• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제10권2호
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• pp.93-105
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• 2010

The following thesis provides an explanation for the definition of the MIL-HDBK-2155 : Failure Reporting, Analysis and Corrective Action System (FRACAS), which systemizes the collection and analysis of failure data and the feedback process of the results. It also presents a plan based on MIL-HDBK-2155 for the collection and analysis of operating specifications on weapon systems. The collection and analysis of failure data and the feedback process utilizing FRACAS contributes to identifying improvement requirements during equipment operation as well as finding and eliminating the root cause of the failures. The objective of applying FRACAS to weapon systems is to receive source data feedback for reliability enhancements and performance improvements during operation. This is done by recognizing weaknesses in the design or operation by identifying the type of failures that might occur, and by performing Failure Modes, Effects and Criticality Analysis(FMECA) and Failure Tree Analysis(FTA).

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.174-182
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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 없었으며, 이러한 사실은 본 연구대상 노변기지국(RSE)의 경우 통계적 모형에 의한 예방 정비가 어려움을 의미한다. 따라서, 본 연구는 실증적인 방법으로 하자보수기간 $1{\sim}2$년 동안의 수리비용 및 고장빈도 이력자료를 활용하여 노변기지국(RSE)의 교체여부를 결정하는 방법 및 필요 예비부품수를 산정하는 방법을 제안하였다. 향후에는 노변기지국(RSE) 외에 다른 ITS 장비에 대한 신뢰성 분석이 필요하다.

• 한국항해항만학회지
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• 제30권6호
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• pp.525-531
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• 2006

항만에 있어서 하역장비는 매우 중요하다. 컨테이너 크레인이나 트랜스퍼 크레인 같은 장비가 고장이 나면 수리나 예비품의 재주문에 걸리는 시간동안 작업이 이루어지지 못하므로 엄청난 비용손실을 초래한다. 그러나 가격이 고가이므로 예비품을 많이 보유할 수도 없는 형편이다. 대체적으로 부피가 크고 고가인 항만 장비의 특성상 효율적인 예방정비와 고장 분석을 통해 장비의 신뢰성을 확보하는 것이 무엇보다 필요하다. 본 연구는 항만 장비 중 주요 장비인 트랜스퍼 크레인을 선정하여 시스템 및 기능, 고장 메카니즘을 분석하였으며, 고장/정비 이력 데이터의 수집 및 정리를 통하여 고장과 정비 작업의 내용을 표준화하였다. 장비의 운영 및 정비 작업을 전산화하기 위한 기초 작업인 본 연구는 다음 세대 장비의 최적 설계와 장비의 최적 운영 정책을 설계하는 새로운 시도가 될 것이다.

• 한국안전학회지
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• 제20권3호
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• pp.1-8
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• 2005

The industrial induction motor is widely used in the rotating electrical machine for the transmission of power. It is very reliable equipment, but it could lead to the loss of production and lift when failure occurs. Therefore, the failure data is acquired and analyzed by attaching an exclusive instrument to existing induction motor. However, these instruments could lead to side effects, increasing the production costs, because they are very expensive. The purpose of this study is the development of an induction motor bearing failure diagnosis system constructed using LabVIEW which can be supplied the kernelled function, process monitoring and current signature analysis. In addition, the availability and reasonability of the constructed system was examined for an induction motor with failure defects in outer raceway and ball bearing. From the results, it shows that failure diagnosis system constructed is useful for real-time monitoring with detection of bearing defects over the web.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.2209-2214
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• 2010

The purpose of Reliability Centered Maintenance(Hereafter, RCM) is to enhance the effectiveness and efficiency of preventive maintenance by applying the improvement plan after analysis of existing preventive maintenance. To accomplish this, it is required to collect the failure data for equipments during operation, and to carry out the quantitative criticality analysis for each equipment. This paper shows that the case study of RCM criticality analysis based on the accumulative failure data and following improvement activity for KORAIL AIRPORT RAILROAD's E&M system.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권1호
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• pp.109-119
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• 2010

고장보고분석 및 정비시스템은 군용장비를 주요 대상으로 신뢰성과 정비성을 개선하기 위해 사용 하는 관리도구이다. 고장보고분석 및 정비시스템은 고장, 결함 및 정비기록을 수집하고 그 원인을 분석하여 고장에 대한 대책 수립 과정에 적용함으로써 체계 및 서비스를 지속적으로 감시, 효율적으로 통제하는 폐쇄적 피드백 시스템으로 체계의 개발단계부터 운용 및 폐기까지의 수명주기 동안 해당 업무 담당자 및 고객에게 보고되어 고장대책에 대한 조치가 이루어지도록 하는 시스템이다. 또한, 향후 새로운 설계와 시스템 개발시 신뢰도를 성장시킬 수 있는 중요한 역할을 하는 시스템이다. 본 연구에서는 일반적인 군의 고장보고분석 및 정비시스템 개발과정을 검토하고 한국의 무기체계와 운용 및 정비 환경에 적합하게 구축된 고장보고분석 및 정비시스템에 대하여 알아본다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.223-226
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• 2009

Various database and analysis system has been used for the cost effective maintenance of distribution facility but it is not effective because of the lack of interconnection among these systems. In order to overcome this problem this paper proposes reliability centered maintenance system based on the on-line monitoring of distribution system through intelligent distribution equipment. This system is made by the interconnection of distribution automation system, asset management system, failure analysis system and failure mode effect analysis system.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.113-124
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• 2022

데이터센터의 장애 예방을 위해 머신러닝과 빅데이터를 활용한 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 그러나 개별 장비 기반의 성능지표를 참조하거나, 인프라 운영환경을 고려하지 않은 접근방법으로 실제 활용되는 데에는 많은 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 개별 인프라 장비들의 성능지표를 통합 모니터링하며, 다양한 장비들의 성능지표를 구간화, 등급화 하여 단일수치화를 진행한다. 인프라 운영에 대한 경험치 기반으로 데이터 전처리를 수행하며, RRCF(Robust Random Cut Forest)분석과 Prophet 분석 모델을 앙상블하여 이상징후 검출에 신뢰도 있는 분석결과를 도출하였다. 데이터센터 내 운영담당자들의 접근을 용이하게 하기 위해 장애분석시스템을 구현하여 데이터센터 장애의 선제 대응과 적정한 튜닝시점을 제시할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.125-133
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• 2019

Because military weapons systems for special purposes are small and complex, they are not easy to maintain. Therefore, it is very important to maintain combat strength through quick maintenance in the event of a breakdown. In particular, naval ships are complex weapon systems equipped with various equipment, so other equipment must be considered for maintenance in the event of equipment failure, so that skilled maintenance personnel have a great influence on rapid maintenance. Therefore, in this paper, we analyzed maintenance data of defense equipment maintenance information system through text mining and social network analysis(SNA), and tried to identify the naval ship maintenance expertise. The defense equipment maintenance information system is a system that manages military equipment efficiently. In this study, the data(2,538cases) of some naval ship maintenance teams were analyzed. In detail, we examined the contents of main maintenance and maintenance personnel through text mining(word cloud, word network). Next, social network analysis(collaboration analysis, centrality analysis) was used to confirm the collaboration relationship between maintenance personnel and maintenance expertise. Finally, we compare the results of text mining and social network analysis(SNA) to find out appropriate methods for finding and finding naval ship maintenance expertise.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 추계학술대회논문집
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• pp.1386-1390
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• 2007

This paper presents the equipment condition monitoring technology for the process or the equipment using statistical techniques. The equipment condition monitoring system consists of an empirical model to estimate the expected sensor values of process variables and a diagnose model to detect the abnormal condition and to identify the root source of the problem. The empirical model is constructed by the analysis of historic data. The diagnose model uses the sequential probability ratio test (SPRT) technique. The monitoring system was tested with real operating data acquired from the Reactor Coolant Pump Seal in the Nuclear Power Plant. It can detect the system degradation or failure at the early stage since it is able to catch the subtle deviation of process variables from normal condition.