RMO(Region Monitor Object)는 결함전파나 객체군에 주어진 요구사항의 위반에 의해 발생하는 오류를 처리하는 실시간객체로써 여러 실시간객체의 상태를 감시 및 분석하여 오류를 감지하고, 증상을 진단한 후 알맞은 복구 및 재구성을 실행하다, 이를 위하여 RMO는 응용 실시간객체를 감시할 수 있는 권한을 갖는다. RMO의 권한을 지원해주는 구조는 결함허용 중개자를 이용한다. 결함허용 중개자(FTB 또는 Fault Tolerance Broker)는 RMO가 응용 실시간객체를 감시할 때에 응용의 설계와 응용의 위치에 투명하게 수행될 수 있게 중개자 역할을 한다. 제안하는 감시 구조에는 결함허용 중개자가 응용 실사간객체마다 스터브로 붙는 스터브 방식과 각 노드의 커널에 모듈로 존재하는 커널 모듈 방식이 있다. 본 논문은 스터브 방식에서 RMO가 응용 실시간객체를 감시하는 구조를 제시하고 구현한다. 결함허용 중개자 스터브는 응용 실시간객체와 같은 주소 공간에 존재하면서 응용 실시간객체에서 발생하는 메세지를 가로채고 소속자료에 접근한다. RMO는 결함허용 중개자 스터브가 제공하는 인터페이스를 통해서 응용 실시간객체에 대한 감시 정보를 얻는다. 제안한 감시 구조는 실시간객체 모델인 dRTO(dependable RTO) 모델에 기반하여 설계하였고 실시간 커널인 dKernel 상에서 구현 및 실험하였으나 다른 모델이나 커널에도 적용될 수 있다.
한의학은 수 천년 이상 전해져 내려온 동양의 전통의학으로 서양에서도 그 효능을 인정받고 있으며, 양방 치료에서 사용되는 XRAY 및 CT와 같은 커다란 장비가 없어도 간단하게 환자의 맥진 및 설진 및 데이터를 이용해서 환자의 건강상태를 진단할 수 있다. 본 논문에서는 의료 진단을 받기 어려운 지역에 사는 환자나, 병원이 멀리 떨어져 있는 피서지나, 등산 할 경우, 혹은 전쟁에서 전투를 하는 환자라도 맥진 데이터 및 생체 데이터를 휴대폰을 이용해서 환자의 한방 의료정보를 원격지 병원의 의사에게 전송하면 의료 진단을 실시간으로 판단 할 수 있는 모의실험을 하였다. 뿐만 아니라 실시간으로 원거리에서 환자의 생체 데이터 및 맥진파형을 수신해서 실시간으로 환자의 건강 상태를 언제 어디서나 누구나 24시간 간단하게 판단 할 수 있는 지능형 한방 의료진단 시스템 알고리즘 및 지능형 전자침 모의실험을 제안하였다.
인버터 구동 영구자석 동기전동기에서 고정자 권선과 인버터 스위치에 고장이 존재할 때 동작 중 실시간으로 고장을 검출하고 고장의 유형을 판별할 수 있는 진단 기법이 제시된다. 제안된 기법은 q축 전류의 2차 고조파를 실시간으로 관찰함으로써 이루어지며 고장이 없는 정상 조건에서의 고조파 데이터와 비교를 통해서 고장을 판별한다. 임의의 정상 동작 조건에서의 고조파 데이터는 선형 보간법을 이용해 구해진다. 고장 검출 시 진단 알고리즘은 고장 유형 판별모드로 전환되어 상전류의 파형 분석을 통해 고장의 유형을 판별한다. 제안된 고장 검출 기법의 타당성을 입증하기 위해 내부 권선 단락이 가능한 전동기가 제작되었으며 전체 시스템과 고조파 분석 및 고장 검출 알고리즘이 DSP TMS320F28335에 의해 구현된다. 제안된 방법은 부가적인 진단 장비를 요구하지 않으며 정상상태 조건이 만족된다면 동작 중 실시간으로 고장을 검출할 수 있다.
본 연구에서는 새롭게 개발된 센서인 in-situ particle monitor (ISPM)와 기존센서의 기능을 업그레이드 한 센서인 self-plasma optical emission spectroscopy (SPOES)를 이용해 화학기상증착 진공공정을 진단하였다. 본 연구에서 사용된 증착공정 장비는 silane 가스를 이용한 silicon plasma enhanced chemical vapor deposition과 borophosphosilicate glass 증착장비이다. 두 장비의 증착 또는 클리닝 조건에서의 배출되는 오염입자와 배기가스를 개발된 센서를 이용해 공정상태를 실시간으로 진단하는 것과 개발된 센서의 센싱 능력을 검증하고자 하는 목적으로 연구가 진행되었다. 개발된 센서는 장비 배기구 설치되었으며, 공정압력, 유량, 플라즈마 파워 등의 공정변수 변화에 따른 오염입자 크기 및 분포와 배기 부산물의 변화를 측정하고, 측정 결과의 상호 연관성을 분석하였다.
본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 배관이나 배관요소의 작동상태를 예측할 수 있는 진단방법을 제안한다. 입자영상유속계 기술을 이용하여 얻어진 배관의 검사부위의 진동에 의한 이동량을 인공신경망의 학습용으로 사용한다. 측정시스템은 카메라, 조명, 인공신경망이 탑재된 호스트컴퓨터로 구성된다. 구축된 모니터링시스템이 제대로 작동하는지 이미 알고 있는 진동원(2개의 휴대폰)에 대하여 적용하였다. 진동가속도의 최소값, 최대값, 평균값을 인공신경망의 학습에 사용해 본 결과, 평균값이 진동상태의 실시간 모니터링에 적합함을 확인하였다. 구축된 진단시스템은 실제 가스배관의 작동상태에 대하여 모니터링 가능함이 확인되었다.
본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.
최근 차량에 대한 관심이 높아지면서 차량 내부에 추가되는 장치나 시스템들이 많아지고 있다. 엔터테인먼트 장치와 더불어 네비게이션, GPS, 블랙박스 등의 다양한 기기의 장착이 요구되어지고 있다. 이러한 차량 시스템들은 높은 대역폭을 지원하는 차량용 네트워크 기술을 요구한다. MOST는 최근 차량 멀티미디어 네트워크로 높은 인지도를 얻고 있다. 차량용 장치들의 증가는 사용자의 편의를 제공하지만 장치간의 연결 문제 발생과 노후화의 문제가 발생 시 심각한 오류를 발생 할 수 있다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하기 위해서는 네트워크에 연결되어 있는 장치들의 상태를 실시간으로 점검하고 진단하여야 한다. 본 논문에서는 MOST를 기반으로 한 기존의 유선 방식의 진단시스템을 무선 방식으로 사용하여 사용자가 MOST 네트워크를 진단하고 제어하는데 있어 움직임의 제한이나 불편함에서 벗어나 편리성에 크게 기여할 것으로 판단된다.
본 논문은 원자력발전소 열성능 감시 시스템의 PC기반 구현에 관한 연구 내용이다. 이 시스템은 열성능 감시와 진단을 플랜트 운전중에 실시간으로 수행할 수 있다. 고리 원전2호기를 목적호기로 원형 시스템을 구성하여 시험해 보았다. 원자력발전소의 열 주기 시스템은 대단히 복잡하고 구성 요소간에 상호 영향이 커서, 그 분석과 고장 진단에 어려움이 많다. 본 연구에서는 열 주기를 효율적으로 표현하고, 계산시간을 단축하기 위해 성능 진단 변수를 설정하였다. 비정상 상태에서의 진단 변수의 특성 패턴 변화를 인식하기 위해 자기학습 신경망의 일종인 퍼지아트맵을 이용하였다. 시험을 통해 이 알고리듬이 비정상 상태를 감지하고 고장 원인을 성공적으로 규명하는 것을 보였으며, 운전원의 편의를 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 구축하였다.
베디드 시스템의 발전으로 인하여 고성능화, 소형화, 편의성 등이 강조되어 지는 시점에서 의료장비 또한 임베디드 시스템 기술 도입이 빠르게 진행되어 지고 있다. 본 논문에서는 초음파 영상진단 단말기 (Magic-Probe)를 구현하기 위해 SA-1100 마이크로 프로세스 레퍼런스 보드에 리눅스 커널을 포팅하고 포팅된 플랫폼을 기반으로 초음파 영상진단을 처리하기 위한 응용프로그램의 설계 및 구현에 관하여 논하도록 하겠다.
초음파 시스템은 진단 영상뿐만 아니라 초음파 수술과 같이 초음파를 사용하여 특정 세포를 제거하거나, 또는 일반적인 수술을 위한 가이드 영상을 제공하는 등 그 활용이 증가되고 있다. 반면, 기존 초음파 시스템은 크기가 커서 클리닉 센터나 종합병원 등에서 이동성 및 공간 효율성이 낮고 환자에 관한 주치의들의 진단 활동 반경이 매우 제한적이라는 불편함을 초래한다. 본 논문은 서버 클라이언트 기반의 무선 초음파 진단 시스템에서 프루브가 수신한 초음파 반사 신호를 무선으로 실시간 전송하기 위해서 압축센싱과 산술 부호의 연접을 통한 손실 압축 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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