점검 장비 S/W의 기존 방식 중에서 Visual C++등과 같은 RAD도구를 사용한 S/W 설계 기술은 간단한 메뉴의 변경 및 점검항목의 추가 등이 필요한 경우 매번 수많은 지휘단계와 코딩 및 플래시 디자인 수정, 재 컴파일, 배포 등과 같은 복잡한 단계를 거쳐야 하는 번거로움과 시간낭비를 초래한다. 또한 구현 시 수 많은 보안사항들이 포함되어 있어 작업자에 의한 기밀 유출이 우려되며 각종 무기체계 정비유지를 위한 점검 장비는 신속하고 정확하며, 효율적인 고도의 진단 능력이 요구되고 있다. 본 논문에서는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 상용의 RIA기술과 진단 지식 기반 XML데이터로 구현한 COTS 고장진단시스템 설계기술을 제안한다. 제안된 방식은 기존 방식의 문제점을 보완하고, 점검시간 단축 및 성능 향상, 사용성, 유지보수의 용이성을 향상시킨다.
점검 장비 S/W의 기존 방식 중에서 Visual C++등과 같은 RAD도구를 사용한 S/W 설계 기술은 간단한 메뉴의 변경 및 점검항목의 추가 등이 필요한 경우 매번 수많은 지휘단계와 코딩 및 플래시 디자인 수정, 재 컴파일, 배포 등과 같은 복잡한 단계를 거쳐야 하는 번거로움과 시간낭비를 초래한다. 또한 구현 시 수 많은 보안사항들이 포함되어 있어 작업자에 의한 기밀 유출이 우려되며 각종 무기체계 정비유지를 위한 점검 장비는 신속하고 정확하며, 효율적인 고도의 진단 능력이 요구되고 있다. 본 논문에서는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 상용의 RIA기술과 진단 지식 기반 XML데이터로 구현한 COTS 고장진단시스템 설계기술을 제안한다. 제안된 방식은 기존 방식의 문제점을 보완하고, 점검시간 단축 및 성능 향상, 사용성, 유지보수의 용이성을 향상시킨다.
This space is for the of your study in English. If simple menu item changes or the addition of check items are necessary on GUI menu of existing test equipments for military facilities that are programmed by using RAD tools such as Visual C++, they should go through complex steps, such as numerous c...
This space is for the of your study in English. If simple menu item changes or the addition of check items are necessary on GUI menu of existing test equipments for military facilities that are programmed by using RAD tools such as Visual C++, they should go through complex steps, such as numerous conducting steps, coding, flash design modification, recompiling and distribution. It is cumbersome process and waste much time. Also, on implementing them, it was worried about leaking secrets because a number of military security considerations were included. To solve such as the above problem, we proposed commercial RIA technologies and a COTS fault diagnostic knowledge-based system that implemented by the XML data design technique in this research. The proposed approach solves the problem of existing methods, reduced inspection time, and improved performance, usability, and maintainability.
This space is for the of your study in English. If simple menu item changes or the addition of check items are necessary on GUI menu of existing test equipments for military facilities that are programmed by using RAD tools such as Visual C++, they should go through complex steps, such as numerous conducting steps, coding, flash design modification, recompiling and distribution. It is cumbersome process and waste much time. Also, on implementing them, it was worried about leaking secrets because a number of military security considerations were included. To solve such as the above problem, we proposed commercial RIA technologies and a COTS fault diagnostic knowledge-based system that implemented by the XML data design technique in this research. The proposed approach solves the problem of existing methods, reduced inspection time, and improved performance, usability, and maintainability.
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문제 정의
일반적으로 이러한 진단 모델은 단순히 추론엔진을 위한 개념으로 지식베이스가 파일 형태로 되어 있다. 그러나 점검 장비와 같은 지식기반형 시스템에서는 보다 효율적인 데이터의 관리기술이 요구되므로, 본 연구에서는 이와 같은 모델을 XML 데이터베이스 기반의 진단 모델로 개선하여 지식베이스를 추가하거나 수정하는 일이 효율적으로 처리될 수 있도록 하였다[6][7]. 또한 최소 지역담당(Set-Covering) 알고리즘을 응용 개발하여 제안된 진단 모델에 접목함으로써 동시 다중 고장진단(Concurrently Multiple Fault Isolation)을 가능케 한다.
본 연구에서는 4종의 UUT중 가장 복잡도가 높은 OOO제어조종기에 대한 성능인증한 내용을 설명한다. OOO제어조종기에 장착되는 영상 표시기, 키보드, 마우스, 경보음회로카드, 열쇠신호, 안전 확인 및 OO중지 스위치 및 표시기에 대한 고장탐지 및 고장배제를 수행한다.
본 연구에서는 지식베이스를 단순화하고 소량화 하면서도 효율적으로 고장진단/배제 절차를 수행할 수 있는 모델기반 추론 기술을 도입한 새로운 개념의 동적 진단자(Dynamic Diagnostician) 설계기술을 제안한다. 본 동적 진단은 IEEE에서 제안한 진단 모델(Diagnostic Model)을 응용하여 진단시스템의 추론엔진으로 재설계한다.
이상과 같은 기술적 필요성과 한계성을 보완하기 위하여 본 연구에서는 진단 시스템 개발자인 전문가 경험과 축적된 지식을 활용할 수 있도록, 대량의 고장진단 정보를 수용 처리할 수 있는 추론엔진 기술 개념인, 모델기반 추론 기술을 도입한다[5]. 이 기술의 동적 진단자는 기존 점검 장비에서 주로 개발되었던 규칙기반의 고장진단/배제 알고리즘보다 훨씬 단순하면서도 효과적으로 고장 진단/배제절차를 수행할 수 있도록 해주는 장점을 가지고 있다.
특히, 본 연구에서는 그림 2에서와 같이 GUI 부분에, 제안된 RIA기반 임베디드 GUI 설계기술을 적용하여 고장진단시스템의 사용자 인터페이스가 더욱 더 고기능화, 복합화 되어갈 가능성이 있더라도 고장진단/배제절차 정보전달을 효율적으로 할 수 있도록 한다.
제안 방법
본 연구에서는 4종의 UUT중 가장 복잡도가 높은 OOO제어조종기에 대한 성능인증한 내용을 설명한다. OOO제어조종기에 장착되는 영상 표시기, 키보드, 마우스, 경보음회로카드, 열쇠신호, 안전 확인 및 OO중지 스위치 및 표시기에 대한 고장탐지 및 고장배제를 수행한다.
개발된 점검장비에 대한 성능 인증은 그림 9와 같이 운용부인 노트북과 점검장비 및 피점검체를 연결하여 다양한 환경 하에서 임의의 부품을 제거함으로써, 결함을 발생시키면서 확인하였다.
그림 2와 같이 진단 판단자는 IEEE에서 제안된 모델 기반 추론기반 고장/징후 매트릭스 구조의 진단 모델을 응용 연구하여 적용한다. 고장/징후 매트릭스를 이용한 모델기반 추론 기법은 기존의 정적 트리 구조를 갖는 모델기반 추론보다 테스트 결과 또는 테스트 절차가 진단 모델과는 독립적으로 구성되므로, 다수의 테스트 결과들을 순서에 상관없이 동시에 진단 판단자에 입력할 수 있으며, 이를 통해서 진단 판단자는 다중 고장진단(Multiple Fault Isolations)을 수행할 수 있다.
그러나 점검 장비와 같은 지식기반형 시스템에서는 보다 효율적인 데이터의 관리기술이 요구되므로, 본 연구에서는 이와 같은 모델을 XML 데이터베이스 기반의 진단 모델로 개선하여 지식베이스를 추가하거나 수정하는 일이 효율적으로 처리될 수 있도록 하였다[6][7]. 또한 최소 지역담당(Set-Covering) 알고리즘을 응용 개발하여 제안된 진단 모델에 접목함으로써 동시 다중 고장진단(Concurrently Multiple Fault Isolation)을 가능케 한다.
본 연구에서는 지식베이스를 단순화하고 소량화 하면서도 효율적으로 고장진단/배제 절차를 수행할 수 있는 모델기반 추론 기술을 도입한 새로운 개념의 동적 진단자(Dynamic Diagnostician) 설계기술을 제안한다. 본 동적 진단은 IEEE에서 제안한 진단 모델(Diagnostic Model)을 응용하여 진단시스템의 추론엔진으로 재설계한다. 즉 IEEE에서 제안된 진단 모델은 지식베이스가 파일 형태로 단순화 되어있으나, 점검 장비와 같은 고장진단시스템에서는 지식베이스를 추가, 수정 및 비교 검색을 훨씬 효율적이며 빠른 시간 내에 정확하게 처리하여야 하기 때문에, 파일 형태에서 XML 기반의 모델로 추론엔진을 개선한다.
본 연구에서는 이러한 지역 담당 알고리즘을 XML 기반의 지역담당 알고리즘으로 변환하여, XML 기반의 고장진단시스템에 적용하였으며, 이를 통해서 빠르고, 정확한 다중 고장진단을 수행할 수 있도록 한다. 제안된 진단자를 이용한 고장진단/배제절차는 그림 8과 같다.
본 연구에서는 플래시 플레이어 기반에서 동작하는 RIA기반 기술인 플렉스 및 XML, SQLite 데이터베이스, AIR 런타임 기술을 활용하여 광역 영역에서 웹 기반 고장진단 서비스는 물론, 데스크톱 기반의 로컬영역 시스템에서도 고장진단 서비스가 가능하며 상이한 다른 웹 GUI 기술과 임베디드 시스템 GUI 기술이 하나로 통합될 수 있는 기술적인 접근 방법을 사용한다. 기존의 플래시와 서버사이드 기술을 접목하여 개발된 점검 장비의 경우, 운용부와 점검수행부 사이에 웹서버와 서버사이드 스크립트 엔진을 거침으로써 불필요한 네트워크 부하 및 성능 저하의 요인을 가지고 있었다.
그림 7을 통해서 본 모델기반의 지식베이스는 기존의 규칙기반의 지식베이스와 달리 UUT의 고장발생을 식별하기 위해서 '정상(Pass)', '비정상(Fail)'이라는 논리형태로 지식베이스가 간단히 구현될 수 있는 장점을 확인할 수 있다. 이러한 지식베이스를 XML을 이용하여 수정 및 확장이 쉽도록 구현하였다. 그림 8는 작성된 XML지식베이스의 일부분이다.
이 기술의 동적 진단자는 기존 점검 장비에서 주로 개발되었던 규칙기반의 고장진단/배제 알고리즘보다 훨씬 단순하면서도 효과적으로 고장 진단/배제절차를 수행할 수 있도록 해주는 장점을 가지고 있다. 적용된 모델기반 추론 기술은 IEEE에서 제안된 모델을 변형하여 적용하였다. 일반적으로 이러한 진단 모델은 단순히 추론엔진을 위한 개념으로 지식베이스가 파일 형태로 되어 있다.
제안된 모델기반 추론 기술을 도입한 '동적 진단자 설계기술'의 성능을 입증하기 위해서 표 1의 UUT OOO제어조종기를 대상으로 하여, 조종기와 ADA회로카드조립체, DIO카드조립체, OPT회로카드조립체를 대상으로 부품수 167가지, 시험항목은 135가지에 대하여 개발자의 경험 및 전문지식을 이용, 고장/징후 매트릭스 기반의 지식베이스를 구축하였고, 비주얼한 고장진단 모의프로그램을 개발하여 구축된 지식베이스 및 본 추론엔진을 평가하였다.
제안된 모델의 기능은, 먼저 그림 3의 절차 ①, ②에서는 UUT의 고장트리를 작성하여 해당되는 테스트 프로그램 세트와 이때 고장 발생이 예상되는 컴포넌트를 행렬 구조로 표현하여 고장/징후 매트릭스 구조의 진단 지식 기준을 만든다. 이 경우에는 고장 진단여부가 미정의 상태이므로 'X'로 표시한다.
대상 데이터
COTS 고장진단을 위한 전문가 시스템 구축과 진단은 ‘기타2 사업 발사통제 점검장비’개발에 적용되었다. 실험 장치는 같은 점검장비(시험기 본체)와 RIA기반 고장 진단 모의프로그램이 탑제되어 실제 점검을 운용하는 노트북, 전원공급 장치, 피시험체(UUT)로 구성하였다. 프로세서는 Power-PC 7410 CPU호환기종을 사용하였고, 256MB 플래시메모리, 운용체제는 실시간 운영체제 VxWorks 5.
테스트 실행부는 UUT의 고장유형(Fault Tree)으로부터 도출되는 테스트 프로그램 세트로서, 테스트 결과를 획득한다. 여기서 만들어진 테스트 결과는 GUI를 통해서 고장진단시스템의 운용자에게 제공되며, 또한 진단 판단 자가 자동적으로 고장진단/배제 절차 수행할 수 있도록 테스트 결과를 전달한다.
성능/효과
다양한 점검 방식(자동점검, 수동점검, 수동+자동점검, 자동+수동점검, 플래시 시뮬레이션 수동점검)제공, 기존 웹기반 점검 장비에서 불필요한 단계인 ASP단 제거, 점검 절차의 재설계 및 점검 장비의 연결절차 간소화, 기존 점검장비에서 수동으로 점검 처리 하던 부분의 40%정도를 자동화으로 처리하도록 함으로써 실제 기존 점검 장비를 통해서 동일한 조건의 UUT를 점검할 때와 비교하여 기존 대비 약 60%이상 점검시간 단축 효과가 있는 것을 정비 운용자의 의견 수렴 및 분석을 통해서 확인할 수 있었다.
RIA기반 기술을 사용하면 화려한 GUI환경 지원은 물론 사용의 편리성, 성능 향상 및 네트워크 부하감소, 데이터 접근성, 사용성, 수정 및 유지보수의 용이성 향상 문제를 해결할 수 있다. 또한 본 연구에서 사용한 방법은 기존의 방법에 비하여 불필요한 중간 단계를 제거함으로써 네트워크 부하와 성능이 향상된다[8][9].
또한 점검결과와 함께 비정상 계통의 경우 비정상 계통이 존재할 경우 점검결과와 고장진단 지식베이스가 저장된 XML데이터에 의거하여 고장난 부분 또는 부품을 자동으로 빠르고 정확하게 찾아내어 해당 장비와 동일한 플래시 시뮬레이션을 통하여 멀티미디어적 효과로 정비자에게 제공하여 정비자가 고장부위를 빠른 시간 안에 인지할 수 있었으며, 정비명령을 함께 제공하여 정비자가 고장 처리여부 결정 및 신속하게 대응할 수 있었다.
본 논문에서 제안된 솔루션은 기존 방식과 비교하여 불필요한 단계의 제거, 다양한 점검 방식 및 선택옵션 제공, 점검 절차의 재설계 및 점검 장비의 연결절차 간소화, 기존 점검장비의 수동점검을 자동화점검으로 처리함으로써 약 60%의 성능 향상을 가져왔고 응답속도, 데이터 접근성 및 사용성, 수정 및 유지보수의 용이성을 향상시켰다. 따라서 향후 무기체계에서의 점검 장비 기능이 고기능화, 복잡화 되어갈지라도 고장진단/배제 절차를 간소화하면서도 점검의 신속성 및 정확성을 보장하여 점검 시 소요되는 시간과 노력 및 오류발생 가능성을 최소화할 것으로 기대 된다.
본 연구에서 제안한 진단자에 대한 시험평가는 제작된 모의 프로그램을 이용하여, 진단 지식베이스들을 여러 번 개선하고 검증하였고, 이의 결과를 토대로 더욱 정형화된 진단 지식베이스와 더욱 신뢰성이 있는 모델기반 진단자를 개발할 수 있었다.
후속연구
본 논문에서 제안된 솔루션은 기존 방식과 비교하여 불필요한 단계의 제거, 다양한 점검 방식 및 선택옵션 제공, 점검 절차의 재설계 및 점검 장비의 연결절차 간소화, 기존 점검장비의 수동점검을 자동화점검으로 처리함으로써 약 60%의 성능 향상을 가져왔고 응답속도, 데이터 접근성 및 사용성, 수정 및 유지보수의 용이성을 향상시켰다. 따라서 향후 무기체계에서의 점검 장비 기능이 고기능화, 복잡화 되어갈지라도 고장진단/배제 절차를 간소화하면서도 점검의 신속성 및 정확성을 보장하여 점검 시 소요되는 시간과 노력 및 오류발생 가능성을 최소화할 것으로 기대 된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
진단 판단자란?
그림 2는 본 연구에서 제안한 모델기반 추론의 진단자의 블록도이다. 진단 판단자(Diagnostic Reasoner)는 진단자의 핵심부로서, 테스트 실행 및 실행 정보 XML 내에 있는 점검결과 자료와 진단부 XML 내에 있는 진단 지식 기준을 이용하여 비교 추론하며 고장진단/배제 절차를 주체적으로 수행한다.
진단 판단자는 무엇을 수행하는가?
그림 2는 본 연구에서 제안한 모델기반 추론의 진단자의 블록도이다. 진단 판단자(Diagnostic Reasoner)는 진단자의 핵심부로서, 테스트 실행 및 실행 정보 XML 내에 있는 점검결과 자료와 진단부 XML 내에 있는 진단 지식 기준을 이용하여 비교 추론하며 고장진단/배제 절차를 주체적으로 수행한다.
각종 군용 장비에서도 지식기반형시스템 기술이 반영된 자동 진단시스템을 이용하여 정비 업무의 효율성을 증대시키고 있으며, 고장진단의 오류 발생을 최소화하기 위하여 노력해오고 있는 이유는?
나날이 고정밀화 지능화되는 최첨단 현대 무기체계 환경에서 각종 무기체계를 정비하는 점검 장비는 신속하고 정확하며, 효율적인 진단 능력이 필요하다. 이러한 추세에 따라 각종 군용 장비에서도 지식기반형시스템 기술이 반영된 자동 진단시스템을 이용하여 정비 업무의 효율성을 증대시키고 있으며, 고장진단의 오류 발생을 최소화하기 위하여 노력해오고 있다[1][2][4].
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