KR101519447B1 - 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치 및 방법이 개시된다. 제어부는 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
) 보다 작은 경우, 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 이용하여 상기 초기 확률 임계값(
)이 상기 변화 임계값(
)보다 크거나 같아질 때까지 상기 순차적 확률비 테스트를 반복하여 실행하고, 상기 평균 수용값(
)이 수용 임계값(
) 보다 작은 경우, 상기 순차적 확률비 테스트를 종료시키고, 상기 초기 확률 임계값(
)을 증가시키면서 반복하여 실행함으로써, 상기 초기 확률 임계값(
)이 상기 변화 임계값(
)보다 크거나 같아진 경우, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)를 실행한다. 저장부는 상기 순차적 확률비 테스트(SPRT) 및 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)의 프로그램을 저장한다.
Description
본 발명은 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 순차적 확률비 테스트(SPRT: sequential probability ratio test) 기술 및 베이지언 간격 추정 테스트(BIET: Bayesian interval estimation testing)기술을 이용한 새로운 하이브리드 통계적 모델 검사 (SMC: statistical model checking) 기술을 제공하는 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치 및 방법에 관한 것이다.
원자력 발전소 및 자동차와 같은 안전이 중요한 시스템에 있어서, 신뢰성은 우리 사회의 중요한 문제가 되고 있다. 따라서, 이러한 안전이 중요한 시스템의 신뢰성을 위해 컴퓨팅 시스템이 이용되고 있다.
그러나, 컴퓨팅 시스템의 복잡성으로 인해 컴퓨팅 시스템의 검증 및 확인 기술(V&V technique)이 필요하며, 종래의 검증 및 확인 기술은 제한적이다.
시스템의 신뢰성을 향상시키기 위해, 통계적 모델 검사(SMC: statistical model checking)가 제안되어 왔다. 통계적 모델 검사 기술은 검사할 시스템에 통계적 방법을 이용하여 시스템이 주어진 요구사항을 만족시키는지 검사한다. 그러나, 복잡한 컴퓨팅 시스템의 안전에 대한 신뢰성을 확보하기 위해서는 보다 빠르고 정확한 통계적 모델 검사가 필요하다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 안전이 중요한 시스템의 안전 신뢰도를 높이기 위한 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는 보다 빠르고 정확한 통계적 모델 검사(SMC: statistical model checking)를 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한, 본 발명에 따른 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치는 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
) 보다 작은 경우, 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 이용하여 상기 초기 확률 임계값(
)이 상기 변화 임계값(
)보다 크거나 같아질 때까지 상기 순차적 확률비 테스트를 반복하여 실행하고, 상기 평균 수용값(
)이 수용 임계값(
) 보다 작은 경우, 상기 순차적 확률비 테스트를 종료시키고, 상기 초기 확률 임계값(
)을 증가시키면서 반복하여 실행함으로써, 상기 초기 확률 임계값(
)이 상기 변화 임계값(
)보다 크거나 같아진 경우, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)를 실행하는 제어부 및 상기 순차적 확률비 테스트(SPRT) 및 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)의 프로그램을 저장하는 저장부를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 방법은 초기 확률 임계값이 변화 임계값보다 작은 경우, 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 실행하는 단계, 상기 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 이용하여 평균 수용값을 산출하는 단계, 상기 평균 수용값이 수용 임계값 보다 크거나 같은 경우, 상기 순차적 확률비 테스트를 상기 초기 확률 임계값을 증가시키면서 반복하여 실행하는 단계, 상기 평균 수용값이 수용 임계값 보다 작은 경우, 알고리즘을 종료시키는 단계, 상기 초기 확률 임계값을 증가시키면서 반복하여 실행하는 단계를 이용하여 상기 초기 확률 임계값이 상기 변화 임계값보다 크거나 같아진 경우, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)를 실행하는 단계, 상기 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)를 이용하여 평균 추정 확률을 산출하는 단계; 및 상기 평균 추정 확률을 이용하여 알고리즘의 결과로 ‘accept’ 및 ‘reject’를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치 및 방법에 의하면, 빠르고 정확한 신뢰성 확인 결과를 얻기 위한 순차적 확률비 테스트(SPRT: sequential probability ratio test) 및 베이지언 간격 추정 테스트(BIET: Bayesian interval estimation testing)를 이용하여 하이브리드 통계적 모델 검사를 제공할 수 있다.
또한, 안전이 중요한 시스템에 하이브리드 통계적 모델 검사를 적용하여 시스템의 신뢰도를 빠르게 측정할 수 있다. 예를 들어, 베이지언 간격 추정 테스트보다 20%로 빠르게 측정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치의 구성요소가 도시된 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 통계적 모델 검사 장치의 제어부가 도시된 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사에 대한 알고리즘이다.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘(300)을 적용할 수 있는 자동 변속기 제어 시스템의 블록도가 도시된 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘(300)을 적용할 수 있는 잠김 방지 브레이크 시스템의 블록도가 도시된 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘(300)을 적용할 수 있는 결함 허용 연료제어 시스템의 블록도가 도시된 도면이다.
도 7 은 순차적 확률비 테스트(SPRT)의 알고리즘을 자동 변속기 제어 시스템(ATCS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 8은 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)의 알고리즘을 자동 변속기 제어 시스템(ATCS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사(SMC) 알고리즘을 자동 변속기 제어 시스템(ATCS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사(SMC) 알고리즘을 잠김 방지 브레이크 시스템(ABS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사(SMC) 알고리즘을 결함 허용 연료제어 시스템(FFCS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 통계적 모델 검사 단계가 도시된 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 통계적 모델 검사 장치의 제어부가 도시된 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사에 대한 알고리즘이다.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘(300)을 적용할 수 있는 자동 변속기 제어 시스템의 블록도가 도시된 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘(300)을 적용할 수 있는 잠김 방지 브레이크 시스템의 블록도가 도시된 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘(300)을 적용할 수 있는 결함 허용 연료제어 시스템의 블록도가 도시된 도면이다.
도 7 은 순차적 확률비 테스트(SPRT)의 알고리즘을 자동 변속기 제어 시스템(ATCS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 8은 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)의 알고리즘을 자동 변속기 제어 시스템(ATCS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사(SMC) 알고리즘을 자동 변속기 제어 시스템(ATCS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사(SMC) 알고리즘을 잠김 방지 브레이크 시스템(ABS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사(SMC) 알고리즘을 결함 허용 연료제어 시스템(FFCS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 통계적 모델 검사 단계가 도시된 순서도이다.
이하 본 발명의 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명할 수 있다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 할 수 있다. 또한 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 당업자에게 자명하거나 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치의 구성요소가 도시된 블록도이다.
도 1을 참조하면, 통계적 모델 검사 장치(100)는 입력부(110), 제어부(120), 출력부(130) 및 저장부(140) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
통계적 모델 검사 장치(100)는 하이브리드(Hybrid) 통계적 모델 검사(SMC: statistical model checking) 알고리즘을 이용하여 보다 빠르고 정확한 통계적 모델 검사를 수행할 수 있다.
이하 본 발명의 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명할 수 있다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 할 수 있다. 또한 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 당업자에게 자명하거나 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치의 구성요소가 도시된 블록도이다.
도 1을 참조하면, 통계적 모델 검사 장치(100)는 입력부(110), 제어부(120), 출력부(130) 및 저장부(140) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
통계적 모델 검사 장치(100)는 하이브리드(Hybrid) 통계적 모델 검사(SMC: statistical model checking) 알고리즘을 이용하여 보다 빠르고 정확한 통계적 모델 검사를 수행할 수 있다.
입력부(110)는 사용자 명령을 입력 받을 수 있다. 상기 사용자 명령은 패킷 형식일 수 있다. 입력부(110)는 통계적 모델 검사를 위해 제공하는 입력값을 수신할 수 있다.
제어부(120)는 입력부에서 입력받은 사용자 명령에 따라 알고리즘을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 순차적 확률비 테스트(SPRT: sequential probability ratio test) 기술 및 베이지언 간격 추정 테스트(BIET: Bayesian interval estimation testing)기술을 통합한 하이브리드 통계적 모델 검사 알고리즘을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 저장부에 저장된 정보가 업데이트 되도록 제어할 수 있다.
상기 순차적 확률비 테스트(SPRT: sequential probability ratio test)는 대상 시스템의 통계적 모델이 요구사항을 만족할 확률이 특정 임계값을 넘는다고 가정하고, 그 가정이 맞는지 틀린지 주어진 정확도 조절 파라미터를 기반으로 확률비를 만족할 때가지 랜덤 샘플링하는 기술이다.
상기 베이지언 간격 추정 테스트(BIET: Bayesian interval estimation testing)는 대상 시스템의 통계적 모델이 요구사항을 만족할 확률을 주어진 정확도 조절 파라미터를 기반으로 베이지언 간격 추정의 정확도의 목표를 만족 시킬때까지 랜덤 샘플링하여 추정하는 기술이다.
즉, 하이브리드 통계적 모델 검사(SMC) 알고리즘은 대상 시스템의 통계적 모델이 요구사항을 만족할 확률이 특정 임계치를 넘어서는지를 검증해주는 기술로서, 입력으로 대상 시스템의 통계적 모델, 만족해야 할 요구사항, 만족해야 할 확률 임계치, 순차적 확률비 테스트(SPRT) 와 베이지언 간격 추정 테스트(BIET) 의 성능을 조절하는 파라미터들을 받아 대상 시스템이 요구사항을 만족할 확률이 임계치를 넘는지 넘지 않는 지에 대한 결과와 실제 요구사항을 만족할 확률을 출력해준다. 하이브리드 SMC는 요구사항을 만족할 확률이 임계치에 도달하지 못한 경우에는 빠르지만 정확도가 낮은 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 사용해 빨리 결과를 도출하여 시간을 낭비하지 않도록 한다. 또한, 요구사항을 만족할 확률이 임계치 가까이에 이를 경우에는 느리지만 정확한 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)를 사용하여 정확한 결과를 도출하는 기술이라고 할 수 있다. 즉, 시간이 오래 걸리는 BIET기술을 필요한 경우에만 쓰도록 하여 효율을 높이는 기술이다.
출력부(130)는 제어부(120)에서 추출된 알고리즘 결과를 사용자에게 출력할 수 있다. 출력부(130)는 액정, 프로젝트, 모니터, TV 및 핸드업 디스플레이(hand-up display) 중 적어도 하나를 이용하여 알고리즘 결과를 출력할 수 있다.
저장부(140)는 제어부(120)에서 추출된 값들을 저장할 수 있다. 저장부(140)는 사용자 명령어를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(140)는 제어부(120)에서 사용하는 프로그램이나 알고리즘이 저장될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 통계적 모델 검사 장치의 제어부가 도시된 블록도이다.
도 2를 참조하면, 제어부는 순차적 확률비 산출부(121) 및 베이지언 간격 추정부(122) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
순차적 확률비 산출부(121)는 순차적 확률비 테스트(SPRT) 알고리즘을 실행할 수 있다. 순차적 확률비 산출부(121)는 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
)보다 작은 경우, 순차적 확률비 테스트 알고리즘을 실행할 수 있다. 순차적 확률비 산출부(121)는 평균 수용값(
)을 산출할 수 있다. 순차적 확률비 산출부(121)는 산출된 평균 수용값(
)이 수용 임계값(
) 보다 크거나 같은 경우, 순차적 확률비 테스트의 알고리즘을 반복하여 실행할 수 있다. 반복하여 실행한 결과, 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
)보다 크거나 같은 경우, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET) 알고리즘을 적용할 수 있다.
또한, 순차적 확률비 산출부(121)는 평균 수용값(
)이 수용 임계값(
)보다 작은 경우, 검사 결과를 'reject'로 출력할 수 있으며, 순차적 확률비 산출부(121)의 순차적 확률비 테스트 알고리즘을 종료할 수 있다. 즉, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET) 알고리즘을 적용하지 않고, 알고리즘을 종료할 수 있다. 이를 통해, 시간이 오래 걸리는 베이지언 간격 추정 테스트(BIET) 알고리즘은 생략하여 전체 알고리즘의 시간을 단축시킬 수 있다.
베이지언 간격 추정부(122)는 베이지언 간격 추정 테스트(BIET) 알고리즘을 실행할 수 있다. 베이지언 간격 추정부(122)는 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
)보다 크거나 같은 경우, 베이지언 간격 추정 테스트 알고리즘을 수행할 수 있다. 베이지언 간격 추정부(122)는 평균 추정 확률(
)을 산출할 수 있다. 베이지언 간격 추정부(122)는 평균 추정 확률(
)이 확률 임계값(
)보다 크거나 같은 경우, 검사 결과를 'accept'로 출력할 수 있다. 또한, 베이지언 간격 추정부(122)는 평균 추정 확률(
)이 확률 임계값(
)보다 작은 경우, 검사 결과를 'reject'로 출력할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사에 대한 알고리즘이다.
도 3을 참조하면, 하이브리드 통계적 모델 검사(SMC: statistical model checking)에 대한 알고리즘(300)은 순차적 확률비 테스트(SPRT: sequential probability ratio test)의 빠른 검사 속도 및 베이지언 간격 추정 테스트(BIET: Bayesian interval estimation testing)의 높은 검사 정확성을 결합함으로써, 효율성이 향상된 통계적 모델 검사(SMC: statistical model checking) 알고리즘이다. 제어부(120)는 알고리즘(300)을 수행할 수 있다.
알고리즘(300)은 입력(Input)(310), 출력(Output)(320), 방법(330) 중 적어도 하나에 관한 명령어, 명령어 집합 또는 데이터를 포함할 수 있다.
방법(330)은 라인1 내지 라인 35 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 제어부(120)는 방법(330)을 수행할 수 있다.
라인 1은 하이브리드 통계적 모델 검사를 실행하기 위한 입력의 변수를 설정하는 명령의 집합일 수 있다.
라인 3은 순차적 확률비 테스트(SPRT: sequential probability ratio test)에 대한 초기 확률 임계값을 설정하는 명령의 집합일 수 있다.
라인 4는 빠른 검사 속도를 위한 순차적 확률비 테스트(SPRT: sequential probability ratio test)을 실행되도록 지시하는 명령의 집합일 수 있다.
라인 5 내지 20은 순차적 확률비 테스트(SPRT)에 대한 알고리즘을 실행할 수 있다.
라인 5 내지 20은 증가하는 초기 확률 임계값(
)을 이용하여 검사 결과가 'reject'하거나, 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
)보다 크거나 같게 될 때까지 순차적 확률비 테스트(SPRT)을 여러 번 적용할 수 있다. 라인 5 내지 20에서 순차적 확률비 테스트(SPRT)에 대한 알고리즘의 결과는 'accept' 또는 'reject'일 수 있다.
이때, 'accept'는 1이며, 'reject'는 0일 수 있다. 또한, 변화 임계값(
)은 알고리즘(300) 수행과정에서 변화하는 값일 수 있다. 또한, 변화 임계값(
)의 범위는 
일 수 있다.
만약, 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
)보다 크거나 같으면, 알고리즘(300)은 정확한 결과를 얻기 위해 베이지언 간격 추정 테스트(BIET) 알고리즘(라인 21 내지 라인 34)을 실행할 수 있다.
보다 상세하게, 라인 5내지 20의 알고리즘을 설명하면, 라인 6 내지 11은 순차적 확률비 테스트(SPRT)의 알고리즘을 
번 실행한 후, 
번에 대한 평균 수용값(average accept decision value)(
)을 산출할 수 있다. 이때, 라인 6은 순차적 확률비 테스트(SPRT)의 적용 횟수를 설정할 수 있다.
라인 12 내지 14는 평균 수용값(
)이 수용 임계값(
) 보다 크거나 같은 경우, 즉, 
인 경우, 알고리즘은 라인 3의 초기 확률 임계값(
)을 0.75, 0.875, 0.9375 등으로 증가시킬 수 있다. 이때, 초기 확률 임계값(
)을 증가 시키는 알고리즘은 라인 14와 같다.
여기서, 알고리즘(300)은 초기 확률 임계값(
)을 증가시켜 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
)보다 크거나 같을 때까지 라인 5 내지 라인 20을 반복시킬 수 있다.
라인 16은 평균 수용값(
)이 사용자가 설정한 수용 임계값(
)보다 작으면, 알고리즘(300)에 있어서, 순차적 확률비 테스트(SPRT) 알고리즘의 검사 결과를 'reject'로 설정할 수 있다.
라인 18은 순차적 확률비 테스트(SPRT) 알고리즘의 출력값을 출력 시킬 수 있다.
또한, 라인 20는 순차적 확률비 테스트(SPRT) 알고리즘을 종료시킬 수 있다.
라인 21 내지 라인 34는 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
)보다 크거나 같으면, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET) 알고리즘을 
번 수행할 수 있다. 이때, 라인 23은 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)의 적용 횟수를 설정할 수 있다.
보다 상세하게 라인 21 내지 라인 34의 알고리즘에 대해 설명하면, 라인 23 내지 라인 28은 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)의 알고리즘을 
번 실행한 후, 획득된 추정 확률(
)를 이용하여 평균 추정 확률(
)을 산출할 수 있다.
라인 29 내지 라인 30은 평균 추정 확률(
)이 확률 임계값(
) 보다 크거나 같은 경우, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)을 기초로 한 알고리즘은 검사 결과를 'accept'로 판단할 수 있다.
반대로, 라인 31 내지 라인 32는 평균 추정 확률(
)이 확률 임계값(
) 보다 작은 경우, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)을 기초로 한 알고리즘은 검사결과를 'reject'로 판단할 수 있다.
도 4 내지 도 6은 본 발명에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사에 대한 알고리즘을 적용할 수 있는 시스템이 도시된 도면이다.
도 4 내지 도 6은 자동차에 있어서, 안전이 중요시되는 세 개의 시스템을 나타내며, 세 개의 시스템은 각각 자동 변속기 제어 시스템(ATCS, Automatic transmission control system), 잠김 방지 브레이크 시스템(ABS, Anti-lock braking system), 결함 허용 연료제어 시스템(FFCS, Fault-tolerant fuel control system)이다.
도 4 내지 도 6을 참조하여, 세 개의 시스템을 설명하고, 본 발명의 알고리즘(300)을 적용한 결과를 하술한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘(300)을 적용할 수 있는 자동 변속기 제어 시스템의 블록도가 도시된 도면이다.
도 4를 참조하면, 자동 변속기 제어 시스템(ATCS, Automatic transmission control system)(400)은 주행 중 자동차 엔진 기어를 자동으로 변경 시킬 수 있다. 즉, 자동 변속기 제어 시스템(400)의 역할은 적절한 엔진 기어를 선택하는 것이다.
자동 변속기 제어 시스템(400)은 속도 센서(speed sensor)(410), 스로틀(throttle) 센서(420), 브레이크 압력 센서(430)로부터 입력 데이터를 받아 엔진 RPM 유닛(440)의 RPM 및 기어 상태 유닛(450)의 기어상태를 추출한다.
또한, 자동 변속기 제어 시스템(400)은 토크 변환기(460) 및 변속기 제어 유닛(470)을 포함할 수 있다. 토크 변환기(460)는 엔진 RPM 유닛(440) 및 기어 상태 유닛(450)의 상태를 기초로 임펠러 토크값을 산출하며, 엔진 RPM을 제어한다. 변속기 제어 유닛(470)은 속도 센서(410), 스로틀 센서(420) 및 브레이크 압력 센서(430)을 입력 데어터로 하여 적절한 기어를 선택한다.
즉, 변속기 제어 유닛(470)은 자동차 속도의 상한선 및 하한선을 산출할 수 있다. 만약 현재 자동차 속도가 상한선 보다 빠르거나 하한선 보다 느리면, 변속기 제어 유닛(470)은 엔진 RPM 유닛(440)이 안전한 범위의 RPM을 유지하도록 엔진의 기어 상태를 변화시킨다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘(300)을 적용할 수 있는 잠김 방지 브레이크 시스템의 블록도가 도시된 도면이다.
도 5를 참조하면, 잠김 방지 브레이크 시스템(500)은 브레이크 압력을 증가하거나 감소시켜 안전을 유지하는 시스템이다. 즉, 잠김 방지 브레이크 시스템(500)은 운전자에 의해 자동차가 멈추어 질 경우, 자동차 바퀴가 계속적으로 도로 표면과 상호 작용하면서 브레이크 압력을 조절하여 안전을 유지할 수 있다. 따라서, 잠김 방지 브레이크 시스템(500)은 공전을 피하고, 제동거리를 줄이며, 안전의 안전도를 높인다.
잠김 방지 브레이크 시스템(500)은 자동차 속도 센서(510), 바퀴 속도 센서(wheel speed sensor)(520) 및 브레이트 페달 센서(brake pedal sensor)(530)로부터 입력 데이터를 받아 브레이크 압력 유닛(540)이 브레이크 압력을 생성하도록 한다. 미끄러짐(slip) 유닛(550)은 자동차의 바퀴가 적절히 제어되도록 한다.
또한, 잠김방지 브레이크 시스템(500)은 제어기(560) 및 유압 제어 유닛(570)을 포함한다.
제어기(560)는 자동차 속도 센서(510), 바퀴 속도 센서(wheel speed sensor)(520) 및 브레이트 페달 센서(brake pedal sensor)(530)로부터 입력 데이터를 입력 받고, 유압 제어 유닛(570) 이용하여 브레이크 압력 유닛(540)이 브레이크 압력 수치를 증가/감소 시키도록 제어한다. 추가적으로, 브레이크 패달은 눌러지면, 제어기(560)는 미끄러짐 유닛(550)을 이용하여 미끄러짐 정도를 산출한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘(300)을 적용할 수 있는 결함 허용 연료제어 시스템의 블록도가 도시된 도면이다.
도 6을 참조하면, 결함 허용 연료제어 시스템(FFCS, Fault-tolerant fuel control system)(600)은 센서 결함을 검출하고, 안전을 위해 엔진을 셧다운 시킨다.
결함 허용 연료제어 시스템(600)은 스로틀 각 센서(throttle angle sensor)(610), 속도센서(620), 배기가스 산소 센서(exhaust gas oxygen (EGO) sensor)(630) 및 맵 센서(manifold absolute pressure (MAP) sensor)(640)로부터 입력 데이터를 입력 받아 연료 비율 유닛(650) 및 공연비(air-fuel ratio) 유닛(660)이 적절한 연료 비율과 공연비를 산출한다.
또한, 결함 허용 연료제어 시스템(600)은 제어기(680), 검출기(690), 계산 유닛(695)를 포함한다.
산출 유닛(695)는 배기가스 산소 센서(630) 및 연료 비율 유닛(650)로부터 데이터를 받아 공연비 유닛(660)에서 공연비가 추출되도록 산출한다.
검출기(690)는 4개의 센서로부터 데이터를 받으며, 하나의 센서의 결함 시, 연료 비율을 증가/감소 시키도록 제어기(680)를 제어한다. 또한, 검출기(690)는 다중 센서의 결함이 발생한 경우, 셧다운 유닛(670)이 엔진을 셧다운 시키도록 제어한다.
도 7 은 순차적 확률비 테스트(SPRT)의 알고리즘을 자동 변속기 제어 시스템(ATCS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 7을 참조하면, 표(700)는 자동 변속기 제어 시스템(ATCS)에 순차적 확률비 테스트(SPRT)의 알고리즘을 적용한 결과를 보여주고 있다. 표(700)는 0.03의 지연률(delay late)(
)과 0.03의 불필요 지역(indifference region)(
)을 가지는 자동 변속기 제어 시스템(ATCS)을 기준으로 실험한 결과이다. 또한, 표(700)는 오차범위(error bound)(
, 
)와 임계값(threshold) 
가 변화함에 따른 결과(
) 및 검사 시간(
)을 나타낸다. 이때, 결과는 'reject' 및 'accept'이다. 즉, '0' 및 '1'이다.
도 8은 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)의 알고리즘을 자동 변속기 제어 시스템(ATCS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 8을 참조하면, 표(800)는 자동 변속기 제어 시스템에 간격 추정 테스트의 알고리즘을 적용한 결과를 보여주고 있다. 표(800)는 0.03의 지연률(delay late)(
)를 가지는 자동 변속기 제어 시스템을 기준으로 실험한 결과이다. 또한, 표(800)는 오차범위(error bound)(
, 
)와 인터벌 범위(interval coverage) c가 변화함에 따른 추정 확률(estimated probability)(
) 및 검사 시간(
)을 나타낸다. 이때, 결과는 'reject' 및 'accept'이다. 즉, '0' 및 '1'이다.
도 7의 표(700) 및 도 8의 표(800)을 통해, 확률비 테스트(SPRT)가 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)보다 빠르다는 것을 확인 할 수 있다. 따라서, 확률비 테스트 및 베이지언 간격 추정 테스트를 이용한 하이브리드 통계적 모델 검사는 보다 빠르고 정확하게 통계적 모델 검사를 수행할 수 있다.
도 9 내지 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘을 적용할 수 있는 시스템을 대상으로 실험한 결과를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사(SMC) 알고리즘을 자동 변속기 제어 시스템(ATCS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 9를 참조하면, 표(900)는 자동 변속기 제어 시스템에 하이브리드 통계적 모델 검사 알고리즘을 적용한 결과를 보여주고 있다. 표(900)는 엔진에서 토크 변환기(460)까지 지연시간(delay late)이 0.03 및 0.04이면 결과값으로 'reject'를 산출함을 나타낸다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사(SMC) 알고리즘을 잠김 방지 브레이크 시스템(ABS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다.
도 10을 참조하면, 표(1000)는 잠김 방지 브레이크 시스템(ABS)에 하이브리드 통계적 모델 검사 알고리즘을 적용한 결과를 보여주고 있다. 표(900)는 추정 확률(estimated probability)(
)이 0.99보다 크면 결과값으로 'reject'를 산출함을 나타낸다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 통계적 모델 검사(SMC) 알고리즘을 결함 허용 연료제어 시스템(FFCS)에 적용한 실험 결과가 도시된 표이다. 표(1100)는 센서 결함 비율이 (3, 7, 8) 및 (10, 8, 9)이면, 결과값으로 'reject'를 산출함을 나타낸다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 통계적 모델 검사 단계가 도시된 순서도이다.
도 12를 참조하면, 입력부(110)는 확률 임계값, 초기 확률 임계값, 변화 임계값 및 수용 임계값을 입력한다(S110).
순차적 확률 산출부(121)는 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
)보다 작은 경우, 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 실행한다(S120).
순차적 확률 산출부(121)는 평균 수용값(
) 산출 한다(S130). 순차적 확률 산출부(121)는 순차적 확률비 테스트(SPRT)의 알고리즘을 
번 실행한 후, 
번에 대한 평균 수용값(average accept decision value)(
)을 산출할 수 있다.
순차적 확률 산출부(121)는 평균 수용값(
)이 수용 임계값(
) 보다 크거나 같은 경우, 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 반복하여 실행한다(S140). 이 때, 순차적 확률 산출부(121)는 초기 확률 임계값(
)을 0.75, 0.875, 0.9375으로 증가시키면서, 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
)보다 크거나 같을 때까지 순차적 확률비 테스트를 반복하여 실행할 수 있다. 이처럼, 순차적 확률 산출부(121)는 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 반복하여 실행함으로써, 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
)보다 크거나 같아지는 경우, 베이지언 간격 추정 테스트를 실행하도록 베이지언 간격 추정부(122)에게 지시할 수있다.
순차적 확률 산출부(121)는 평균 수용값(
)이 수용 임계값(
)보다 작은 경우, 검사 결과를 'reject'로 출력한다(S150). 순차적 확률 산출부(121)는 검사 결과가 'reject'로 출력되면, 알고리즘을 종료시킬 수 있다.
베이지언 간격 추정부(122)는 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
)보다 크거나 같은 경우, 베이지언 간격 추정 테스트를 실행한다(S160). 베이지언 간격 추정부(122)는 초기 확률 임계값(
)이 변화 임계값(
)보다 크거나 같으면, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET) 알고리즘을 
번 수행할 수 있다.
베이지언 간격 추정부(122)는 평균 추정 확률 산출한다(S170). 베이지언 간격 추정부(122)는 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)의 알고리즘을 
번 실행한 후, 획득된 추정 확률(
)를 이용하여 평균 추정 확률(
)을 산출할 수 있다.
베이지언 간격 추정부(122)는 평균 추정 확률(
)이 확률 임계값(
)보다 크거나 같은 경우, 검사 결과를 'accept'로 출력한다(S180).
베이지언 간격 추정부(122)는 평균 추정 확률(
)이 확률 임계값(
)보다 작은 경우, 검사 결과를 'reject'로 출력한다(S190).
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.
100: 통계적 모델 검사 장치
110: 입력부
120: 제어부
121: 순차적 확률비 산출부
122: 베이지언 간격 추정부
130: 출력부
140: 저장부
400: 자동 변속기 제어 시스템
410: 속도 센서
420: 스로틀 센서
430: 브레이크 압력 센서
440: 엔진 RPM 유닛
450: 기어상태 유닛
500: 잠김 방지 브레이크 시스템
510: 속도 센서
520: 바퀴 속도 센서
530: 브레이크 페달 센서
540: 브레이크 압력 유닛
550: 미끄러짐 유닛
560: 제어기
570: 유압 제어 유닛
600: 결함 허용 연료제어 시스템
610: 스로틀 각 센서
620: 속도 센서
630: 배기가스 산소 센서
640: 맵 센서
650: 연료 비율 유닛
660: 공연비 유닛
670: 셧다운 유닛
680: 제어기
690: 검출기
695: 산출 유닛
110: 입력부
120: 제어부
121: 순차적 확률비 산출부
122: 베이지언 간격 추정부
130: 출력부
140: 저장부
400: 자동 변속기 제어 시스템
410: 속도 센서
420: 스로틀 센서
430: 브레이크 압력 센서
440: 엔진 RPM 유닛
450: 기어상태 유닛
500: 잠김 방지 브레이크 시스템
510: 속도 센서
520: 바퀴 속도 센서
530: 브레이크 페달 센서
540: 브레이크 압력 유닛
550: 미끄러짐 유닛
560: 제어기
570: 유압 제어 유닛
600: 결함 허용 연료제어 시스템
610: 스로틀 각 센서
620: 속도 센서
630: 배기가스 산소 센서
640: 맵 센서
650: 연료 비율 유닛
660: 공연비 유닛
670: 셧다운 유닛
680: 제어기
690: 검출기
695: 산출 유닛
Claims (8)
- 초기 확률 임계값()이 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)로 변경하기 위해 기설정된 변화 임계값(
) 보다 작은 경우, 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 이용하여 상기 초기 확률 임계값(
)이 상기 변화 임계값(
)보다 크거나 같아질 때까지 상기 순차적 확률비 테스트를 ms번 반복하여 실행하고, 상기 순차적 확률비 테스트를 ms번 반복 실행하여 얻은 수용값의 총합(acceptsum)을 ms로 나누어서 평균 수용값(
)을 산출하고,
상기 평균 수용값()이 기설정된 수용 임계값(
) 보다 작은 경우, 상기 순차적 확률비 테스트를 종료시키고,
상기 평균 수용값이 상기 기설정된 수용 임계값보다 크거나 같은 경우, 상기 초기 확률 임계값()을 증가시키면서 반복하여 실행함으로써, 상기 초기 확률 임계값(
)이 상기 변화 임계값(
)보다 크거나 같아진 경우, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)를 실행하는 제어부; 및
상기 순차적 확률비 테스트(SPRT) 및 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)의 프로그램을 저장하는 저장부
를 포함하는 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치.
- 제 1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 초기 확률 임계값()이 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)로 변경하기 위해 기설정된 변화 임계값(
) 보다 작은 경우, 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 이용하여 상기 초기 확률 임계값(
)이 상기 변화 임계값(
)보다 크거나 같아질 때까지 상기 순차적 확률비 테스트를 ms번 반복하여 실행하고, 상기 순차적 확률비 테스트를 ms번 반복 실행하여 얻은 수용값의 총합(acceptsum)을 ms로 나누어서 평균 수용값(
)을 산출하고, 상기 평균 수용값(
)이 상기 기설정된 수용 임계값(
) 보다 작은 경우, 상기 순차적 확률비 테스트를 종료시키는 순차적 확률비 산출부; 및
상기 평균 수용값이 상기 기설정된 수용 임계값보다 크거나 같은 경우, 상기 초기 확률 임계값()을 증가시키면서 반복하여 실행함으로써, 상기 초기 확률 임계값(
)이 상기 변화 임계값(
)보다 크거나 같아진 경우, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)를 실행하는 베이지언 간격 추정부
를 포함하는 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제 2항에 있어서,
상기 베이지언 간격 추정부는,
상기 초기 확률 임계값()을 증가시키면서 반복하여 실행함으로써, 상기 초기 확률 임계값(
)이 상기 변화 임계값(
)보다 크거나 같아진 경우, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)를 실행하여 평균 추정 확률(
)을 산출하는 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치.
- 제 6항에 있어서,
상기 베이지언 간격 추정부는,
상기 평균 추정 확률()이 확률 임계값(
)보다 크거나 같은 경우, 'accept'를 출력하고, 상기 평균 추정 확률(
)이 확률 임계값(
)보다 작은 경우, 'reject'를 출력하는 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치.
- 초기 확률 임계값이 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)로 변경하기 위해 기설정된 변화 임계값보다 작은 경우, 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 실행하는 단계;
상기 순차적 확률비 테스트(SPRT)를 이용하여 상기 초기 확률 임계값()이 상기 변화 임계값(
)보다 크거나 같아질 때까지 상기 순차적 확률비 테스트를 ms번 반복하여 실행하고, 상기 순차적 확률비 테스트를 ms번 반복 실행하여 얻은 수용값의 총합(acceptsum)을 ms로 나누어서 평균 수용값을 산출하는 단계;
상기 평균 수용값이 기설정된 수용 임계값 보다 크거나 같은 경우, 상기 초기 확률 임계값을 증가시키면서 상기 순차적 확률비 테스트를 반복하여 실행하는 단계;
상기 평균 수용값이 상기 기설정된 수용 임계값 보다 작은 경우, 알고리즘을 종료시키는 단계;
상기 초기 확률 임계값을 증가시키면서 반복하여 실행하는 단계를 이용하여 상기 초기 확률 임계값이 상기 변화 임계값보다 크거나 같아진 경우, 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)를 실행하는 단계;
상기 베이지언 간격 추정 테스트(BIET)를 이용하여 평균 추정 확률을 산출하는 단계; 및
상기 평균 추정 확률을 이용하여 알고리즘의 결과로 ‘accept’ 및 ‘reject’를 출력하는 단계
를 포함하는 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020130144946A KR101519447B1 (ko) | 2013-11-26 | 2013-11-26 | 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020130144946A KR101519447B1 (ko) | 2013-11-26 | 2013-11-26 | 하이브리드 기술을 이용한 통계적 모델 검사 장치 및 방법 |
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| KR101519447B1 true KR101519447B1 (ko) | 2015-05-12 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112241351A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-19 | 中国银联股份有限公司 | 数据处理方法、装置、设备和介质 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR20020073198A (ko) * | 2000-02-04 | 2002-09-19 | 인터디지탈 테크날러지 코포레이션 | 지속파 소거용 시스템 |
| KR20050057062A (ko) * | 2002-09-03 | 2005-06-16 | 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. | 중복된 워터마크 인코딩을 통한 복사 방지 |
| JP2008186472A (ja) * | 2001-04-10 | 2008-08-14 | Smartsignal Corp | 予測的状態監視のための診断システムおよび方法 |
| KR20090074768A (ko) * | 2006-09-19 | 2009-07-07 | 스마트시그널 코포레이션 | 보일러 튜브 누설들을 검출하기 위한 커넬 기반 방법 |
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2013
- 2013-11-26 KR KR1020130144946A patent/KR101519447B1/ko not_active IP Right Cessation
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| CN112241351A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-19 | 中国银联股份有限公司 | 数据处理方法、装置、设备和介质 |
| CN112241351B (zh) * | 2020-09-30 | 2023-12-22 | 中国银联股份有限公司 | 数据处理方法、装置、设备和介质 |
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