원전 계측제어계통은 정상운전 시 자가 진단기능의 유지보수를 위해 일정 주기로 건전성을 확인하고 있으며, 계획예방정비 기간 동안 기능 및 성능점검을 실시하여 필요한 경우 유지보수를 하고 있다. 하지만 원전의 정보를 계측하고 제어하는 계측제어계통에서도 선제적으로 고장을 진단하고 대처하여 사고전파를 방지할 수 있는 기술개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 계측제어 장비의 환경조건과 자가 진단 데이터를 활용한 신뢰도 함수 추정 방안을 연구하였으며, 고장데이터의 획득을 위해 계측제어 장비의 부품에 대한 Feature 별 확률분포를 가정하여 가상 고장데이터를 생산하였다. 이러한 고장데이터를 바탕으로 생존분석에서 활용되는 대표적인 인공지능 모델(DeepSurve, DeepHit)을 이용하여 신뢰도 함수를 추정하였고, 그와 동시에 전통적인 준모수적 방법론인 Cox 회귀모델을 통해 신뢰도 함수를 추정하여 환경조건과 진단 데이터를 바탕으로 한 잔여 수명 계산을 통해 적용 가능성을 확인하였다.
본 연구는 미국의 지방자치적 브로드밴드 사업동향을 통해 바람직한 u-City 사업의 추진에 필요한 접근방향을 살펴보고자 하였다. 즉, 미국의 추진사례를 바탕으로 우리나라에서 브로드밴드 사업 추진시 사업운영모델을 만들거나 국내 u-City에서의 적용 가능한 비즈니스 모델에 대한 시사점을 도출하고자 하는 것이다. 미국의 사례를 통해 국내u-City에 고려할 수 있는 부분으로서 민관합작(Pirvate-Public Partnership) 모형에대한 부분을 들 수 있다. 미국의 PPP 모형을 통해 지방정부는 고액의 유지보수 비용문제와 사고발생시 책임소재 문제를 해결할 수 있는 길을 마련하였다. 또한, 거주민에게는 경쟁을 통한 저렴한 가격으로 서비스를 제공하고, 저소득층과 불리한 여건의 거주자들에게 혜택을 제공함으로써 디지털 디바이드 문제를 줄일 수 있었다. 제도적인 면에서 한국과 미국이 브로드밴드 정책에 있어서 차이를 나타내고 있지만, 정책의 변화로 인해 국내에서도 지방자치적 브로드밴드 문제가 논의될 것에 대비하여 준비할 필요는 있을 것이다. 또한, 향후 직면할 문제점들을 사전에 예방하고 대비하는 데 도움이 되었으면 한다.
도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 열화 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로포장 열화예측 모델 개발을 위해 딥러닝 모델 중 가장 보편적으로 많이 사용하는 심층신경망(DNN)과 시계열 데이터 분석에 강점을 가진 순환신경망(RNN)을 사용하였으며, 두 개의 모델의 성능을 비교 분석하여 우수한 모델을 제안하였다. RNN의 Vanishing Gradient Problem을 해결하기 위해 좀 더 복잡한 형태의 RNN구조인 LSTM(Long short-term memory circuits)을 사용하였다. 학습 결과, RNN-LSTM 모델의 RMSE 값이 0.102로 DNN모델보다 낮아 성능이 더 우수하였다. 또한, 대상구간의 시간경과별 평균 도로포장 상태 예측치와 실제 도로포장 상태 실측치의 비교를 통해 RNN-LSTM 모델의 높은 정확도를 검증하였다. 따라서 향후 고속도로 콘크리트 포장의 유지관리 계획 수립시 유지보수 수요 추정을 위한 열화 예측 모델로는 DNN 모델보다 시계열 분석에 강한 RNN-LSTM의 모델을 제안한다.
국내 원자력발전소에 설치되어 있는 고압케이블은 장기운전에 따라 열화진단 및 유지보수의 필요성이 증대되고 있다. 주기적 안전성 평가(Periodic Safety Review) 및 계속운전과 관련하여서도 고압케이블의 관리방안이 지속적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 원자력발전소에 설치되어 있는 13.8kV급 고압케이블의 건전성을 확인하기 위하여 원자력발전소 계획예방정비 중 열화진단을 수행한 결과를 소개하고 있다. 특히 미국 NRC(Nuclear Regulatory Commission)에서는 케이블 진단 기법 11가지를 권고하고 있는데 본 논문에서는 그 중 국내 원자력발전소에 적용이 가능한 최신 케이블 진단 기술인 HFCT(High Frequency Current Transformer)를 이용한 부분방전(Partial Discharge ; PD) 측정, VLF(Very Low Frequency) 장치를 이용한 $Tan{\delta}$ 측정 및 열화상카메라를 이용한 케이블 온도 측정을 사용하여 고압 케이블 진단을 실시하였고, 그 결과를 서술하였다.
국내 원자력발전소에 설치되어 있는 고압케이블은 장기 운전에 따라 열화진단 및 유지보수의 필요성이 증대되고 있으며, 주기적 안전성 평가(Periodic Safety Review) 및 계속운전과 관련하여서도 고압케이블의 관리방안이 지속적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 원자력발전소에서 경년열화로 진단되어 철거된 케이블을 수거하여 VLF(Very Low Frequency) 장비를 사용하여 가압을 한 후 HFCT(High Frequency Current Transformer)를 이용한 부분방전(Partial Discharge ; PD) 측정을 수행하여 향후 원자력발전소 계획예방정비 시 케이블을 대상으로 Off-line 부분 방전 진단이 가능한지를 검토하였고, 그 결과를 기술하였다.
우리나라의 지중배전선로는 가공선의 정비 차원에서 지중케이블로 공급함으로써 시작되었으며, 지금은 변전소 인출개소와 택지개발 지역에 신규공급용으로 주로 설치되고 있다. 지중배전선로는 매년 약 7%의 증가율을 보여주고 있으며 2001년말 기준으로 케이블긍장이 16,301(C-km)로 약9.4%의 지중화율을 나타내고 있다. 선로가 증가함에 따라 고장의 발생이 광역정전등 점차 많은 문제점을 내포하고 있다. 지중배전선로의 고장은 주로 케이블에서의 외상과 열화가 주요인으로 이는 환경적인 영향과 제작 시공 및 유지관리면에서의 미흡에 의한 것으로 효과적인 관리를 위해서는 지하매설물종합관리기관 설립 등의 제도적 도입과 선로제작과 시공품질의 향상을 유도하기 위한 계약 제도의 보완 및 선로의 중요도와 경제성에 따른 차별화된 관리 방법과 선로고장시 정확한 data 보고관리의 여건 마련과 아울러 정확한 선로 이력 database화 등의 체계적인 선진 예방보수 기법의 도입이 요구된다.
허니넷이란 공격자에게 인위적으로 침해된 후 공격자의 행동을 관찰할 수 있는 정보보호 체계 중 하나로 사전에 취약한 자원을 준비하여 공격자가 외부에서 접근할 수 있도록 구축하는 것이 일반적이다. 하지만 최근 사이버 공격은 외부에서 발생하기보다는 내부에 좀비PC를 만든 후 내부 경유지로 활용하여 공격하는 것이 추세이다. 따라서 기존 허니넷으로는 내부 경유지를 활용한 공격에 적극적으로 대응할 수 없는 것이 현실이다. '11년 농협 전산망 마비 사태의 경우 유지보수 업체의 PC가 내부 경유지로 활용되어 기업 내부망에 침입한 사례로 공격자는 내부 스캔을 통해 주요 자원을 식별하여 사이버 공격을 수행하였다. 이처럼 내부 경유지를 활용한 공격의 시작점은 내부 스캔단계로 사전에 이를 식별할 수 있다면 많은 피해를 사전에 예방할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 내부 스캔공격을 식별할 수 있는 Simple 허니팟을 구현하고 이를 활용한 분산 허니넷을 구축하여 내부공격에 대한 효과적인 대응방안에 대하여 제안하고자 한다.
풍력발전기가 경제적, 환경적 요인에 따라 대형화, 해상화 되고 있어 접근이 어렵고, 부품 및 유지보수 비용이 증가하고 있다. 풍력발전기 상태 모니터링을 통하여 고장 요소를 최소화 하고, 고장 시 2차 사고를 예방하여 운영유지 및 보수비용을 낮추고 신뢰성을 증가시켜야 한다. 본 논문에서는 IEC 61400-25-2에서 표준으로 추진하는 풍력발전기 모니터링에 적합한 센서 중 실제 풍력발전기 상태 모니터링에 필요한 온도, 습도, 전압, 전류, 풍향, 풍속 센서를 ZigBee 무선 통신 소자와 결합하여 무선 센서노드를 구성하고 이를 이용한 간단한 네트워크를 통하여 센서 신호를 전송한다. 각 무선 센서노드에서 전송되는 신호는 라우터를 통하여 중앙 모니터링 터미널에 전송한다. 또한 LabVIEW로 신호를 수집 및 처리하고, TCP/IP 통신 변환을 통해 인터넷 환경이면 언제 어디서든지 사용자 및 관리자가 모니터링 할 수 있도록 한다.
사회기반시설의 노후화로 유지보수 비용이 급격하게 증가하고 있는 선진국뿐만 아니라 국내에서도 시설물을 체계적으로 관리하여 안전사고를 예방하고 유지보수 예산을 절감해야 할 필요성이 날로 증대하고 있다. 뉴질랜드, 미국, 영국 등은 시설물의 공학적 상태와 성능에 따라 시설물을 유지보수하는 업무에 자산관리 개념을 도입하여 공공시설물을 관리하고 있다. 이들 나라들은 공공시설물 자산관리에 적용할 표준화된 자산관리 정보모델을 제시하고 시스템으로 개발하여 운용하고 있다. 국내에서도 공공시설물 자산관리 연구가 진행 중에 있으며, KTAM-40 자산관리 업무절차가 제시되었다. 본 논문에서는 공공시설물 중에서 도로자산관리시스템의 업무아키텍처 설계를 위하여 뉴질랜드 IIMM과 국내에서 개발된 KTAM-40 업무절차를 조사 분석하였다. 그리고 KTAM-40 업무절차를 참조하여 도로 자산관리시스템의 업무아키텍처를 설계하였다. 업무아키텍처는 첫째, 도로자산관리를 효율적으로 수행하기 위한 조직구조와 역할을 설정하고, 둘째로 도로자산관리 업무기능을 세분화하고, 셋째로 자산관리 업무기능들 간의 관계와 업무 기능들간 정보와 흐름을 정의하였다. 그리고 설계된 업무아키텍처가 유사한 업무 시스템의 다른 아키텍처와의 차별성을 검토하였다.
아스팔트 콘크리트 포장의 예방적 유지보수 공법인 아스팔트 표면 강화공법의 현장 적용성을 개선하기 위한 연구를 수행하였다. 포장표면상태에 따른 최적살포량을 결정하기 위해 평균조직깊이를 측정하여 투입량을 산정하면 기존 30%의 재료손실을 15% 이내로 절감할 수 있다. 양생시간을 30분 이내로 단축하기 위해 $317kcal/m^2$의 열량이 필요하며, 이를 위해 가열양생장치의 설계 용량은 380,000 kcal/hr 이상이 필요하다. 아스팔트 표면강화공법의 특성상 소성변형이 심각해지기 전에 약간의 균열이 발생하는 시기에 적용하는 것이 바람직하며, 포장상태 조사자료분석을 통해 균열율 3~4%일 때 표면강화공법을 적용하는 것이 최적 적용시점으로 나타났다. 표면강화제를 $50^{\circ}C$로 가열할 경우 점도가 낮아져 작업성의 개선과 균열폭 1 mm 에서도 충분한 침투깊이를 확보할 수 있다. 본 연구를 통해 아스팔트 표면강화 공법의 현장 적용성을 개선하기 위한 방안을 도출하였으며 이는 효율성 개선을 위한 자동화 시공장비 개발의 기초자료로 활용 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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