• 제목/요약/키워드: 구간 고장 데이터

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중복구조 실시간 시스템에서의 고장 극복 및 최적 체크포인팅 기법 (Fault Recovery and Optimal Checkpointing Strategy for Dual Modular Redundancy Real-time Systems)

  • 곽성우
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제44권7호통권361호
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    • pp.112-121
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    • 2007
  • 본 논문에서는 중복 구조 시스템을 이용하여 각 프로세서에서의 출력을 비교하여 효율적으로 고장을 탐지하고, 체크포인팅 기법을 적용하여 과도 고장뿐 아니라 영구적 고장을 극복하기 위한 방법을 제안한다. 매 체크포인터에서는 각 프로세서로부터의 출력과 과거 체크포인터에 저장된 데이터를 불러와 서로 비교한 후 과거 체크포인터로 회귀할지 태스크의 수행을 계속 수행할지 결정한다. 과도 고장과 영구 고장이 발생할 수 있는 상황에서 제안된 체크포인팅 기법을 탑재한 중복 구조 시스템을 마코프 모델을 이용하여 모델링한다. 마코프 모델로부터 실시간 태스크가 데드라인 이내에서 성공적으로 수행을 끝낼 확률을 계산하고, 이 확률식을 이용하여 중복구조 시스템에 탑재할 체크포인터 구간을 최적화한다. 최적화된 체크포인터 구간은 태스크의 성공적 수행 확율을 최대화 하도록 선정하였다.

가속수명자료를 이용한 경험적 베이즈 예측분석 (Empirical Bayesian Prediction Analysis on Accelerated Lifetime Data)

  • 조건호
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제8권1호
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    • pp.21-30
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    • 1997
  • 가속수명시험에서 강한충격수준에서 부품들의 고장시간이 관측되고 가속화된 고장시간을 토대로 정상충격수준에서 부품들의 성능을 조사한다. 본 논문은 지수수명분포에서 중도절단된 가속수명자료를 이용하여 고장률의 사전분포의 평균을 알 때, 정상조건하에서 하나의 미래 관찰치의 예측문제를 사전분포의 모수에 대하여 적률추정량을 이용하는 경험적 베이즈 접근방법을 적용시켜 경험적 베이즈 예측분포와 예측구간에 대하여 연구하였다.

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분산 고장 탐지 방식을 이용한 실시간 태스크에서의 최적 체크포인터 구간 선정 (Determination of Optimal Checkpoint Intervals for Real-Time Tasks Using Distributed Fault Detection)

  • 곽성우;양정민
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제26권3호
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    • pp.202-207
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    • 2016
  • 체크포인터를 삽입한 실시간 시스템에서는 고장이 발생하면 고장 직전의 체크포인터로 회귀하여 태스크를 재실행함으로써 과도 고장을 효과적으로 극복할 수 있다. 이번 논문에서는 체크포인터에서 실행되는 데이터 저장과 고장 탐지 과정을 분리한 새로운 체크포인터 방식을 제안한다. 하나의 체크포인터 구간 내에 여러 개의 고장 탐지 과정을 추가하면 고장 발생에서 탐지까지의 지연 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 태스크가 데드라인 이내에서 성공적으로 수행될 확률을 최대화하는 고장 탐지 과정의 삽입 방법을 제안한다. 고장 탐지 과정이 분리된 체크포인터 방식을 마코프 체인으로 모델링하고 실시간 태스크의 성공적 수행 확률을 계산하는 모의실험을 수행하여 최적의 해를 구하는 과정을 제시한다.

상수형 고장률 관리도 (Control Chart for Constant Hazard Rate)

  • 이재만;차영준;홍연웅
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제10권2호
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    • pp.437-444
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    • 1999
  • 상수형 고장률을 갖는 시스템에 대하여 일정한 구간별로 비복원(복원)으로 시스템의 고장여부를 관찰하여 얻은 수명자료를 이용한 시스템 고장률 관리도를 제안하고 OC곡선(operating-characteristic curve)을 이용하여 제안된 관리도의 성능을 고찰하였다.

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OBD에 기초한 승용차 엔진의 고장유형 분석과 진단 사례 연구 (A case study on troubles analysis and diagnoses of passenger car's engine based on OBD)

  • 민종식;승삼선
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1004-1011
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    • 2006
  • 본 논문은 OBD(On-Board Diagnostics)를 통해 얻은 데이터(직접 취득 128대, 관련 사이트 획득 데이터 1,114대)를 토대로 승용차 엔진의 고장 유형별 분포를 분석하고, 이를 다시 승용차 엔진의 계통별 및 복잡한 경우의 고장 현상으로 구분하여 그에 따른 대표적인 진단 사례 방안을 제시하고 있다. 그 결과, 고장 유형별 분포는 공회전시 부조가 32%(394대), 가속 불량이 21% (261대), 주행중 시동 꺼짐이 19%(234대), 시동 불량이 11%(133대), 연비 불량이 9%(116대), 출력 부족이 8%(104대)의 순으로 나타났다. 또한 고장 현상을 입력, 제어, 출력, 기계적인 계통으로 나누어 분석하여본 결과, 계통별 고장현상 및 진단에서는 단순 부품에 의한 고장은 진단하는데 크게 어렵지 않으나 제어 계통에서는 복합적인 문제가 발생되면 OBD와 연계된 전용장비로 해당구간을 취하여 데이터를 얻어 파형을 겹쳐보는 등의 방법을 이용하여 분석함으로써 대표적인 진단사례 방안을 제시할 수 있었다.

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도심 지역 비행을 위한 지상 인명 피해 기반 소형무인기 고장 빈도 분석 (Small UAV Failure Rate Analysis Based on Human Damage on the Ground Considering Flight Over Populated Area)

  • 김연실;배중원
    • 한국항공우주학회지
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    • 제49권9호
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    • pp.781-789
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    • 2021
  • 본 연구에서는 소형무인기(≤25kg)가 도심 지역에서 비행하고자 할 때 요구되는 고장 빈도를 무인기 추락 시 발생할 수 있는 지상 인명 피해를 기반으로 정량적으로 분석하였다. 도심 지역의 인구 밀도, 차량 교통량, 건폐율, 건물 층수 데이터 및 무인기 추락 궤적 모델링을 이용하여 특정 위치에서 무인기 추락 시 인명 피해를 계산하였고 이를 바탕으로 각 무인기 추락 위치에서 안전성 목표값을 만족하기 위한 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 계산하였다. 이를 통해 각 무인기 추락 위치별 고장 빈도 요구사항을 맵 형태로 도출할 수 있었다. 최종적으로 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 몇 구간으로 구분하여 각 구간별 도심 지역 비행 가능 영역을 분석하였다. 영월 지역을 대상으로 했을 때 인구 주거 지역 접근을 위해서는 최소 10-4 (failure/flight hour) 이하의 무인기 고장 빈도가 요구됨을 확인하였다.

배전 SCADA 기능을 이용한 고장타입.고장위치 진단 전문가 시스템 (An Expert System for the Diagnosis of the Fault Type and Fault Loaction In the Distribution SCADA System)

  • 고윤석;신현웅;신덕호;이기서
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C
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    • pp.1413-1415
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    • 1999
  • 배전선로상에서는 상 불평, 고저항 지락사고나 선로탈락이 발생할 수 있다. 또한, 고장 감지기 정보의 불확실성 등으로 배전 SCADA 정보로부터 정확한 사고유형과 사고위치를 확인하는 작업은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 배전선로상에서 발생할 수 있는 다양한 사고들에 대해 사고유형과 사고발생 위치를 신속하고 정확하게 추론할 수 있는 전문가 시스템을 제안한다. 전문가 시스템은 배전 SCADA기능과 수집된 데이터를 종합적으로 활용하게 되는데, 특히, 정확한 사고유형 확인을 위해 절분점 감시 메카니즘이 새롭게 채택되며, 또한, 선로사고시 시스템 운영자들의 오류로부터 발생할 수 있는 파급효과를 최소화하기 위해 고장구간의 자동진단 전략이 개발된다.

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DSP와 라즈베리 파이를 기반으로 한 스마트 그리드 전력설비의 통신제어장치 설계 방법론 (Design Methodology of Communication & Control Device for Smart Grid Power Facility based on DSP and Raspberry Pi)

  • 오세영;이준혁;이세인;박창수;고윤석
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.835-844
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    • 2021
  • 본 논문에서는 스마트 그리드 전력설비 간 통신을 통해 고장구간을 자율적으로 판단, 분리하기 위한 기반기술인 통신제어장치를 설계하였다. 통신제어장치에서 제어모듈은 3상 전압, 전류를 계측할 수 있도록 DSP, 통신모듈은 전력설비 간 통신을 통해 고장구간을 판단, 고장구간 분리를 실현할 수 있도록 라즈베리 파이로 설계되었다. DSP와 라즈베리 간 통신은 SPI 통신방식을 기반으로, 반면에 라즈베리 간 통신은 Wi-Fi 기반으로 설계되었다. 끝으로, 3개의 전력설비 통신제어 장치로 구성되는 성능 평가 시스템을 구축하였으며, 선로 상의 다양한 고장 이벤트들에 대한 모의 검증을 실시하였다. 평가 결과, 모든 시험경우들에 대해서 통신제어장치가 요구된 응답을 보임으로서 통신제어장치 설계 방법론의 유효성을 확인할 수 있었다.

구간 고장 데이터가 주어진 수리가능 시스템의 신뢰도 분석절차 개발 및 사례연구 (Development of Reliability Analysis Procedures for Repairable Systems with Interval Failure Time Data and a Related Case Study)

  • 조차현;염봉진
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제14권5호
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    • pp.859-870
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    • 2011
  • The purpose of this paper is to develop reliability analysis procedures for repairable systems with interval failure time data and apply the procedures for assessing the storage reliability of a subsystem of a certain type of guided missile. In the procedures, the interval failure time data are converted to pseudo failure times using the uniform random generation method, mid-point method or equispaced intervals method. Then, such analytic trend tests as Laplace, Lewis-Robinson, Pair-wise Comparison Nonparametric tests are used to determine whether the failure process follows a renewal or non-renewal process. Monte Carlo simulation experiments are conducted to compare the three conversion methods in terms of the statistical performance for each trend test when the underlying process is homogeneous Poisson, renewal, or non-homogeneous Poisson. The simulation results show that the uniform random generation method is best among the three. These results are applied to actual field data collected for a subsystem of a certain type of guided missile to identify its failure process and to estimate its mean time to failure and annual mean repair cost.

딥 러닝 기반 실시간 센서 고장 검출 기법 (Timely Sensor Fault Detection Scheme based on Deep Learning)

  • 양재완;이영두;구인수
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.163-169
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    • 2020
  • 최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.