주기억 데이터베이스 시스템은 주기억장치에 데이터베이스 전체를 상주시킴으로써 빠른 성능을 보장하므로 실시간 데이터베이스 시스템에 적합하다. 그러나, 시스템에 장애가 발생했을 때는 주기억 데이터베이스와 내용 전체가 손실될 수 있다. 그러므로, 주기억 데이터베이스 시스템의 회복 작업은 매우 중요하다. 또한 빠른 회복을 해줄 수 있어야 실시간 확경에 적합할 것이다. 로그를 사용하는 주기억 데이터베이스 시스템에서 빠른 회복을 위해서 검사점 방법을 사용한다. 검사점을 사용하여 주기적으로 변경된 내용을 디스크로 옮김으로써 회복할 때 분석해야 할 로그의 양을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 검사점 방법들 중 주기억 데이터베이스 환경에 가장 좋은 성능을 보이는 퍼지 검사점에 관한 방법들을 분석 및 보완하여 빠른 회복을 위한 새로운 기법을 제안하고 이를 FastDB 주기억 데이터베이스 시스템에 구현하였다. 구체적으로, FastDB를 로그를 사용하는 회복 방법으로 바꾸고, FastDB가 사용하는 메모리 영역을 n개의 파티션으로 나눈다. 그리고 파티션별 갱신 횟수에 따라 일정한 검사점 수행 간격을 유지하여 회복시 필요한 로그의 양을 효과적으로 줄일 수 있는 일정 간격 퍼지 검사점 기법을 구현하였다. 실험 결과에 의하면 일정 간격 퍼지 검사점 기법을 사용한 시스템이 기존 방법을 사용한 시스템보다 회복 성능에서 우수함을 보여준다.
검사점 저장 기법을 사용하여 주기적으로 클러스터 노드들의 프로세스 수행 정보를 전역 저장 장치에 저장하는 분산 클러스터 시스템에서 결함 허용 성능을 유지하는 데 드는 비용을 줄이고 전체 프로세스의 수행 성능을 증가시키기 위해서는 검사점 정보를 저장할 때에 네트워크로 전달되는 부하를 각 노드에 최대한 적절하게 분산하여 데이터 저장 시간을 줄임으로써 검사점 정보를 저장하는 동안 전체 클러스터 시스템의 프로세스가 지연되는 시간을 줄이도록 하여야 한다. 이를 위하여 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간을 사용하는. 클러스터 시스템에서는 여러가지 검사점 저장 기법을 사용하며, 검사점 정보의 저장 기법에 따라서 저장 성능과 결함 회복 성능이 달라진다. 본 연구에서는 분할된 검사점 저장 기법을 개선하여 검사점 데이터를 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간에 저장할 때에 그룹별로 분할되는 분할 그룹 크기를 검사점 정보가 저장될 때의 네트워크의 트래픽에 따라서 동적으로 결정하여 네트워크를 통한 분산 RAID에 저장함으로써 네트워크 병목현상을 최소화하는 다중 분할된 검사점 저장 구조를 제안하였다. 제안된 구조의 성능을 분석하기 위하여 최대 512개의 가상 노드로 구성된 클러스터 시스템을 대상으로 하여 MPI 와 Linpack HPC 벤치마크를 통한 성능 평가를 수행하였으며, 성능 평가 결과는 검사점 정보의 크기와 클러스터의 크기가 증가할수록 제안된 기법이 검사점 정보의 저장과 결함 회복 능력에 대하여 기존의 검사점 저장 기법에 비하여 우수한 성능을 보인다.
카메라를 통하여 얻은 영상자료로부터 대상물의 특징을 추출하여 검사에 응용하는 자동검사기법의 수요가 늘고 있다. 본 연구에서는 그러한 자동검사의 실예로서 접속 케이블(wire hardness)의 색깔인식을 이용한 양/불량을 구별하는 시스템을 구축하였다. 색깔인식을 위한 도구로서 입력층, 1개의 은닉층 및 출력층으로 이루어진 2층 구조의 역전파신경망(back-propagation neural network)을 사용하였다. 입력자료로는, 화상에서 케이블의 위치를 파악하고 그 케이블에 속한 화소로부터 필요한 정보(Y, U, V)를 추출한 후, 보다 변별력이 좋은 (L, a, b) 좌표계로 변환하여 사용하였다. 본 검사시스템은 인식속도를 향상시키기 위하여 영상정보를 프레임 버퍼(frame buffer)에서 직접 사용하고 자료의 검사과정을 극소화 하였기 때문에 불량품의 실시간 검출이 가능하다. 불량품 검출의 성능을 평가하기 위하여 실제 표본을 가지고 시스템의 성능을 평가한 결과, 양/불량의 인식율이 100%를 나타내어 약간의 성능보완이 이루어지면 현장에서 바로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 ITS의 각종 시스템에 대한 효율성 평가를 목표로 개발된 시뮬레이션 시스템을 소개하고 이를 교통신호제어시스템의 성능평가 도구로 적용한 결과를 제시한다. 개발된 시뮬레이션 시스템은 종래의 소프트웨어 기반 시뮬레이션 프로그램에 인터페이스 장치를 통해 실제 교통제어시스템의 하드웨어를 직접 연결하여 실시간으로 성능검사와 교통관리시스템의 기능성을 평가하는 것으로 크게 시뮬레이터 운영시스템과 인터페이스 장치의 두 부분으로 구성된다. 교통신호제어시스템을 대상으로 개발 시뮬레이션 시스템 성능을 시험한바 정확도 및 안정성 면에서 우수하고, 별도의 추가장비 없이도 모든 신호제어 기에 호환성을 확보하는 것으로 평가되었다. 차량 검지신호에 대한 출력 정확도 평가 및 신호등의 등기신호 검출 정확도 평가에서는 80msec 이내의 오차를 기록하여 성능검사 장치로서의 신뢰도를 확인할 수 있었다. 본 시뮬레이션 시스템 개발로 교통관리시스템의 운영효율을 과학적이고 객관적인 방법에 의해 평가함으로써 문제점의 진단, 개선내용 및 개선범위 등에 대한 조기파악이 가능하다. 향후 개발된 시뮬레이션 시스템에 교통류 재현 모형을 탑재하면 ITS 시스템에 대한 효율성 평가도구로 확장사용이 가능하여 시스템 개발 도입 시스템 선정 설치 후 시스템의 조기 안정화 및 유지관리 등 각 단계에서 검증수단으로 유용하게 활용될 것이다.
주기억 데이터베이스 시스템은 주기억장치에서 데이터베이스 전체를 상주시킴으로써 빠른 성능을 보장하므로 현재 실시간 데이터베이스 시스템으로 가장 많이 사용되고 있다. 그러나, 시스템에 장애가 발생했을 때는 주기억 데이터베이스의 내용전체가 손실될 수 있다. 그러므로, 주기억 데이터베이스 시스템의 회복 작업은 매우 중요하다. 또한 빠른 회복을 해줄수 있어야 실시간 환경에 적합할 것이다. 빠른 회복을 위한 방법중의 하나는 검사점을 사용하여 회복할 때 분석해야 할 로그의 양을 줄이는 것이다. 본 논문에서는 기존의 검사점 방법들 중 주기억 데이터베이스 환경에 가장 좋은 성능을 보이는 퍼지 검사점에 관한 방법들을 분석 및 보완하여 빠른 회복을 위한 새로운 기법을 제안한다. 구체적으로, 주기억 데이터베이스를 갱신횟수에 따라 파티션을 나눈 후 각 파티션 단위로 퍼지 검사점을 수행할 때 기존 방법은 검사점수행 순서가 비효율적이서 회복시 필요한 로그의 양을 효과적으로 줄일 수 없다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 파티션별 갱신횟수에 따라 일정한 검사점 수행 간격을 유지하므로 회복시 필요한 로그의 양을 효과적으로 줄임으로써 보다 빠른 회복이 가능하다.
PCB(Printed circuit board)생산시에 중요한 역할을 담당하는 비전검사 시스템의 성능은 지속적으로 발전해왔다. 기존 머신 비전 검사 시스템은 이미지가 불규칙하고 비정형일 경우 해석이 어렵고 전문가의 경험에 의존한다. 그리고 비전검사 시스템 개발 당시의 기준과 다른 불량이 발생한다면 검출이 불가능 하거나 정확도가 낮게 나온다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템을 구현하였다. 딥러닝 영상인식 알고리즘은 YOLOv4를 이용하고, 워핑(warping)과 시킨 PCB 이미지를 학습하여 비전검사 시스템을 구성하였다. 딥러닝 영상인식 기술의 처리 속도를 보완하고자 QR코드로 PCB 기판 종류를 인식하고, 해당 PCB 부품의 미삽은 정답 이미지 바운딩 박스 좌표와 비교하여 불량품을 발견하면 표시해준다. 기판의 부품 인식을 위해 기판 데이터는 직접 촬영하여 수집하였다. 이를 활용하여 PCB 생산 공정에서 비전검사 시스템의 성능이 향상되었고,, 다양한 PCB를 생산에 신속하게 대응할 수 있다.
본 연구에서는 디젤 차량용 통합형 연료히터와 성능검사 시스템구현을 통해 생산공정을 개선한다. 센서와 히터가 분리된 연료히터를 히터내에 센서를 안착시켜 통합함으로써 일체형 통합히터를 개발하고, 성능평가 시스템 개발을 통하여 시험한다. 이때 성능평가 시스템은 통합히터를 구성하는 body, upper plate, stopper, lower plate, PTC, screw, 바이메탈 및 외부 터비날의 특성을 분석하고, 통합히터의 생산성을 결정한다. 저온 유동성시험장치에서는 극저온에서 고온사이 동작검사, 시험저항 설정에 따른 저항동작지연 및 전류동작지연, 온도변화에 따른 바이메탈 지연 검사, 블록히터의 전류 및 저항 검사, 히팅 운전검사 등을 수행한다. 따라서 효율적인 생산공정 과정을 통해 연료히터의 성능을 개선하는 생산공정 개선 알고리즘을 제시한다.
태양열 에너지는 우리나라의 전체 에너지에서 차지하는 비율은 아직 미미하지만, 근래 이 분야에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 외부 날씨의 영향을 받지 않고 실내에서 안정적으로 태양열집열기에 관한 실험을 수행할 수 있는 태양열집열기 성능검사 시스템을 구축하고 새로운 형태의 태양열집열기를 연구 개발하기 위한 기초자료를 얻는데 있다. 이를 위해 태양열집열기 성능검사 시스템에 대한 CATIA 설계 및 제작을 거쳐 성능검사를 실시하였으며, 본 시스템에 장착된 이중진공관 집열기에 대한 수치해석을 수행하였다. 실험 결과 태양열집열기 성능검사 시스템의 설정온도차(${\Delta}T$)의 증가에 따라 작동회수는 감소하지만 총 작동시간은 모든 경우에 거의 동일함을 알 수 있었다. 또한 수치해석 결과 태양열흡수부의 온도가 높을수록 집열기 중심에서의 온도 감소율이 증가하는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 부산대 철자 검사/교정기의 기존 성능을 보완하고 기능을 추가하는데 중점을 두었다. 웹 문서, 신문 등을 통해서 사용자들이 자주 틀리는 오류 단어에 대해서 오류 유형을 분류했다. 이 결과를 철자 검사 및 교정 시스템에 적용하여 교정기법 개선을 통하여 띄어쓰기 교정 기능을 향상 시켰다. 이렇게 새로 구현한 시스템과 이전 시스템의 성능을 실험을 통해 비교 분석하였다. 본 연구를 진행하면서 발견한 문제점과 한계를 이후 더 발전 해야할 과제로 고찰하고 결론을 맺는다.
대기부품은 대기기간 중에 우발적 고장이 발생할 수 있으며(type I failure), 해당상황이 장기간 방치되는 것을 방지하기 위해 주기적인 검사를 하는 것이 일반적이다. 그러나 검사가 대기기간 중 발생한 고장을 확인할 수 있게 하는 반면, 검사를 시작할 때 대기하던 부품에 부하를 가하는 과정에서 고장을 유발할 가능성이 존재하며(type II failure), 검사시간동안 대기부품을 작동시킴으로써 열화에 의한 고장발생(type III failure)의 가능성을 증가시키는 효과도 존재한다. 이에 본 논문은 주기적 검사정책을 갖는 대기부품을 대상으로 세 종류의 고장 가능성을 확률적으로 고려하여 성능분석을 실시하였으며, 성능을 평가하는 척도로 극한가용성을 사용하였다. 특히 type III failure를 고려하는 것은 기존에 연구되지 않은 부분으로 본 논문의 기여점이라 할 수 있겠다. 또한 수치해석을 통해 가용성의 관점에서 전술한 세 가지 유형의 고장특성과 검사주기와의 관계를 파악할 수 있도록 하였으며, 그 결과를 통해 높은 수준의 신뢰성 확보가 목적인 대기시스템의 효율적인 운영을 위한 의사결정시 도움이 될 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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