Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.36
no.1
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pp.39-55
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2011
Process monitoring has been emphasized for the monitoring of complex system such as chemical processing industries to achieve the efficiency enhancement, quality management, safety improvement. Recently, ICA (Independent Component Analysis) based MSPC (Multivariate Statistical Process Control) was widely used in process monitoring approaches. Moreover, DICA (Dynamic ICA) has been introduced to consider the system dynamics. However, the existing approaches show the limitation that their performances are strongly dependent on the statistical distributions of control variables. To improve the limitation, we propose a novel approach for process monitoring by integrating DICA and LOF (Local Outlier Factor). In this paper, we aim to improve the fault detection rate with the proposed method. LOF detects local outliers by using density of surrounding space so that its performance is regardless of data distribution. Therefore, the proposed method not only can consider the system dynamics but can also assure robust performance regardless of the statistical distributions of control variables. Comparison experiments were conducted on the widely used benchmark dataset, Tennessee Eastman process (TE process), and showed the improved performance than existing approaches.
This paper explains an error process for multimedia collaboration works with session management running on vehicle network environment. This system consists of an FDA and FRA. FDA is an agent that detects an error by hooking techniques for multimedia system based on vehicle network environment with session management. FRA is a system that is suitable for recovering software error for multimedia system with session management based on vehicle network environment. This paper describes only FRA. When multiple local sessions is opened, each local session manager sends information of participant to global session manager and take current information about session of processing in network.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.1B
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pp.22-30
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2007
In this paper, to achieve consistency maintenance as well as stable service execution, we build a Fault-Tolerant Object Group framework that provides both of the group management service and the load scheduling service. The group management service supports the object management such as registration and authentication, and provides two schemes for failure recovery using the service priority and the checkpointing. In the load scheduling servile, we improve the effectiveness of service execution through the reasoning process of object loads based on the ANFIS architecture. The effectiveness in the performance of the developed framework is validated through a virtual home-network simulation based on the FTOG framework.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.10
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pp.53-66
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1994
In this paper, a fuzzy expert system is developed for fault diagnoisis of a drum-type boiler system in fossil power plants. The develped fuzzy espert system is composed of knowledge base, fuzzification module, knowledge base process module, knowledge base management module, inference module, and linguistic approximation module. The main objective of the fuzzy expert system is to check the states of the system including the drum level and detect faults such as the feedwater flow sensor fault, feedwater flow control valve fault, and water wall bube rupture. The fuzzy expert system diagnoses faults using process values, manipulated values, and knowledge base which is built via interviews and questionaries with the experts on the plant operations. Finally, the validity of the developed fuzzy expert system is shown via experiments using the digital simulator for boiler system is Seoul Power Plant Unit 4.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.13
no.3
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pp.398-404
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2012
A fault detection process is necessary for high integrity systems like satellites, missiles and aircrafts. Especially, the satellite has to be expected to detect faults autonomously because it cannot be fixed by an expert in the space. Faults can cause critical errors to the entire system and the satellite does not have sufficient computation power to operate a large scale fault management system. Thus, a fault detection method, which has less computational burden, is required. In this paper, we proposed a modified PCA (Principal Component Analysis) as a powerful fault detection method of redundant IMU (Inertial Measurement Unit). The proposed method combines PCA with the parity space approach and it is much more efficient than the others. The proposed fault detection algorithm, modified PCA, is shown to outperform fault detection through a simulation example.
Ha, Dae-Geun;Koo, Jun-Mo;Park, Dam-Dae;Han, Chong-Hun
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.9
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pp.875-880
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2015
Traditional semiconductor process control has been performed through statistical process control techniques in a constant process-recipe conditions. However, the complexity of the interior of the etching apparatus plasma physics, quantitative modeling of process conditions due to the many difficult features constraints apply simple SISO control scheme. The introduction of the Advanced Process Control (APC) as a way to overcome the limits has been using the APC process control methodology run-to-run, wafer-to-wafer, or the yield of the semiconductor manufacturing process to the real-time process control, performance, it is possible to improve production. In addition, it is possible to establish a hierarchical structure of the process control made by the process control unit and associated algorithms and etching apparatus, the process unit, the overall process. In this study, the research focused on the methodology and monitoring improvements in performance needed to consider the process management of future developments in the semiconductor manufacturing process in accordance with the age of the APC analysis in real applications of the semiconductor manufacturing process and process fault diagnosis and control techniques in progress.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.49
no.10
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pp.516-523
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2000
In this paper, intelligent methods using digital protective relay in power supervisory control system is developed in order to protect power systems by means of timely fault detection and diagnosis during operation for induction motor which has various load environments and capacities in power systems. The spectrum pattern of input currents was used to monitor to state of induction motors, and by clustering the spectrum pattern of input currents, the newly occurrence of spectrums pattern caused by faults were detected. For diagnosis of the fault detected, the fuzzy fault tree was derived, and the fuzzy relation equation representing the relation between an induction motor fault and each fault type, was solved. The solution of the fuzzy relation equation shows the possibility of each fault's occurring. The results obtained are summarized as follows: 1) The test result on the basis of KEMC1120 and IEC60255, show that the operation time error of the digital motor protective relay is improved within ${\pm}5%$. 2) Using clustering algorithm by unsupervisory learning, an on-line fault detection method, not affected by the characteristics of loads and rates, was implemented, and the degree of dependency by experts during fault detection was reduced. 3) With the fuzzy fault tree, fault diagnosis process became systematic and expandable to the whole system, and the diagnosis for sub-systems can be made as an object-oriented module.
The quantitative evaluation method of the safety management cost was suggested to prevent a gas accident as a major industrial accident. In a gas governor station, process risk assessments such as the fault tree analysis(FTA) and the consequence analysis were performed. Based on process risk assessments, potential accident costs were estimated and the cost-benefit analysis(CBA) was performed. From the cost-benefit analysis for five classification items of safety management cost, the order of the cost/benefit ratio was estimated.
In general, a software fault detection phenonenon is described by a software reliability model based on a nonhomogeneous Poisson process(NHPP). In this paper, we propose a software reliability growth model considering the differences of the software environments in both the testing phase and the operational phase. Also, we consider the problem of determining the optimal release time and the optimal warranty period that minimize the total expected software cost which takes account of periodic software maintenance(e.g. patch, update, etc). Finally, we analyze the sensitivity of the optimal release time and warranty period based on the fault data observed in the actual testing process.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.7
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pp.2169-2178
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2000
This paper proposes the structure of an agent and rules for fault detection and location on LAN. To find out a reason of critical fault incurred LAN, collision detection rule, error detection rule, broadcast detection rule, system location rule, and Internet application location rule ar shown. Also, the structure of multi-agent system and state transition diagram is portrayed to have connectivity with he set of rules. To verify availability of proposed rules, the process to find a faulty system is shown by monitoring and analyzing the LAN fault occurrences from the proposed set of rules. Such an rule based agent system is helpful to an Internet manager to solve a reason of fault and make ad decision from gathering management information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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