Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.11a
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pp.266-266
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2019
Marine accidents are increasing year by year, and various accidents occur such as engine failure, collision, stranding, and fire. These marine accidents present a risk of large casualties. It is important to prevent accidents beforehand. In this study, we propose a modeling to predict the occurrence of marine accidents by applying the Markov Chain Process that can predict the future based on past data. Applying the proposed modeling, the probability of future marine accidents was calculated and compared with the actual frequency. Through this, a probabilistic model was proposed to prepare a prediction system for marine accidents, and it is expected to contribute to predicting various marine accidents.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2010.11a
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pp.651-668
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2010
철도 시스템은 차량, 전력, 신호, 선로구축물시스템이 유기적으로 결합된 복합시스템으로 사고 발생 시 원인규명이 어렵고 인명에 치명적인 결과를 초래하게 되며 사소한 고장이라도 열차지연에 미치는 파급효과는 지대하여 시스템의 신뢰성확보가 매우 중요하다[26]. 실제로 세계 각국의 철도산업은 시스템의 신뢰성 향상을 위해 신뢰성 기법에 기반을 둔 다양한 이론을 통해 신뢰성 향상과 안전성 향상에 최선을 다하고 있다. 본 연구에서는 철도 신뢰성관리와 관련된 국내 연구동향과 철도 운영기관 및 기업에서 적용하고 있는 신뢰성 적용 현황을 분석한다. 그리고 국외 연구 동향과 주요 적용 현황을 정리한다. 또한 철도 신뢰성과 관련된 국내외 규격을 조사하고 이들 규격의 내용을 분석한 후 국내 적용방향을 제시한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2007.12a
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pp.376-382
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2007
A Collapse of bridge by ship's collision to the bridge post may lead a great calamity. This paper investigates on avoiding collision between a ship and bridge by improvement of environmental factors, submitting a counter plan of reducing collision effect by triangular type of collision protecting bar and ship maneuvering skills. Putting up collision protecting bar fences of triangular type around the bridge posts would decrease the collision impact force by 75 percent.
한국전력의 원격감시제어설비(SCADA System)는 전력계통 운영 자동화 및 변전소 무인운전을 위하여 송변전사업소에 구축한 전력자동화설비이다. 원격감시제어설비는 안정적 전력공급을 위하여 필수적인 전력ICT설비로 고장시 전력공급에 지대한 영향을 미친다. 사업소에서는 설비 운영 및 품질유지에 많은 노력을 기울이고 있으며, 직무교육을 통해 현장 업무를 지원하고 있는 KEPCO Academy에서는 SCADA 담당직원의 직무역량 강화를 위해 노력하고 있다. 갈수록 복잡해지고 대용량화 되어 가는 전력계통의 안정적 운영을 위해 SCADA설비를 구축하고 운영하는 직원들의 책임과 역할은 한층 더 커지고 있는 현시점에서 현장 직무분석을 통한 SCADA 교육과정을 개발 운영함으로써 직원들의 실무지식 및 운영기술을 강화하여 안정적인 전력공급 업무에 기여하고, 교육효율 향상 및 교육만족도 제고를 통해 사내 직무교육기관으로서의 KEPCO Academy 위상을 강화하는데 본 연구의 목적을 두었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.30
no.2
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pp.247-252
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2006
Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn until signal is growing to abnormal state that the signal is over or under the set point. therefore cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without any additional sensors. By analyzing the data with high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be defined. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC. FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.
Kim, Young-Il;Oh, Hyun-Gyeong;Cheon, Hang-Chun;Yu, Yung-Ho
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2005.06a
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pp.281-286
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2005
Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn while signal is growing to abnormal state until the signal is over or under the set point and cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without additional sensors. By analyzing this data having high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be understood. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC, FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.2
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pp.89-95
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2003
We consider a problem of application of analytical redundancy to engine synchronization process of spark ignition engines, which is critical to timing for every ECU process including ignition and injection. The engine synchronization process we consider here is performed using the pulse signal obtained by the revolution of crankshaft trigger wheel (CTW) coupled to crank shaft. We propose a discrete-time linear model for the signal, for which we construct FDI (Fault Detection & Isolation) system consisting residual generator and threshold based on linear observer.
본 고에서는 ATM 통신망에서 시험의 필요성, 종류 및 방법 그리고 시험 시스템의 기능 등에 대해서 기술하였다. ATM은 보다 높은 속도를 제공하고 통신망의 QoS(Quality of Service)를 제어하며 보다 효율적으로 통신망 자원을 사용할 수 있는 방법을 제공한다. 그러나 이러한 모든 서비스를 만족시키기 위해서는 신뢰성이 필요한데 큰 용량과 복잡한 특성을 갖는 ATM 통신망은 서비스 열화와 고장에 매우 민감하다. 이를 해결하기 위한 최선의 방법이 ATM 구성요소와 시스템 수준에서 엄격하고 표준화된 시험을 통해서 이루어진다. 본 고에서는 여러 국제 표준화 기관에서 ATM 통신망에 대한 시험의 표준화 동향에 대해서 기술하였다. 또한 표준화된 시험 방법을 수행하기 위해서 시험 수행방법과 통신망 및 시험 시스템에 대한 문제점을 기술하였으며, 이러한 문제점을 극복하기 위한 시험 자동화, 효율적인 시험 방법 등에 대해서도 기술하였다. 또한 ATM 통신망 시험에서 많이 사용되는 시험 시스템의 기능을 분류하고 시험실 수준의 테스트베드(testbed) 구축방법을 제안하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.479-482
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2006
소프트웨어의 품질 특성은 크게 6가지로 나누어 평가되어지고 있다. 가능성, 신뢰성, 사용성, 효율성, 유지보수성, 이식성의 품질 특성중에서 신뢰성에 대한 평가가 상당히 중요하다는 인식을 받고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성에 대한 평가 방법을 제시하고 소프트웨어를 시험하는 기관이나 소프트웨어 개발업체에서 작용할 수 있는 소프트웨어 신뢰성 평가 방법론에 대해서 연구하고 고장데이터를 적용하여 소프트웨어 신뢰성을 평가하는 평가 결과를 제시하였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.4
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pp.71-85
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2012
This paper aims to develop an event-driven failure analysis and prognosis system that is able to monitor ship status in real time, and efficiently react unforeseen system failures. In general, huge amount of recorded sensor data must be effectively interpreted for failure analysis, but unfortunately noise and redundant information in the gathered sensor data are obstacles to a successful analysis. This paper therefore applies 'Equal-frequency binning' and 'Entropy' techniques to extract only important information from the raw sensor data while minimizing information loss. The efficiency of the developed failure analysis system is demonstrated with the collected sensor data from a marine diesel engine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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