• 제목/요약/키워드: reliability information of distance data

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Two model comparisons of software reliability analysis for Burr type XII distribution

  • An, Jeong-Hyang
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권4호
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    • pp.815-823
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    • 2012
  • In this paper reliability growth model in which the operating time between successive failure is a continuous random variable is proposed. This model is for Burr type XII distribution with two parameters which is discussed in two versions: the order statistics and non-homogeneous Poisson process. The two software reliability measures are obtained. The performance for two versions of the suggested model is tested on real data set by U-plot and Y-plot using Kolmogorov distance.

거리 데이터 신뢰도 정보 기반 위치 검출 알고리즘 (Positioning Algorithm Based on the Information of Range-Data Reliability)

  • 구인수;차슌콩;김은찬;최성수
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.51-59
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    • 2008
  • 무선 센서 네트워크에서, 추가적인 하드웨어를 사용하지 않고 이동센서노드의 위치를 검출하는 가장 일반적인 방법들중의 하나가 수신 신호 세기를 기반으로 하는 위치 검출기법이다. 하지만, 노드 사이의 물리적인 무선 채널 특성에 따라 수신 신호의 세기가 다양하게 측정됨으로 신호의 세기를 이용하여 구한 두 노드간의 거리 데이터는 많은 오차를 포함하게 된다. 더 나아가 이를 이용하여 위치 검출을 수행할 경우 위치 추정 오차가 발생된다. 따라서 이러한 문제를 극복하여, 제한된 시스템 자원 내에서 노드의 위치 검출의 정확도를 개선시키는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 수신 신호 세기 기반의 거리 측정 방법의 단점을 극복하기 위해, 거리 데이터 신뢰도 정보를 활용하는 위치 검출 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기본 알고리즘보다 약 30%정도의 성능 향상을 제공할 수 있음을 보인다.

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Cross Layer Optimal Design with Guaranteed Reliability under Rayleigh block fading channels

  • Chen, Xue;Hu, Yanling;Liu, Anfeng;Chen, Zhigang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제7권12호
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    • pp.3071-3095
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    • 2013
  • Configuring optimization of wireless sensor networks, which can improve the network performance such as utilization efficiency and network lifetime with minimal energy, has received considerable attention in recent years. In this paper, a cross layer optimal approach is proposed for multi-source linear network and grid network under Rayleigh block-fading channels, which not only achieves an optimal utility but also guarantees the end-to-end reliability. Specifically, in this paper, we first strictly present the optimization method for optimal nodal number $N^*$, nodal placement $d^*$ and nodal transmission structure $p^*$ under constraints of minimum total energy consumption and minimum unit data transmitting energy consumption. Then, based on the facts that nodal energy consumption is higher for those nodes near the sink and those nodes far from the sink may have remaining energy, a cross layer optimal design is proposed to achieve balanced network energy consumption. The design adopts lower reliability requirement and shorter transmission distance for nodes near the sink, and adopts higher reliability requirement and farther transmission distance for nodes far from the sink, the solvability conditions is given as well. In the end, both the theoretical analysis and experimental results for performance evaluation show that the optimal design indeed can improve the network lifetime by 20-50%, network utility by 20% and guarantee desire level of reliability.

광학 저장 매체상에 LDPC 코드를 이용한 데이터의 분산 기록 방법 (Distributed Data Recording on the Optical Disks using LDPC Codes)

  • 김태웅;류준길;박찬익
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제15권9호
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    • pp.710-714
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    • 2009
  • 광학 저장 매체는 용량이 과거에 비하여 크게 증가하여 현재 블루레이 디스크(Blu-ray Disc)의 경우 25GB 정도의 대용량을 제공하고 있어 백업용으로 널리 쓰이는 테이프를 대체하는 것이 가능해졌다. 그러나 데이터 기록면이 외부에 노출되어 있는 광학 저장 매체의 특성상 스크래치와 같은 표면의 손상으로 쉽게 데이터를 손실할 수 있으므로 데이터를 장기간 동안 안정적으로 보관하기 위해서는 신뢰도를 향상시킬 수 있는 기법이 필요하다. 이를 위해 저장할 데이터에 LDPC 코드를 적용하여 중복 데이터를 생성하고 중복 데이터들을 광학 저장 매체 상에 요구 신뢰도를 충족시켜줄 수 있는 간격을 갖도록 고루 분산 시켜 배치하는 방법을 이용해 신뢰도를 향상시켰다.

심층 학습을 이용한 인공위성 광학 관측 데이터의 궤도결정 정밀도 향상 (Improving Orbit Determination Precision of Satellite Optical Observation Data Using Deep Learning)

  • 윤현만;김찬호;최인수;이성섭
    • 한국항행학회논문지
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    • 제28권3호
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    • pp.262-271
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    • 2024
  • 본 논문에서는 관측소에서 위성을 관측할 때 나오는 광학 관측 데이터인 각도 정보를 통해 A.I 기법 중 하나인 심층 학습을 적용하여 관측소에서 위성까지의 거리 정보를 학습시켜 거리 정보를 예측하게 만들어 위성의 궤도결정 정밀도를 높였다. 이를 위해 GMAT에서 관측 데이터를 생성하고, 생성된 관측 데이터를 전처리 과정을 통해 심층 학습의 학습 데이터 오차를 줄였으며, MATLAB을 통해 심층 학습을 진행하였다. 학습을 통해 나온 예측된 거리 정보를 토대로 궤도결정의 필터링 기법 중 하나인 확장 칼만 필터를 GMAT을 통해 사용하여 궤도결정을 실시 하였다. 거리 정보가 없는 각도 정보를 가지고 한 궤도결정과 모델을 통해 나온 예측된 거리 정보가 있는 궤도결정 결과를 비교 분석하여 모델의 신뢰성을 검증하였으며, 실제 관측 데이터를 기반으로 결과를 비교 분석하여 궤도결정의 정밀도가 향상됨을 보여준다.

Dimensioning of linear and hierarchical wireless sensor networks for infrastructure monitoring with enhanced reliability

  • Ali, Salman;Qaisar, Saad Bin;Felemban, Emad A.
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제8권9호
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    • pp.3034-3055
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    • 2014
  • Wireless Sensor Networks have extensively been utilized for ambient data collection from simple linear structures to dense tiered deployments. Issues related to optimal resource allocation still persist for simplistic deployments including linear and hierarchical networks. In this work, we investigate the case of dimensioning parameters for linear and tiered wireless sensor network deployments with notion of providing extended lifetime and reliable data delivery over extensive infrastructures. We provide a single consolidated reference for selection of intrinsic sensor network parameters like number of required nodes for deployment over specified area, network operational lifetime, data aggregation requirements, energy dissipation concerns and communication channel related signal reliability. The dimensioning parameters have been analyzed in a pipeline monitoring scenario using ZigBee communication platform and subsequently referred with analytical models to ensure the dimensioning process is reflected in real world deployment with minimum resource consumption and best network connectivity. Concerns over data aggregation and routing delay minimization have been discussed with possible solutions. Finally, we propose a node placement strategy based on a dynamic programming model for achieving reliable received signals and consistent application in structural health monitoring with multi hop and long distance connectivity.

도시철도 전동차량의 운행고장 데이터 분석을 통한 도어시스템 유지보수주기 결정 사례 연구 (A Case Study on Determining Doors Maintenance Intervals through Running Fault Data Analysis for Metro EMU)

  • 이덕규;김종운;이희성
    • 한국철도학회논문집
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    • 제11권3호
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    • pp.240-247
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    • 2008
  • 최근 들어 각 철도 운영기관들은 유지보수 정보 시스템을 구축하여 고장 및 유지보수 데이터를 수집하고 있다. 그 한 예로서 서울특별시도시철도공사(SMRT)에서는 전동차정보시스템(EMU-IS) 을 국내 최초로 개발하여 2000년 8월부터 본격적으로 사용을 시작하였다. 본 논문에서는 SMRT 전동차량 운영으로 EMU-IS에 모아진 운행, 정비, 고장 데이터를 분석하여 신뢰도를 평가하고 유지보수주기를 결정하는 사례를 다루었다. 그 사례로서 도어시스템의 주요 아이템에 대해 신뢰성을 시간 빛 거리 기준으로 평가하고 오버홀 주기를 결정하는 문제를 다루었다.

화재감지데이터 전송용 USN망 구축을 위한 지그비 센서노드 구현 (A Study on the Implementation of Zigbee Sensor Node for Building USN Using only Transmission of Fire Sensing Data)

  • 천동진;정도영;곽동걸
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.75-81
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    • 2009
  • 화재감지 데이터 전송에 있어서 기존의 유선기반의 전송선로보다 설치에 용이하고 다양한 정보수집에 효율성이 높은 무선기반의 USN망이 대안으로 제시되고 있다. 그러나 USN망 구축에 사용되는 센서노드의 무선전송거리 및 정보의 신뢰성에 대해서는 문제점이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국제적 표준규격 지그비 프로토콜을 사용하여 센서노드를 구현하였다. 제안한 센서노드 사이에 전송거리 및 수신된 정보의 신뢰성을 검증하고자 테스트 전압 3V와 5V를 센서노드 입력단자에 인가하고, 실내에서 10m씩 거리를 증가시켜 실험한 결과 최대 유효전송거리가 90m 내외임을 확인하였다. 또한, Mesh Routing 중계센서노드를 사용했을 때 전송거리에는 제한이 없었다. 제안한 센서노드로 USN망을 구축하고 실제 화재감지센서를 센서노드 입력단자에 연결하여 전송하였을 때 센서에서 직접측정 한 데이터와 USN망으로 전송하여 수집된 화재감지데이터가 잘 일치하였다. 따라서 제안한 센서노드의 화재감지정보 전송용 USN망 구축에 있어서 전송거리 및 정보의 신뢰성이 확인 되었다.

STBC의 전송 신뢰성 향상을 위한 컨볼루션 코드 연계 시스템 (Performance Analysis of STBC Concatenated Convolutional Code for Improvement of Transmission Reliability)

  • 신현준;오창헌
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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    • pp.586-589
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    • 2013
  • 본 논문에서는 무선 데이터 전송에서 데이터 전송의 신뢰성을 얻기 위해 STBC와 컨볼루션 코드를 연계하며 높은 시스템 이득을 취하기 위해 수정된 비터비 알고리즘을 사용한 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 STBC의 다이버시티 이득과 컨볼루션 코드의 부호화 이득을 동시에 얻을 수 있다. 수정된 비터비 알고리즘은 기존의 비터비 알고리즘과 달리 브랜치 매트릭스를 구하기 위해 해밍디스턴스를 사용하지 않고 수신 심볼과 레퍼런스 심볼 사이의 유클리디안 디스턴스를 사용한다. 제안한 시스템을 분석하기 위해 STBC의 송수신 안테나의 개수와 컨볼루션 코드의 구속장을 변경하며 시뮬레이션하였다.

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도로 토목 공사 현장에서 UAV를 활용한 위성 영상 지도의 정확도 분석 (Accuracy Analysis of Satellite Imagery in Road Construction Site Using UAV)

  • 신승민;반창우
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제24권6_2호
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    • pp.753-762
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    • 2021
  • Google provides mapping services using satellite imagery, this is widely used for the study. Since about 20 years ago, research and business using drones have been expanding. Pix4D is widely used to create 3D information models using drones. This study compared the distance error by comparing the result of the road construction site with the DSM data of Google Earth and Pix4 D. Through this, we tried to understand the reliability of the result of distance measurement in Google Earth. A DTM result of 3.08 cm/pixel was obtained as a result of matching with 49666 key points for each image. The length and altitude of Pix4D and Google Earth were measured and compared using the obtained PCD. As a result, the average error of the distance based on the data of Pix4D was measured to be 0.68 m, confirming that the error was relatively small. As a result of measuring the altitude of Google Earth and Pix4D and comparing them, it was confirmed that the maximum error was 83.214m, which was measured using satellite images, but the error was quite large and there was inaccuracy. Through this, it was confirmed that there are difficulties in analyzing and acquiring data at road construction sites using Google Earth, and the result was obtained that point cloud data using drones is necessary.