유한고장 속성을 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 흑은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 단조증가(혹은, 단조감소) 속성을 가진 일반화 감마분포를 이용한 신뢰성 모형을 제안하였다. 일반화 감마분포를 이용한 유한 속성 비동질적 모형에 대한 모수추정은 고장 간격시간으로 구성된 실측자료를 이용하여 모수 추정을 수행하였다. 일반적 감마분포 형상모수의 제안을 위하여 특수한 형태를 적용하였다. 본 논문에서는 기존 모형의 분포를 적용하고 추가적인 소프트웨어 고장 해석을 위하여 감마 및 와이블 분포를 이용하였다. 일반화 감마 분포모형의 고장자료분석을 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 적합도 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
현재 건설교통부 한강홍수통제소에서는 96개의(2006 한국수문조사연보 기준) 수위관측소를 설치 운영하고 있으며 현장에서 수집되는 수위자료의 전송방법은 크게 두 가지로 중계소를 통해 실시간으로 전송되는 TM(TeleMetering) 방식과 기록지(Recording) 방식으로 구분된다. 고품질 수위자료의 생산 및 제공은 비단 수자원 관련 연구 분야에서 뿐만 아니라 하천의 효율적인 관리, 각종 국토개발계획 등에 다양하게 이용되고 있으며 특히 TM 자료의 경우는 실시간으로 현장에서 관측되는 수문자료를 수집하여 홍수예보시스템의 가장 중요한 입력자료로서 활용된다. 한강홍수통제소에서 구축 운영하고 있는 TM 수위자료와 일반 수위자료를 대상으로 현황을 검토한 결과 일반적으로 수위관측소의 자료 오류 유형을 관측기기부터 전송단계별로 분류하면 수위계 기기 고장(부자 걸림 등), 전송로 변경 및 통신 장비 고장 등으로 인한 오 결측으로 구분될 수 있다. 과거 오 결측된 자료를 보정하기 위한 방법으로는 2시간, 3시간 전(前)수위 자료를 이용해 이상치를 보정하는 것이 유일하게 활용되고 있었으나 작년에 한강수계를 대상으로 "국가수문자료 품질관리시스템구축(1차)" 연구 용역을 실시하여 시범 구축 결과를 금년부터 활용하고 있으며 본 시스템에 자료보정에 대한 다양한 방법이 탑재되어 있다. 이와 별도로 기왕자료의 보정방법으로 TM과 일반방식이 이중화 되어 있는 관측소의 경우에는 연속적인 자료를 나타내는 기록지 자료를 활용하는 것이 대안으로 제시되고 있다. 하지만, 기록지 자료를 통해 오 결측된 TM 자료를 보완하는 것에 대해서는 아직 연구된 바가 없으며 이와 관련된 다각적인 검토가 국내에서 부족한 실정이므로 본 연구에서는 실제 한강홍수통제소에서 관할하고 있는 이중화 기록방식의 관측소를 선정하여 TM과 기록지 수위관측자료의 비교 분석을 통해 오 결측된 TM 자료를 일반 기록지 자료로 보완에 하는 것에 대한 실효성을 심도 있게 검토하여 수위자료 품질향상의 기반을 마련코자 한다.
본 논문은 소프트웨어 신뢰성장 모형에 대한 베이지안 모수추론과 모형선택 방법이 연구되었다. 소프트웨어 성장 모형은 내재되어 있는 오류와 고장 간격시간으로 모형화하면 소프트웨어 개발 단계에서 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 사후 분포의 정보를 얻기 위한 다중 적분문제에 있어서 일종의 마코브 체인 몬테칼로 방법인 깁스 샘플링을 사용하여 사후 분포의 계산이 이루어졌다. 확산 사전 분포를 가진 소프트웨어 신뢰성에 의존된 일반적 순서 통계량 모형에 대하여 베이지안 모수 추정이 이루어 졌고 효율적인 모형의 선택방법도 시행되었다. 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정과 추세 검정이 사용되었다. 본 논문에서 사용된 소프트웨어 고장 자료는 Minitab(version 14) 통계 페키지에 있는 와이블분포(형상모수가 2이고 척도모수가 5)에서 발생시킨 30개의 난수를 이용한 모의 실험자료를 이용하여 고장자료 분석을 시행하였다.
지난 날에는 생산공장 기기들의 정비에 진동분석 이용은 거의 전무한 상태이었으며 과학이 발달된 이 즈음에도 고장이 날 때까지 기기를 혹사하고 고장이 난 후에야 많은 시간과 경비를 들여 기기를 재가동 함은 물론 공장가동 중단으로 인한 생산성 상실이 산업계에 주는 영향은 크다. 경우에 따라서는 기기전체를 교체하는 큰 대형사고로 이어질 수 있기 때문에 공장 전면 조업에 큰 차질을 빚게된다. 시태크(Time tech)와 Re-Engineering과 같은 최첨단 경영방침에 부응하기 위해서는 구태의연한 가동파괴정비나 정기점검 정비방법을 탈피하여 최신 진동분석 기술을 이용한 예방정비(predictive maintenance)를 채택하는 것이 바람직하다. 과학기술 발전에 힘입어 정확한 진동자료를 수집할 수 잇는 주파수분석기(FFT analyzer)나 자료수집기 (data collector)와 진동자료를 심층분석하여 정확한 진동해결방안을 제시할 수 있는 software가 개발되어 사용화 되어 있는바 관계기술 요원들의 진동에 대한 이해와 기술습득으로 한차원 높은 기기정비를 통해 효율적인 생산성증가, 정비비용감소, 안전사고 미연방지등 많은 것을 함께 얻을 수 있다.
고장수목 정점사상에 대한 이용불능도의 불화실성을 분석하기 위한 방법 및 전산코드를 개발하였으며 그 유용성을 검증하였다. 이 방법은 몬테카를로 방법과 모멘트 방법을 고장수목 축소 기법과 함께 조합하여 개발하였고 WASH-1400에 있는 고장수목과 신뢰도 자료를 이용하여 본 연구에서 개발된 코드의 효율성을 검증하였다. 몬테카를로 방법과의 비교결과 이 방법을 이응하면 계산시간을 상당히 줄일 수 있으며 충분히 정확한 결과를 얻을 수 있음을 입증하였다.
전력용 커패시터는 부하의 역률개선과 선로전류의 감소에 의한 변압기 용량의 여유와 선로의 리액턴스나 저항에 의한 전압강하가 감소로 전압이 안정되어 부하설비의 생산 능률과 제품의 품질 향상에 도움이 되기 때문에 송배전 회로망 또는 부하설비에 설치 운영되고 있다. 한편 부하의 변동에 따른 역률조정을 위한 스위칭 동작과 비선형 부하 등의 사용은 고조파 전류의 유입으로 전압 및 전류 스트레스를 증가시킬 수 있다. 커패시터는 낙뢰와 같이 일시적인 과전압에 의해 커패시터를 고장 나는 것도 있지만, 오랫동안의 스트레스로 고장이 나는 경우가 많아 커패시터가 고장 나는 정확한 원인분석을 체계적으로 한 보고서가 많지 않다. 본 연구에서는 국내외 일부 발표된 자료를 가지고서 커패시터가 전기품질 변동에 의해 고장이 일어날 수 있는 원인 등을 찾아 분석하였다.
본 논문에서는 유도전동기에서 발생되는 고장들 중에서 고정자 권선 단락 고장 특성 해석과 고장 판별에 대한 방법을 제시한다. 고정자 권선 단락을 판별하기 위해서 단락상태의 고정자를 모델링하여 3상 전류 불평형과 공극자속밀도에 대한 유한요소해석을 수행하였다. 유한요소해석으로 얻어진 결과의 타당성을 입증하기 위해 실험을 통하여 전류와 공극자속에 대한 유기기전력 측정값을 비교하였다. 공극자속의 유기기전력을 측정하기 위해 고정자 슬롯에 자속센서를 취부하였다. 고정자 권선 단락 시 3상 전류는 불평형을 이루고 공극자속밀도가 감소되어 유도전동기의 고정자 고장을 판별하는 기초자료가 된다.
RBF 네트워크의 중간층은 클러스터링 하는 층으로 주어진 자료 집합을 유사한 클러스터들로 분류하는 것이다. 여기서 유사하다는 것은 입력 데이터들에 대한 특징 벡터 공간사이에서 한 클러스터내의 벡터들 간에 거리를 측정하여 정해진 반경 내에 존재하면 같은 클러스터로 분류하고 정해진 반경 내에 존재하지 않으면 다른 클러스터로 분류한다. 그러나 정해진 반경 내에서 클러스터링 하는 것은 잘못된 클러스터를 선택하는 단점을 가지게 된다. 그러므로 중간층을 결정하는 것은 RBF 네트워크의 전반적인 효율성에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 중간층을 결정하기 위한 방법으로 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하고자 하였다. 그리하여 본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하여 그 원인을 판단, 분류하기 위하여 전력계통의 고장 기록 장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 FCM을 이용 분류하여 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다.
전력계통 운용시 고장이 발생하면 계통 운전원은 계전기 및 차단기 관련 동작정보 및 경보로부터 해당 고장내용을 판단하고 계통복구를 위한 조작을 행한다. 본 논문에서는 현재 건설중인 양성자가속기 연구센터의 전력 계통 운용시 발생한 고장에 따른 다중경보신호를 분석하기 위하여 전력계통의 고장영역별로 동작하는 보호계전기 신호, 차단기 신호 및 경보신호를 분류함으로써 이를 향후 전력계통 운용시 고장진단을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
신형/장기 운영 무기체계 수리부속의 불균형적 수요발생에 따른 항공기 불가동을 해소하기 위한 수요예측기법 개선의 필요성이 대두되고 있다. 항공기 수리부품들은 고단가이고, 청구에 소요되는 기간이 길어 사전에 예측하지 못한다면 작전지원에 문제가 발생하게 된다. 신뢰성 있는 수요 예측은 과보유로 인한 재고비용을 줄일 수 있으며, 수요를 예측하기 위한 방법은 회귀분석, 단/다변량 시 계열분석, 데이터 마이닝 기법 등이 있다. 항공기 부품의 수요 예측은 그 부품의 수가 8만 가지 이상이며 각 부품간의 관계를 분석하기에 어려움이 있어 시간에 종속적인 단변량 시계열 분석을 통해 수요예측을 실시하였다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 첫째, 자료를 기존 AMMIS 체계에서 고장 자료를 실수요로 가정하여 수집하였다. 고장이나 주기 검사, 시한성 기술지시 등으로 부품을 장 탈착하게 되면 정비부서에서 이를 전산프로그램인 AMMIS에 입력하도록 하고 있다. 따라서 실제 정비부서에서 부품을 사용한 현황을 실수요라고 인정할 수 있다. 둘째, 1999년 1월부터 2007년 2월까지의 월별 자료(98개)를 수집하였다. 자료의 수가 충분하므로 예측 정확성 향상을 위하여 ARIMA기법에 적용이 가능하다. 고장빈도가 높은 부품 50여개를 추출하여 Box-Jenkins의 ARIMA기법을 적용하여 예측을 실시하였다 실시 결과 적합한 모형식을 도출하였으며, 현용기법보다 예측 정확성이 높다는 결론을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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