Fault diagnosis has been studied as a key technology in the industrial field because it is directly related to the cost and safety. In traditional industries, fault diagnosis has been focused on the process or the hardware such as equipment, facilities or parts. On the other hand, in the field of computer communications, it considers not only for the hardware but also for software components. In the future, as the connectivity of these components will be enhanced explosively, the importance of fault diagnosis will be even greater due to the increasing complexity of the system. Home is an environment which allows various resources such as device, network, or content to be connected to one another. Their configurations are changed by dynamic bindings at any time. In this home environment, a minor problem in a resource can trigger serious failures in home network services by causing multiple faults to the related resources simultaneously. To solve this problem, it is essential to analyze the dependency between resources and also to diagnose home network faults autonomously. This paper proposes the effective fault diagnosis system based on resource relation map which is dynamically constructed by information convergence model of heterogeneous home resources. The proposed system provides the tracing method for finding the root cause of a fault using the resource relation map. The resource relation map represents the snapshot of home situations at the given time. The proposed fault diagnosis method allows building cost effective remote maintenance system with high availability and manageability by tracing the fault cause along the dependency between resources using graph-style resource relation map as if humans trace the cause of problem. In this dissertation, for the prototype of the proposed system is implemented and evaluated for performance in accuracy and latency of fault diagnosis in a real testbed and a simulation environment. The experimental results show that the proposed system, especially in a dynamically changing environment of system configuration, yields remarkable performance for home network fault diagnosis. The proposed RAFD system can be used for realizing an autonomous management and control system for smart home or other closed domains such as building.
장애 진단은 장애가 발생된 원인을 찾는 프로세스로서, 컴퓨터 통신 분야나 산업 영역에서 비용과 안전성에 직결되는 문제이므로 핵심 기술로 인식되어 왔다. 향후 디바이스의 스마트화와 함께 연결성이 가속화되고, 시스템의 복잡도가 증가할수록 장애 처리 기술의 필요성은 더욱 부각될 것으로 예상된다. 기존 전통 산업에서는 주로 장비, 시설물, 부품 단위의 하드웨어나 프로세스 중심의 장애 진단에 초점을 맞추고 있으나, 컴퓨터 통신 네트워크 분야에서는 하드웨어뿐 아니라, 소프트웨어 구성 요소들까지도 장애 진단의 대상으로 고려하는 추세이다. 홈은 기존 산업들 가운데 가장 기본 단위이면서, 인간 생활과 밀접하게 관련되어 있어서 이질적이고 다양한 디바이스, 콘텐츠, 서비스 등이 네트워크로 연결되어 있고, 이들 자원들이 동적으로 바인딩 되면서 시스템 구성이 동적으로 변화되는 환경이다. 이러한 홈 환경에서 장애가 발생되는 경우, 시스템의 구성요소들 중 어디에서 장애가 발생된 것인지 그 원인을 찾기 어렵고, 장애 상황을 파악하기가 어려운 문제가 있다. 더구나, 홈 환경은 타 산업 과 달리 별도의 관리 주체나 전문가가 없는 실정이다.
장애 진단을 위해서 기존에 다양한 방법들이 제안되었으며, 그 중에서 모델 기반의 장애진단 방법은 구성요소들간의 연관관계를 이해함으로써 장애 원인의 정확한 위치를 찾아가기 위한 방법으로 홈 환경의 장애 진단 방법으로 가장 적절하다고 할 수 있다. 그러나, 기존 모델기반 진단 방법들은 동적 구성 환경에 의한 연관성 모델을 갱신하거나 항상 최신의 연관성 정보를 유지하기 어려운 제약사항이 존재하며, 가정하는 연관성 모델이 특정 응용이나 환경에 의존적인 경우가 대부분이다.
따라서 본 논문에서는 홈 환경에서 특정 응용이나 환경에 독립적이면서 항상 최신의 자원 및 관계 정보를 유지하기 위한 홈 자원 모델 (Home Resource Model)을 제안한다. 또한 제안된 홈 자원 모델을 기반으로 동적으로 구축된 자원관계맵 상의 연관성을 따라서 장애 원인을 추적해 나가는 자원 인지 장애진단 시스템 (RAFD: Resource-Aware Fault Diagnosis)을 제안한다. 자원관계맵은 현재의 홈 상황에 대한 스냅샷(snapshot)을 표현한 것이라고 할 수 있다. 이를 위해서 홈 자원 모델에 기반하여 다양한 자원 도메인으로부터 정보를 수집하여 자원화하고, 실시간 분류 및 맵핑을 통해 자원관계맵을 구축한다. 동적으로 구축된 자원관계맵을 기반으로 장애 진단은 장애 감지, 진단방법 결정, 서브맵 구성, 자원 프루빙 및 추적 과정을 거처 진단 결과를 통보하고 저장하는 프로세스로 구성된다. 이 과정에서 빠르고 효율적인 진단을 위해 자원관계맵 전체를 추적하지 않고 계층 관계나, 포함 관계에 있는 자원들을 추출하여 서브맵을 구성한다. 또한 구성된 서브맵 상에서 장애 원인을 추적하는 과정은 대상 자원 프루빙, 해당 자원을 소스로 하는 관계들 중에서 자원 도메인간의 의존도에 따라 추적할 관계 선택, 선택된 관계의 타겟 자원 중에서 다음 프루빙할 자원을 선택하는 3가지 단계를 거치게 된다. 제안된 장애 진단 방법은 마치 인간이 문제의 원인을 추적해 나가는 형태와 유사하게, 그래프 형태의 자원관계맵을 사용하여 자원간의 연관성을 따라서 장애 원인을 추적하는 방법을 사용함으로써, 구성 요소들이 복잡하게 연결되어 있는 환경에서도 효과적이고 정확한 진단 방법을 제공한다.
본 논문에서는 제안된 자원인지 장애 진단 시스템의 프로토타입을 개발하고, 실제 홈과 유사한 테스트베드 환경을 구축하였으며, 실제 테스트베드 상에서 장애 진단 정확도 및 지연 시간을 측정하고 분석하였다. 또한 제안 방법의 시뮬레이션 구현을 통해 동적인 구성 환경에서 기존의 장애-증상 기반의 추론 방법과 비교했을 때의 장애 진단 정확도를 비교 분석함으로써 제안 방법이 장애 진단의 정확도와 지연 시간의 측면에서 우수함을 입증하였다.
본 논문의 제안 기술은 장애 진단을 통해 홈 관리 시스템의 가용성(Availability)을 높일 수 있으며, 비용 절감을 가능하게 한다. 또한 제안된 장애 진단 방법은 홈 환경에서 자율 장애 관리 시스템을 실현하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 본 제안 방법은 홈 환경뿐만 아니라, 빌딩이나 공장 등 타 산업에서도 다양한 이질적인 자원들이 동적으로 구성되고 변화되는 환경에서 시스템적으로 장애를 진단하기 위한 방법으로 활용 가능할 것으로 예상한다.
