Since the embedded system is more intelligent, the importance of the reliability in the embedded system is a lot more visible. Especially the reliability of the embedded system in the train control system is even better important. As the special quality of the embedded system, the hardware of the system is directly controlled by the software in the embedded system. As the expansion of complexity, the expense amd the time for verification is required more and more. This paper is presented the verification of the reliability as the method with background of failure Embedded system is gradually, the importance of 'A built-in on the system embedded system's reliability is focused. In particular, in the train control system built-in of the embedded system, reliability is even more important. The embedded system of the system controls over hardware, software with built-in directly. The more complex system is, the more increasable of depending on the reliability of the time verification and expensive is. This paper is about he characteristics of the reliability and verification of embedded system under the failure mechanisms, based on the verification methodology suggested by in the train control system.
Through machine learning-based load prediction, it is possible to prevent excessive power generation or unnecessary economic investment by estimating the appropriate amount of facility investment in consideration of the load that will increase in the future or providing basic data for policy establishment to distribute the maximum load. However, in order to secure the reliability of the developed load prediction model in the field, the performance comparison verification between the distribution line load prediction models must be preceded, but a comparative performance verification system between the distribution line load prediction models has not yet been established. As a result, it is not possible to accurately determine the performance excellence of the load prediction model because it is not possible to easily determine the likelihood between the load prediction models. In this paper, we developed a reliability verification system for load prediction models including a method of comparing and verifying the performance reliability between machine learning-based load prediction models that were not previously considered, verification process, and verification result visualization methods. Through the developed load prediction model reliability verification system, the objectivity of the load prediction model performance verification can be improved, and the field application utilization of an excellent load prediction model can be increased.
기존 환경측정기기는 전자파 및 친환경 제품 인증, 내구성 시험 위주이며, 센서 신뢰성 검증 및 측정 데이터에 대한 검증은 형식 승인 및 등록, 인수시험, 초기교정, 주기시험 등을 통해 센서 성능평가 위주로 수행된다. 본 플랫폼은 각 타겟 센서별 성능평가 뿐만 아니라 센서의 데이터 신뢰성에 대한 검증체계 지원 ICT 기반 환경 모니터링 센서 신뢰성 검증 체계를 구축하였다. 환경 정보에 대한 센서 데이터를 수집할 센서보드를 제작하였고 센서 및 데이터 신뢰성 평가 및 검증 서비스 체계를 규격화 하였다. 또한, ICT 기반 센서 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위해 LoRa 통신을 이용한 센서 데이터 플랫폼 모니터링 프로토타입을 제작하였고 이를 스마트 시티 등에 실증 테스트하였다. 해당 시스템을 통해 받은 데이터 분석을 위해 머신러닝을 이용하여 최적화 알고리즘 개발하였다. 이를 통해 신뢰성 검증을 위한 센서 빅데이터 분석시스템을 구축하였고 통합 평가 및 검증 시스템의 기반을 마련하였다.
게임 서비스를 위한 소프트웨어의 경우 그 신뢰도에 대한 중요성은 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 소프트웨어 신뢰도에 대한 평가 또한 매우 중요하다. 본 연구에서는 개발 공정에 대한 대표 활동인 확인 및 검증이 소프트웨어 신뢰도에 어떠한 영향을 미치는가를 정량적으로 분석하기 위하여 실험을 수행하였다. 이러한 실험 결과는, BBN (Bayesian Belief Network) 기반 신뢰도 평가와 같이, 개발 공정에 근거하여 신뢰도를 평가할 때 매우 유용한 근거 자료로 활용될 것이다.
Wu, Yumei;Li, Zhen;Zhao, LanJie;Yu, Zhengwei;Miao, Hong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1360-1388
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2021
Shipbuilding and repairing enterprise has the characteristics of many hazards and accidents. Therefore, the safety management ability of shipbuilding and repairing MIS (management information system) must be effectively guaranteed. The verification on safety management is the necessary measure to ensure and improve the safety management ability of MIS. Safety verification can not only increase the safety of MIS, but also make early warning of potential risks in management to avoid the accidents. Based on the authoritative standards in the field of safety in shipbuilding and repairing enterprise, this paper applied modeling and verification method based on ontology to safety verification of MIS, extracted the concepts and associations from related safety standards to construct axiom set to support safety verification on MIS of shipbuilding and repairing enterprise. Then, this paper developed the corresponding safety ontology modeling and verification tool-SOMVT. By the application and comparison of two examples, this paper effectively verified the safety of MIS to prove the modeling method and the SOMVT can improve the safety of MIS in a much more effective and stable way to traditional manual analysis.
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.59-65
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2021
In this paper, we propose the AI certification standardization activities for systematic research and planning for the standardization of trustworthy artificial intelligence (AI). The activities will be in two-fold. In the stage 1, we investigate the scope and possibility of standardization through AI reliability technology research targeting international standards organizations. And we establish the AI reliability technology standard and AI reliability verification for the feasibility of the AI reliability technology/certification standards. In the stage 2, based on the standard technical specifications established in the previous stage, we establish AI reliability certification program for verification of products, systems and services. Along with the establishment of the AI reliability certification system, a global InterOp (Interoperability test) event, an AI reliability certification international standard meetings and seminars are to be held for the spread of AI reliability certification. Finally, TAIPP (Trustworthy AI Partnership Project) will be established through the participation of relevant standards organizations and industries to overall maintain and develop standards and certification programs to ensure the governance of AI reliability certification standards.
본 논문에서는, 오류가 발생되어 심각한 피해와 문제의 우려가 있는 하드웨어에 대한 안정성 및 신뢰성을 높이기 위해 PC에서 결함 주입 방법을 이용한 검증시스템의 구현 방법을 제시한다. 검증시스템은 PC에 디지털 I/O 카드를 연결하여 대상 하드웨어 시스템에 소프트웨어 및 하드웨어 방법으로 신호를 입력할 수 있으며, 결함을 생성하여 입력할 수도 있다. 그리고 대상 하드웨어 시스템에서 출력되는 신호를 디지털 웨이브폼 그래프로 모니터링이 가능하도록 구현하여 입력 신호에 따른 출력 신호를 비교하여 신뢰성을 평가할 수 있다. 검증시스템을 이용하여 원자력 발전소 시스템 계통장치 FPGA 펌웨어를 테스트 및 검증하였으며, 소프트웨어 방법과 실장테스트 방법에서의 문제점을 해결하여 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있었다.
In this study, when structure which is combined by welding is receiving internal pressure, finite element analysis to confirm stability of structure and reliability of welding part is achieved. And we analyze the results. Also, if stability of the structure and reliability of the welding part are not defined, research that look for method to change design to receive stability and reliability is achieved.
We consider a checkpointing model for silent errors, where a checkpoint is taken every fixed number of verifications. Assuming generally distributed i.i.d. inter-occurrence times of errors, we derive the reliability of the model as a function of the number of verifications between two checkpoints and the duration of work interval between two verifications.
International Journal of Reliability and Applications
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제10권2호
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pp.109-118
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2009
Crankshaft, the core element of the engine of a vehicle, transforms the translational motion generated by combustion to rotational motion. Its failure will cause serious damage to the engine so its reliability verification must be performed. In this study, the S-N data of the bending and torsion fatigue limits of a crankshaft are derived. To evaluate the reliability of the crankshaft, reliability verification and analysis are performed. For the purpose of further evaluation, the bending and torsion tests of the original crankshaft are carried out, and failure mode analysis is made. The appropriate number of samples, the applied load, and the test time are computed. On the basis of the test results, Weibull analysis for the shape and scale parameters of the crankshaft is estimated. Likewise, the $B_{10}$ life under 50% of the confidence level and the MTTF are exactly calculated, and the groundwork for improving the reliability of the crankshaft is laid.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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