• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.291-292
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• 2014

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 1999년도 춘계공동학술대회:정보화시대의 지식경영
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• pp.171-171
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• 1999

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.310-315
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• 2009

Large hospitals such as medical centers provide not only medical services, but also carry the responsibilities for emergency refuges, medical researches and education. The function of large hospitals is as important as other infrastructure systems such as highways, bridges, and utilities. When disasters occur, the hospitals have to provide emergency medical services for victims and support the patient's needs of health. In order to keep a smooth operation of hospitals, the maintenance management of hospital buildings should be carefully investigated. However, there are few researches focused on maintenance management issues of hospital buildings. This paper investigated the National Taiwan University Hospital (NTUH) and established a maintenance cost database. The NTUH is the best-known and most high-renowned medical center in Taiwan in which more than 4,000 employees serving approximately 2,000 in-patients and 7,000 out-patients daily. The data were collected from the NTUH which consisted of 16,228 maintenance records in the past ten years. This paper analyzed these data to obtain various characteristics of maintenance records, and revealed the key items of maintenance cost for large hospital buildings, which can provide the facility manager of hospital buildings to execute a proper maintenance policy for hospital buildings.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.200-210
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• 2020

교육시설 유지관리는 교육환경개선사업의 12개 단위사업별로 취합하고, 심의를 통해 최종 유지보수 대상이 선정된다. 실태조사의 평가점수로 우선순위가 결정되고 순차적으로 예산을 편성하여 진행된다. 우선순위는 유지보수공사 수행을 위한 일정표이자 발주를 위한 중요한 기준이 된다. 예산이 산출되는 실태조사단계와 우선순위 기준의 개별적 유지 보수공사는 몇 가지 한계가 있다. 학교시설관리자는 물량산출에 한계가 있으며, 부정확한 소요예산이 도출되는 결과로 이어진다. 우선순위 기준의 유지보수공사는 개별적으로 분리 발주되어 불필요한 공사기간이 반영된다. 학생들은 학습 환경에서 불편함이 발생하고, 안전을 침해하는 기간이 늘어난다. 본 연구는 실태조사단계의 BIM 활용과 공종 패키지 플래닝 프레임워크를 제안하였다. BIM은 유지보수 대상의 물량정보를 지원하여 예산산출에 활용되며, 보수이력과 점검 결과가 연계하여 평가점수를 도출한다. 공종 패키지 알고리즘은 단위사업별 예산배정 구간을 구분하고, 동일한 공간과 부위에 투입된 공종이 그룹화된 결과를 도출한다. 사례적용 결과 공사기간은 기존 대비 약 37.4% 단축이 가능하였으며, 실무자 면담을 통해 공종 그룹화 대상을 도출 과정에서 활용성이 높은 것으로 평가되었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.80-89
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• 2016

최근 인프라 투자는 신규 건설 중심에서 기 시공된 시설의 효율적인 운영과 유지관리로 패러다임이 전환되고 있다. 이와 함께 시설물 노후화에 따른 안전에 대한 국민적 관심이 증폭되고 있다. 본 연구에서는 한국시설안전공단의 시설물관리종합정보시스템에 등록되어 있는 1994년부터 2014년까지의 시설물 유지관리 관련 데이터를 바탕으로 점검진단지수와 보수보강지수 등의 정량적 분석 방법론을 적용하여 유지관리 활동의 성과를 평가하였다. 또한 과거에 비해 현재 시설물의 안전도가 어느 정도 향상되었는지 안전등급 데이터를 토대로 분석을 실시하였다. 분석 결과 우리나라 시설물의 안전성은 과거 대비 크게 향상된 것으로 나타났으며 안전성이 향상된 요인으로는 정기적인 안전점검과 그에 따른 보수 보강 활동의 결과로 추정해 볼 수 있다. 본 연구를 통해 도출 된 결과는 향후 시설물의 유지관리 정책 및 전략 수립에서 기초적 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.1-12
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• 2017

예방정비는 대규모 산업시설에서 설비의 성능을 최적으로 유지하는 활동을 의미하며, 궁극적으로 고장을 미연에 방지하여 생산 효율을 극대화하는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 인력에 의한 주기적인 정비가 이루어지지만, 지속적으로 발생하는 고장을 방지할 수 없는 문제가 있다. 또한, 문제를 조기에 해결하기 위한 고장에 대한 조치는 설비 전문가에 의존하기 때문에, 전문가의 부재 상황이나 미숙련된 전문가에 의한 진단 오류로 인한 대응의 한계가 있다. 인력에 의존한 설비 진단과 문제의 조기 발견을 돕기위해 알람 시스템이 활용되고 있지만, 단순 정보 수집을 위해 설계되고, 방대하게 알람을 발생시키므로 실제적인 효용성이 없다. 본 논문에서는 시스템에 의한 고장징후 포착과 문제의 원인 및 향후 발생할 문제를 파악하기 위해서, 전문가의 경험지식을 시스템 지식으로 구축을 통한 자동화된 예방정비시스템을 설계 및 개발하였으며, 전문가 지식을 재이용하기 위한 시스템의 구조와 활용 방안에 대해서 논한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.227-233
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• 2021

Predictive maintenance has been one of important applications of data science technology that creates a predictive model by collecting numerous data related to management targeted equipment. It does not predict equipment failure with just one or two signs, but quantifies and models numerous symptoms and historical data of actual failure. Statistical methods were used a lot in the past as this predictive maintenance method, but recently, many machine learning-based methods have been proposed. Such proposed machine learning-based methods are preferable in that they show more accurate prediction performance. However, with the exception of some learning models such as decision tree-based models, it is very difficult to explicitly know the structure of learning models (Black-Box Model) and to explain to what extent certain attributes (features or variables) of the learning model affected the prediction results. To overcome this problem, a recently proposed study is an explainable artificial intelligence (AI). It is a methodology that makes it easy for users to understand and trust the results of machine learning-based learning models. In this paper, we propose an explainable AI method to further enhance the explanatory power of the existing learning model by targeting the previously proposedpredictive model [5] that learned data from a core facility (Hyper Compressor) of a domestic chemical plant that produces polyethylene. The ensemble prediction model, which is a black box model, wasconverted to a white box model using the Explainable AI. The proposed methodology explains the direction of control for the major features in the failure prediction results through the Explainable AI. Through this methodology, it is possible to flexibly replace the timing of maintenance of the machine and supply and demand of parts, and to improve the efficiency of the facility operation through proper pre-control.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제6권4호
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• pp.18-26
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• 2016

Recently, for the purpose of maintenance of facilities and energy, there have been growing cases of the 3D image scan-based reverse design technology mostly in the manufacturing field. In the MEP field, because of differences between design and physical model, the reverse technology has been utilized in factory facilities such as a semiconductor factory. Because 3D point clouds from scanning include accurate 3D object information, the efficiency of management works related to the complex MEP facilities can be enhanced. In this study, the reverse technology was surveyed, and the MEP facility management based on 3D image scanning was analyzed. Based on the results, a method of 3D image scan-based MEP facility management was proposed.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.15-21
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• 2006

본 논문은 인터넷과 데이터베이스를 이용한 온라인/오프라인 통합 야외 조명시설 관리 시스템의 개발하고, 제어함과 조명등을 위한 데이터베이스의 구축에 관하여 연구한 내용이다. 또한 연구 결과물의 효용성을 높이기 위해 기존에 사용하는 양식을 기초로 개발하여 새로운 시스템의 적용 시 적응이 용이하도록 하였다. 따라서 온라인/오프라인 통합 야외 조명시설 관리를 통하여 조명시설 정보의 효과적인 운용이 가능하도록 개발하였으며, 이 시스템을 통하여 인력 및 유지보수비를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제10권3호
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• pp.19-27
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• 2008

Since 1995, the facility of class 1 and 2, classified by law had been subject to system of post maintenance management where periodic safety inspection and diagnosis to identify any problems and to take appropriate measures as a matter of urgency. Although the standards and systems had been revised many times for continuous improvement due to surrounding environmental factors, the technical factors and other factors for improvements, continuous researches and efforts are needed to ensure even higher effectiveness. Furthermore, the consciousness of the management body that executes and implements such improvements for facility management is most important. Therefore in this study, through such analysis, more realistic management consciousness review was performed. Also the direction for improvements is proposed, to carry out more effective facility safety management systems implementation.