• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.358-364
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• 1998

본 논문은 CincoNet사의 Netxray 3.0.1을 통해 실시간 운영중인 동의대학교 종합 정보통신망(DEUNET)의 성능을 분석하고 평가한다. 기존의 네트워크 성능분석이 모의실험이나 트래픽 이론을 통해 분석한 경우가 대부분이므로, 실제 운영중인 네트워크의 성능과는 많은 차이가 날 수 있다. 본 연구에서는 수식적인 이론전개를 통한 성능 분석보다는 실제적인 측정을 통해 교내 망의 시간별 이용률과 사용하는 프로토콜의 현황과 트래픽 특성을 정성적으로 접근하였으며, 교내망인 동의대학교 종합정보통신망(DEUNET)을 모델로 삼았다. 이러한 분석방법은 네트워크의 설계와 증설 및 고장수리에 아주 중요한 기초자료로 사용될 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.177-179
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• 2004

In the past decade, the importance and necessity of some studies on reliability evaluation of power system comes from the recent blackout events occurred in the world. Such power system reliability evaluation depends especially on historical outage data. This paper presents reliability model for evaluation in KEPCO systems that is suited to it's propose, and is to show how failure rates and unavailability(Forced Outage Rate) of transmission system components can be determined from the historical outage data of KEPCO systems. The data for these components were made available by KEPCO and KEPRI. A record spanning about 10 years of the historical data was used.

• Journal of Applied Reliability
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• v.8 no.1
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• pp.15-27
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• 2008

본 논문에서는 무선 CORBA에서 MS구조의 근사 신뢰도계정을 제안하였다. 기존의 정확한 계정 방법은 마코프모델을 적용하여 복잡도가 높은 반면, 제안하는 방법은 단말의 이동에 따른 핸드오프 이전의 정상상태와 핸드오프상태 중에서 시스템의 성능향상과 부품의 고장률이 향상된 것을 고려하여 핸드오프상태를 계정에서 제외하여 복잡도를 줄였다. 제안하는 근사 신뢰도계정이 정확한 신뢰도 계정과 비교한 결과 편차는 1/1000정도 이었다. 그러나 이 편차는 시스템의 동작시간이 길어질수록 점점 줄어드는 것으로 확인되었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.6
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• pp.374-382
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• 2020

The purpose of this study is to improve the learning speed of an ammunition stockpile reliability classification artificial neural network model by proposing a normalization method that reduces the number of input variables based on the characteristic of Ammunition Stockpile Reliability Program (ASRP) data without loss of classification performance. Ammunition's performance requirements are specified in the Korea Defense Specification (KDS) and Ammunition Stockpile reliability Test Procedure (ASTP). Based on the characteristic of the ASRP data, input variables can be normalized to estimate the lot percent nonconforming or failure rate. To maintain the unitary hypercube condition of the input variables, min-max normalization method is also used. Area Under the ROC Curve (AUC) of general min-max normalization and proposed 2-step normalization is over 0.95 and speed-up for marching learning based on ASRP field data is improved 1.74 ~ 1.99 times depending on the numbers of training data and of hidden layer's node.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.496-502
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• 2006

The complexity of IC has rapidly increased as VLSI fabrication technology has grown up quickly. This paper proposes verification methods for data conflicts and protocol between IPs for SoC with coverage metrics. The high-level events is defined to cooperation between blocks or process statement in HDL, or a sequence of performing a job compared to low-level event. They are classified into two categories, resource conflicts and protocol or specification-dependent conflicts. And two coverage metrics used for code coverage in low-level event are proposed to verify the hish-level events. The events of resource conflicts can be detected by using statement coverage metric if global signal or variable has flags in a testbench program, and protocol-dependent events can be checked by data flow metric or path metric.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.1
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• pp.75-84
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• 2018

Increasing the operation rate of components and stabilizing the operation through timely management of the core parts are crucial for improving the efficiency of the railroad maintenance industry. The demand for diagnosis technology to assess the condition of rolling stock components, which employs history management and automated big data analysis, has increased to satisfy both aspects of increasing reliability and reducing the maintenance cost of the core components to cope with the trend of rapid maintenance. This study developed a big data platform-based system to manage the rolling stock component condition to acquire, process, and analyze the big data generated at onboard and wayside devices of railroad cars in real time. The system can monitor the conditions of the railroad car component and system resources in real time. The study also proposed a machine learning technique that enabled the distributed and parallel processing of the acquired big data and automatic component fault diagnosis. The test, which used the virtual instance generation system of the Amazon Web Service, proved that the algorithm applying the distributed and parallel technology decreased the runtime and confirmed the fault diagnosis model utilizing the random forest machine learning for predicting the condition of the bearing and wheel parts with 83% accuracy.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.4
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• pp.409-418
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• 2021

Conformal coating is a technology that protects PCB(Printed Circuit Board) and minimizes PCB failures. Since the defects in the coating are linked to failure of the PCB, the coating surface is examined for air bubbles to satisfy the successful conditions of the conformal coating. In this paper, we propose an algorithm for detecting problematic bubbles in high-risk groups by applying image signal processing. The algorithm consists of finding candidates for problematic bubbles and verifying candidates. Bubbles do not appear in visible light images, but can be visually distinguished from UV(Ultra Violet) light sources. In particular the center of the problematic bubble is dark in brightness and the border is high in brightness. In the paper, these brightness characteristics are called valley and mountain features, and the areas where both characteristics appear at the same time are candidates for problematic bubbles. However, it is necessary to verify candidates because there may be candidates who are not bubbles. In the candidate verification phase, we used convolutional neural network models, and ResNet performed best compared to other models. The algorithms presented in this paper showed the performance of precision 0.805, recall 0.763, and f1-score 0.767, and these results show sufficient potential for bubble test automation.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.31 no.10
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• pp.51-59
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• 2003

A method of autonomous update is presented for onboard orbit propagator. On board propagator is an alternative means that could be used for navigation purpose in case of CPS receiver's failure. Although the ground station is not a able to upload a new propagator, the onboard propagator must be maintained most up-to-date. For this, a filtering technique is proposed wherein GPS data are effectively used to continuously update the on board propagator which was uploaded previously. Even if the ground station has generated the on board propagator based on the wrong information, the onboard propagator with updating scheme can automatically correct the errors in the coefficients of residual reconstruction function. Several scenarios were used to show the validity of the scheme for updating the onboard propagator using KOMPSAT-1 orbit data.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.247-256
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.410-411
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• 2015

765kV 송전선로와 선하 건조물은 최하단 도체의 높이 28m를 적용하고 대지저항률은 $100{\Omega}m$, IEEE 변전소 설계지침인 Std-80에 따라 건조물에 접촉하는 사람의 인체저항은 $1000{\Omega}m$, 대지를 딛고 있는 사람의 한쪽 발 접지저항은 직경 8cm의 원판 접지저항을 적용한다. 이렇게 구성된 모델에서 선로중심에서 건조물까지 이격거리 변동에 따라 인체 유도전류를 측정하고자 한다. 본 연구에서는 전기안전 실증시험을 위해 765kV 가공송전선로 직하에 목조 및 샌드위치 판넬 2가지 시험용 가옥을 설치하였다. 전기설비기술기준에 의거하여 선하직하 이격거리가 28m일 때 발생할 수 있는 전자계 특성과 재질에 따른 전자계가 미치는 영향을 비교 분석하고 장기 유도장해 실측 데이터를 확보하고자 그림 1과 같이 구축 설계하였다. 이를 통해 송전선로에 의해 선로중심으로부터 구축된 모의가옥까지 이격거리에 따라 유도되는 전류를 측정하고 그 크기가 인체에 미치는 유도전류 한계치 초과 여부에 대해 검토함으로써 안전성 여부에 대해 측정 및 검토하고자 시험게획을 수립하였다. 또한 선로 고장 시 대지전위상승에 의한 선하 건조물 안정성 검토 및 낙뢰서지 유입에 의한 전기안전 시험 구성을 하였다.