• Journal of the KSME
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• v.19 no.1
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• pp.306-313
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• 1979

장치의 사용수명과 유지비는 수명주기간의 비용분석을 수행하는데 꼭 필요한 자료들이지만, 당장 이용할만한 것이 없을 뿐만 아니라 이의 명확한 정의에 관해서 조차 혼동하고 있는 사정이다. 이 논문은 ASHRAE TC 1.8, 소유 및 운전비용, 의 제정지원으로 수행된 연구과제 186에 대한 보 고서로서 뉴멕시코의 Albuquerque에서 열렸던 ASHRAE 1978년예회의에서 발표된 내용이다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.12 no.6
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• pp.1076-1080
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• 2009

An analysis of Life Cycle Cost (LCC) is to evaluate the system through the total cost accounting during the total life cycle. Railway system has problem that abundant capital has to be utilized efficiently because railway system is a combined system such as power supply, machines, electric signals. Especially, Magnetic Levitation Train needs high technique and more study about the Life Cycle cost by using the system being developed currently in Korea. Therefore, the Modeling of Life Cycle Cost for Magnetic Levitation Train is proposed considering the tendency of the studies in other countries.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.8 no.1
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• pp.119-128
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• 1990

교통자산과 같은 내구재는 일정 기간 동안의 수명을 가지게 된다. 이 기간 동안에 내구재는 어떠한 형태로 소비되어 지고 이에 따라 내구재는 효율성을 잃어 간다. 내구재를 효율적으로 사용하기 위해서는 적절한 관리를 필요로 한다. 본 연구는 내구재를 효율적으로 사용하기 위해 필요한 관리비용의 동적형태를 이론적으로 고찰한 다음, 미국에서의 업무용 비행기의 관리비용자료를 사용하여 경험적인 결과를 제시한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. (1) 관리비용은 시간이 감에 따라 줄어든다. 그러나 관리비용의 잠재가격(Shadow Price)에 대한 비율은 여러 가지 외적변수들에 결정된다. (2) 미국에서의 업무용 비행기의 시장가격에 대한 관리비용의 비율은 시간이 감에 따라 늘어난다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.4
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• pp.19-25
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• 2016

Engineering structures including civil infrastructures require a life-cycle cost and benefit during their service lives. The service life of a structure can be extended through appropriate inspection and maintenance actions. In general, this service life extension requires more life-cycle cost and cumulative benefit. For this reason, structure managers need to make a rational decision regarding the service life management considering both the cost and benefit simultaneously. In this paper, the probabilistic decision tool to determine the optimal service life based on cost-benefit analysis is presented. This decision tool requires an estimation of the time-dependent effective cost-benefit under uncertainty to formulate the optimization problem. The effective cost-benefit is expressed by the difference between the cumulative benefit and life-cycle cost of a deteriorating structure over time. The objective of the optimization problem is maximizing the effective cost-benefit, and the associated solutions are the optimal service life and maintenance interventions. The decision tool presented in this paper can be applied to any deteriorating engineering structure.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2016.05a
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• pp.136-141
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• 2016

본 논문에서는 항행안전시설을 구성하는 구성요소를 체계별로 구분하고 체계별 운영시간 에 따른 고장율 등을 분석한다. 아울러 설계수명에 점차 도달한 항행안전시설 운영단계에서 발생한 유지보수비용 데이터를 토대로 남은 설계수명 기간 동안 향후 발생 가능한 유지보수 비용을 추정한다. 이런 분석결과를 통해 장비의 신뢰성 관련 선행연구들에서 주로 인용되고 있는 욕조커브(Bathtub Curve) 이론과 본 연구의 비용예측 결과와의 연관성을 진단하고 안정적인 유지보수를 위한 기초자료로서 활용되고자 한다. ARIMA 예측모형을 토대로 향후 10개월 간 발생가능한 유지보수 비용을 예측한 결과 비용이 상승할 것이라는 통계적으로 신뢰할 만한 추정 결과를 얻었다. ARIMA를 활용한 추정결과는 앞선 MTBF 분석내용을 지지함과 동시에 시설의 정비 신뢰도를 보여주는 욕조커브 분포와 일치하는 신뢰할 수 있는 결론을 얻은 것이다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.22 no.1
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• pp.32-39
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• 2018

Repairing timing and the extended service life with repairing are very important for cost estimation during operation. Conventionally used model for repair cost shows a step-shaped cost elevation without consideration of variability of extended service life due to repairing. In the work, RC(Reinforced Concrete) Column is considered for probabilistic evaluation of repairing number and cost. Two mix proportions are prepared and chloride behavior is evaluated with quantitative exterior conditions. The repairing frequency and cost are investigated with varying service life and the extended service life with repairing which were derived from the chloride behavior analysis. The effect of COV(Coefficient of Variation) on repairing frequency is small but the 1st repairing timing is shown to be major parameter. The probabilistic model for repairing cost is capable of reducing the number of repairing with changing the intended service life unlike deterministic model of repairing cost since it can provide continuous repair cost with time.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• v.2007 no.10
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• pp.196-201
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• 2007

현재 국내 ITS는 현장장비 유지관리에 대한 연구 및 고장관련 DB가 부족하여 예비부품수 및 교체시기 산정에 대한 규정이 없는 실정이다. 이에 본 연구는 실제 고장이력자료를 갖고 신뢰성 분석을 실시하여 단거리전용통신(DSRC)방식 노변기지국(RSE)의 예비부품수 및 교체시기를 산정하였다. 전체 수집기간동안의 고장자료는 욕조곡선의 형상을 나타내어 우발고장기간의 자료로 신뢰성 분석을 실시하였으나 고장 수명 분포 중 적합되는 분포가 없었다. 따라서, i)장비가동률과 ii)경험적(empirical) 누적분포함수(CDF) 곡선을 이용한 장비의 고장률(건/일)을 감안하여 예비부품수를 산정한 결과 16.22개 이상의 노변기지국(완제품)을 확보하여야 하는 것으로 분석되었다. 하자보수기간(2년)이 지난후 일정기간($2{\sim}3$년)이 지난 시점에서 향후 10년간에 대하여 수리하면서 사용하는 경우와 신품구입시의 총비용을 비교하여 산정한 교체시기는 10.67건/40개월 이상이다. 본 연구 수행결과 첫째, 비모수적 방법으로 적합도 검정을 실시하지 못하였다는 한계와, 둘째, 초기에 고장이 많이 발생하는 장비는 향후에도 고장이 많이 발생한다는 가정에 기반하여 향후 10년의 운영비용을 분석하였으나 이러한 가정을 입증하지는 못하였다. 따라서, 향후엔 본 연구에 사용된 자료가 고장 수명분포도 적합 되지 않은 원인을 분석하는 것과 분석대상 기간 이후의 자료를 추가하여 적합도 검정 및 신뢰성 분석을 실시하는 것이 필요하다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.35 no.1
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• pp.32-38
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• 2012

몽골은 석탄 매장량이 매우 풍부하고 석유연료를 전적으로 수입에 의존하기 때문에, 석탄액화플랜트 건설에 필요한 충분한 여건을 갖추고 있다. 본 연구에서는 몽골에 하루 10,000배럴의 석유연료를 생산할 수 있는 석탄액화플랜트를 건설할 경우에 대한 경제성분석을 수행한다. 먼저 기존에 있는 산업계의 석탄액화플랜트 프로젝트 데이터와 학계의 연구결과를 토대로 몽골 석탄액화플랜트 건설에 필요한 비용과 기대수명, 그리고 예상 수명기간 동안 운영했을 때 발생하는 운영비용과 소득을 추정한다. 추정된 비용과 소득을 이용하여 네 가지 시나리오(기본, 악화 1, 악화 2, 매우 악화) 하에서의 경제성 분석을 실시한다. 분석결과 투자수익률이 기본 시나리오에서는 45%에 가까우며, 가장 나쁜 시나리오에서도 5%보다 컸다. 이는 몽골 석탄액화플랜트 건설이 경제적으로 충분히 타당성이 있음을 나타낸다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.20 no.6
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• pp.511-518
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• 2016

RAPCON non only controls landing/take-off procedures but also approaching air traffics within 60-70 NM range of air force base. This paper, first of all, tries to research the failure rate per operation hours, mean time between failure (MTBF) of RAPCON according to six blocks such as interrogator, receiver, power unit, display unit, data process unit and antenna. In addition, this paper estimates the maintenance cost over next 10 months based on 50 monthly maintenance cost data. Considering the maintenance cost data from RAPCON which has been used over designed service life span, it is no doubt the forecasted data proved the monthly cost would go up incrementally during the rest of economic life of the facility. Such research result is also proven to be the same with the result of bathtub curve data during operating life.

• Journal of Energy Engineering
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• v.29 no.2
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• pp.68-78
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• 2020

According to the new climate change agreement, technology development to reduce greenhouse gases is actively conducted worldwide, and research on energy efficiency improvement in the field of power generation and transmission and distribution is underway [1,2]. Economic analysis of the operation method of storing and supplying surplus electricity using energy storage devices, and using energy storage devices as a frequency adjustment reserve power in regional cogeneration plants has been reported as the most profitable operation method [3-7]. Therefore, this study conducted an economic analysis for the installation of energy storage devices in the combined heat and power plant in the Czech Republic. The most important factor in evaluating the economics of battery energy storage devices is the lifespan, and the warranty life is generally 10 to 15 years, based on charging and discharging once a day. For the simulation, the ratio of battery and PCS was designed as 1: 1 and 1: 2. In general, the primary frequency control is designed as 1: 4, but considering the characteristics of the cogeneration plant, it is set at a ratio of up to 1: 2, and the capacity is simulated at 1MW to 10MW and 2MWh to 20MWh according to each ratio. Therefore, life was evaluated based on the number of cycles per year. In the case of installing a battery energy storage system in a combined heat and power plant in the Czech Republic, the payback period of 3MW / 3MWh is more favorable than 5MW / 5MWh, considering the local infrastructure and power market. It is estimated to be about 3 years or 5 years from the simple payback period considering the estimated purchase price without subsidies. If you lower the purchase price by 50%, the purchase cost is an important part of the cost for the entire lifetime, so the payback period is about half as short. It can be, but it is impossible to secure profitability through the economy at the scale of 3MWh and 5MWh. If the price of the electricity market falls by 50%, the payback period will be three years longer in P1 mode and two years longer in P2 and P3 modes.