CRDI 시스템에서의 ECU는 센서의 정보를 분석하여 최적의 조건으로 엔진이 동작하도록 한다. 이러한 ECU의 프로그램 부분과 데이터 부분은 제작자에서만 변경할 수 있어 엔진을 진단하는 진단기의 경우 전문가가 아니면 사용하거나 내용을 이해하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 산업용 차량의 엔진 데이터 값을 OBD-II 표준을 사용하여 입력받아 사용자 중심의 진단기를 PC 및 모바일용으로 개발하였다. 본 연구의 진단기는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하며, 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공되도록 함으로써 엔진이상으로 인한 사고의 예방이 가능하고, 최적의 조건으로 엔진이 동작하므로 과도한 배기가스 배출이나 불완전 연소가스 배출과 같은 대기환경오염을 예방할 수 있어 최근 대두되고 있는 에코산업에도 이바지 할 수 있을 것이다.
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.
승객서비스 장치는 역정보 등 다양한 열차운행 정보를 제공하기 위해 설치된 승객 접점장치로 고장이나 오류 시 열차운행에 영향은 적지만 승객들은 큰 불편을 느끼게 된다. 이에 본 논문에서는 신뢰성기반 유지보수(RCM)를 운영자 입장에서 적용했던 기존 시각에서 벗어나, 승객 입장에서 중요장치인 승객서비스 장치를 분석대상으로 선정하였다. 서울도시철도공사의 데이터를 기초로 승객서비스 장치에 대한 고장분석 및 FMEA/FMECA수행, 심각-발생도 매트릭스 및 위험우선순위평가 결과를 기반으로 통합 설정기를 분석대상으로 선정하였으며, 와이블분포를 통해 고장패턴, 고장률 등 고장해석을 수행하였다. 이를 바탕으로 승객서비스 장치의 고장 최소화 방안을 제시하였다.
유도전동기는 프로세스산업과 다른 산업분야에 광범위하게 적용되는 매우 중요한 기기이다. 프랜트를 운전함에 있어서 이의 신뢰성, 효율 및 성능은 매우 중요한 관심사항이다. 특히 유도전동기의 고장을 미리 검출하여 진단하고 고장 아래에서도 시스템이 안전하고 신뢰성 있는 성능을 가질 수 있는 고장허용제어의 실현이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 고정자전류신호 검출과 디지털 신호 프로세싱에 의한 효과적인 유도전동기의 베어링 고장검출 및 진단 기반을 가진 고장허용제어 시스템을 구축하였다. 또한 모타 고장허용제어에 기본이 되는 제어 하드웨어 구조를 제시하였으며 실험을 통하여 이 시스템의 실시간 데이터 취득 성능을 확인하였다.
항만에 있어서 하역장비는 매우 중요하다. 컨테이너 크레인이나 트랜스퍼 크레인 같은 장비가 고장이 나면 수리나 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.
본 연구에서는 소형무인기(≤25kg)가 도심 지역에서 비행하고자 할 때 요구되는 고장 빈도를 무인기 추락 시 발생할 수 있는 지상 인명 피해를 기반으로 정량적으로 분석하였다. 도심 지역의 인구 밀도, 차량 교통량, 건폐율, 건물 층수 데이터 및 무인기 추락 궤적 모델링을 이용하여 특정 위치에서 무인기 추락 시 인명 피해를 계산하였고 이를 바탕으로 각 무인기 추락 위치에서 안전성 목표값을 만족하기 위한 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 계산하였다. 이를 통해 각 무인기 추락 위치별 고장 빈도 요구사항을 맵 형태로 도출할 수 있었다. 최종적으로 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 몇 구간으로 구분하여 각 구간별 도심 지역 비행 가능 영역을 분석하였다. 영월 지역을 대상으로 했을 때 인구 주거 지역 접근을 위해서는 최소 10-4 (failure/flight hour) 이하의 무인기 고장 빈도가 요구됨을 확인하였다.
자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.
본 논문에서는 생명체의 구조를 모방하여, 다중고장에 대한 효율적인 자가치유시스템 구조를 제안한다. 기존의 자가치유시스템은 인공 셀의 데이터의 패스가 좌우상하로만 가능하여 열 단위 치유만이 가능했다. 또한, 인공 셀의 게놈블록의 설계에 있어서, gene정보 저장방식을 이용함으로써 하드웨어 오버헤드가 큰 문제점이 있다. 본 논문에서는 인공 셀의 데이터의 패스를 대각선으로도 가능하게 설계하여, 열 단위가 아닌 셀 단위로 고장 셀의 용이한 대체가 가능하고 다중고장에 대해서도 효율적으로 자가치유가 가능하다. 또한, 게놈블록은 로직기반 생성방식을 이용하여 설계함으로써 저면적 설계가 가능하다. 2진 up/down 카운터를 예제로 하여 설계한 결과 하드웨어 오버 헤드를 약 40.3% 개선했다.
본 논문은 선박 평형수 처리 시스템에서 여러 센서 장치들이 원격으로 전송한 데이터 특성을 토대로 장치의 고장 예측과 목적지 운항경로 상의 수리지점 대상 가장 효율적인 지점 선정 및 수리 예약하는 시스템의 설계 및 구현을 제시하였다. 이러한 데이터는 선박에 평형수를 채우거나 비울 시에 실시간으로 수집되며, 정상과 비정상의 테이타 특성을 분석하여 비 안정적 특성을 보이는 장치에 대한 사전 수리가 필수적이다. 선박이 다음 목적지를 향한 항로 운항 중 이네비게이션을 기반한 가장 효율적인 수리 센터를 선택하여 예약하는 고장 예측 및 수리 예약을 위한 소프트웨어 플랫폼을 제시하였다. 본 시스템의 적용은, 해양 오염 방지를 위한 IMO의 협약이 2017년도에 발표됨에 따라, 선박들의 안정적인 입출항과 해양 생태계 보호하며, 또한 안정적 화물 운항으로 인한 경제적 효과가 매우 높다.
본 연구에서는 신뢰성 연구에 적합하다고 알려진 Inverse-type(: Inverse-Exponential, Inverse-Rayleigh) 수명분포를 유한고장 NHPP(: Nonhomogeneous Poisson Process) 기반의 소프트웨어 개발비용 모형에 적용한 후, 성능을 결정하는 속성을 분석하였다. 또한, 모형의 효율성을 평가하기 위해 Goel-Okumoto 기본 모형과 함께 비교하였다. 고장 시간 데이터를 이용하여 모형의 성능을 분석하였고, 모수의 계산은 MLE(: Maximum Likelihood Estimation)를 적용하였다. 결론적으로, 첫째, 개발비용을 결정하는 m(t)를 분석한 결과, Inverse-Exponential 모형이 참값에 대한 오차가 적어 효율적이었다. 둘째, 개발비용과 함께 방출시간을 분석한 결과 Inverse-Rayleigh 모형이 가장 좋은 것으로 확인되었다. 셋째, 제안된 모형의 속성(m(t), 비용, 방출시간)을 종합적으로 평가한 결과, Inverse-Rayleigh 모형의 성능이 가장 우수하였다. 따라서 소프트웨어 개발자가 초기 프로세스에서 본 연구 데이터를 효율적으로 활용할 수 있다면, 비용에 영향을 미치는 속성들을 사전에 탐색하고 분석할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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