국내 원전에 신뢰도 기반 정비(RCM : Reliability Centered Maintenance) 기법을 도입하기 위해 수행하고 있는 영광 1,2호기 시법계통 RCM 분석에서 관련 기기의 고장데이터를 RCM 분석 방법론에 따라 분석하였다. 본 논문에서는 작업의뢰서와 작업보고서 기록내용을 토대로 지배적인 고장모드 및 다빈도 고장발생 기기를 파악하여 고장원인을 분석하였으며, 기기 유형으로 분류하여 고장들을 분석하였다. 분석결과 지배적인 고장모드는 EPRI에서 분류한 고장모드에 모두 포함되었으며, 고장빈도가 높은 기기의 고장원인은 운전환경, 사용유체, 운전형태, 기기 형식 등에 따라 고장메커니즘이 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 기기 유형으로 분류하여 고장모드별로 고장율을 분석한 결과 미국의 Generic Data(IEEE Std 500-1984)와 근소한 차이를 보이거나 약간 낮은 것으로 분석되었으며, 고장율이 높은 기기 유형을 단위 기기별로 세분화하여 분석한 결과 공기구동 조절벨브의 외부누설 고장율은 1.10E-06 이지만 충전유량 조절밸브의 고장율은 1.70E-05로서 약 10배 정도로 고장율이 높은 것으로 분석되었다. 기기별로 세분화한 고장을 분석 결과는 시범계통 RCM 분석시 고장모드 영향분석(FMEA. Failure Mode and Effective Analysis) 단계에서 필수기기를 선정하는 하나의 인자로 활용하였으며, 고장율의 역수로 구한 고장간 평균시간(MTBF:Mean Time Between Failure)은 정비주기 선정시 기초데이터로 활용된다.
현대 사회에서의 배전은 단순히 전력 공급에서 그치는 것이 아니라, 우수한 전력 품질을 지닌 전기를 공급해 주는 것에 큰 의미를 두고 있다. 배전 선로에서 고장이 발생할 경우 서로 유기적인 연관성 및 부하의 밀집도가 큰 배전계통의 특성상 전력품질저하 및 고장파급효과가 매우 크다. 전력품질은 일정한 주파수 및 전류, 전압 등을 기반으로 하며 고장에 의해 이러한 요소들이 영향을 받아 전력품질 저하의 원인이 된다. 따라서 배전계통에서의 고장에 의한 영향을 자세히 분석하기 위해 EMTP(ElectroMagnetic Transients Program)를 이용하여 고장을 모의하고 결과를 분석하였다. 다양한 유형의 조건을 모의하기 위해 계통의 여러 위치에서 1선지락 고장을 모의하였고, 각 고장 지점에 따라 다양한 위치에서 전압과 전류를 측정하여 고장의 파급효과를 측정하여 고장 발생 시 전압과 전류의 관계 및 거리에 따른 고장파급효과를 분석하였다.
Purpose: This study was done to apply failure mode & effect analysis (FMEA) to chemotherapy in order to reduce prescribing, dispensing and administering errors related to treatment and provide patients with a safe medical environment. Methods: A one group pre-post test design was used to verify the effects using the tool for FMEA in chemotherapy. Results: There was a statistically significant decrease in prescribing errors from 11.47% to 3.18%; administering errors decreased but they were not statistically significant. In a addition, there was no change in dispensing errors. Conclusion: The results show that FMEA removed risk factors that might occur during the process of chemotherapy and that it was an effective tool for prevention of negligent accident occurring in actual patients.
품질보증활동은 양산단계에서 위험 식별을 기반으로 품질에 영향을 주는 인자를 확인할 수 있다. 위험 식별은 고장 분석을 통해 이루어지며, 회전익 항공기 착륙장치에 대한 고장 분석 방법은 고장 유형 영향 분석(FMEA)으로 선정하였다. FMEA는 고장 유형에 대해서 심각도, 발생도, 검출도에 대한 정보를 결합하여 품질에 영향을 미치는 인자를 확인하는 방법이다. FMEA 결과는 위험도를 통해 고장 우선순위를 결정한다. 하지만 심각도, 발생도, 검출도에 대한 중요도는 동일하게 구성된다. Dempster-Shafer 증거 이론은 경험과 주관이 반영된 의견에 대해서 불확실성 분석을 수행한다. 또한, Dempster-Shafer 증거 이론은 믿음 함수와 개연성 함수를 구성할 수 있으며, 믿음 함수와 개연성 함수를 통해 가설의 믿음 정도, 신뢰도를 확인할 수 있다. 회전익 항공기 착륙장치는 이륙 및 착륙 시 충격을 받는 구성품으로, 양산단계에서 고장 유형을 관리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 회전익 항공기 착륙장치의 고장 유형에 대한 위험도 분석을 위해 Dempster-Shafer 증거 이론을 이용한 FMEA를 제안하고, 고장 우선순위를 결정한다. 결과는 믿음 함수 및 개연성 함수 곡선을 통해 도출한다.
오늘날 대다수의 안전필수 시스템들(Safety-Critical Systems)에는 컴퓨터, 전기 및 전자 부품이나 장치들에 소프트웨어를 칩에 내장하거나 제어용 소프트웨어 시스템이 탑재되어 구축되고 있다. 이에 따라, 컴퓨터 소프트웨어를 내장하였거나 탑재한 시스템들의 안전성을 평가하기 위한 여러 가지의 결함 분석 기법들이 제안되어져 오고 있다. 이러한 소프트웨어 결함 분석 기법들은 전통적으로는 하나의 안전필수 시스템을 분석하는데 단지 하나의 방법으로만 분석해 왔으나, 시스템의 종류와 특성이 다양해지면서 그 시스템에 가장 알맞은 결함 분석 기법이 동원되어야 함은 필수적이다. 본 연구에서는, 안전필수 시스템에서 소프트웨어의 크기가 비교적 작고, 안전성과 관련한 시스템 제어 반응 시간이 특별히 민감하지 않는 소프트웨어의 안전성을 평가하는 방법으로 결함트리 분석(FTA)과 소프트웨어 고장 유형 및 영향 분석(FMEA)을 결합한 시스템 결함 분석 방법을 제안하고 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 이용하여 사례연구를 수행하고자 한다.
IT융합 응용 기술의 발전으로 스마트 디바이스들의 활용이 증대되고 있고 지불결제 시스템에서도 스마트 IC카드의 사용이 급증하고 있다. 또한 무선 이동통신기술과 멀티미디어 처리 기술의 발전에 따라 언제 어디서나 IC카드 지불결제 시스템의 사용이 요구되고 있다. 이에 IC카드 지불결제 시스템의 보안성(security) 역시 중요한 이슈로 떠오르고 있다. IC카드 지불결제 시스템들과 같은 정보 시스템의 보안성을 평가하기 위한 여러 가지 결함 분석 기법들이 있다. 그러나 IT융합 응용 기술이 확대 발전함에 따라 정보 시스템의 종류와 특성이 다양해지면서 단지 하나의 시스템 보안성 평가 방법으로는 적절한 분석이 이루어 질 수 없다. 따라서 본 논문에서는 IC카드 지불결제 시스템의 보안성을 평가하기 위해서 두 가지 중요 결함 분석 기법인 결함 트리 분석(Fault Tree Analysis; FTA) 기법과 치명도(Criticality)기반의 고장모드별 영향 분석(Fault Modes and Effect Analysis/Criticality; FMEA/C)기법을 통합하여 사용함으로서 IC카드 지불결제 시스템의 결함 분석을 수행하여 보안성을 평가하고 개선하는 방법을 제안한다.
산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.
최근 정보통신기술의 발전으로 교육훈련 현장에는 전자 교수학습 시스템(e-teaching and learning system) 에 대한 사용이 급증하고 있다. 또한 무선 이동통신기술과 멀티미디어 처리 기술의 발전에 따라 언제 어디서나 양질의 교육 및 훈련 콘텐츠에 쉽게 접근할 수 있게 되었고, 개인 맞춤형의 교수학습 서비스 시스템도 등장하고 있다. 많은 전자 교수학습 시스템들이 개발됨에 따라 이의 보안성(security) 역시 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 전자 교수학습 시스템들과 같은 정보 서비스 시스템의 보안성을 평가하기 위한 여러 가지 결함 분석 기법들이 있다. 그러나 융합IT 기술이 확대 발전함에 따라 정보 서비스 시스템의 종류와 특성이 다양해지면서 단지 하나의 시스템 보안성 평가 방법으로는 적절한 분석이 이루어 질 수 없다. 따라서 본 논문에서는 정보 서비스 시스템의 보안성을 평가하기 위해서 결함 트리 분석(Fault Tree Analysis; FTA)기법과 고장모드별 영향 분석(Fault Modes and Effect Analysis; FMEA)기법의 두 가지의 분석 기법을 통합하여 사용함으로서 전자 교수학습 시스템의 결함 분석을 수행하고 보안성을 개선하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 MOF 소손시 비오차 발생으로 인한 전력사용량에 미치는 영향을 분석하기 위해 비오차를 측정하였다. 현재 MOF 고장건수는 전체파급고장의 약 10%이상 발생되고 있으며, 현장 순회시험을 통해 2009년 68건, 2010년 156건을 적출하였다. 이러한 MOF의 고장은 대부분 내부 CT 권선소손에 의해 발생되며, CT의 1차코일 또는 2차코일 단락시 유형별로 실험을 통해 비오차를 분석하였다. 특히 3상 수전고객은 ${\Delta}$-Y결선방식으로 MOF 정상시 불평형 전류는 중성선의 전류가 발생되지 않으나, MOF 이상시 중성선에 이상전류가 발생된다. 따라서 중성선의 이상전류를 측정하여 MOF 이상유무 판정 및 과부족 계량 오차 판정을 하기 위한 자료로 활용하였다.
최근 항공기, 잠수함, 로봇 등 고도의 신뢰성이 요구되는 군사무기체계 분야에 상용 필드버스의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 잠수함 전투체계 역시 대표적인 군사용 전자 장비로서 다양한 컴퓨터와 센서 및 액추에이터들이 실시간 네트워크로 연결되어 있다. 잠수함의 작전수행능력 및 생존성과 직결되는 전투체계용 네트워크는 매우 높은 수준의 신뢰성을 만족해야 된다. 그 결과 잠수함 전투체계의 구성장비들을 제어하기 위한 필드버스로써 표준 CAN(Controller Area Network)을 기반으로 채널과 제어기를 이중화한 이중채널 CAN 버스가 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 Petri Net을 이용하여 이중채널 CAN 버스의 신뢰도 분석 모델을 제시한다. 기존연구에서는 네트워크를 통한 정보전송 성능 분석에 주안점이 주어졌으나, 본 논문에서는 CAN의 다양한 물리적 고장 유형을 반영하여 GSPN(Generalized Stochastic Petri Nets) 모델을 제안한다. 제안된 모델을 기반으로 고장율과 고장복구율을 변경하면서 각 고장 유형이 이중채널 CAN 버스의 신뢰도에 미치는 영향을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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