A Redundancy of Servers and Networks for Reliability Improvement of a Monitoring and Control System

Recently, together with development of communications technology, monitoring and control systems have been used in many fields. When monitoring and control systems are developed, one of important things is considered about a redundancy so that the system can be operated normally whenever hardware faults are occurred partly. In this paper, we introduce a monitoring and control system with a redundancy function for servers and networks. The system, therefore, has an active server and standby server. Each server also has 3 communication ports, and 2 ports are connected to all field units and 1 port is connected to another server. In fields, all field units have to be constructed 2 communication ports connected each server through communication lines. Also, each server's communication program is implemented by analyzing and handling fault elements, and is modularized for linking easily with a monitoring and control module. An experiment with 2 servers and 2 field units is constructed to demonstrate its effectiveness.목차 Abstract 제1장 서론 = 1 제2장 감시제어 시스템 = 4 2.1 감시제어 시스템의 개요 = 4 2.2 기존 감시제어 시스템의 구조 = 5 2.3 기존 감시제어 시스템의 구조의 개선점 = 7 제3장 제안하는 감시제어 시스템의 이중화 구조 = 9 3.1 감시제어 시스템의 하드웨어 이중화 = 9 3.2 오류 판단과 처리 = 10 3.3 감시제어 시스템의 모듈화 = 14 제4장 통신 모듈의 구현 = 16 4.1 메모리 관리 = 16 4.2 데이터 관리 모듈 = 19 4.3 장비 접속 모듈 = 21 4.3.1 접속 관리 쓰레드 = 23 4.3.2 ？？이터 수집 쓰레드 = 28 4.4 서버 상태 관리 모듈 = 29 4.4.1 활성서버의 서버 상태 관리 모듈 = 32 4.4.2 대기서버의 서버상태 관리 모듈 = 34 4.5 데이터 저장 모듈 = 36 제5장 실험 및 고찰 = 38 제6장 결론 = 44 참고문헌 = 4

추상표현주의 미술의 이데올로기적 특성에 관한 연구

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :서양화과 미술이론전공,1999.Maste

Finding future signals that detect contextual information change using text mining -Neurophenomenological approach on future signals-

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 미래전략대학원프로그램, 2021.2,[ii, 36 p. :]미래라는 시간적 관념은 학문의 대상이 되지 못한다. 미래에 관한 가설은 즉각적인 검증이 불가능하고, 시간이 흐르면 대상이 사라지기 때문에 재현할 수도 없다. 미래학은 과학적 학문의 분석적/구성주의적 학문논리에서 벗어난 창조적/해체주의적 학문이다. 미래학을 미래학자 개인의 주관적 인식과정이라고 볼 경우 신경현상학의 호혜적 규제의 방법론을 미래학에도 적용할 수 있다. 미래신호 찾기 과정을 인지신경과학에서 제안된 두뇌의 일상적 예측 개념으로 풀이하였다. 또한 일상적 예측 과정에서 인간의 인지 필터로 기능하는 기억의 구조가 사건과 맥락으로 구성되어있음에 착안하여 맥락정보 변화를 감지하여 미래신호를 탐지하는 방법론을 제안하였다. 이후 텍스트마이닝을 통해 맥락정보의 변화를 감지하는 기계학습 알고리즘을 제안하였다. 임베딩 벡터를 전이학습하는 과정에서 임베딩 벡터의 변화 거리를 측정하고 해당 키워드와 관련된 문맥 변화의 지표로 사용하였다. 신경현상학적 접근을 통해 정의된 개념은 미래학의 학문적 엄밀성을 높이고 대중과 타 분야의 학자들과 소통하는 데 기여할 수 있다.한국과학기술원 :미래전략대학원프로그램