• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2003.08a
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• pp.258-263
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• 2003

CDMA 이동전화 서비스가 활성화되면서 유선과 무선의 경계를 허무는 대표적인 서비스로 Wireless PABX 서비스가 등장하였다. PABX(사설교환기)가 설치된 지역에서는 이동전화 단말기가 무선전화기를 대체하며 이 지역을 벗어날 경우 일반 이동전화기로 동작하는 서비스이다. SKTelecom은 Wireless PABX(이하 모바일존 서비스) 서비스를 제공하기 위해 기존의 CDMA2000 1X 시스템의 확장 시스템과, ALL-IP 시스템의 Multi-vendor 시스템을 채택하였다. 이러한 Multi-vendor 시스템의 관리와 서비스 품질관리를 위하여 SKTelecom은 고장관리시스템 구성 관리시스템, 서비스 품질감시 시스템 등의 망관리시스템을 구현하였다. 본 논문은 이동전화 서비스와 모바일존 서비스의 차이점을 분석하고, 고장/구성/품질관리 시스템을 통한 효율적인 서비스 관리방안을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1636_1637
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• 2009

회전기기는 산업설비에서 가장 큰 비중을 차지하는 장치로써 고장발생 시 전체 시스템의 shut-down에 의한 많은 경제적인 손실을 가져오게 된다. 회전기기의 고장은 노화에 의해서도 발생될 수 있지만 베어링 파손이나 축 불일치, 고정 불량등과 같이 다른 원인에 의해서도 발생될 수 있기 때문에 안정적인 설비의 운영을 위해서는 고장진단을 통한 지속적인 관리가 요구된다. 본 연구에서는 회전기기의 지속적인 모니터링 및 고장분석에 사용될 수 있는 DPCM 기법(압축전송기법)을 이용한 CAN 기반의 회전설비 고장진단 시스템을 제안하며 제안된 시스템의 성능검토를 위해 실제 제작된 test-bed 환경에서의 실험을 진행하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.1
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• pp.109-119
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• 2010

FRACAS (Failure Reporting, Analysis and Corrective Action System) is intended to provide management visibility and control for reliability and maintainability improvement of hardware and associated software by timely and disciplined utilization of failure and maintenance data to generate and implement effective corrective actions to prevent failure recurrence and to simplify or reduce the maintenance tasks. This process applies to acquisition for the design, development, fabrication, test, and operation of military systems, equipment, and associated computer programs. This paper shows the FRACAS development process and developed FRACAS system for a defense equipment.

• Plant Journal
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• v.12 no.2
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• pp.31-35
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• 2016

A method of failure data management for Reliability-Centered Maintenance was shown for a boiler feedwater pump of a power plant. The major part of it is an analysis of failure mode, failure cause, and failure effects, which is the main component of a failure data base like OREDA(Offshore Reliability Data). Case study shows main element of the preventive maintenance planning such as the maintenance period can be statistically determined from the failure data.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• v.2007 no.10
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• pp.196-201
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• 2007

현재 국내 ITS는 현장장비 유지관리에 대한 연구 및 고장관련 DB가 부족하여 예비부품수 및 교체시기 산정에 대한 규정이 없는 실정이다. 이에 본 연구는 실제 고장이력자료를 갖고 신뢰성 분석을 실시하여 단거리전용통신(DSRC)방식 노변기지국(RSE)의 예비부품수 및 교체시기를 산정하였다. 전체 수집기간동안의 고장자료는 욕조곡선의 형상을 나타내어 우발고장기간의 자료로 신뢰성 분석을 실시하였으나 고장 수명 분포 중 적합되는 분포가 없었다. 따라서, i)장비가동률과 ii)경험적(empirical) 누적분포함수(CDF) 곡선을 이용한 장비의 고장률(건/일)을 감안하여 예비부품수를 산정한 결과 16.22개 이상의 노변기지국(완제품)을 확보하여야 하는 것으로 분석되었다. 하자보수기간(2년)이 지난후 일정기간($2{\sim}3$년)이 지난 시점에서 향후 10년간에 대하여 수리하면서 사용하는 경우와 신품구입시의 총비용을 비교하여 산정한 교체시기는 10.67건/40개월 이상이다. 본 연구 수행결과 첫째, 비모수적 방법으로 적합도 검정을 실시하지 못하였다는 한계와, 둘째, 초기에 고장이 많이 발생하는 장비는 향후에도 고장이 많이 발생한다는 가정에 기반하여 향후 10년의 운영비용을 분석하였으나 이러한 가정을 입증하지는 못하였다. 따라서, 향후엔 본 연구에 사용된 자료가 고장 수명분포도 적합 되지 않은 원인을 분석하는 것과 분석대상 기간 이후의 자료를 추가하여 적합도 검정 및 신뢰성 분석을 실시하는 것이 필요하다.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.16 no.6
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• pp.129-137
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• 2022

Recently, the technology of aircraft drivers has been transitioning from the existing hydraulically-focused mechanical system to an all-electric one due to the high precision and ease of maintenance of electric drivers. Consequently, the failure of an aircraft's electric motor can have fatal consequences. To ensure aircraft safety, efficient and timely fault diagnosis methods are required prompting the active pursuit of research into fault diagnosis technology. This paper introduces and analyses the failure types and failure diagnosis technology trends of permanent magnet synchronous motors among electric motors.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.1
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• pp.163-169
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• 2020

Recently, research on automation and unmanned operation of machines in the industrial field has been conducted with the advent of AI, Big data, and the IoT, which are the core technologies of the Fourth Industrial Revolution. The machines for these automation processes are controlled based on the data collected from the sensors attached to them, and further, the processes are managed. Conventionally, the abnormalities of sensors are periodically checked and managed. However, due to various environmental factors and situations in the industrial field, there are cases where the inspection due to the failure is not missed or failures are not detected to prevent damage due to sensor failure. In addition, even if a failure occurs, it is not immediately detected, which worsens the process loss. Therefore, in order to prevent damage caused by such a sudden sensor failure, it is necessary to identify the failure of the sensor in an embedded system in real-time and to diagnose the failure and determine the type for a quick response. In this paper, a deep neural network-based fault diagnosis system is designed and implemented using Raspberry Pi to classify typical sensor fault types such as erratic fault, hard-over fault, spike fault, and stuck fault. In order to diagnose sensor failure, the network is constructed using Google's proposed Inverted residual block structure of MobilieNetV2. The proposed scheme reduces memory usage and improves the performance of the conventional CNN technique to classify sensor faults.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2011.10a
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• pp.1357-1365
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• 2011

Reliability analysis-based maintenance system has the merit than elapsed time-based preventive maintenance system. First, it is possible to active handling of rolling stocks failures. In the past, Failure handling activities began when after increase failures rapidly. But if we can continuous manage of reliability than changing of failure tendency can know more quickly. Second, It is possible to using maintenance resources effectively. We can look forward to cost reduction to distributing of much less failures parts's maintenance resources. KORAIL builds reliability system called KTX-RCM for operating high-speed rolling stocks. But existing rolling stocks have not reliability system from the past. Fortunately, KORAIL started ERP system called KOVIS at 2007. KOVIS includes maintenance data for reliability analysis. So in this study analysis failure data for getting reliability number about existing passenger car. And we desire to maintenance connection plan.

• 건강소식
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• v.7 no.11 s.60
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• pp.34-36
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• 1983

• 건강소식
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• v.6 no.5 s.43
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• pp.44-46
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• 1982