Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권1호
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pp.83-93
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2006
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 규칙 기반의 네트워크 장애 복구 시스템을 제안한다. 이 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 네트워크에 장애가 발생하였을 때, 정해진 규칙을 기반으로 장애를 스스로 복구할 수 있는 장애 관리 시스템이다. 시스템에 적용되는 규칙들을 네트워크 장애의 원인으로 분류하여 제시하였다. 그리고 본 논문에서는 네트워크 장애 복구 시스템이 각 상황에 맞게 규칙이 적용됨을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
This paper proposes a fault detection and recovery mechanism for a fault-tolerant Mini-MAP system, and provides detailed techniques for its implementation. This paper considers the fault-tolerant Mini-MAP system which has dual layer structure from the LLC sublayer down to the physical layer to cope with the faults of those layers. For a good fault detection, a redundant and hierarchical fault supervision architecture is proposed and its implementation technique for a stable detection operation is provided. Information for the fault location is provided from data reported with a fault detection and obtained by an additional network diagnosis. The faults are recovered by the stand-by sparing method applied for a dual network composed of two equivalent networks. A network switch mechanism is proposed to achieve a reliable and stable network function. A fault-tolerant Mini-MAP system is implemented by applying the proposed fault detection and recovery mechanism.
이 논문에서는 웹 서버 장애 항목을 정의하고, 장애를 진단하기 위한 규칙 및 복구 방법을 INBANCA기법을 이용하여 제안하였다. 장애 항목으로 프로세스 장애, 서버 과부하, 인터페이스 장애, 구성 및 성능 장애를 정의하였으며, 각 장애 항목을 진단하기 위한 지식을 활성 네트워크기법을 적용하여 표현하고, 이를 시스템 레벨 장애 진단 생성규칙과 서비스 레벨에 진단 생성규칙으로 정형화하였다. 또한 사례기반의 웹 서버 장애 복구를 위한 복구 규칙 정의 및 사례 라이브러리 구축을 통하여 환경 변수에 적응적인 복구 메커니즘을 제안하였다. 그리고 제안한 장애 진단규칙 및 복구 메커니즘의 타당성을 증명하기 위한 장애 환경 구성 및 각 장애 환경에 대한 생성규칙 적용과 복구과정을 실험을 통하여 제시하였다. 이 논문에서는 기하 급수적으로 증가하는 웹 서버의 장애 관리를 위한 메커니즘을 제안함으로써 웹 서버 관리를 위한 관리자의 노력을 최소화하고, 지능적인 장애 관리를 위한 방법론을 제시하고자 한다.
본 논문은 IP-USN 기반의 홈 네트워크 환경을 위한 FRA(Fault Recovery Agent)의 설계와 구축을 기술하였다. 이 시스템은 FDA와 FSA, FRA로 구성되어 있다. FDA는 IP-USN 기반 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 훅킹 기법으로 결함을 감지하는 에이전트이다. FSA는 IP-USN 기반 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 결함을 공유하는 에이전트이다. FRA는 IP-USN 기반의 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위한 소프트웨어 결함을 복구하기에 적합한 에이전트이다. 이 시스템은 세션의 진행 과정 중 세션의 미디어 서비스 인스턴스가 비정상적으로 종료되는 경우에 세션의 진행을 중단할 수도 있지만 허용하는 한 미디어 서비스 인스턴스를 재 활성화시켜 사용자에 대한 보호를 하는 경우에 필요하다. FRA에 대한 모델링만을 통해서 본 시스템에 대한 범위를 한정한다.
본 논문은 FRA(Fault Recovery Agent)의 설계와 구축을 설명한다. FRA는 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위한 소프트웨어 오류를 복구하기에 적합한 에이전트이다. 분산 멀티미디어 시스템 견지에서 보면, QoS의 가장 중요한 범주는 시간성, 볼륨, 신뢰성이다. 본 논문에서는 결함 허용을 통해서 신뢰성을 향상시키는 방법에 대해서 기술한다. 본 논문은 규칙-기반 DEVS 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 분산 멀티미디어 상에서의 오류 복구 시스템의 성능 분석을 설명한다. DEVS에서 하나의 시스템은 시간, 입력, 상태, 출력 및 함수들을 가지고 있다. 제시된 방법이 기존 방법에 비하여 오류 발생률과 작업 수행 시간에 있어서 더 효율적이다.
본 논문에서는 중복 객체를 사용하는 FTOG(Fault-tolerant Object Group) 모델 기반의 회복서비스를 제안한다. 분산 시스템 환경에서 객체의 고장 발생시 시스템의 전체 고장 상태를 초래하여 신뢰성 있는 서비스를 제공하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고장이 발생할 경우 고장 발견자를 사용하여 고장을 인지하고, 다른 서비스 객체를 실행시키는 회복서비스를 제안한다. 또한 가상의 홈네트워크 환경에 FTOG 모델을 적용시켜 시뮬레이션을 통해 분산되어 있는 객체들의 관리와 고장 발견자를 사용하여 고장 발생시 중복 객체 메커니즘에 의한 회복 과정 등 본 모델의 안정성 및 신뢰성을 검증한다.
인터넷 트래픽의 폭발적인 증가로 인한 높은 대역폭의 요구와 광 네트워크 기술이 발전되면서 DWDM 네트워크가 국가적 혹은 범세계적인 차세대 광 인터넷(NGOI) 백본망의 대안으로 인식되고 있다. 이러한 DWDM 네트워크 기반의 NGOI에서는 RWA(Routing and Wavelength Assignment) 문제와 생존성이 중요한 이슈가 되고 있다. 특히 높은 데이터 전송율을 가지는 DWDM 네트워크에서 일어나는 짧은 서비스 파괴는 막대한 트래픽 손실을 야기하므로, AOTN에서의 fault/attack 검출, 지역화, 그리고 회복시킴은 가장 중요한 이슈 중 하나가 된다. 본 논문에서는 다양한 광 백본망 소자들의 fault/attack 취약성 분석을 통한 fault/attack 관리 모델을 제안하고, IP/GMPLS over DWDM 내의 제어프로토콜인 Extended-LMP (Link Management Protocol)와 RSVP-TE+(Resource Reservation Protocol-Traffic Engineering)를 이용하여 fault/attack 회복 절차를 제시한다.
홈 네트워크 제어 서비스 환경에서는 외부요인에 의한 장애, 네트워크 장애, 장치의 장애 등에 의해 장애가 발생할 수 있다. 더욱이 사용자는 시스템 결함 관리와 같은 복잡한 시스템 관리를 직접하는 것을 원하지 않는다. 따라서 홈 네트워크를 구성하는 홈 기기에 대해 장애가 발생할 경우 자동으로 복구하는 시스템을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 홈 네트워크 제어 시스템 상의 홈 기기들의 제어 로그의 설계와 관리, 장애 발생시점의 홈 기기의 서비스 내용을 분석하여 홈 기기의 서비스 연속성을 보장하기 위한 방법을 제시하고 구현한다.
Recently, researches on the intelligence of electric power facilities have been trying to apply artificial intelligence techniques as computer platforms have improved. In particular, faults occurring in substation should be able to quickly identify possible faults and minimize power fault recovery time. This paper presents fault location technique for 154kV substation using neural network. We constructed a training matrix based on the operating conditions of the circuit breaker and IED to identify the fault location of each component of the target 154kV substation, such as line, bus, and transformer. After performing the training to identify the fault location by the neural network using Weka software, the performance of fault location discrimination of the designed neural network was confirmed.
TCN(Train Communication Network) adopts the master/slave protocol to implement real-time communication. In this network, a fault on the master node, cased by either hardware or software failure, makes the entire communication impossible over TCN. To reduce fault detection and recovery time, this paper propose the contention based mastership transfer algorithm. Slave nodes detect the fault of master node and search next master node using the proposed algorithm. This paper also shows the implementation results of a SoC-based Fault-Tolerant MVB Controller(FT-MVBC) which includes the fault-detect-logic as well as the MVB network logic to verify this algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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