수의사는 동물질병의 예방과 치료뿐만 아니라 축산물의 위생관리 및 안전성확보에 관한 최고의 전문가이다. 또한 축주와 가장 긴밀한 관계를 유지하고 있으며 신뢰관계를 구축하고 있다. 따라서 축산현장에서 올바른 동물용 의약품의 사용과 사양관리에 관해 적극적으로 지도$\cdot$홍보하는 책임있는 수의사의 역할이 잔류예방과 안전한 축산물의 생산을 위한 관건이라 할 수 있다.
건강관리(Healthcare)는 “의료진을 통한 질병의 예방 또는 치료 및 정신적 육체적 건강상태의 관리”로 정의되어 있다. 즉 건강의 관리는 질병(illness)을 극복하기 위하여 적절하게 조치하는 부분과 건강상태(Wellness)를 유지하기 위하여 적합한 방법을 사용하는 두 부분으로 나뉘어 질 수 있다. 그 동안 건강관리가 주로 질병을 극복하는 부분에 비중을 두어 발전되었으나, 경제적 수준의 향상과 건강에 대한 욕구의 증대에 따라 점차 건강 상태의 적절한 관리와 유지에 대한 비중의 증대로 나타나고 있다.(중략)
최근 철도차량은 안전성과 신뢰성 향상을 위해 점차 복잡하게 설계 제작되고, 품질에 대한 기대와 요구수준이 점차 높아짐에 따라 운영기관에서는 과학적이고 체계적인 예방 정비를 통한 안전성과 가용성 향상을 위해 노력하고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 여러 방안들이 연구되고 있으며, 대표적으로 신뢰성 기반 유지보수(RCM; Reliability Centered Maintenance)가 철도분야에 지속적으로 도입되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 새로운 예방정비 기술로 대두되고 있는 RCM의 기본이론에 대한 고찰과 RCM의 일반적 실시 절차를 소개하고, RCM의 국제규격인 IEC 60300-3-11, NAVAIR 00-25-403, MIL-STD-2173을 비교 분석하여 이를 바탕으로 철도차량에 RCM 도입 시 효과적이고 적합한 절차 및 방안을 제시하고자 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.
한국철도의 객차 유지보수 체계는 기본적으로 주행거리를 충족하거나 주기가 도래함에 따라 중정비를 시행한다.(ex. 1년, 2년) 이 체계는 증기기관차를 운영하던 철도운영 초기부터 KTX, KTX-산천, 간선형전기동차를 운영하고 있는 지금까지 이어져 왔다. 차량이 현대화 됨과 동시에 예방검사에 필요한 주행거리와 주기 또한 늘어났으나 기본적인 차량의 유지보수 체계는 과거와 다르지 않다. 차량의 성능이 향상되었음에도 불구하고 과거와 같은 검수체계가 현재에도 동일하게 적용되는것이 적절한가에 대해 다방면으로 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 한국철도공사에서 관리, 기록되어 있는 무궁화호와 새마을호의 주기별 예방검수 현황과 운행중 발생된 고장발생 현황을 분석하였다. 분석 자료를 바탕으로 객차의 예방검수와 고장발생과의 상관 관계를 확인해보고 중정비검수가 실제 고장예방에 어느정도 효과가 있는지 알아보고자 한다. 또한 일반적인 주기위주의 예방검사보다 차량상태와 장치별 특성을 고려한 효율적인 유지보수 체계에 대한 필요성에 대해 고찰해보고자 한다.
아스팔트 콘크리트 포장의 예방적 유지보수방법 중 하나인 표면강화공법의 실내 성능 평가를 수행하였다. 표면강화공법과 아스팔트 콘크리트 포장과의 부착력 평가 결과 미끄럼방지 포장 및 교면방수재료 기준을 상회하는 부착성능을 나타내었다. 윤하중재하실험과 박리저항성, UV저항성 실험을 통해 교통 및 환경하중에 대해 충분한 내구성을 확보할 수 있는 것을 확인하였다. 표면강화공법은 내투수성과 내화학성이 뛰어나 포장내로 수분 침투를 막고 화학물질로부터 포장을 보호할 수 있으며, 노화된 아스팔트 바인더의 재생효과가 있어 재생 아스팔트 콘크리트에 적용하였을 때 재래식 가열 아스팔트 콘크리트 혼합물에 비하여 약 5%의 터프니스를 증가시켰다. 아스팔트 표면강화공법은 아스팔트 콘크리트 포장의 내구성을 향상시킬 수 있는 특성을 갖는 것으로 나타났다.
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 파손 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로 콘크리트 포장 파손 예측 모델 개발을 위해 머신러닝 분류기반 모델 중 성능이 우수한 XGBoost 기법을 사용하였다. 먼저 데이터 샘플링을 통해 데이터 불균형 문제를 해결하고 샘플링된 데이터들에 XGBoost 기법을 활용하여 예측모델을 개발하고. F1 소코어를 통해 성능을 평가하였다. 분석 결과 오버 샘플링 기법이 가장 좋은 성능 결과를 보였으며, 도로파손에 영향을 주는 주요 변수로 공용년수, ESAL, 최저 평균 최저기온 -2도 이하 일수 순으로 산정되었다. 향후 더 많은 데이터 축적 및 세밀한 데이터 전처리 작업을 통해 예측모델의 성능이 향상된다면 보다 정확한 유지보수 필요 구간의 예측이 가능해질 것으로 판단되므로 장래 고속도로 포장 유지보수 예산의 추정에 중요한 기초정보로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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