• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.4-6
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• 2001

일반 시스템에서는 결함이 발생하였을 때, 즉 어떠한 작업을 수행하는 프로세스 또는 하드웨어에 결함이 발생하였을 때 작업이 중단되거나 처음부터 다시 수행하여야 한다. 그러나, 고가용성 시스템은 일반 다른 시스템과 달리 어떠한 결함이 발생했을 때에도 지속적으로 서비스를 수행할 수 있는 하드웨어나 소프트웨어 시스템이 구축되어 있다. 고가용성 시스템에서 Heartbeat을 이용하여 시스템에서 발생하는 결함이 발견하여 필요한 조치를 위할 수 있도록 한다. 또한, 체크포인트(Checkpoint)f와 롤백(Roll-Back) 기법을 사용하여 컴퓨팅의 손실을 최소화하기 위하여 컴퓨팅 작업을 처음부터 다시 시작하는 것이 아니라 최근의 상태 저장 순간으로 되돌아가 다시 시작한다. 본 논문에서는 고가용성 시스템에서 체크포인트와 Heartbeat을 사용할 때 체크포인트 간격과 Heartbeat 간격에 따른 평균 수행시간을 구하고, 최적의 체크포인트 간격을 적용한 경우에 Heartbeat 간격에 따른 시스템의 성능을 분석하고 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.102-106
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• 2010

소프트웨어 개발의 복잡도가 증가하고 개발규모가 대형화 됨에 따라 소프트웨어 결함의 발생요인도 증가하고 있다. 소프트웨어의 결함을 줄이고 우수한 품질의 소프트웨어 개발을 위해 소프트웨어 테스트 기법인 static 테스트를 사용한다. 본 논문에서는 테스트 tool 을 이용하여 규모가 큰 소프트웨어 개발과정에 static 테스트를 적용하였으며, 적용결과를 통해 static 테스트가 소프트웨어 품질과 결함기회 감소에 미치는 영향을 분석한다.

• 한국자기학회지
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• 제26권1호
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• pp.24-30
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• 2016

지하에 매설된 가스배관에 발생한 결함 유무를 판별하는 방법으로는 자기누설 신호를 탐지하는 비파괴검사 기법이 사용되어져 왔다. 지하 매설된 배관은 높은 가스 운용압력과 습기와 같은 외부환경에 노출되어 있어 금속부식과 같은 결함들이 군집하여 발생한다. 군집 결함들에 의해 발생한 자기누설 신호는 단일결함 신호와 비교하여 왜곡된 형태를 가지며, 왜곡된 결함 신호의 분포는 최종적으로 결함의 형상 추정을 어렵게 한다. 본 논문에서는 30인치 직경의 배관을 기준으로 다중 결함의 배치 형태와 거리를 달리하며 신호 패턴을 분석하고, 인접한 결함의 분리 가능 여부와 신호 보정을 고려한 개선된 결함 판정 알고리즘을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.927-934
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• 2009

본 논문에서는 UML CASE 도구 프레임워크 구축에 이용할 수 있는 공통성 및 가변성 분석 기법을 제안하고자 한다. 공통성 및 가변성 분석은 동일 도메인에서 어플리케이션 특성에 따라 변할 수 있는 영역과 변하지 않는 영역을 구분함으로써 확장과 재사용성을 향상시킬 수 있는 방법이다. 공통성 및 가변성 분석 기법으로 클래스에 기반한 분류기법을 제안하였으며, 이를 명시적으로 나타낼 수 있는 표기법을 제시하였다. 또한 분석 기법을 바탕으로 프레임워크를 구현하였으며, 결함 제거 효율성을 이용해 분석 기법의 검증을 수행하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제31권2호
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• pp.139-143
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• 2011

충격에 의한 복합재 튜브의 내부 박리 현상은 항공 우주 및 자동차 산업 등에서 흔히 발생되어져 왔다. 이러한 복합재 구조물의 안전성을 평가하기 위해서는 적외선열화상기법(IRT)과 같은 복합재 구조물의 내부 결함을 검출할 수 있는 비파피검사가 필요하다. 적외선 열화상 이미지 패턴 분석에 의해서 내부 결함이 발생한 복합재 튜브의 내 외부 결함 부위를 확인할 수 있다. 본 연구에서는 적외선열화상기법을 이용하여 충격 하중에 따른 복합재 튜브 표면에서 방출하는 적외선 에너지를 감지하여 열 분배로부터 복합재 튜브의 내부 결함을 검출하는 연구를 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.737-743
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• 2008

소프트웨어의 신뢰도 모델링에서 테스트노력과 결함검출비를 동시에 고려하여 효과적인 파라미터 분석 기법을 이용하여 기존의 방법과 비교하고자 한다. 일반적으로, 소프트웨어 결함검출/제거 메카니즘은 이전의 검출/제거 결함과 테스트노력을 어떻게 활용하느냐에 달려 있다. 결함 제거 효율은 개발중인 소프트웨어의 신뢰도 성장이나 테스트 및 수정비용에 영향을 크게 미친다. 이는 소프트웨어 개발의 모든 과정에서 매우 유용한 척도로서 개발자가 디버깅 효율을 평가하는데 크게 도움이 될 뿐더러, 추가로 소요되는 작업량을 예측할 수 있게 해준다. 그러므로 개발 소프트웨어의 신뢰도와 비용면에서 불완전 디버깅의 영향을 연구하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있으며, 이는 최적 인도 시각이나 운영 예산에도 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 개발중인 소프트웨어를 대상으로 하여 디버깅이 완전하지 않으며, 따라서 결함검출비가 완벽하지 않다는 가정 하에 보편적으로 사용되는 신뢰도 모델을 대상으로 불완전 디버깅 범위로까지 소프트웨어의 신뢰도와 비용 문제를 확장하여 연구한다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권11호
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• pp.11-20
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• 1998

검사용이성 분석에서는 회로의 모든 선에서 제어율과 관측율 값을 계산하고 이를 기반으로 결함 시험도를 평가한다. 검사용이성 분석은 응용에 따라 제어율과 관측율 값을 이용하기도 하고, 결함 시험도 값을 사용하기도 한다. 검사용이성 분석 알고리즘 ITEM은 이미 결함 시험도 측정 관점에서 평가되었다. 하지만 부분스캔과 같은 응용 분야를 위해 회로 내의 각 선들에 대한 제어율과 관측율 값도 중요한 의미를 가지므로 평가되어야 한다. 본 논문에서는 회로내의 각 선들에 대한 검출율 관점에서 STAFAN과 ITEM을 비교 평가하기 위해, 플립플롭을 스캔함에 따른 전체 회로의 검사용이성 영향을 분석하는 민감도 분석을 이용한 검사용이성 부분 스캔 기법을 통해 간접적으로 ITEM을 평가하였다. ITEM에 의해서 구해진 검사용이성은 STAFAN에 의해 구해진 것과 거의 유사한 값을 유지하였지만, 빠른 실행 시간을 보였다. ITEM은 부분 스캔과 실행 시간에 민감한 크기가 큰 회로에 있어서 효과적일 것으로 판단된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제32권1호
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• pp.7-11
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• 2012

기존 진단법과 달리 동적 하중조건하 회전체의 마모 단계에 따른 결함 진단을 위해 비접촉, 비파괴의 적외선 열화상 기법이 제안된다. 본 연구에서는 시험시편인 단열 깊은 홈의 볼 베어링을 설정하여 기존의 스펙트럼 분석과 같은 고장탐지법에 대한 대안으로써 수동형 열화상시험이 수행되었다. 본 연구로부터, 적외선 열화상시험은 신뢰성을 평가하기 위해 기존 진동 스펙트럼 분석시험과 비교, 분석되었다. 연구의 비파괴시험의 결과로써, 마모 단계에 따른 볼 베어링의 온도 특성이 분석되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.834-841
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• 2022

최근 스마트팩토리와 인공지능 기술의 수요 증가로 인해 다양한 분야에서 인공지능 기술을 적용하는 연구가 진행되고 있다. 결함 검사 분야에서도 인공지능 알고리즘을 도입하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히, 금속 외관의 결함을 검출하는 연구는 다른 소재(목재, 플라스틱, 섬유 등)의 결함을 검출하는 연구에 비해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법(서포터 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 결정 트리(Decesion Tree))과 차원 축소 알고리즘(주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis), 오토인코더(AutoEncoder))의 9가지 조합과 2가지 합성곱신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기법(자체 알고리즘, ResNet)의 금속 외관의 결함 분류 성능 및 속도를 비교하고 분석하는 연구를 수행하고자 한다. 두 종류의 학습 데이터셋((i) 공용 데이터셋(Public Dataset), (ii) 실측 데이터셋(Actual Dataset))에 대한 실험을 통해 각 데이터셋에 대한 성능 및 속도를 비교 분석하고, 가장 효율적인 알고리즘을 찾아낸다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.785-796
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• 2023

본 연구에서는 구조물 건전성 모니터링에 널리 활용되고 있는 PVDF(: Polyvinylidene fluoride) 센서에 나타날 수 있는 결함을 실시간으로 분류 및 예측하기 위한 방법론을 제안하였다. 센서 부착 환경에 따라 나타나는 센서의 결함 유형을 분류하였고, 임팩트 해머를 이용한 충격 시험을 수행하여 결함 유형에 따른 출력 신호를 획득하였다. 결함 유형에 따른 출력 신호간의 차이를 식별하기 위해 이들의 시간영역 통계 특징을 추출하여 데이터 집합을 구축하였다. 머신러닝 기반 분류 알고리즘들 중 센서 결함 유형 감지에 가장 적합한 알고리즘 선정을 위해 구축한 데이터 집합의 학습 및 이에 따른 결과를 분석하였고, 이들 중 SVM(: Support vector machine)이 가장 높은 성능을 보임을 확인하였다. 선정된 SVM 알고리즘의 추가적인 정확도 향상을 위해 하이퍼 파라미터 최적화 작업을 수행하였으며, 결과적으로 92.5%의 정확도로 센서 결함 유형을 분류하였고 이는 타 분류 알고리즘에 비하여 최대 13.95% 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 센서 결함 예측 기법은 PVDF 센서뿐만 아니라 실시간 구조물 건전성 모니터링을 위한 다양한 센서의 신뢰성을 확보하기 위한 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.