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BCH 코드를 이용한 함정 분산 제어망을 위한 실시간 고장 노드 탐지 기법
Real-time Faulty Node Detection scheme in Naval Distributed Control Networks using BCH codes 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.51 no.5, 2014년, pp.20 - 28  

노동희 (금오공과대학교) ,  김동성 (금오공과대학교)

초록
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본 논문에서는 분산 제어망에서 통신 오류가 발생한 노드를 실시간으로 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 분산 제어망은 노드 내 오류가 발생하는 지점을 탐지하기 위해, 노드 간 의존성의 영향을 고려해야 하며 이는 전체적인 분산 제어망의 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서 제안된 기법은 각 노드의 손상으로 인해 발생되는 고장노드들을 빠른 시간 내에 탐지하기 위해 단일 Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) 비트를 Cyclic Redundancy Check (CRC) 코드에 삽입하여 기존의 CRC 코드 내 비트와 대체하는 방식을 택한다. 고장 노드 판정의 탐지 정확성을 높이기 위해 고장 가중치 계수를 통한 고장 판단 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효용성을 증명하기 위해 MATLAB을 이용하여 모의실험 환경을 구축하고, 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이를 통하여, BCH 코드 내 비트 간 분배를 통해 수정되는 정도에 관계없이 CRC 코드의 성능이 우수하게 보존됨을 알 수 있었으며, 기존의 CRC 코드 기법보다 빠른 시간 내에 손상된 노드를 탐지할 수 있음을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a faulty node detection scheme that performs collective monitoring of a distributed networked control systems using interval weighting factor. The algorithm is designed to observe every node's behavior collectively based on the pseudo-random Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) code....

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 CRC 코드의 고차방정식이 길어짐에 따라 보다 높은 신뢰성을 보임을 알 수 있다. 또한 단일 비트를 삽입한 CRC 코드 내 오류 가능성이 증가하는 경우 높은 성능을 보임을 알 수 있다.
  • 본 논문에서는 또한 앞서 제안된 고장 노드 탐지 시 채널 품질 등에 의해 발생될 수 있는 여러 외부 요인들로 인해 손실될 수 있는 오류 노드 탐지 정확도를 높이는 방안을 제안한다. 이러한 외부요인을 본 논문에서는 고장가중치 계수라 정의한다.
  • 본 논문에서는 분산 제어망 내 신뢰성을 향상시키기 위한 기법으로, CRC 코드에 Bose-Chaudhri-Hocquenghem (BCH) 코드의 단일 비트를 더하는 기법을 제안한다[8∼11].
  • 본 논문에서는 분산 제어망 내에서 오류가 빈번하게 발생하는 고장 노드를 실시간으로 탐지하여 신뢰성을 향상시키는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 분산 제어망 내 신뢰성을 향상시키기 위한 기법으로, CRC 코드에 Bose-Chaudhri-Hocquenghem (BCH) 코드의 단일 비트를 더하는 기법을 제안한다[8∼11].
  • 본 논문에서는 분산 제어망에서 고장노드가 발생할 때 이를 단시간 내에 탐지하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 CRC 코드 내 BCH 단일 비트를 대체시키는 기법으로, 마스터 노드 내 BCH 코드와 각 슬레이브 간 전송되는 값을 비트 단위로 비교·분석하여 고장노드를 탐지한다.
  • 본 논문은 실시간 시스템 측면에서 접근하여, BCH 코드의 단일 비트를 CRC 코드에 삽입하였을 때의 변화를 탐지 및 이를 통해 고장 가능성이 있는 노드를 빠른 시간 내에 탐지하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 슬레이브 노드 내 단일 비트 BCH 단일 비트에 대한 계산 결과를 마스터 노드에서 수집하고 이를 비교·분석하여 노드의 고장여부를 탐지한다.
  • 이 때, 팀지 시 정확성을 높이기 위해 본 논문에서는 결함 노드와 채널 특성이 고려되는 고장 노드 판정법을 제안한다. 제안된 판정 기법은 오류가 발생한 거리를 가중치로 적용하여 이를 기반으로 원시 데이터를 생성 및 필터링 단계 및 패턴 비교 분석을 통해 고장 가능성이 의심되는 노드를 보다 정확하게 탐지하는 방법을 제안한다.

가설 설정

  • 첫 번째 방법은 앞서 가정된 고장 가능성을 가지고 있는 두 개의 노드와 또 다른 노드가 동일한 SNR 특성에서 고장 가능성을 가지고 있다고 가정한다. 두 번째 방법은 앞서 언급된 두 개의 노드가 SNR 9 레벨에서 고장 가능성이 있을 때, 또 다른 노드가 그림 9의 x축의 다양한 SNR 레벨에 의해 고장 가능성을 가지고 있음을 가정하며, 마지막 방법은 앞서 언급된 두 개의 노드가 SNR 8 레벨에서 고장 가능성이 있을 때, 또 다른 노드가 그림 9의 x축의 다양한 SNR 레벨에 의해 고장 가능성을 가지고 있음을 가정한다.
  • 그림 1은 노드 내 오류 메시지를 탐지할 수 있는 능력을 검증함에 있어 CRC 코드와 BCH 코드의 성능의 차이를 도식화한 것이며, BCH 코드 비트의 수는 항상 분산 제어망에서 이용되는 노드 수를 최솟값으로 가진다. 따라서 BCH 코드 비트의 수는 한정된 것이 아닌 슬레이브 노드 수에 따라 가변적으로 정해지며 그 수는 슬레이브 노드의 수와 비교하여 최솟값 관계를 유지하나 본 논문에서 제안된 BCH 코드의 수는 슬레이브 노드의 수와 동일한 경우를 가정하였다. 즉 마스터노드에 서 만들어진 D값을 이용하여, 각 슬레이브 노드에서 만들어진 BCH 코드의 단일 비트들을 마스터노드에서 이전에 읽어드린 BCH 단일 비트와의 비교를 통해 고장 노드를 탐지한다.
  • 본 논문에서는 세 가지 방법을 정의하여 모의실험을 진행하였으며, 이는 동일한 고장 가능성을 내포하는 임의의 두 노드가 있을 때, 또 다른 노드가 고장 가능성이 있다고 할 때의 환경을 가정하였다. 첫 번째 방법은 앞서 가정된 고장 가능성을 가지고 있는 두 개의 노드와 또 다른 노드가 동일한 SNR 특성에서 고장 가능성을 가지고 있다고 가정한다.
  • 본 논문에서는 세 가지 방법을 정의하여 모의실험을 진행하였으며, 이는 동일한 고장 가능성을 내포하는 임의의 두 노드가 있을 때, 또 다른 노드가 고장 가능성이 있다고 할 때의 환경을 가정하였다. 첫 번째 방법은 앞서 가정된 고장 가능성을 가지고 있는 두 개의 노드와 또 다른 노드가 동일한 SNR 특성에서 고장 가능성을 가지고 있다고 가정한다. 두 번째 방법은 앞서 언급된 두 개의 노드가 SNR 9 레벨에서 고장 가능성이 있을 때, 또 다른 노드가 그림 9의 x축의 다양한 SNR 레벨에 의해 고장 가능성을 가지고 있음을 가정하며, 마지막 방법은 앞서 언급된 두 개의 노드가 SNR 8 레벨에서 고장 가능성이 있을 때, 또 다른 노드가 그림 9의 x축의 다양한 SNR 레벨에 의해 고장 가능성을 가지고 있음을 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
BCH(Bose-Chaudhri-Hocquenghem)코드는 무엇에 적합한 코드인가? BCH(Bose-Chaudhri-Hocquenghem)코드는, 랜덤 오류(Random Error)의 정정에 적합한 코드로써, 이러한 BCH 코드는 다수의 오류 정정을 가능하게 하는 해밍 코드(Hamming Code)의 일반화된 코드 방식이다.
바이트 연산을 기반으로 하는 병렬 처리 특성을 갖는 분산 제어망에서 CRC 코드의 문제점은 무엇인가? CRC 코드는 주로 통신시스템 내 물리계층에서 직렬 처리을 통한 비트 연산에 최적화 되어 있다. 하지만 바이트 연산을 기반으로 하는 병렬 처리 특성을 갖는 분산 제어망에서 CRC 코드는 오류 정정 연산 시, 많은 처리 시간을 필요로 한다.
분산 제어망 설계 시 구성 노드 간 구성요소의 변동 가능성 때문에 불균등적 부하 분배가 이루어지는데, 이로 인해 어떤 문제점이 발생하는가? 하지만 분산 제어망 설계 시, 구성 노드 간 구성요소의 변동 가능성 때문에 불균등적 부하 분배가 이루어질 가능성이 존재한다. 이는 과다한 부하로 인한 노드 내구성요소 성능 저하 현상이 발생된다. 다수의 슬레이브 노드로 구성된 분산 제어망에서 이러한 성능 저하 현상이 발생하는 노드를 찾기 위해서는 많은 처리 시간을 요하게 된다[6∼7].
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참고문헌 (14)

  1. 김동성, 허성길, "함정 전투 시스템의 분산 제어 통신망 기술", 한국정보통신학회지, 제13권, 제2호, pp.47-53, 2012. 

  2. 김성일, 장우진, 주철원, 이경호, 김해천 "국방전자분야 기술 동향", 전자통신동향분석., Vol. 24, no. 6, pp. 77-85, 2009. 

  3. 송경섭, 임영규, 김동성, "함정 전투시스템 정보망을 위한 최적 전송 및 분석 기법", 대한전자공학회 하계학술대회, pp. 1668-1671, June 2012. 

  4. Dean J, Claypool. D, Macker J. P "Temporally robust relay sets for mobile wireless networks", MILIRARY COMMUNICATION CONFERENCE, 2011 (MILCOM2011), pp. 655-660, Nov 2011. 

  5. 이정일, 김동성 "공장 환경에서의 무선 제어 시스템을 위한 센서네트워크의 동적 스케줄링 기법에 대한 연구", 전자공학회논문지, Vol. 45, no. 2, pp. 45-54, 2008. 

  6. D.S. Kim, Y.S. Lee, W.H. Kwon "Maximum Allowable Delay Bounds in Networked Control Systems", Control Engineering Practice, Vol. 11, pp. 1301-1313, Issue 11, Dec, 2003. 

  7. Dong-Sung Kim, Dong-Hyuk Choi, Prasant Mohapatra, "Real-time scheduling method for networked discrete control systems", Control Engineering Practice, Vol. 17, Issue. 5, pp. 564-570, May, 2009. 

  8. Y. Lee, H. Yoo and I.C. Park "Low-complexity parallel Chien search structure using two-dimensional optimization", IEEE Trans. Circuits and Systems II : Express Briefs., Vol. 58, no. 8, pp. 522-526, Aug, 2011. 

  9. J. Cho, W. Sung "Strength-reduced parallel Chien search architecture for strong BCH codes", IEEE Trans. Circuits and Systems II : Express Briefs., Vol. 55, no. 5, pp. 427-431, May, 2008. 

  10. M. Grymel, S. B. Furber "A novel programmable parallel CRC circuit", IEEE Trans. Very Large Scale Integration (VLSI) System, Vol. 19, no. 10, pp. 1898-1902, Oct, 2011. 

  11. Y. Chen, K. K. Parhi "Small area parallel Chien search architectures for long BCH codes", IEEE Trans. Very Large Scale Integration (VLSI) System, Vol. 12, no. 5, pp. 545-549, May, 2004. 

  12. Kar. R, "Optimization of linear phase FIR band pass filter using Partical Swarm Optimization with Constricion Factor and Inertia Weight Approach", IEEE Symposium on Industrial Electronics and Applications(ISIEA), pp. 326-331, Sep, 2011. 

  13. Liu. S, "How to Conduct Distributed Incomplete Pattern Matching", IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, pp. 1, May, 2013. 

  14. Dickson, Leonard Eugene and J. Gllis,, "Linear groups with an exposition of the Galois field theory", Physics Today 12 10, pp. 52-54, Oct, 2009. 

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