• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.75-78
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• 2011

최근 IPTV, 원격 학습 등과 같은 일대다(One-to-Many) 형식의 비디오 스트리밍 서비스가 일반적이다 일대다 형식의 비디오 응용에서 서버의 역할을 하는 호스트에 하드웨어 흑은 소프트웨어적인 오류가 발생할 경우 접속한 전체 클라이언트에 영향을 미지며 스트리밍의 신뢰성이 떨어질 가능성을 내포하고 있다. 본 논문에서는 특정 응용을 위한 일대다 형식의 비디오 스트리밍에서 신뢰성 있는 영상 전송을 위해 고장 감내 메커니즘을 제안하고 실험을 통해 고장의 감지와 복구에 소요되는 시간을 제시함으로써 신뢰성 있는 영상전송의 방법을 모색하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.553-555
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• 2017

수전 설비 시스템은 전력 회사에서 3 상 전원을 받는 설비로, 전기를 공급받기 위한 설비이다. 정전이나 제품생산설비의 중단은 기업에 있어서는 경제적 손실이 매우 큰 사고일 수 밖에 없다. 요즘은 IoT 센서를 이용한 수전설비 관리 시스템의 활용이 늘어나고 있는 추세이다. IoT 센서를 이용한 수전 설비의 구축에서 정확한 상태 값의 센싱과 수집된 값의 전송, 그리고 정확성 판단에 대한 이슈들이 고려되어야 하며, 또한 기기간 통신을 통해 실시간 상호작용으로 수전설비의 고장을 어떻게 예방할 것인가에 대한 것이 중요하다. 본 연구에서는 수전 설비의 실시간 감지와 모니터링을 위한 목적으로 기존의 고장 및 오류 정보를 기반으로 하는 빅데이터 분석을 통해 발생 가능한 고장 및 오류를 사전 예측할 수 있도록 정보를 제공하는 것에 주안점을 두었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.803-806
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• 1999

고성능 시스템이 개발됨에 따라 실시간 테스트의 중요성이 증가하고 있다. 메모리의 경우 저장된 값을 보존하면서 테스트할 수 있는 Transparent 테스트 알고리듬들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있는 새로운 Transparent 테스트 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 SRAM의 전이 쓰기 동작 중에 발생하는 동적 전원 전류를 이용하는 방법이다. 동적 전원전류와 고장 모델과의 상관 관계를 규명한 결과 기존의 알고리듬보다 많은 고장 모델들을 테스트 할 수 있음을 발견하였다. 또한 쓰기 동작 중의 전류를 감지하기 때문에 압축치를 생성할 필요가 없어 그에 따른 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 March 알고리듬들을 본 테스트 방법론에 적합하도록 변형하는 방법을 설명하고 기존의 transparent 알고리듬과의 테스트 시간 고장 검출률 그리고 BIST 구현시의 하드웨어 오버헤드 측면에서 비교를 한다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.15 no.2
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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.

• Journal of KSNVE
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• v.14 no.1
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• pp.18-23
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• 2004

균열 현상은 모든 필터에서 발생하였다. 1997년 9월 원심 압축기 B에서 발생한 지나친 진동현상으로 여러 필터 중 한 필터가 부서져 임펠러 흡입부로 빨려 들어갔다. 1997년 10월 기동중에 선회실속 문제가 임펠러에서 발생하였고, 이 원인은 임펠러 eye가 부분적으로 막혔기 때문이었다. 압축기 입구와 출구의 전체 유량과 압력 상태는 정상이었기 때문에 어떠한 서지현상도 anti-surge 시스템에 의해서 감지되지 않았다. 고장상태를 진단함으로써 압축기의 재가동을 방지하여 필터들이 부서졌다는 것을 확인하게 되었다. 이번 기계 점검과정을 통하여 원격진단의 중요성을 확인하였으며, 이에 회사는 원격서비스(remote service) 계약을 체결하여 현재 원격 진단 서비스 점검이 계약 기간에 따라 정기적으로 이루어지고 있다. 이와 같이 기계에 대한 정기적인 점검을 실시하는 목적은 기계의 결함이나 고장문제를 조기에 발견함으로써 중대한 고장으로의 진행을 사전에 예방하거나 또는 최소화하는데 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.88-91
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• 2020

발전 시설은 연간 무중단으로 운영되어야 하고, 고장이 발생하면 손해가 막대하기 때문에 발전 시설 장비에는 수십만 개의 센서 데이터가 설치되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 센서 데이터의 수집과 시설 모니터링 및 고장 예측 등을 위한 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 실시간 데이터 수집의 효율적인 관리를 위해 인코딩 방식을 설계하였으며, 데이터 전송 성능을 측정하여 문자열로 데이터를 전송하는 것보다 평균 12%, 최대 32% 데이터 처리 성능이 향상됨을 보였다. 또한, 스트리밍 데이터에 대한 윈도우 질의 처리 성능을 측정하여 약 0.97초의 평균 집계 질의 처리 시간이 소요됨을 확인하였다. 향후에는 고장 감지를 위한 인공지능 추론 모델을 제안하는 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템에 적용할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1232-1235
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• 2022

최근 자동차, 철도차량 등 사용자가 있는 기계 시스템에서의 고장 발생 시 사용자의 안전과 관련된 사고로 이어질 수 있어 부품에 대한 모니터링 및 고장 여부 판단은 매우 중요하다. 이러한 부품 중에서 베어링은 회전체와 회전하지 않는 물체 사이에서 회전이 원활하게 이루어질 수 있도록 하는 부품인데, 베어링에 결함이 발생하게 될 경우, 기계 시스템이 정지하거나, 마찰 열에 의해 화재 등의 치명적인 위험이 발생한다. 본 논문에서는 Resnet과 오토인코더를 활용하여 진동 신호 기반의 베어링의 고장을 감지하고 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 방법은 raw data를 이미지로 변환하여 입력으로 사용하는데, 이러한 접근을 통해 수집된 데이터의 손실을 최소화하고 데이터가 가지는 정보를 최대한 분석에 활용할 수 있다. 제안 모델의 검증을 위하여 공개된 데이터셋으로 학습/검증 하였고, 제안 방법이 기존 방법과 비교하여 더 높은 F1 Score와 정확도를 보임을 확인하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.10
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• pp.126-133
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• 2006

Application software streaming is a virtualization technology that enables users to use applications without installation on her/his computer. With application streaming service, a client immediately starts and uses the application as if it were installed. The application can be executed while executable codes for the application may still be streamed. Since the software streaming is based on networks, its service is affected by network failures. Network failures may cause the streamed application to stop, and to make it worse, also the system may crash because executable codes for the application can't be streamed from the streaming server. Using the Pareto principle (80 vs. 20 rule), users can be served continuously with the minimum functions that are frequently used, pre-fetched and cached if we provide a more intelligent and fault-tolerant streaming technique. This paper proposes the concept and technique named Evergreen. Using the Evergreen technique, users can continue using the streamed application while a network failure occurs, although user can access only the streamed code. We also discuss the implementation of Evergreen technique in details.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.6
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• pp.201-207
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• 2017

Failure of the power apparatus causes many inconveniences and problems due to power outage in all places using power such as industry and home. The main causes of faults in the Power Apparatus are aging, natural disasters such as typhoons and earthquakes, and animals. At present, the long high temperature status is monitored only by the assumption that a fault occurs when the temperature of the power apparatus becomes higher. Therefore, it is difficult to cope with the failure of the power apparatus at the right time. In this paper, we propose a power apparatus monitoring system as an efficient countermeasure against general faults except for faults caused by sudden natural disasters. The proposed monitoring system monitors the power apparatus in real time by attaching a thermal sensor, collects the monitored data, and predicts the failure using the accumulated information through learning using the artificial neural network. Through the learning and experimentation of artificial neural network, it is shown that the proposed method is efficient.

• Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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• 2012.06a
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• pp.111-111
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• 2012