해양에 설치된 항로표지는 선박의 안전한 항해를 위해 위치 정보를 제공하고, 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 해양 정보를 수집하고 있다. 하지만 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 현재 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 정보를 수집하고 있지만, 정상 데이터와 비정상 데이터를 구분할 수 있는 정보가 없어 고장진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 항로표지 센서 고장진단을 위해 머신러닝 비지도학습 중 하나인 K-means 알고리즘을 활용하여 정상 데이터와 비정상 데이터로 군집화하였으며, 분류가 잘 되는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구방향으로는 2개의 클러스터로 구분된 데이터가 실제로 정상 데이터인지, 비정상 데이터인지에 대한 비교·분석이 필요하다.
선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.
설비에 고장이 발생하여 고객이 수리를 요청하기 전에 미리 고객을 방문하여 예방점검을 실시하는 것은 고객의 만족도를 높이고 수리기술자의 효과적인 활용을 위해서 매우 중요한 활동이다. 본 연구에서는 설비에 고장이 발생하여 수리가 이루어진 후에 그 설비의 다음 고장은 언제 발생할 것인가를 예측하기 위하여 사례기반 추론을 적용하였다.
대규모 발전소나 화학공정과 같은 다변량 공정은 매우 위험한 환경에서 운전되기 때문에 고장이 발생하면 심각한 인적·물적 손실이 발생할 수 있다. 따라서 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 온라인 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 다변량 공정 데이터에 ICA를 적용하여 고장탐지를 수행하였고, PCA와 성능을 비교하였다. ICA 기반의 고장탐지 절차는 크게 오프라인 과정과 온라인 과정으로 나뉜다. 오프라인 과정에서는 시스템이 정상일 때 계측된 데이터를 이용하여 고장판별을 위한 문턱 값을 설정한다. 그리고 온라인 과정에서는 실시간으로 계측되는 질의벡터에 대한 통계량을 계산한 후, 계산된 통계량과 사전에 정의된 문턱 값과 비교하여 고장을 판별한다. 본 논문에서 이용한 세 가지의 다변량 공정 데이터에 실험한 결과, ICA 기반 고장탐지 방법이 시스템의 고장을 사전에 탐지하였고, PCA 보다 우수한 고장탐지 성능을 보여주었다.
본 연구에서는 미래의 자율운항선박의 핵심기술인 상태기반 예지보전(Condition Based Maintenance, CBM) 기술에 관한 연구로써 고장진단을 위한 실 운항선박을 대상으로 상태 모니터링 시스템의 설계/탑재 및 데이터 취득/처리/분석 기술 개발을 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 데이터 확보, 유효데이터 식별/검증을 통해 최종적인 고장진단 알고리즘 개발을 위함이며 이를 위해서는 대상 기기의 고장 메커니즘에 관한 이해가 필요하다. 따라서 선박 엔진의 FEMA 분석과 Fault Tree Analysis 과정이 수반되어야 하며 엔진의 주요 계통분류, 대상기기 식별, 고장유형, 고장원인과 현상에 대한 분석을 포함하여야 한다. 최종적으로 도출되는 CBM 시스템의 솔루션 S/W는 엔지니어링 지식기반의 실선 운항데이터에 대한 통합적인 데이터 분석을 통해 선박 엔진의 고장예측 및 진단이 가능하다. 본 연구를 통해 운항중인 실선의주 기관을 대상으로 기존 모니터링 항목 이외의 핵심 영향인자를 측정하고, 취득된 데이터에 대한 빅 데이터 분석기법을 통해 적절한 유지보수 방법과 해당 시점을 예측함으로써 향후 선박 엔진의 이상 징후에 대한 사전적 대처와 효율적인 관리가 가능하며 결과적으로 항해 중 해양사고 및 선박운항 손실을 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 센서 노드의 고장에도 신뢰성있는 데이터 전송을 위해 위치 기반 k-독립경로 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안 라우팅 알고리즘은 센서 노드의 랜덤 고장률을 고려하여 독립경로의 수(k)를 결정하고, 구역고장으로 인한 데이터 전달률의 저하를 최소화하기 위해 노드의 위치를 바탕으로 k-독립경로를 지리적으로 분산하여 생성한다. 데이터 변동률을 이용하여 중요이벤트의 발생유무를 판단하고, 중요이벤트 발생시에는 k-독립경로를 통해 메시지를 전송함으로써 데이터 전달률을 높이고, 보통 이벤트일 때는 단일경로로 메시지를 전송함으로써 에너지 소모를 줄인다. 성능평가를 통해 제안하는 위치기반의 k-독립경올 라우팅 알고리즘은 에너지 효율이 높고, 중요이벤트의 데이터 전달률이 높음을 알 수 있었다. 특히, 구역 고장에 대해 다른 라우팅 알고리즘에 비해 훨씬 높은 견고함을 보였다.
제품의 사용환경에서의 고장데이터는 일반적으로 보증기간 동안 발생하는 클레임을 처리하거나 A/S를 하는 과정에서 얻어지게 되는데 이러한 현장데이터를 적절한 방법으로 분석하여 제품의 신뢰도에 대한 올바른 정보를 얻고 품질개선에 활용하는 것은 기업에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 사용현장 데이터의 수집방법 연구와 현장 데이터의 신뢰성 분석 방법의 연구 흐름을 살펴보고 이후 사용현장데이터의 신뢰성 분석 방법연구에 도움을 주는 것이 목적이다.
본 논문에서는 배전분야 설비관리 시스템을 대상으로 배전설비 고장시 GIS 기능을 이용하여 고장설비를 예측할 수 있는 방법과 구현 실례를 소개하고자 한다. 배전설비관리를 위한 지리정보 데이터 모델은 가공과 지중, 전기와 비전기, 점형과 선형의 특성을 가지는 배전설비의 특성을 분석하여 모델링된다. 모델링의 결과 생성된 데이터베이스는 실세계에 존재하는 대부분의 객체에 대한 정보를 포함하고 있으므로 매우 크고 그 구조 또한 복잡하다. 그러므로 응용프로그램이 필요로 하는 데이터를 추출하기 위하여 많은 시간이 요구된다. 그러나 고장복구업무를 위한 시스템은 사용자의 만족도를 위하여 추론의 정확성과 더불어 응답속도를 최소화하는 것이 필수조건이다. 이를 위하여 GIS 데이터베이스 모델을 좀 더 개량할 필요가 있으며, 본 논문에서는 이에 대한 한가지 방안으로 배전설비의 GIS 모델의 축약된 형태인 관계형 데이터베이스 모델을 제시한다. 고장점 추론은 이렇게 만들어진 축약모델을 이용하여 진행되며 고장신고 고객별로 회선, 개폐기, 변압기, 인입주 등 정보를 추출하고 추출된 설비들의 계통상 위치의 유사성을 추론하여 최종 예측점을 파악한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권3호
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pp.467-474
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2009
시스템의 한 부품이 고장 나면 고장 난 부품이 분담하던 부하가 고장 나지 않은 다른 부품에 전가되어 다른 부품의 고장률에 영향을 주는 부하분배시스템에 대한 연구가 신뢰성 공학과 생물의학 분야에서 다양하게 이루어져왔다. 본 연구에서는 최소수명을 보증하는 부하분배체계의 체계단위수명 시험에서 부품의 수명관측이 불가능하며 체계의 수명관측이 가능한 경우에, 중도절단된 체계 고장데이터를 이용하여 부하분배체계의 평균수명과 체계 신뢰도의 최우추정치와 추정오차를 줄일 수 있는 수정된 최우추정치를 구하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 그 성능을 비교한다.
본 연구에서는 발전 플랜트의 보일러 급수 펌프를 대상으로 신뢰도 기반 정비를 적용하기 위한 고장 데이터 관리에 관한 방법에 대하여 논의하였다. OREDA와 같은 고장 데이터베이스에서 중요한 구성 요소인 고장모드, 고장원인, 고장영향, 고장의 심각도를 분석하는 것이 신뢰도 기반 정비에서 중요한 부분이다. 정비주기와 같이 예방 정비 계획을 세울 때 중요한 부분은 고장 데이터의 통계적 처리로부터 결정될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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