• 대한기계학회논문집A
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• 제41권5호
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• pp.381-389
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• 2017

마르코프체인 시뮬레이션으로 추출한 점을 기반으로 커널 밀도함수를 구성하고 중요도 추출함수로 가정하였다. 크리깅 근사모델은 한계상태식 근방에서 상세히 구성되었다. 고장확률은 크리깅 근사모델에 대해 중요도 추출법을 수행하여 계산하였다. 커널 밀도함수가 한계상태식의 근방에서 더 많은 점을 추출할 수 있도록 기존의 방법을 개선하였다. 커널 밀도함수의 파라메터를 찾기 위한 안정적인 수치계산 방안이 제시된다. 크리깅 근사모델의 불확실성으로 인해 계산된 고장확률이 변경될 가능성을 계산하여, 크리깅 근사모델의 완성도를 평가하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제35권11호
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• pp.763-768
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• 2013

본 논문에서는 하수처리장 주요 장비 고장밀도함수를 기반으로 시스템 가용성 평가가 수행되었다. 프로세스 구성과 구성요소의 고장률에 따른 시스템 가용성 및 위험요소 분석에 초점을 맞추고 있다. 하수처리장 시스템 가용성 분석을 위하여 기자재 분류와 해당기자재의 고장확률밀도함수를 정립하였다. 가용성 평가 과정의 불확실성의 해소를 위하여 몬테카를로 시뮬레이션 기법과 이벤트기법을 도입하였다. 하수처리장 시스템 가용성은 구성장비가 직렬연결 상태인 경우에 50.4%로 평가되었으며, 장비별 보조시스템이 추가 적용된 경우 80.1% 이상으로 증가하였다. 슬러지 탈수 및 농축 공정의 시스템 오작동은 전체 시스템 오작동의 77% 이상에 해당하고 있어 주 위험 요인으로 평가되었다.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.33-36
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• 2016

The investigation on the verification of availability simulation for small-scale plant has been carried out. This study focuses on the availability variation induced by number of equipment and iteration with failure density function. The equipment classification of small-scale plant and failure type and the methodologies on Monte-Carlo simulation are established. The availability deviation with programs showed under Max. 1.7% for the case of normal function. This method could be used to availability evaluation of small-scale plant, but calibration of the failure density function is necessary for general application.

• 대한산업공학회지
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• 제7권1호
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• pp.13-20
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• 1981

본 연구에서는 세가지 형태의 검사주문정책이 제시되었다. 부품 주문시 원래부품의 상태가 가동상태, 퇴화상태, 고장상태인가에 따라 보통주문, 특별주문, 긴급주문으로 분류되고, 각 주문형태는 각기 다른 인도기간으로 특정지워진다. 정책 I은 대체부품이 도착되면 원래부품이 가동중이라도 대체시키는 경우이고 정책 II는 도착된 대체부품을 원래부품의 고장발생때까지 재고시켜 두는 것이다. 정책 III은 대체부품이 도착되면 가동중인 원래부품에 검사를 한번 더 시행하여, 이것이 가동상태에 있으면 퇴화가 발생되는 평균시간까지 더 사용하고 난뒤 대체시키고, 퇴화상태에 있으면 대체부품과 즉시 대체시키는 것이다. 이와 같은 세가지 정책하에서 비용유효성 함수가 제시되고, 퇴화밀도함수와 고장밀도함수가 각각 Weibull과 지수분포를 따르는 경우 적정검사주문 시간을 구하고, 고장비용에 대한 부품가격과 고장비용에 대한 검사 비용의 변화에 따른 정책 변화가 분석되었다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제35권2호
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• pp.33-49
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• 2009

이 연구는 국방장비의 고장률함수가 욕조곡선을 이루고 있는지를 조사하기 위한 것이다. 국방장비 가운데 K-1 전차를 선택하여 고장확률밀도함수에 대한 고장률함수의 형태를 조사하였다. 또 다른 목적은 전차 운용환경에 따라 고장발생 차이가 발생하는지를 조사하는 것이다. 연구 결과, K-1전차의 고장률은 대체로 와이블분포를 따르고 있음을 보여준다. 와이블분포는 욕조곡선과 같이 시스템의 고장률이 전체 수명주기동안 다른 모양을 가지고 있을 때 유용하다. 전차가 운용을 개시하는 초기시점의 고장률함수는 고장이 많이 발생하다가 시간이 경과함에 따라 점차 낮아지는 와이블분포의 감소형 함수를 따르고 있다. 초기고장 시기를 지나면 고장이 안정적으로 발생하는 임의고장 단계에 이르며 이 시기는 고장률이 일정한 와이블분포를 따르게 된다. 장비의 사용기간이 증가하게 되면 마모로 인한 고장이 점차 증가하며 고장률함수는 증가형 함수를 따르게 된다. 또한 연구를 통해 전차의 운용 지형이 열악한 환경에서 고장이 더 많이 발생하고 있음을 알 수 있다. 연구 결과 시사점으로는 창정비 주기를 설정하는데 있어 욕조곡선에서 마모고장이 발생하는 시점을 창정비 시기로 선택해야 할 것이다. 또한 전차 운용 지형을 고려하여 창정비 주기를 조절해야 할 것이다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제11권1호
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• pp.87-91
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• 2009

본 논문은 상대적으로 새로운 기법인 Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM을 이용한 지능형 고장 탐색과 진단 방법을 제안하고 있다. 본 연구에서는 롤링 베어링을 대상으로 고장을 탐색하고 진단하기 위한 방법을 제안하는데 Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM은 고장 클래스를 잘 표현할 수 있다. Parzen Density Estimation은 새로운 패턴 데이터의 거절과 알려진 데이터 패턴의 밀도의 평가에 의해 새로운 패턴을 찾아낼 수 있고, Multi-class SVM 기반의 방법은 여러 클래스의 고장을 support vector로 표현하여 고장 패턴을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 실제의 다중 클래스를 가지는 롤링 베어링의 고장 데이터를 사용하여 고장 패턴을 탐색하는 과정을 보여주는데, 커널함수의 적절한 파라미터의 선택에 의한 Multi-class SVM 기반의 방법이 multi-layer perceptron이나 Parzen Density Estimation 방법보다 우수함을 입증한다.

• 한국추진공학회지
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• 제16권4호
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• pp.33-41
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• 2012

KM6 단기추진제의 저장수명을 감마과정 이론을 이용한 확률론적 방법으로 추산하였다. 장기 저장에 따른 안정제 함량의 저하량이 0.8%일 때를 상태고장으로 보았으며 정상감마과정으로 가정하였을 때 형상함수의 상수와 척도모수를 모멘트법으로 추정하였다. 저장기간별 확률밀도함수로부터 각 저장기간에서의 상태분포를 확인할 수 있으며 누적고장분포함수 곡선에서 누적고장확률이 10%인 $B_{10}$수명은 25년이며 $B_{50}$수명은 36년으로 추산되었다. 실용적 관점에서 볼 때 $B_{50}$수명을 평균저장수명으로 볼 수 있으며 확률과정론을 이용하면 저장수명을 분포곡선으로 표현할 수 있다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.491-499
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• 2017

철도 분기기는 철도에 가장 중요한 시스템 중 하나이며, 분기기가 이상이 발생하였을 경우에는 사고가 발생할 수 있다. 분기기의 상태를 검지하기 위해서 밀착검지기를 사용한다. 밀착검지기의 고장은 분기기의 고장으로 간주되어 열차운행에 커다란 장애가 될 수 있다. 분기기 밀착검지기의 고장 특성분석은 분기기의 운용에서 매우 중요하다. 밀착검지기의 운용특성 및 고장특성을 분석하기 위해서, 밀착검지기를 본선(A) 및 측선(B), 분기기 동작 횟수가 10회 미만(C) 및 80회 이상(D)로 분류하였다. 선정된 밀착검지기 140대를 기준으로 밀착검지기 고장특성을 분석하였다. 분기기의 고장은 제어부, 케이블 및 검지센서에 발생하였으며, 이 데이터를 운용 환경(A, B, C, D)에 따라 분류하였으며 각각의 고장밀도함수를 선정하고 모수를 추론하여 사전분포 값을 선정하였다. Bayesian추론을 이용하여 기기의 평균수명과 한계수명(Life expectancy)을 예측하여 밀착검지기 제어부에 대한 교체시점을 제시하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권10호
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• pp.1299-1306
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• 2011

본 연구에서는 측정된 균열 데이터를 토대로 변동하중 하에서의 균열성장모델 변수들을 베이지안 모델변수 추정 방법을 통해서 확률적인 분포로 구하는 방법을 제시하였다. 모델변수의 확률분포를 구하기 위해 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 샘플링 방법을 이용하였다. 변동하중 하에서는 균열성장 모델이 더욱 복잡해 짐에 따라 기존의 MCMC 기법으로는 확률분포를 잘 구하지 못하므로 주변확률밀도분포를 제안함수로 사용하는 MCMC 기법을 새롭게 제안하였다. 모델변수의 추정을 위해 여러 크기의 일정 진폭 하중 하에서 시편시험을 수행하여 얻은 균열성장 데이터를 이용하였다. 추정된 변수들을 사용하여 변동하중 하에서의 시편에 대해 균열성장 예측을 수행하였고, 이를 실제 시험 데이터를 통해서 검증하였다.