Because military weapons systems for special purposes are small and complex, they are not easy to maintain. Therefore, it is very important to maintain combat strength through quick maintenance in the event of a breakdown. In particular, naval ships are complex weapon systems equipped with various equipment, so other equipment must be considered for maintenance in the event of equipment failure, so that skilled maintenance personnel have a great influence on rapid maintenance. Therefore, in this paper, we analyzed maintenance data of defense equipment maintenance information system through text mining and social network analysis(SNA), and tried to identify the naval ship maintenance expertise. The defense equipment maintenance information system is a system that manages military equipment efficiently. In this study, the data(2,538cases) of some naval ship maintenance teams were analyzed. In detail, we examined the contents of main maintenance and maintenance personnel through text mining(word cloud, word network). Next, social network analysis(collaboration analysis, centrality analysis) was used to confirm the collaboration relationship between maintenance personnel and maintenance expertise. Finally, we compare the results of text mining and social network analysis(SNA) to find out appropriate methods for finding and finding naval ship maintenance expertise.
최근 4차 산업혁명의 발전으로 인해 AI, IoT, Cloud, Big Data 등 다양한 기술을 유기적으로 연결한 스마트공장이 증가하고 있다. 이를 바탕으로 내부 공정이 자동 제어되는 산업환경에서 PLC와 같은 기기 제어에 필요한 결정성과 악의적인 공격에 의해 스마트공장의 내부 공정이 멈추게 되었을 때 발생하는 손실에 대한 고가용성이 확보되어야 한다. 다양한 산업 분야에서 사용되는 산업용 네트워크 장비와 보안 장비에 대한 조사 및 분석은 국가 기반시설에서 산업용 제어시스템의 효율성과 활용성을 높여줄 수 있고, 나아가 관련 인프라 구축에 중요한 피드백을 제공할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 산업용 네트워크 장비와 보안 장비를 다양한 측면에서 비교 분석하였으며, 본 논문의 결과를 기반으로 산업용 네트워크 장비와 산업용 보안 장비의 관련 기술 개발 로드맵으로 활용될 수 있을 것이라 예상된다.
본 연구는 연구장비 구축관계에 기반한 사회네트워크 분석을 적용하여 연구기관 네트워크의 구조적인 특성과 지위적인 특성을 분석함으로써 연구장비 정보의 전달과 관련된 연구기관의 역할을 살펴보고 구축된 연구장비의 활용 가능성을 높일 수 있는 정책방안을 모색하고자 수행되었다. 국가 R&D사업을 통해 연구장비가 구축된 연구기관들의 네트워크에서는 구조적 특성으로 낮은 밀도를 보였고 네트워크 내에서 연구장비 정보의 전달이 어려운 형태로 나타났다. 지위적인 특성의 비교를 통해 네트워크 내에서 연구장비의 정보를 보다 효과적으로 전달할 수 있는 기관들은 정부출연연구기관에서 한국전자통신연구원, 한국생산기술연구원, 한국화학연구원 등, 대학에서 성균관대학교, 경북대학교 등으로 분석되었다. 연구장비가 단독으로 구축된 고립 연구기관을 연계하는 가상화 노드는 네트워크를 활성화시킬 뿐만 아니라 효과적으로 연구장비의 정보를 전달할 수 있는 매개자 역할을 하는 것으로 나타났다. 연구결과로 연구장비의 활용 가능성을 높이는 방안으로는 연구기관들 간의 폭넓은 관계형성을 지원하는 장비구축 과제정책이 필요하며, 연구장비 정보전달에 보다 적합한 기관들을 활용하는 지원정책, 그리고 고립된 연구장비 보유기관의 장비정보를 매개하는 가상화 기관의 설립정책이 필요하다.
The digital network system is one of the most important features in the resent hospital buildings. This study is to lay out a guideline of architectural planning according to the hospitals with digital network system. First, this study develops the concept of hospital building digital network system and reports the survey results of domestic general hospitals for this matter. Required spaces by digital network system in general hospital are classified into two categories. One is equipment room, main equipment room and a telecommunication closet, to accommodate network facilities. The other is the spaces related with medical information, medical archives and the department of radiology, because digital network system makes a change the form and use of information. In result, this study proposes models for each equipment room and raises the possibility of size change of information-spaces.
인터넷을 위시한 정보통신의 발달과 초고속정보통신망의 구축에 따라 라우터, 허브, 브리지 등의 네트워크를 구축하는 데에 소요되는 네트워크 장비들에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 이에 비해 고도의 기술을 필요로 하는 네트워크장비 시장에서 이제까지 외국산 장비들이 국내시장을 석권해왔다. 근래에 와서 네트워크 장비의 중요성과 시장성을 인식하여 국내에서도 각종 네트워크 장비들을 개발/생산하고 있으나 아직은 외국산 장비의 기술과 경쟁하기에는 지극히 미흡한 단계에 있는 실정이다. 이렇게 개발/생산된 장비들이 실제 망에 설치되기 위해서는 그 기능과 성능을 인증 받아야 하는데 이를 위해서 외국 시험기관를 이용할 경우에는 많은 경비와 시간이 소요된다. 국내 네트워크 장비 업체가 세계적인 경쟁력을 갖기 위해서는 네트워크 장비 분야의 기술력을 높여야 할 뿐만 아니라, 이런 장비의 개발로 시험인증에 드는 비용과 시간을 절약하는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 점을 고려하여 우리나라의 네트워크 장비 시장 현황과 네트워크 장비 시험 현황을 조사하고 우리나라 환경에 적합하고 국내 제품이 세계적인 경쟁력을 갖출 수 있도록, 효율적으로 네트워크 장비를 시험할 수 있는 추진 방향을 제시하고자 한다.
This paper studied about the design and implementation of tactical communication network simulator in order to obtain tactical communication network parameter, such as link capacity and routing plan, and a number of exceptional cases that may occur during actual deployment by conducting simulation of a large-scale tactical communication networks. This tactical communication network simulator provides equipment models and link models of commercial OPNET simulator for tactical communication network. In addition, 6 types of simulation scenario writings convenience functions and traffic generation models that may occur in situations of tactical communication network environment were implemented in order to enhance user friendliness. By taking advantages of SITL(System-In-The-Loop) function of OPNET, the tactical communication network simulator allows users to perform interoperability test between M&S models and actual equipment in operating simulation of tactical communication network, which is run on software. In order to confirm the functions and performance of the simulator, small-scale of tactical communication network was configured to make sure interoperability between SITL-based equipment and a large-scale tactical communication network was simulated and checked how to cope with traffic generated for each network node. As the results, we were able to confirm that the simulator is operated properly.
최근 네트워크 산업계에서 기존 전송 망 보다 유연한 망을 구축하기 위한 캐리어이더넷 기술이 부각되고 있으며 MPLS-TP (MultiProtocol Label Switching-Transport Profile) 기술이 해당 영역의 주요 표준 기술로 적용되고 있다. 하지만 MPLS-TP 망내의 장비를 관리하기 위한 관리 망에 대해서는 명확하지 않은 상태이다. 본 논문에서는 MPLS-TP 망 내의 장비 설치 시 부가적 설정 없이 자동으로 관리 망을 구축하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법으로 관리시스템과 망 연결을 위한 설정을 최소화 하여 망 내의 장치 설치비용과 유지 관리 비용을 감축할 수 있다. 또한 실제 MPLS-TP 장비에 적용하여 제안하는 방법의 실효성에 대해 검증하였다.
IIoT stands for Industrial Internet of Things used in manufacturing, healthcare, and transportation in networked smart factories. Recently, IIoT's environment requires an automated control system through intelligent cognition to improve efficiency. In particular, IIoT can be applied to automatic calibration of production equipment for improved management in industrial environments. Such automation systems require a wireless network for transmitting industrial data. Self-calibration systems in laser transmission paths using wireless networks can save resources and improve production quality by real-time monitoring and remote control of laser transmission path. In this paper, we propose a wireless networked system for self-calibration of laser equipment that requires a laser transmission path, and we show the results of the prototype evaluation. The self-calibration system of laser equipment measures the coordinates of the laser points with sensors and sends them to the host using the proposed application protocol. We propose a wireless network service for the wired motor controller to align the laser coordinates. Using this wireless network, the host controls the motor by sending a control command of the motor controller in an HTTP message based on the received coordinate values. Finally, we build a prototype system of the proposed design to verify the detection performance and analyze the network performance.
In this paper, the artificial neural network is used to predict the junction temperature of the IGBT power module, by measuring the temperature sensitive electrical parameters (TSEP) of the module. An experiment circuit is built to measure saturation voltage drop and collector current under different temperature. In order to solve the nonlinear problem of TSEP approach as a junction temperature evaluation method, a Back Propagation (BP) neural network prediction model is established by using the Matlab. With the advantages of non-contact, high sensitivity, and without package open, the proposed method is also potentially promising for on-line junction temperature measurement. The Matlab simulation results show that BP neural network gives a more accuracy results, compared with the method of polynomial fitting.
In this paper, we intended to present a model for estimating carbon dioxide emissions by work of construction equipment using Artificial Neural Network(ANN) analysis. In this study, data of excavators and trucks are classified according to the work carried out, and carbon dioxide emissions are predicted through ANN based on equipment information and work information. As a result, the effect of each model was validated, and a carbon dioxide emission prediction model was derived for each work. This has the expected effect of establishig an eco-friendly process plan using this model from the construction planning stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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