국내 많은 PC 제조업체 및 전문수리센터의 엔지니어들이 효율적인 진단 데이터베이스 시스템이나 CAD 툴의 부재로 신속하고 정확한 PC 장애 진단 및 보수에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, PC 유지보수를 위한 진단 데이터베이스 시스템을 제안한다. 제안하는 진단 데이터베이스 시스템을 사용하면 소프웨어 및 하드웨어 장애를 갖는 PC를 정확하고 신속히 진단할 수 있어 고객의 만족도를 높일 수 있다. 나아가 일선에서 일하는 PC 정비사들로 하여금 유지 보수 기술을 축적하고 소비자들의 PC 성능에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있게 된다.
본 연구는 철도 산업에서 AI 기반 예측 유지보수의 개념과 적용 사례를 분석하고, 이를 통해 얻을 수 있는 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 한국철도공사와 서울교통공사의 AI 기반 유지보수 시스템 도입 사례를 중심으로, AI 기술이 철도 운영의 효율성과 안전성을 어떻게 향상시키는지 살펴보았다. 또한, 독일의 Deutsche Bahn과 프랑스 SNCF의 사례를 통해 유럽 철도 산업에서의 AI 기술 적용 현황을 비교 분석하였다. 연구 결과, AI 기반 예측 유지보수는 고장 발생 빈도를 줄이고, 유지보수 비용을 절감하며, 철도 운영의 신뢰성을 높이는 데 기여하는 것으로 나타났다.
본 연구는 현재 한국건설기술연구원에서 운영중인 수문레이더의 관측자료를 사용자가 쉽게 파악할수 있도록 모바일 정보제공 시스템을 구축하는데 있다. 모바일 앱 개발 방식은 대체적으로 모바일 웹, 하이브리드 앱, 네이티브 앱 크게 3가지로 구분할 수 있다. 모바일 웹 방식은 웹 시스템을 모바일 사이즈에 맞게 개발하여 브라우저를 지원하는 모든 기기에서 사용할 수 있고 유지보수가 편한 장점이 있다. 그러나 디바이스의 리소스 접근이 힘들고 네트워크 사용이 힘든 경우 따로 기능을 사용 할 수 없다. 네이티브 앱 방식은 디바이스의 리소스 사용이 용이하고 네트워크 사용이 힘든 경우 기능 사용이 가능하나 OS별 개발과 버전별로 기능 구현에 따른 제약이 있고 유지보수가 힘들고 개발 비용이 많이 든다. 하이브리드 앱은 네이티브 앱과 웹 앱의 장점을 합친 형태로 핵심 기능들은 네이티브 앱으로 구현하고 지속적인 업데이트가 필요한 부분은 웹을 통해 관리하도록 구현한다. 때문에 디바이스 리소스 사용이 용이하고 네트워크 사용이 힘든 경우에도 기능 사용이 가능하다. 또 유지보수가 편하고 다양한 기기에 적용할 수 있는 장점이 있어 본 모바일 시스템은 하이브리드 앱 방식을 적용하여 개발하였다. 모바일서는 레이더 관측자료인 반사도와, 현재 강수량 및 10분 강우량, 1시간 강수량을 표출하였다.
본 연구에서는 LNG-FPSO 선박에 탑재되어 있는 장비들의 운영효율을 최대화하기 위한 상태기반유지보수(CBM) 활동을 지원하는 보전시스템을 개발하였다. 개발된 보전시스템에서는 상태기반유지보수를 수행할 주요 장비들을 식별하여 이를 PWBS(Product Work Breakdown Structure)로 정의하였고 식별된 장비들로부터 실시간 수집되는 센서데이터를 이용하여 장비들의 고장분석과 최적 유지 보수 방안을 결정하기 위한 경제성평가 등을 수행하며, 이들을 수행하기 위해 필요한 입출력 데이터를 저장, 관리하는 고장사례 및 유지보수데이터베이스를 구축하였다. 개발시스템의 성능검증을 현재 개발 중인 LNG-FPSO 선박의 Inlet 시스템의 Compressor와 화물창의 Pump Tower 등과 같은 주요 장비들을 대상으로 실시하였고 이를 바탕으로 상태기반유지보수의 가능성을 확인하였다.
전기선로전환기는 열차가 진행하고자 하는 진로로 운행할 수 있도록 분기기를 전환시키는 설비로서 도시철도 및 간선철도를 비롯한 대부분의 철도에서 많이 설치되어 사용되고 있다. 이러한 전기선로전환기의 유지보수 작업대부분은 유지보수자들이 포터블 계측기를 이용하여 수작업으로 현장에서 모터 전원, 제어 전원, 표시 전원에 대한 측정을 하는 것이다. 특히 NS형 또는 NS-AM형 전기선로전환기의 경우에는 유지보수 주기가 너무 잦기 때문에 이러한 측정에 많은 인력이 요구되고 있을 뿐만 아니라 작업 도중 부주의에 의한 사상사고도 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 유지보수 작업의 향상을 위해 현장에 설치된 전기선로전환기의 상태를 모니터링하는 시스템을 제안하고 있으며, 이러한 모니터링 시스템은 전기선로전환기에 대한 각종 측정값을 실시간으로 확인하여 유지보수 업무의 향상을 이룰 수 있을 것으로 기대된다.
최근 중국에서 중대형 도시철도의 급속한 발전으로 고속철도의 총 운행거리와 총 EMU(Electric Multiple Units) 수가 증가하고 있다. 고속 EMU의 시스템 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 장비의 안전성과 유지보수의 효율성에 대한 더 높은 요구사항을 제시한다. 현재 중국의 고속 EMU의 유지보수 모드는 여전히 계획적인 유지보수 및 고장보수에 기반한 사후 유지보수 방식을 채택하고 있어 유지보수가 미흡하거나 과도하게 이루어지며, 장비 고장 처리의 효율성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시킨다. PHM(진단 및 예측관리)의 지능형 운영 및 유지관리 기술을 기반으로 합니다. 본 논문은 고속 EMU의 서로 다른 시나리오의 다중 소스 이기종 데이터를 통합하여 "차량 시스템-통신 시스템-지상 시스템"의 통합 PHM 플랫폼을 구축하고, 장비 고장 메커니즘을 인공지능 알고리즘과 결합하여 고속 EMU의 트랙션 모터에 대한 고장 예측 모델을 구축한다. 고속 EMU의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 고장 예측 및 정확한 유지보수를 사전에 수행해야 한다.
도로포장은 충족되어야 하는 서비스 수준을 유지하기 위해 반복적인 유지보수를 필요로 한다. 그러나 노후화된 하부구조와 반복적인 유지보수는 포장의 파손속도를 가속화시키기도 하며, 이는 한정된 예산의 효율성을 저해하는 요소가 될 수 있다. 따라서 본래의 기능을 유지하기 위해 도로의 재포장이 주기적으로 요구된다. 특히, 국도는 그 건설수요가 한계점에 다다랐으며, 노후로 인해 재포장 및 유지관리의 필요가 점점 증가하고 있는 시점이다. 그러나 도로관리자들은 예산의 한계로 이러한 노후포장에 대해 재포장 및 효율적인 유지관리를 시행하기에 많은 어려움을 겪고 있다. 이는 의사결정에 필요한 장기적인 유지보수 전략의 부재 때문이라 할 수 있다. 이에 본 논문은 반복적인 유지보수로 인한 포장의 상태변화를 고려한 유지보수 전략을 도출하여 관리자들의 의사결정에 도움을 주고자 하였다. 분석을 위해 포장관리시스템(PMS)이 도입된 1986년부터 장기간 누적된 국도의 유지보수 이력데이터를 활용하였으며, 방법론으로는 유지보수 횟수에 따른 수명분포 도출 및 위험률(hazard) 함수의 변화과정을 분석한 후, 이 결과를 근거로 다양한 유지보수 대안들에 대해 중장기 유지보수비용을 산정하였다. 이를 위해 포장파손과정의 불확실성을 고려하고, 도로관리자들에게 보다 실용적인 정보를 제공하기 위해 확률론적 방법(몬테카를로기법)을 추가로 도입하였다. 또한, 신뢰성 이론을 활용하여 유지보수에 대한 품질보증과 관련된 정보도 도출하고자 하였다. 이러한 정보는 장기유지보수전략 수립에 중요한 정보로 활용할 수 있다.
웹의 발전에 따라 거대해진 웹사이트들은 서로 복잡하게 얽혀진 링크들로 인해 웹 개발과 유지보수에 큰 어려움이 따른다. 효율적인 웹 개발과 유지보수를 위해서는 웹에서 가장 중요한 정보의 단위인 링크정보들을 추출할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 웹 브라우저 요청에 의해 반환된 HTTP 헤더분석과 HTML 문서의 태그분석을 통해 링크들을 추출하여 “끊어진 링크”를 찾고, 추출된 “링크요소”들과 서버에 저장된 파일들을 비교하여 “사용되지 않는 파일”들을 찾아주는 “링크 분석기”시스템을 개발함으로 써 웹 개발과 유지보수에 있어서 가장 기본적이면서도 중요한 링크관리에 대한 방법을 제시한다
본 연구는 현장 운영데이터 분석을 통한 도시철도차량 도어장치의 RAM(신뢰성, 가용성, 유지보수성) 성능 평가 사례를 다룬다. 이를 위하여 도어장치의 고장을 분류하고 정의하며, 각 고장 범주별 신뢰도를 운영 데이터를 통해 분석한다. 유지보수성 평가를 위해서 유지보수 전문가를 통해 LRU(Line Replaceable Unit)를 분류하고 LRU별 교환시간의 추정하여 도어시스템의 평균수리시간을 추정한다. 도어시스템의 가용도는 분석된 신뢰도 및 유지보수성을 기반으로 분석한다. 본 연구에서 제시하는 도어 시스템의 RAM 평가 사례는 도어시스템의 적절한 RAM 요구조건의 수립과 운영단계의 RAM 성능 향상을 위한 정책 수립으로 이어질 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 고속선에서 전차선 귀선전류를 측정하여 UM71-C 궤도회로의 유지보수를 향상하고자한다. KTX 36호에 구축된 차상 검측시스템 중 귀선전류 검측시스템에서 레일 좌/우에 흐르는 전차선 귀선전류 및 레일 간의 귀선전류 차를 검측하여 불평형 상태를 비교 및 분석하였다. 이러한 결과는 궤도회로 설비들에 대한 구성요소의 기능저하를 사전 예측하여 열차의 안전운행을 확보하기 위한 자료로 활용하고, 또한 검측시스템에서 얻어진 데이터들과 비를 통해 향후 유지보수에 활용 가능한 지침 및 분석기준을 마련하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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