원문정보
A Probability Embedded Expert System to Detect and Resolve Network Faults Intelligently
초록
영어
Currently network management systems(NMS) just give useful information about the criticality of the alarms and the process of the fault analysis is mainly dependent on the experts who have many years experiences in the field. Due to these reasons it takes very much time and manpower cost to localize the real root of the fault from the alarm information. Therefore, to solve these problems in this research we analyze the probability of the fault for each alarm and provide how to give the problem solving procedure with confidence level and give idea to build a system to realize the problem solving procedure. In addition, we give a case study to show how to use the proposed ideas.
한국어
현재의 망관리시스템들은 네트워크 장치에서 제공하는 경보의 심각도 정도로만 유효한 정보를 제공해 주며, 장애분석 과정이 주로 기술적인 숙련도가 높은 전문 운용 인력에 의존적이다. 이러한 이유 때문에 발생한 경보에 대하여 실제 장애 여부를 판단하는데 상당한 시간이 소요되며, 비교적 높은 인력 투입비용이 소요되고 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 네트워크 시설의 과거 경보발생 이력 및 장애처리 이력을 기반으로 각 경보에 대한 장애 가능성을 확률적으로 분석하고, 장애에 대한 적합한 조치 방법을 신뢰수준과 함께 안내하는 방법과 이를 실제 자동화된 시스템으로 구현하기 위해 필요한 프로그램 설계를 제시한다. 또한 사례연구를 통하여 제안된 방법이 실제 어떻게 사용될 수 있는지를 보여준다.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 논문 연구
III. 확률기반 네트워크 장애 통보 및 문제해결 가이드
IV. 사례 연구
V. 결론
참고문헌