본 논문에서는 규칙 기반 추론 기법을 이용하여 LAN 상의 지연 장애 검출 알고리즘과 장애를 유발시킨 호스트에 대한 위치 확인 알고리즘 및 장애 원인 분석 알고리즘을 제시하고자 한다. 이를 위해 지연 장애 검출 모델과 RBR 기반 장애 검출 규칙 모델을 제시하고 있다. 또한 충돌율 검출 규칙과 이용률 검출 규칙을 적용하여 지연 장애 검출 알고리즘을 설계하였고, 최대 패킷 출력 호스트 파악 규칙을 적용하여 장애 위치 탐색 알고리즘을 설계하였다. 그리고 패킷 유형 분석 규칙과 장애 원인 파악 규칙을 적용하여 장애 원인 분석 알고리즘을 설계하였다. 이를 통하여 LAN 상의 지연 장애를 검출하고 진단하는 기법을 제시하고자 한다. 이와 같이 제시한 지연 장애 검출 및 진단 기법을 실제 네트워크 환경에 직접 적용시켜 봄으로써 본 논문에서 제시한 장애 검출 및 진단 기법의 정확성과 적용성을 확인하였다. 이러한 기법은 네트워크 관리자가 LAN 상의 장애를 진단하고 원인을 해결하는데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기계학습 기반의 분류 방법을 이용하여 장애 음성을 검출하고자 한다. 음성 장애 중 마비말 장애는 뇌성마비, 파킨슨 질환, 뇌졸중 등 주로 뇌질환에 의해 발생하는 것으로 알려져 있다. 이러한 장애 음성을 검출함으로써 뇌졸중 등의 급성 뇌질환 발생에 대한 조기 처치가 가능하다. 장애 음성 검출은 입력 음성에 대한 특징벡터 추출과 기계학습을 이용한 분류과정을 통해 이루어질 수 있다. 실험을 위해서 장애 음성 DB인 TORGO 데이터를 사용하였으며, 10가지 기계학습 알고리즘과 다양한 특징벡터 스케일링 방법에 대해 장애 음성 검출 성능을 평가하였다.
공장 자동화 시스템이 증가됨에 따라 인건비 감소와 생산량 증가, 효율적인 작업 운영, 그리고 고도의 정밀 작업과 인재의 감소 등 여러 가지 이점이 있지만, 자동화 시스템의 문제로 생산 작업이 중단될 경우에 공장의 생산에 미치는 영향 또한 막대하다. 본 논문에서는 공장 자동화 시스템을 효율적으로 관리할 수 있도록 사전에 시스템 장애를 모니터링 할 수 있는 장애 검출 방안에 대하여 제시하고, 이에 따른 효과를 제시하였다. 또한 제시된 방법은 시스템 내 각종 서버의 문제를 검출할 수 있고, 관리자는 모니터링 한 내용을 바탕으로 장애를 조치하는데 있어서 상당한 효과를 볼 수 있었으며, 이것이 생산량 증가로 이어지는 성과를 거둘 수 있다.
본 논문에서는 스테레오 비전기반의 컬럼 검출과 조감도 맵핑을 이용한 전방 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실제 복잡한 도로 환경에서 전방 차량을 강건하게 검출할 수 있다. 전체적인 알고리즘은 도로 특징기반의 컬럼 검출, 조감도 기반의 장애물체 세그멘테이션, 차량 특징기반의 영역 재결합, 차량 검증으로 크게 네 단계로 구성되어 있다. 먼저 v-시차맵상에서 최대 빈도값을 이용하여 도로 특징 정보만을 추출한 후, 이를 기반으로 컬럼 검출을 수행한다. 도로 특징 정보는 기존의 중앙값과 달리 도로 환경에 영향을 받지 않아 도로상의 장애물체 유무를 판단하는 기준으로 적절하다. 그러나 다수의 장애물체가 동일한 장애물체로 검출되는 것을 해결하기 위하여 조감도 기반의 세그멘테이션을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체를 쉽게 분리할 수 있다. 그러나 분리된 장애물체 중에는 동일한 장애물체인 경우도 있으므로, 도로상의 차량 특징을 기반으로 장애물체가 동일한지를 판단하여 재결합하는 과정을 수행한다. 마지막으로 시차맵과 그레이 영상기반의 차량 검증 단계를 수행하여 차량만 검출한다. 제안된 알고리즘을 실제 복잡한 도로 영상에 적용함으로써 차량 검증 성능을 검증한다.
본 논문은 RBR(Rule-Based Reasoning) 기법과 RBR 기법에 적용될 규칙에 대한 우선순위를 둠으로써 효율적인 네트워크 설정을 만드는 동시에 네트워크 장애 발생시 장애를 진단 검출복구하는 에이전트 시스템에 관한 연구이다. 논문에서 제시하는 시스템은 AS 내에서 동작하는 것을 원칙으로 하며 각 네트워크의 에이전트들은 우선 순위 장애 탐지 및 복구를 위해 우선 순위에 따라 규칙을 적용한다. 장애 발생시 진단 검출 복구를 위해 에이전트는 상호 협력하며 장애 검출 및 진단 도구로써 ping, traceroute 등을 이용한다.
TDX-10 교환기 시스팀은 결합도가 낮은 여러 서브시스팀이 연동하여 다양한 기능을 수행하는 분산처리 구조로 구성되었다. 각 서브 시스팀은 여러 프로세서가 기능을 분담하는데, 각 프로세서의 소프트웨어는 여러 실행모듈의 집합으로 구성된다. 실행모듈은 프로그램의 구성 단위로서 개별적으로 컴파일되어, 독립적인 메모리 영역에서 부여된 기능을 수행한다. 실행모듈에는 여러 프로세서가 생성되어 동시성 제어에 의해서 부여된 기능을 처리한다. 교환기 시스팀은 어떠한 상황하에서도 전화가입자에게 서비스의 연속성을 보장하는 높은 신뢰성을 유지해야 한다. 장애감내 소프트웨어는 오류(error)를 검출하고 이의 확산을 방지하며, 오류검출시에는 복구처리 루틴을 수행시켜 시스팀의 안정적 운용과 유지를 보장해야 한다. 본 논문에서는 메시지를 교환하면서 자치적으로 부여된 기능을 수행하는 여러 실행모듈들로 구성되는 분산 시스팀의 장애를 효율적으로 검출하여 장애의 확산을 방지하고, 시스팀의 안정적 유지를 가능하게 하는 복구 방법에 대하여 기술하였다.
본 논문에서는 U-시차맵과 조감도를 이용한 스테레오 비전 기반의 장애물체 검출 및 차량 검증 방법을 제안한다. 먼저 최대 빈도 값을 이용하여 V-시차맵 상에서 도로 특징 정보를 추출하고, 추출된 도로 정보를 이용하여 대략적인 도로상의 장애물체 영역을 추출한다. 좀 더 정확한 장애물체 영역 추출을 위하여 U-시차맵을 생성하는데, 이때 시차값과 카메라 파라미터를 이용하여 계산된 문턱치를 이용하여 높이 제한된 U-시차맵을 생성함으로써, 일정한 높이의 장애물체만을 검출 할 수 있다. 그러나 검출된 장애물체 영역 내에는 여전히 다수의 장애물체와 배경이 존재하므로, 세그먼테이션 과정을 수행한다. 전 단계에서 추출된 장애물체 영역을 카메라 모델링과 파라미터를 이용하여 조감도 맵핑을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체들을 좀 더 쉽게 분리할 수 있다. 마지막으로 각각 분리된 장애물체들 별로 차량 특징 기반의 차량 검증 과정을 수행한다. 도로 접점 여부, 일정한 수평크기, 가로 세로 비율 및 텍스쳐 정보를 이용하여 최종적으로 도로상의 차량만을 검출한다. 그리고 실제 도로에서 획득한 영상에 제안한 알고리즘을 적용함으로써 장애물체 검출 및 차량 검증 성능을 검증한다.
본 논문에서는 지역 최대 빈도 값을 이용하여 V-시차 맵 상에서 도로 특징 정보를 추출하고 이를 이용한 장애물체 검출 방법을 제안한다. 기존 방법은 장애물체의 크기 수 및 종류 등이 변경되면 추출 성능이 영향을 받는다. 특히 크기가 큰 장애물체나 중앙분리대와 같은 연속적인 장애물체에 대한 추출이 어렵다. 이를 해결하기 위하여 주변 상황 영향을 적게 받는 도로 특징 정보를 새로운 장애물체의 유무 판단 기준으로 사용한다. 도로 특징 정보는 V-시차 맵 상에서 특정 열에 장애물체가 많이 존재하는 상황에서도 전체적인 그 특징을 잘 유지함으로 그 강건성이 높아 새로운 판단기준으로 적합하다. 그리고 V-시차 맵 상에서 도로 특징 정보를 쉽게 추출하기 위하여 먼저 지역 최대 빈도 값을 이용하여 이진 V-시차 맵을 생성한다. 그리고 기존 중간 값과 비교하여 도로 특징 정보가 아닌 부분은 제거하고, 마지막으로 보간을 통하여 최종 도로 특징 정보를 추출한다. 이를 시차 맵의 각 행과 비교하여 장애물체 영역을 검출한다. 또한 장애물체 영역 검출 성능을 향상시키기 위하여 검출 단계에서 발생한 노이즈를 제거하기 위한 후처리 과정도 제안한다. 그리고 실제 도로 영상에 적용한 실험을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비해 장애물체 검출 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 LAN 상에서의 장애 검출과 장애를 유발시킨 호스트에 대한 위치 확인을 통하여 보다 효율적인 네트워크 장애 관리가 이루어질 수 있도록 하기 위한 알고리즘을 제시하고 있다. LAN 상에서의 주된 장애로 충돌율에 의한 네트워크 지연 장애를 들 수 있다. 따라서 패킷 충돌 감지를 통하여 네트워크 지연을 감지하고 이를 통하여 브로드캐스트, 멀티캐스트, 에러 발생 패킷 등을 분석하여 충돌율을 많이 발생시킨 호스트를 찾는다. 패킷을 많이 발생시킨 호스트에 대하여 RMON2를 이용하여 응용 프로토콜의 종류를 파악하고 이에 대한 내용을 관리자에게 통보함으로써 네트워크 장애 관리를 효율적으로 수행할 수 있다.
본 논문은 네트워크 장애 발생시 에이전트들 간의 협력을 통해 RBR(Rule-Based Reasoning)을 기반으로 장애의 진단 및 검출, 복구를 수행하도록 하는 시스템에 관한 연구이다. 본 시스템은 하나의 관리영역 내에서 동작하는 것을 원칙으로 하고 있으며 각 에이전트는 관리영역 내의 다른 에이전트들과 협력한다. 장애검출 및 진단을 위해 사용하는 도구로는 PING, Traceroute, SNMP가 있다. 또한 자 에이전트는 관리영역의 네트워크 관리를 위해 설치되어 있는 NMS(Network Management System)로부터 네트워크의 토폴로지를 얻어 토폴로지를 바탕으로 장애관리를 수행한다. 본 시스템은 네트워크 도메인을 크게 관리영역 내부 네트워크와 외부 네트워크로 나누어 토폴로지를 바탕으로 관리영역 내부 네트워크에 대해서는 어떠한 노드로부터 장애가 발생되었는지 규명할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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