• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2001.11a
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• pp.401-405
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• 2001

안전성격심리검사(이하 '안전성격검사'라 칭함)란 근로자들의 생산시간에 따른 안전심리변화를 객관적으로 찾아내는 기법으로서 개개인과 집단의 행동특성 및 심리특성을 보다 심층적으로 분석하여 이에 기인된 에러의 결함요소를 찾아내기 위한 방법이라 할 수 있다. 안전성격검사는 안전관리를 효과적으로 추진하기 위해서 종업원, 개개인의 특성을 충분히 파악하지 않으면 않된다는 특징이 있다.(중략)

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.10
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• pp.296-302
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• 2019

In this study, a basic durability assessment was performed by selecting the main part of a trial product of a shale shaker, which is one of components for a mud circular system. For a preliminary durability assessment, it was assumed that the lifetime of the bearing for the vibrator motor and the stiffness of the support spring are affected by the vibration when the motor operates continuously. In the case of the motor, the initial p-p level was 0.72 g, but after 100 hours of operation, the p-p level was rapidly increased to 1.26 g. Bearing defects could be estimated through ball defect frequency analysis. In the case of the spring, the stiffness of the spring was reduced by approximately 3.78% at the end of 2,000 hours of the fatigue-durability test by applying excitation conditions to shale shaker body. In the future, we will analyze the influence of the particle removal efficiency of the shale shaker.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.6
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• pp.23-31
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• 2020

This study was carried out to generate various images of railroad surfaces with random defects as training data to be better at the detection of defects. Defects on the surface of railroads are caused by various factors such as friction between track binding devices and adjacent tracks and can cause accidents such as broken rails, so railroad maintenance for defects is necessary. Therefore, various researches on defect detection and inspection using image processing or machine learning on railway surface images have been conducted to automate railroad inspection and to reduce railroad maintenance costs. In general, the performance of the image processing analysis method and machine learning technology is affected by the quantity and quality of data. For this reason, some researches require specific devices or vehicles to acquire images of the track surface at regular intervals to obtain a database of various railway surface images. On the contrary, in this study, in order to reduce and improve the operating cost of image acquisition, we constructed the 'Defective Railroad Surface Regeneration Model' by applying the methods presented in the related studies of the Generative Adversarial Network (GAN). Thus, we aimed to detect defects on railroad surface even without a dedicated database. This constructed model is designed to learn to generate the railroad surface combining the different railroad surface textures and the original surface, considering the ground truth of the railroad defects. The generated images of the railroad surface were used as training data in defect detection network, which is based on Fully Convolutional Network (FCN). To validate its performance, we clustered and divided the railroad data into three subsets, one subset as original railroad texture images and the remaining two subsets as another railroad surface texture images. In the first experiment, we used only original texture images for training sets in the defect detection model. And in the second experiment, we trained the generated images that were generated by combining the original images with a few railroad textures of the other images. Each defect detection model was evaluated in terms of 'intersection of union(IoU)' and F1-score measures with ground truths. As a result, the scores increased by about 10~15% when the generated images were used, compared to the case that only the original images were used. This proves that it is possible to detect defects by using the existing data and a few different texture images, even for the railroad surface images in which dedicated training database is not constructed.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.30 no.1
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• pp.63-70
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• 2017

In this paper, a magnetic flux leakage(MFL) based steel bar damage detection was first researched to quantify the signals from damages on the wire rope. Though many researches inspecting damages using a MFL method was proceeded until the present, the researches are at the level that diagnose whether damages are or not. This has limitation to take measures in accordance with the damage level. Thus, a MFL inspection system was modeled using a finite element analysis(FEM) program dealing with electromagnetism problems, and a steel bar specimen was adopted as a ferromagnetic object. Then, an experimental study was also carried out to verify the simulation results with a steel bar which has same damage conditions as the simulation. The MFL signals was nearly not affected by the increase of the inspection velocity, and the magnitudes of the signals are not identical according to the change of the defect width even the defects have same depth. On the basis of the analysis, the signal properties from the damages were extracted to classify the type of damages, and it could be confirmed that classification of damages using extracted signal properties is feasible.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.479-483
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• 2012

최근 국내외에서 기상이변에 따른 물 부족에 대응하고 먹는 물의 생산과 공급 효율성 향상을 위하여 스마트워터그리드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 경향으로 이는 상수도 인프라시설의 운영오류, 자연재해, 사이버를 통한 의도적 공격 등에 대해 안전하고 신뢰성이 높은 시스템을 구축하기 위한 것이다. 또한 상수도 분야에서는 스마트 미터링 개념을 도입하여 상수관망에서 발생되는 각종 사고나 물 손실을 저감하기 위한 노력이 시도되고 있는 실정이다. 일반적으로 누수량이 많을 경우에는 누수의 징후가 지표면에서 확인이 가능하나 미세한 경우 탐사장비의 운영이나 인력의 투입을 통해 가능하다. 물 공급계통인 상수관망에서 물 손실을 저감시키기 위한 방법중 하나로서 수도미터로부터 기록되는 물 사용량 데이터를 이용하여 누수패턴을 추출함으로써 누수감시가 가능하도록 하는 모형을 개발하고자 하였다. 이는 탐사장비에 의한 누수감지와 상호 보완적을 활용할 수 있는 것으로서 사용량 자료를 분석하여 사전에 처리된 자료의 노이즈와 결함 있는 계측값을 필터링시키는 기법이 도입된 것이며 신속한 감지를 통해 누수 지속시간을 감소시킴으로서 누수량의 저감을 목표로 한다. 물 공급 네트워크를 보다 더 효율적 만들 수 있는 누수 감시모형은 상수관망의 운영에 필요한 정보를 도출하기 위하여 보다 정확하고 다양한 수학적 및 통계적 분석을 기반으로 구성되어 누수 외에도 각종 결함을 찾아내는 역할을 수행할 수 있다. 향후 다양한 지역을 이러한 수용가의 물 사용량 미터링 결과를 토대로 실제 사용량과 누수량을 분리하여 분석함으로써 국내 실정에 적합한 누수감시 기술배발 토대를 마련할 수 있을 것으로 판단되며, 누수저감을 위한 실질적인 상수관망의 운영관리 효율향상의 정보로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.173-176
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• 2002

광대역 네트워크의 보급과 더불어, 많은 인터넷 사용자의 꾸준한 증가를 통해 국내의 인터넷 환경은 세계적으로도 상당한 규모가 되었다. 이러한 급격한 인터넷의 증가와 비례해서, 이의 결함을 이용한 해킹 건수가 급격히 증가하고 있다. 과거 서버환경에 대한 해킹시도에서 초고속 네트워크환경의 구성원인 개인 클라이언트 시스템에 대한 바이러스, 해킹 등을 이용한 불법적인 공격이 증가하고 있다. 또한, 상대적으로 보안에 무지한 일반 개인 사용자들을 위협하는 비정상적인 악성코드들이 쉽게 접촉할 수 있는 인터넷 환경에 유보되고 있고, 날로 전문화되고, 지능화된 악성코드 기법이 개발되고 있으나, 이에 대한 보안기술이 적절하게 대응하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 악성 코드 대응을 위해서 악성코드기법에 대한 계속적인 분석과 이에 적절한 대응이 필요하다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.4
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• pp.137-144
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• 2019

Testing maturity is critical to the system under development with lack of experience and skills in the acquisition of the weapon systems. Defects have a huge impact on important system operations. Sharing real-time information will lead to rapid command and mission capability in submarine. DDS(Data Distribution System) is a very important information sharing system and interface between various manufacturers or data formats. In this paper, we analyze data distribution characteristics of distributed data system to group data-specific systems and proposes a test case-generation method using path search of postorder and preorder which is a tree traversal in path testing method. The proposed method reduces 73.7.% testing resource compare to existing methods.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.53-54
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• 2018

최근 화력 발전소 보일러 튜브의 노후화로 인해서 불시정지 빈도수 및 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 이는 막대한 경제적, 사회적 손실로 이어지며, 이를 예방하기 위해서는 상태기반 정비가 필요하다. 현재의 상태기반 정비는 센서, 신호 수집장치, 신호 분석단계를 거쳐 전문가가 진단하기 때문에 즉각적으로 대응하기 어려운 문제점이 있어서 설비의 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 도움 없이 자동으로 상태를 진단하기 위해서 머신러닝 기법 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 진단 알고리즘을 구현하고, 이를 탑재한 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하여 불시정지 시간과 빈도수를 줄이고자 한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.4
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• pp.436-446
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• 2023

In the field of safety-critical systems, analyzing the effects of various failure factors (failure modes) is essential through Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). However, with the increasing importance of software in systems, applying FMEA analysis to the design phase has become challenging. This paper proposes the use of Automatic FMEA, which can automatically perform FMEA using model-based design techniques, and presents a case study of FMEA for automotive engines. A comparison is made between the model-based Automatic FMEA analysis tool and existing FMEA tools. The study aims to demonstrate the performance of the Automatic FMEA analysis tool and propose future research plans.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.646-648
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• 2004

네트워크 기반 컴퓨터 시스템이 각종 악의적 공격에 의해 손상되더라도, 지속적인 서비스를 제공할 수 있게 해주는 침입 감내시스템(Intrusion Tolerance Systems) 설계기법의 중요한 요소 기술 중의 하나는 컴퓨터 시스템의 정량적 신인도(Dependability) 분석이라 할 수 있다. 본 논문에서는 침입 감내시스템의 신인도를 분석하기 위해 자율컴퓨팅(Autonomous Computing)의 핵심 기술인 자가 치유(Self-healing) 메커니즘을 적용하였다. 즉, 주 서버와 보조서버로 구성된 이중계 침입 감내시스템의 상태천이(State Transition)를 자가치유 메커니즘의 두 가지 요소(결함모델 및 시스템반응)를 활용하여 분석하였으며, 시뮬레이션 실험을 통해 침입 감내시스템의 가용도(Availability)를 정량적으로 정의하였다.