• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.748_749
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• 2009

21세기는 이산화탄소 저감에 대한 관심이 집중되어 다양한 에너지 효율향상 기술을 개발하는 환경의 시대에 살고 있다. 대용량 고압전동기는 운영에 따른 절연파괴가 발생할 경우 생산성에 영향을 크게 주기 때문에 기기 성능의 유지를 위한 적절한 상태의 유지보수가 중요하다. 따라서 효율적인 운영관리를 위해서는 절연상태 인자들에 대한 정확한 분석이 수행되어야 한다. 대용량 고압전동기의 절연상태를 예측하기 위해 상시 절연감시 시스템을 대용량 고압전동기에 적용하여 절연상태를 실시간으로 파악함으로써 기기 예방보전의 신뢰성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2012.04a
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• pp.745-745
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• 2012

원자력발전소에서 비상디젤발전기는 노심의 안전성을 지키는 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 이를 위해 디젤발전기는 신뢰성능 높게 유지하도록 규제요건이 마련되어 있다. 디젤발전기의 엔진 상태를 주기적으로 감시하고 평가하기 위해서는 엔진 상태 신호 분석 기술이 필요하다. 엔진 상태 신호 분석에는 연소분석과 진동 및 초음파 측정 및 분석기술이 중요한 비중을 차지한다. 연소 분석은 디젤 엔진의 개별 실린더에 대한 연소 성능에 대한 정보를 제공한다. 진동 및 초음파 분석은 이벤트 타이밍과 기계적 상태에 대한 정보를 알려준다. 이들 신호는 정상적인 부하로 운전하는 디젤엔진의 가동에 영향을 미치지 않고 수집할 수 있다. 엔진 상태 신호 분석을 이용하는 주요 동기는 전통적으로 장비 제작자의 권고에 따라 수행되는 분해-검사 유지 보수 프로그램을 일부 대체하고 예측정비를 통해 신뢰도를 유지하기 위함이다. 상태 진단정비는 엔진 상태 신호분석을 주로 이용하여 엔진의 신뢰도와 이용률을 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 국내외서 경험한 엔진상태신호 측정 및 분석 사례를 기술하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2015.11a
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• pp.261-261
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• 2015

최근 에너지 산업에서 발생되는 대형사고의 원인은 소재의 복합적인 부식손상에 의한 것으로 구조물을 안정적으로 보호할 수 있는 고도의 방식설계기술 및 유지관리가 시급한 실정이다. 안정적인 에너지 자원공급과 환경오염을 방지하기 위해서는 사고원인에 대한 정밀검토를 실시하고 실제 환경을 고려한 적극적인 보호조치를 구축하여야 한다. 본 연구에서는 해양구조물의 부식방지를 위한 방식시스템의 설계 최적화를 목표로, 해양환경 및 시스템 설계조건을 고려하여 방식성능을 평가하였다. 또한 이론 및 해석적 검토로 충족할 수 없는 비선형 물리현상을 만족시키기 위하여 실제 환경에서의 데이터를 활용한 시간 의존적 손상거동을 모델링함으로써 구조물의 유지보수 시기를 예측하고자 하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.825-828
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• 2009

기후변화는 기상재해뿐만 아니라 지속적인 해수면 상승의 원인이 되고 있으며, 자연 생태계화 인간의 사회, 경제시스템 전반에 걸쳐 영향을 미치고 있으며, 건설분야도 이와 무관하지 않다. 특히 기후변화는 해수면 상승으로 이어져 사회기반시설인 항구, 연안도로, 철도, 빌딩 등과 연안산업인 석유 및 석유화학공장, 그리고 서비스업인 관광에 대한 위협으로 나타나고 있다. 이러한 해수면 상승은 토지 및 건물의 재산 가치 하락과 해수면 상승에 따른 보호비용 증대, 구조물의 급속한 노후화에 따른 유지관리비용의 증가뿐만 아니라 정치적 제도적 불안 및 사회동요 등을 유발할 수 있다. 우리나라의 경우, 지난 100년간 6대 도시 평균기온이 약 $1.5^{\circ}C$ 상승하였으며, 해수면(제주기준)은 40년간 22cm가 상승하였다. 특히 제주의 경우 매년 5mm씩의 해수면 상승을 보이고 있으며 이는 전 지구 해수면 상승률보다 3배 높은 수치이다. 본 연구는 해수면의 상승에 따른 건설분야의 영향을 분석하기 위한 선도적인 연구로서, 연구의 범위를 제주지역에 국한하였으며, 해수면 상승에 따른 영향 지역을 추출하고, 영향 지역 내 건설시설물 정보를 추출하기 위한 절차를 규명하였다. 본 연구 결과는 유지보수 및 시설물 이설에 따른 공사비 산출의 근거가 될 뿐만 아니라 관련 예산 확보에 대한 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다. 향후 관련 지역의 유지보수 및 이설 공사비 정보의 추출 및 DB 구축을 통해 연안 건설 시설물의 이설에 따른 공사비를 예측할 수 있을 것이다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.2
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• pp.290-305
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• 2022

Purpose: Currently, port facility informatization technology is focused on the planning and design phases, so the necessity of research and technology development on the port facility maintenance system based on life cycle-level information is emphasized. Method: Based on the maintenance history data of port facilities and facility operation information, from the perspective of the life cycle of port facilities, the system is configured to enable maintenance decisions for port facilities through analysis of aging patterns, performance degradation prediction models, and risk analysis and proposed a method of expressing information. Result: A function was developed to simultaneously display the SOC performance evaluation and the comprehensive performance evaluation developed in this study, so that mid-to long-term maintenance and reinforcement and facility expansion can be applied and comparatively judged. Conclusion: The integrated port performance system developed in this study induces and supports the risk minimization of port facility management by proactively promoting appropriate repair and reinforcement measures through historical and operational information on port facilities.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.11a
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• pp.427-434
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• 1996

OECD-NEA 주관으로 수행된 TMI-2의 압력용기 변형연구의 결과, 하반부의 creep해석에 많은 문제점이 제기되어 있다. 본 논문은 TMI-2 노심용융 사고에 대한 기존 구조해석에서 creep 상관식의 형태, 적용방법 및 FEM 해석절차상의 상이점을 밝혀내고 이에 따라 압력용기 하반부의 파손확률이 크게 다르게 결정됨을 보였다. 기존의 TMI-2 구조해석에서 주 오차의 요인으로서 시간의 변화에 따른 국부열점 및 이를 포함한 재배치된 용융노심의 열경계조건의 불확실도와 압력용기강의 creep strain을 시간 및 온도에 대하여 불충분하게 묘사한 점을 밝혔다. 또한 creep-rupture 예측에 사용된 Larson-Miller Parameter도 해석을 지나치게 보수적인 결과로 유도하였다. 중대사고시 압력용기 하반부 천공방어를 위한 방안인 용기하부 외벽 냉각방식을 적용하였을 때 TMI-2 사고를 재해석한 결과, 압력용기의 건전성이 충분한 보수성을 가지고 유지됨을 보였다.

• 전기의세계
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• v.46 no.8
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• pp.34-40
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• 1997

케이블 시스템의 사고는 예방 진단에 근거한 정확한 진단으로 피할 수 있으며, 잔여수명 예측 기술은 진단 방법의 체계적인 적용에 의해 향상될 수 있다. 따라서 본 고에서는 케이블 시스템 진단 방법의 체계적인 개발을 위해서 60 kV급 이상의 종이 절연 혹은 고분자 절연 전력 케이블과 그 접속 자재에 대해서만 진단 방법을 개략적으로 소개만하고 있으며 수트리에 관련된 열화, 절연체의 열화를 제외한 모든 열화현상과 DC 케이블에 대해서는 언급을 하지 않았다. 회전기 고체절연체의 열화에 의해 야기되는 변화는 회전기 진동을 발생 시키고, 진동은 기계에 심각한 손상을 발생시킨다. 회전기의 절연열화 진단은 유전손실, 유전율, 음향 등의 측정/분석으로 가능하고 적용 방법은 on-line/off-line으로 가능하다. 절연 시스템의 열화정도 판정은 회전기의 적절한 보수시기의 판단을 가능하게 하여 유지 보수비의 절감 및 회전기의 수명연장을 가능하게 할 것이다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.20 no.6
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• pp.34-43
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• 2019

The maintenance cost for road pavement is gradually increasing due to the continuous increase in road extension as well as increase in the number of old routes that have passed the public period. As a result, there is a need for a method of minimizing costs through preventative grievance preventive maintenance requires the establishment of a strategic plan through accurate prediction of road pavement. Hence, In this study, the deep neural network(DNN) and the recurrent neural network(RNN) were used in order to develop the expressway pavement damage prediction model. A superior model among these two network models was then suggested by comparing and analyzing their performance. In order to solve the RNN's vanishing gradient problem, the LSTM (Long short-term memory) circuits which are a more complicated form of the RNN structure were used. The learning result showed that the RMSE value of the RNN-LSTM model was 0.102 which was lower than the RMSE value of the DNN model, indicating that the performance of the RNN-LSTM model was superior. In addition, high accuracy of the RNN-LSTM model was verified through the comparison between the estimated average road pavement condition and the actually measured road pavement condition of the target section over time.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.16 no.3
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• pp.31-40
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• 2012

The irregularity of railway track affects not only the comfort of ride such as noise or vibration but also the safety of train operation. For this reason, it is an interesting research area to design a reliable and sustainable railway track system and to analyze the train movement mechanism based on systematic approaches considering reasons of track irregularity possible in a specific local environment. Irregularity data inspected by EM-120, an railway inspection system in Korea includes unavoidable incomplete and erratic information, so it is encountered lots of problem to analyse those data without appropriate pre-data-refining processes. In this research, for the efficient management and maintenance of railway system, progress rate of standard deviation of irregularity is quantified. During the computation, some important components of railways such as rail joint, ballast, roadbed, and fastener have been considered. Probabilistic distributions of irregularity growth with respect to time are computed to predict the remaining service life of railway track and to be adapted for the safety assessment.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.8
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• pp.832-841
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• 2017

Bug reports are essential documents for developers to localize and fix bugs. These reports contain information regarding software bugs or failures that occur during software operation and maintenance phase. Information Retrieval-based Bug Localization (IR-BL) techniques have been proposed to reduce the time and cost it takes for developers to resolve bug reports. However, if a low-quality bug report is submitted, the performance of such techniques can be significantly degraded. To address this problem, we propose a quality prediction method that selects low-quality bug reports. This process; defines a Quality property of a Bug report as a Query (Q4BaQ) and predicts the quality of the bug reports using machine learning. We evaluated the proposed method with 3 open source projects. The results of the experiment show that the proposed method achieved an average F-measure of 87.31% and outperformed previous prediction techniques by up to 6.62% in the F-measure. Finally, a combination of the proposed method and traditional automatic query reformulation method improved the MRR and MAP by 0.9% and 1.3%, respectively.