Main engine failures in ship operations can lead to a major damage in terms of the vessel itself and the financial cost. In this respect, monitoring of a vessel's main engine condition is crucial in ensuring the vessel's performance and reducing the maintenance cost. The collection of a huge amount of vessel operational data in the maritime industry has never been easier with the advent of advanced data collection technologies. Real-time monitoring of the condition of a vessel's main engine has a potential to create significant value in maritime industry. This study presents a case study on the establishment of upper control limit to detect vessel's main engine failures using multivariate control chart. The case study uses sample data of an ocean-going vessel operated by a major marine services company in Korea, collected in the period of 2016.05-2016.07. This study first reviews various main engine-related variables that are considered to affect the condition of the main engine, and then attempts to detect abnormalities and their patterns via multivariate control charts. This study is expected to help to enhance the vessel's availability and provide a basis for a condition-based maintenance that can support proactive management of vessel's main engine in the future.
해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.
통상적으로 콘크리트 지하 구조물은 수십 년 이상 사용할 수 있도록 설계되지만 최근 들어 구조물 중 상당수가 당초의 기대 수명에 근접하고 있는 실정이다. 그 결과 구조물 고유의 기능이 상실되고 다양한 문제가 야기될 수 있어 신속한점검과 보수가 요구되고 있다. 이를 위해 지금까지는 지하 구조물 유지관리를 위하여 인력 기반의 점검과 보수가 진행되었으나 최근에는 인공지능과 영상 기술의 융합을 통한 객관적인 점검 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 딥러닝을 활용한 영상 인식 기술을 적용하여 지도학습 기반의 콘크리트 균열 탐지 알고리즘 개발에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 대부분 지도학습 형태 영상 인식 기술로 많은 양의 데이터를 바탕으로 개발이 되는데, 그 중에도 많은 수의 라벨 영상(Label image)이 요구된다. 이를 확보하기 위해서는 현실적으로 많은 시간과 노동력이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하고자 적대적 학습 기법을 적용하여 균열 영역 탐지 정확도를 평균적으로 0.25% 향상시키는 방법을 기술하고자 한다. 이 적대적 학습은 분할(Segmentation) 신경망과 판별자(Discriminator) 신경망으로 구성되어 있고, 가상의 라벨 영상을 경쟁적인 구조로 생성하여 인식 성능을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 같은 방법을 활용하여 효율적인 심층 신경망 학습 방법을 제시하였고, 향후에 정확한 균열 탐지에 활용될 것으로 기대한다.
포화상태인 국내 공간정보산업시장을 확장하기 위해서는 해외 진출이 필수적이나, 현재의 공간정보산업 해외 진출 방식은 시장 확장에 한계를 보이고 있다. 산업 간 융합을 통한 공간정보산업 해외 진출은 인접 ODA 재원을 활용한 해외 진출을 가능하게 하고 국제 경쟁력을 보유한 산업과의 융합을 통한 선진국 진출을 가능하게 할 수 있다는 점에서 시장 확장의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 산업 간 융합 방안을 수립하기 위해 먼저 복수의 해외 국가에 대한 상세 현황 조사를 수행하여 개발도상국 및 선진국의 수요를 분석하였다. 수요 분석 결과 산업 간 융합을 위해서 는 융합 용이성, 표준에 기반한 정보의 보안성, 열악한 인프라 극복, 다양한 수요 대응체계, 유지 보수체계의 마련이 필요하다는 것을 밝히고 이러한 수요를 충족시키기 위한 기술적/방법론적/법제도적 융합 기반을 모색하였다.
고장 예지 및 건전성 관리 기술(Prognostics and Health Management; PHM)은 시스템의 현재 상태를 진단하고 향후 발생 가능한 고장 시점을 신뢰성 있게 예지하는 기술로써 유지 보수 비용의 절감 및 시스템의 안정성 향상을 꾀하고자 하는 다양한 산업분야에서 활발하게 이용되고 있다. 스마트 그리드의 에너지 저장장치, 전기차, 스마트폰, 항공우주산업 등 광범위한 사용처에서 중요한 에너지원으로 사용되고 있는 배터리 또한 성능 저하 및 폭발의 위험성으로부터 자유로울 수 없기 때문에 이러한 고장 예지 및 건전성 관리 기술이 반드시 적용되어야 할 어플리케이션이다. 본 논문에서는 PHM의 기본적인 개념을 소개함과 동시에 배터리의 잔존 유효 수명(Remaining Useful Life; RUL)을 예측하는 각종 알고리즘 및 성능 평가 지표 서술에 초점을 맞추도록 한다. 더불어 배터리의 기능적 동작 원리 및 전기화학 기반의 모델링에 대한 설명을 통해 향후 잠재적인 가능성을 지닌 배터리의 전반적인 특성에 대한 깊은 이해 및 응용 기술에 대한 통찰력을 제시하고자 한다.
스마트 그리드(smart grid) 기술은 전력 공급자와 소비자 사이를 실시간으로 전력정보를 교환함으로써 전력의 효율성을 높이는 전력망 관리 기술이다. 최근에는 유지보수 및 설치가 용이한 태양광 발전시스템에 대한 적용이 늘고 있다. 그러나 태양광 발전 시스템은 고장진단이 어려우며, PV(PhotoVoltaics) 어레이 및 인버터(inverter) 등의 결함과 기타 잠재적인 출력저하 요소로 인하여 발전량이 감소하기도 한다. 이처럼 태양광 발전 시스템을 통하여 안정적인 에너지 포집과 관리 및 조속한 고장 검출이 필수 요구사항이라 할 수 있다. 본 논문에서는 태양광 발전 시스템을 대상으로 전력 생산량 및 이상 동작 현상을 모니터링하고 외부 환경을 계측하는 계측모듈을 개발하고, 계측된 정보 데이터를 전송할 수 있는 통신모듈을 통하여 원격지에서 태양광 발전 시스템의 동작 상태를 모니터링 하도록 설계하였다. 또한 스마트폰을 기반으로 구축된 태양광 발전 시스템을 실시간으로 관리하고 모니터링 할 수 있는 모바일 관리 시스템을 제시하고자 한다.
해양플랜트는 일반 선박과는 달리 작업이 진행되면 고정된 위치에서 장시간 운용되는 특성으로 인하여 높은 신뢰성을 요구하고 있으며 안전 확보를 위하여 사용자 및 유지보수 작업자에게 센서 기반 상태 정보가 필요하다. 본 논문에서는 해양플랜트용 Cargo Lift에 대한 안전진단 및 점검을 위한 모니터링 시스템을 제안한다. 해양플랜트 Cargo Lift에 탑재된 센서부와 임베디드 시스템 계측부, 실시간 데이터 확인을 위한 모니터링부로 구성되며 조선해양 분야에서 장비들의 고도화 및 통합화에 따라 승강기에 대한 운행정보 및 센서 계측 정보의 교환을 위해 선박 표준 네트워크 IEC 61162-450을 기반으로 한다.
노후 건축물의 수가 증가함에 따라, 건물의 안전진단, 유지 보수에 대한 중요성이 증가하고 있다. 기존 외관 조사는 점검자의 주관적인 판단이 수반되어 평가 결과가 다르고 객관성과 신뢰성이 떨어진다. 따라서 본 연구는 기존 연구를 통해 기실시된 외관 조사 및 상태 평가 프로세스의 한계를 제시하였으며, UAV, Laser Scanner를 통해 3D Point Cloud 데이터를 수집하였다. 또한, Reverse Engineering 기술을 이용하여 3D 모델을 생성한 후 객관적인 상태평가 데이터를 취득하였다. 이후 기존의 정밀검사 데이터와 정밀 안전진단 데이터를 활용하여 DNN 구조를 생성하고, 고정밀도 측정 장치를 이용하여 얻은 상태평가 데이터를 적용하여 객관적인 건물안전등급을 산출하였다. 자동화된 프로세스는 20개의 노후된 건축물에 적용되며 동일 면적 건축물 기준 수작업으로 실시되는 안전진단의 시간에 비해 약 50% 감소하였다. 이후 본 연구에서는 안전등급 결과값과 기존값을 비교하여 안전등급 산출과정의 정확성을 검증하고 약 90%의 높은 정확도를 가진 DNN을 구축하였다. 이는 향후 노후 건물의 안전등급 산정의 신뢰성이 향상되고 비용과 시간을 절약해 경제성이 향상될 것으로 기대된다.
본 논문은 전기출력이 1400 MWe급으로 개발된 첨단 원자력 발전소인 APR1400(신형겨수로 1400) 제어계통에 적용되는 디지털시스템의 설계 및 성능 검증을 위해 개발 중인 디지털제어계통 검증시스템에 관한 것이다. APR1400 디지털제어계통은 발전소 출력 제어 및 안전운전과 관련 된 중요 기능들을 수행하며, 기존 원자력발전소와 달리 단일 디지털 Platform을 적용하고, Multi-Loop 개념과 네트워크을 적용하여 Controller와 케이블 수량을 줄인 특징을 가지고 있다. 이와 같을 설계는 지금가지 원자력발전소에는 적용된 적이 없기 때문에 사용자 측면에서는 디지털 제어 계통 설계 및 성능 관점에서의 검증을 위한 시스템이 요구되었다. 현재는 APR1400 시뮬레이터(발전소 모델링을 통한 모의시스템)를 이용한 검증시스템을 1차적으로 구축한 상태에 있으며, 시스템 전체 시험을 진행 중에 있다. 특히, 이번에 개발 중인 검증시스템은 구성이 간단하고 사용이 편리한 장점을 지니고 있을 뿐만 아니라 다양한 고장상황을 재현해 봄으로써 디지털제어계통의 성능을 확인해 볼 수 있는 특징을 보유하고 있다. 본 검증시스템의 활용방안으로는 첫째, 계통설계의 구현 가능성 관점에서의 확인시험을 수행하는 방안, 둘째, 발전소 시운전 착수 전 시운전요원 교육에 활용하는 방안, 셋째, 발전소 설계 변경 필요 시 설계 변경에 따른 영향 파악, 넷째, 디지털제어계통 유지보수 기술 습득 등에 효과적으로 활용 할 수 있을 것으로 본다. AFR1400 디지털제어계통은 현재 건설 중인 신고리 3,4호기 원자력발전소에 적용될 예정이며, 향후에는 해외 원자력 수출을 위한 기반기술로 활용될 수 있을 것으로 확신한다.
본 논문에서는 인터넷을 이용한 원격지 공정관리 시스템을 개발하는데 있어서 유지보수가 용이하고, 기능의 추가가 쉽도록 자바 언어와 GoF 디자인 패턴을 이용한 설계기법을 보인다. 시스템의 구현을 위해 현재 운전되고 있는 설비들의 상태를 파악할 수 있도록 설비 제어 박스에 있는 PLC에 RS232C와 RS422/RS485 통신모듈을 추가하였고, PLC를 통하여 제어되고 있는 정보를 송수신하기 위해 RS232C 통신을 Ethernet으로 변환시켜주는 변환기를 설치하였다. 다계층으로 구성된 시스템을 구현하기 위해 Swing 컴포넌트를 사용하였으며, Applet과 Frame GUI를 동시에 지원하여, 관리자가 인터넷을 통하여 원격지의 작업공정 진도를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 다계층 구조의 주요 목적은 클라이언트들 간의 자원을 공유하는 것이다. 제안된 시스템은 원격지에서 설비를 제어하기 위한 소프트웨어를 제작하는데 도움을 줄 수 있고, 이와 비슷한 소프트웨어를 제작하려는 개발자에게 기존 코드를 쉽게 재사용하여, 새로운 기능을 쉽게 추가할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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