Park, Soo-Hyun;Do, Jae-Seok;Choi, Seong-Dae;Hur, Jang-Wook
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.9
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pp.28-34
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2021
The Fourth Industrial Revolution has led to the development of drones for commercial and private applications. Therefore, the malfunction of drones has become a prominent problem. Failure mode and effect analysis was used in this study to analyze the primary cause of drone failure, and blade breakage was observed to have the highest frequency of failure. This was tested using a vibration sensor placed on drones along the breakage length of the blades. The data exhibited a significant increase in vibration within the drone body for blade fracture length. Principal component analysis was used to reduce the data dimension and classify the state with machine learning algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbor, Gaussian naive Bayes, and random forest. The performance of machine learning was higher than 0.95 for the four algorithms in terms of accuracy, precision, recall, and f1-score. A follow-up study on failure prediction will be conducted based on the results of fault diagnosis.
Nowadays, every kind of system is changed so complex and enormous, it is necessary to assure system reliability, product liability and safety. Fault tree analysis(FTA) is a reliability/safety design analysis technique which starts from consideration of system failure effect, referred to as “top event”, and proceeds by determining how these can be caused by single or combined lower level failures or events. So in fault tree analysis, it is important to find the combination of events which affect system failure. Minimal cut sets(MCS) and minimal path sets(MPS) are used in this process. FTA-I computer program is developed which calculates MCS and MPS in terms of Gw-Basic computer language considering Fussell's algorithm. FTA-II computer program which analyzes importance and function cost of VE consists. of five programs as follows : (l) Structural importance of basic event, (2) Structural probability importance of basic event, (3) Structural criticality importance of basic event, (4) Cost-Failure importance of basic event, (5) VE function cost analysis for importance of basic event. In this study, a method of initiation such as failure, function and cost in FTA is suggested, and especially the priority rank which is calculated by computer-aided decision analysis program developed in this study can be used in decision making determining the most important basic event under various conditions. Also the priority rank can be available for the case which selects system component in FMEA analysis.
In case of high-tech process industries such as semiconductor and TFT-LCD manufactures, fault of a virtually finished product that is value-added one, since it has gone throughout the most of processes, may give rise to quality cost nearly amount to its selling price and can be a main cause that decreases the efficiency of manufacturing process. This paper proposes a real-time dispatching algorithm for semiconductor manufacturing process with rework. In order to evaluate the proposed algorithm, this paper examines the performance of the proposed method by comparing it with that of the existing dispatching algorithms, based on various experimental data.
Yoo, Chang-Kyoo;Vanrolleghem, Peter A.;Lee, In-Beum
Environmental Engineering Research
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v.11
no.2
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pp.63-76
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2006
Multivariate analysis and batch monitoring on a pilot-scale sequencing batch reactor (SBR) are described for integrated wastewater treatment management system, where a batchwise multiway independent component analysis method (MICA) are used to extract meaningful hidden information from non-Gaussian wastewater treatment data. Three-way batch data of SBR are unfolded batch-wisely, and then a non-Gaussian multivariate monitoring method is used to capture the non-Gaussian characteristics of normal batches in biological wastewater treatment plant. It is successfully applied to an 80L SBR for biological wastewater treatment, which is characterized by a variety of error sources with non-Gaussian characteristics. The batchwise multivariate monitoring results of a pilot-scale SBR for integrated wastewater treatment management system showed more powerful monitoring performance on a WWTP application than the conventional method since it can extract non-Gaussian source signals which are independent and cross-correlation of variables.
Existing distributed systems have higher probability of failures occurrence than stand-alone system, so many fault tolerant techniques have been developed. Because of insufficient storage resulting from the increased fault tolerance information stored, the performance of system has been degraded. To avoid performance degradation, it needs delete useless fault tolerance information. In this paper, we propose a garbage collection algorithm for fault tolerance information. And we define and design the garbage collection agent for garbage collection of fault tolerance information, the information agent for management of fault tolerant data, and the facilitator agent for communication between agents. Also, we propose the garbage collection algorithm using the garbage collection agent. For rollback recovery, we use independent checkpointing protocol and sender based pessimistic message logging protocol. In our proposed garbage collection algorithm, the garbage collection, information, and facilitator agent is created with process, and the information agent constructs domain knowledge with its checkpoints and non-determistic events. And the garbage collection agent decides garbage collection time, and it deletes useless fault tolerance information in cooperation with the information and facilitator agent. For propriety of proposed garbage collection technique using agents, we compare domain knowledge of system that performs garbage collection after rollback recovery and domain knowledge of system that doesn't perform garbage collection.
Internet of Thing (IoT) computing is an environment where various devices with sensors and actuators are connect, and interact together to acquire contexts and provide useful services. With the advances of IoT technologies, its usability becomes an in important issue. However, there exist various types of faults in IoT computing which are not conventionally addressed in software research community. Providing reliable IoT services is challenging. In this paper, we present a hierarchy of IoT faults and analyze causes and symptoms of the faults. Based on the analysis, we define effective methods for managing IoT faults. We believe that our proposed framework for managing IoT faults can be utilized in reducing the development cost of IoT applications and enhancing the quality of the applications.
Objective of this paper is to introduce a new technology known as prognostics and health management (PHM) which enables a real-time life prediction for safety critical systems under extreme loading conditions. In the PHM, Bayesian framework is employed to account for uncertainties and probabilities arising in the overall process including condition monitoring, fault severity estimation and failure predictions. Three applications - aircraft fuselage crack, gearbox spall and battery capacity degradation are taken to illustrate the approach, in which the life is predicted and validated by end-of-life results. The PHM technology may allow new maintenance strategy that achieves higher degree of safety while reducing the cost in effective manner.
It has a tendency to build Workflow Systems based on the web with the spread of web environment. The important function in Workflow Systems are to automatize job flow according to the predefined regulations, procedures or conditions. Hence, there needs to consider excluding passive jobs, supporting GUI and a migratory information processing for information flow. Distributed Workflow System for workflow of a distributed service system should perform transfer control and Fault-Tolerance between tasks based on process logic, and real time processing. However, the existing mail systems being used are just for transmission and it doesn't fit to automatize job flow. To solve the matter, there needs a Distributed Workflow Engine to design workflow and automatize its control. In this paper, we design a web browser with graphic interface using web mail, a browser creating a script code for a procedural performance. Also, we design a Process-engine has a Preprocessor which tolerates process scheduler for task transaction or server node's faults on distributed environment. The proposed system enhances the reliability and usability of a system reduces the cost rather than a workflow system based on database, for they execute as proxy for a server's fault or suers' absence.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.4
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pp.19-27
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2014
Software reliability in the software development process is an important issue. Software process improvement helps in finishing with reliable software product. Infinite failure NHPP software reliability models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, proposes the reliability model with log type mean value function (Musa-Okumoto and log power model), which made out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on mean square error (MSE) and coefficient of determination($R^2$), for the sake of efficient model, was employed. Analysis of failure using real data set for the sake of proposing log type mean value function was employed. This analysis of failure data compared with log type mean value function. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In this study, the log type model is also efficient in terms of reliability because it (the coefficient of determination is 70% or more) in the field of the conventional model can be used as an alternative could be confirmed. From this paper, software developers have to consider the growth model by prior knowledge of the software to identify failure modes which can be able to help.
The performances of the building service equipment relay on the individual superintendent's share for the assessment of performance, fault detection, deterioration diagnosis of the building service equipment. A major use of building energy management system(BEMS) is for monitoring plant and building's energy consumption. National building management system (N-BMS) presented in this study links buildings into a network group in order to monitor and control the buildings. How to construct the N-BMS was considered to save energy resource and to conserve performance of building service equipment. The FEMIS, facility, energy/environmental management & information system, for building service offer management process integrated with BAS, FMS and EMS and so on.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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