the expected time. The interaction model is then used to check the process further. The expected time is calculated using the exponential smoothing method. Exponential smoothing can be used to estimate the next arrival time not only in the random data, but also in the data of linear trends. It is proven that the new detector in the paper can eventually be a perfect detector.
일회성 비행체의 경우 임무 수행 시작 후에 발생하는 센서 등이 고장 나더라고 이를 극복하고 임무를 완료할 수 있게 강인하게 추진체 제어기를 설계하여야 한다. 이러한 비행체에는 중요 센서의 고장에 대비하여 대체 가능한 센서를 여분으로 장착하여 내결함성을 향상시키고 있다. 이 경우 추가 센서 장착으로 인해 비행체의 가격이 상승하게 된다. 본 논문에서는 NARX 모델을 사용하여 적용대상 추진체의 속도 센서를 대치 가능하게 하였고 각각의 센서 신호는 모델 기반의 고장 진단을 수행하여 고장 식별을 하였다. 설계된 NARX 및 고장 진단 알고리즘은 최적화하여 TI 사의 TMS320F2812 에 탑재되어 실시간으로 HIL 장비와 연동될 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 최소한의 센서를 적용하여 일회성 비행체의 내결함성을 향상시키고 복잡한 고장 상황하에서 주어진 임무를 완료할 수 있는 추진체 제어기의 설계하여 HIL 환경에서 시험하여 적용 가능성을 확인하였다.
When operating a complex facility, Fault Detection and Diagnosis (FDD) system is beneficial in equipment management by providing the operator with tools which can help find out a failure of the system. In this research, FDD algorithm was developed using the general pattern classifier method that can be applied to centrifugal chiller system. The simulation model for a centrifugal chiller system was developed in order to obtain characteristic data of turbo chiller system under normal and faulty operation. We tested FDD algorithm of a centrifugal chiller using data from simulation model at full load performance and 60% part load performance. In this research, we presented fault detection method using a normalized distance. Sensitivity analysis of fault detection was carried out with respect to fault progress. FDD algorithm developed in this study was found to indicate each failure modes accurately.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.