• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.545-546
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• 2011

변전설비 고장은 대규모 정전으로 이어져 국가 산업계에 엄청난 손실을 유발할 수 있고, 컴퓨터 등 정보화 기기의 확대 보급으로 순간 정전도 허용하지 않으려는 국민들의 요구가 거세어 지고 있다. 본 논문에서는 장기사용 변전설비에 대한 고장한계점을 도출하고, CBM(Condition Based Maintenance) 관리시스템을 구축함으로써 예방진단 데이터와 고장자료를 체계화하여, 향후 설비 교체기준과 설비의 상태를 기반으로 점검을 수행하도록 토대를 마련함으로써 최소 비용으로 효과적인 고장예방과 나아가 변전설비 활용도를 높임에 그 목적이 있다.

• Railway Journal
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• v.12 no.1
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• pp.40-44
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• 2009

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2011.05a
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• pp.1636-1641
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• 2011

Typically Korea Railroad is executing the limited inspection and general inspection about passenger car by mileage and the time elapsed.(ex. one year, two years) These types of inspection system continue from the beginning of the railroad operation of the steam locomotive age to present. According to the rolling stocks modernized and improved, mileage and the time elapsed for periodical inspection has been expanded but the basic maintainability system of rolling stocks is not that different from the past. This fact needs verification that modern inspection method is right from various fields. In this paper, we analyze the data that we get the maintenance record from Korea railroad company about periodical inspection and failure. Next to considering the correlation of periodical inspection with failure based on analyzed data for watching periodical inspection effects. And we desire to need efficient rolling stock maintenance system better than fixed periodical inspection.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.927-932
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• 2005

전투기를 적절히 정비하는 활동은 공군력을 유지하는데 중요하다. 일반적인 정비정책은 정해진 일정으로 주요 모듈의 정비를 수행한다. 그러나, 이러한 정비활동은 시간에 따라 변하는 모듈의 특성을 반영할 수 없다. 이에 본 연구는 변동되는 평균 고장간 시간 (MTBF) 과 평균 수리 시간 (MTTR)을 산출할 수 있는 확률효과회귀모형을 이용하여 시간에 따라 변동되는 모듈의 특성을 반영한 동적 예방정비 주기를 예측하고자 한다. 본 연구의 결과는 대한민국 공군의 전투 준비 태세 향상에 이바지 할 것으로 기대된다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.33 no.8
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• pp.1232-1238
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• 2009

As power facilities are getting higher at capacity, the monitoring and diagnosis of generators for fault detection and protection has attracted intensive interest. In case of an after-fault in high capacity rotating machines, the recovering cost is usually very expensive and additional time is necessary for returning in a normal situation. In this paper, we developed the protection program for the generator fault protection system and each module of the digital protective relay H/W for loading the protection program. The protective relay H/W was designed to have EMC characteristics for prohibiting from fault operation in bad power systems.

• ETRI Journal
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• v.5 no.3
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• pp.39-47
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• 1983

수작업에 의한 보전관리방식은 고장신고에 의하여 수행되는 사후 관리방식으로서 가입자 회선의 급속한 증가에 따라 필요한 보전 인력 확충이 어렵고 보전 작업량의 예측이 힘들어 정확한 보전계획 수립이 불가능하다. 또한 고도로 숙련된 운용요원을 요구하는 수동식 시험대는 교환기종마다 상이하여 획일적인 보전관리가 이루어지지 않는다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 가입자 시설 집중보전 시스템 (SLMOS)을 개발하였다. SLMOS구성은 일정 지역별로 지역보전 센터를설치, 여러 전화국을 수용하는 형태로서, 가입자 고장신고 접수 및 수리시험 요원을 집중시켜 인력절감을 꾀하며 각종 보전업무의 전산화로 가입자 서어비스의 질적 향상 및 능률적인 보전관리를 도모한다. 가입자 고장신고는 집중화된 접수요원이 담당하며 전화번호만 key-in시키면 고장원인 및 수리약속 시간이 CRT화면에 나타나므로 가입자에게 정화한 정보를 제공한다. 지역보전 센터의 프린터에는 접수요원이 받은 고장신고 내용 및 심야에 실시된 예방시험의 결과가 출력되므로 통제석에서 이를 분석, 해당 수리 시험석으로 분배한다. 모든 요원의 작업내용은 고장기연 data base에 저장되므로 지역보전 센터 의 관리자는 원하는 각종 통계, 분석 자료를 출력시킬 수가 있어 보전업무의 효율적 운영을 할 수 있게된다. SLMOS의 software개발에 UNIX 0S를 사용함으로써 machine independence와 시스템의 융통성 및 Portability를 추구하고있으며 신고접수, 수리에 mask기법및 한글사용으로 용이하게 시스템을 사용할 수 있도록 하였다. 자동 선로시험 장치에 $\mu$-processor를 내장시켜 예방시험 기능의 추가와 자동 고장판정으로 운용요원의 기량에 의존하는 방식의 탈피를 시도하였다. 본 연구개발은 81년에 착수하여 84년에 완료할 예정이며 82년말 중앙전화국 시험실에서 연구소 computer와 on-line 방식으로 시험 운용을실시하였다. 83연도에 시스템기능을 보완 및 추가 개발하고 84년도에 현장 및 실용화 시험을거쳐 한국전기통신공사에 공급할 계획이다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.37 no.5
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• pp.520-526
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• 2013

As the increasing of capacity and technology of power facilities, rotating machines are getting higher at capacity and voltage scale. Thus the monitoring and diagnosis of generators for fault detection has attracted intensive interest. In this paper, we developed fault diagnosis system for monitoring the fault operations in bad power systems. In order to verify the performance of this fault diagnosis system, we made the small scaled testing system which has the same winding structure of the real synchronous generator. The magnetic flux patterns in air-gap of a small-scale generator under various fault states as well as a normal state are tested by hall sensors and the fault detection system.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.4
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• pp.791-798
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• 2014

Wu and Clements-Croome (2005) suggest the preventive maintenance (PM) model with random maintenance quality. They assume that each PM resets the failure rate to zero and the rate of increases of the failure rate gets higher after each additional PM. However a system may not be restored to as good as new immediately after the completion of PM. Thus, this paper modifies the Wu and Clements-Croome's PM model and then the optimal PM policy is suggested. To determine the optimal PM policy, we utilize the expected cost rate per unit time for our model. That is, we obtain the optimal number and the optimal period by minimizing the expected cost rate per unit time. The numerical examples are presented for illustrative purpose.

• Advanced Industrial SCIence
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• v.2 no.4
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• pp.11-16
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• 2023

The subway is a means of public transportation that plays an important role in the transportation system of modern cities. However, congestion often occurs due to sudden breakdowns and system outages, causing inconvenience. Therefore, in this paper, we conducted a study on failure prediction and prevention using machine learning to efficiently operate the subway system. Using UC Irvine's MetroPT-3 dataset, we built a subway breakdown prediction model using logistic regression. The model predicted the non-failure state with a high accuracy of 0.991. However, precision and recall are relatively low, suggesting the possibility of error in failure prediction. The ROC_AUC value is 0.901, indicating that the model can classify better than random guessing. The constructed model is useful for stable operation of the subway system, but additional research is needed to improve performance. Therefore, in the future, if there is a lot of learning data and the data is well purified, failure can be prevented by pre-inspection through prediction.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.1
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• pp.1-12
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• 2017

Preventive maintenance is required for best performance of facilities in large scale industry. Ultimately, the efficiency of production is maximized by preventing the failure of facilities in advance. Typically, regular maintenance is conducted manually; however, it is hard to prevent repeated failures. Also, since measures to prevent failure depend on proactive problem-solving by the facility expert, they have limitations when the expert is absent or diagnosis error is made by an unskilled expert. Alarm system is used to aid manual facility diagnosis and early detection. However, it is not efficient in practice, since it is designed to simply collect information and is activated even with small problems. In this study, we designed and developed an automated preventive maintenance system based on expert's experience in detecting failure, determining the cause, and predicting future system failure. We also discussed the system structure designed to reuse the expert's knowledge and its applications.