본 논문에서는 최근 유지관리분야에서 중요한 분야로 대두되고 있는 대형구조물의 모니터링에 대한 연구 및 고찰을 바탕으로 대형 구조물의 계측데이터를 이용한 확률적 안전도분석에 대한 평가 모형을 제안하였다. 사장교의 계측 데이터를 이용하여 활하중에 대한 모델을 산정하고, 요소신뢰성 및 체계신뢰성 기법을 통하여 사장교의 실질적인 확률적 안전도를 평가하였다. 사장교의 체계신뢰성은 케이블, 보강형, 주탑의 조합파괴를 포함하는 주파괴경로를 찾아낼 수 있는 부분 ETA(Event Tree Analysis) 모델을 이용하여 산정하였으며 이는 기존 안전도 분석방법과 비교하였을 때 구조물의 여용성을 충분히 반영하는 데 상당히 합리적이며 실제적인 결과를 보여주는 실용적인 방법으로 판단된다.
항공기 개발과정 중 비행 계측장비를 통하여 획득된 비행 데이터는 항공기 개발 및 성능 개선에 중요한 역할을 한다. 따라서 비행 계측장비의 신뢰성 확보가 요구됨에 따라 비행 계측장비의 건전성을 점검하기 위한 점검 시스템이 매우 중요하다. 본 논문에서는 비행 데이터 계측장비의 기존 점검 시스템을 분석하여 점검 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 측면의 개선점을 제시한다. 이를 바탕으로 성능이 개선된 점검 시스템을 설계 및 구현하고, 시험 결과를 제시한다. 성능이 개선된 점검 시스템은 기존 점검 시스템보다 비용 절감과 유연한 적용, 그리고 유지보수성이 향상되었다. 따라서 계측장비의 건전성을 확보할 수 있어 비행 데이터의 신뢰성 향상을 기대할 수 있다.
목포, 진도, 인천, 대산 및 여수권역에 설치된 해양기상신호표지시스템은 지속적이고 안정적인 데이터 확보와 데이터 Quality 유지가 중요하며 상시적인 현장점검 및 유지관리가 수반되어야 한다. 정기적이고 체계적인 유지관리를 통하여 주변 환경으로부터 장비를 보호하고 관측정보의 신뢰성을 높이고 장비 장애 및 오류를 사전에 방지할 수 있다. 관측자료의 효율적인 활용을 위하여 홈페이지, ARS/FAX, SMS 등의 서비스를 통합관리하고, 통합품질관리 기술개발 및 서비스 체계 표준화를 통하여 범국가적인 해양기상관측서비스 체계 구축이 필요하다.
하이퍼레저 패브릭(Hyperledger Fabric)은 참여자의 신원을 확인하고, 정보교환(트랜잭션)의 유효성을 검증하는 허가형 블록체인 모델이다. 기존의 대표적인 블록체인 모델인 비트코인, 이더리움과 대비하여 효율적인 데이터 검증 방안이 가능한대, 체인코드와 채널, 그리고 피어를 중심으로 구성되어 있기 때문이다. 먼저 본 블록체인 모델은 '체인코드'라는 스마트 계약(컨트랙트)를 실행하며 허가된 사용자만 네트워크에 참여할 수 있다. 또한, '채널' 기능이 있어 서로 다른 조직 간의 데이터 공유와 검증에 대한 새로운 접근방식을 보여줄 수 있으며, 특정 네트워크 내에서 데이터를 분리할 수 있다. 이를 통해 특정 데이터에 대한 접근권한을 제어하는 기능을 제공하며 동시에 데이터의 신뢰성과 보안성을 높일 수 있다. 마지막으로 '피어'는 체인코드를 통해 들어온 트랜잭션을 검증하고, 유효한 데이터만 원장에 추가하는 기법으로 무결성을 유지하는 데 중요한 역할 담당하고 있다. 본 연구결과를 기반으로 하이퍼레저 패브릭을 효과적으로 활용하여 데이터 검증 프로세스가 산업계에 널리 적용될 수 있기를 기대한다.
실시간 GIS 응용 프로그램에서는 기존의 GIS 시스템과는 달리 동적인 공간데이터가 신뢰성을 위해 일정한 시간 내에 갱신되어야 유효성을 유지하며, 사용자가 요청하는 질의는 일정 시간 내에 처리되어야 하는 시간제약조건을 갖는다. 이러한 GIS응용프로그램을 지원하기 위한 실시간 공간데이터베이스 시스템에서는 기존의 실시간 데이터베이스 시스템에서 고려되지 않은 동적 실시간 공간데이터와 실시간 공간질의에 대한 처리가 필요하며 질의 처리 시 실시간 데이터와 실시간트랜잭션의 시간제약조건의 만족을 초대화하기 위한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 실시간 공간질의 처리 시 예측성을 최대화 하기 위해 질의에서 빈번히 사용되는 데이터를 주기억상주 데이터베이스에 저장하였고, 실시간 공간데이터의 관리를 위하여 공간질의어를 확장하였다. 또한 실시간 공간질의 처리 시에 실시간 데이터와 실시간트랜잭션의 시간제약조건을 최대한 만족시키기 위해 공간질의 분석과 연산 순서의 재배치 기법을 사용하였다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.602-604
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2006
한국천문연구원(KASI)은 국제 GNSS 관측망(IGS)의 글로벌 데이터 센터(GDC)를 설립하였다. KASI GDC는 공식적으로 IGS GDC이고 세계 4번째로 설립되었으며, 아시아 및 오세아니아 지역에서는 최초이다. KASI GDC는 IGS GNSS 데이터를 기록하고, IGS GPS 데이터와 IGS 산출물을 인터넷을 통해 제공한다. GDC에서 다루는 데이터의 양은 매우 빠르게 증가한다. GDC 데이터의 대용량을 처리하기 위해서는 시스템의 높은 효율성과 신뢰성이 요구된다. 그래서 KASI GDC는 높은 신뢰성과 대용량 저장 장치를 필요로 하는 저장 시스템을 구성하기 위해 RAID와 LVM을 적용했다. KASI GDC의 공식 출범 이후 데이터 이용 현황을 확인하고, 항상 시스템이 Active 상태로 유지하기 위한 무정전 시스템 구성에 대해 기술한다.
본 연구는 RAPCON을 구성하는 구성요소를 체계별로 구분하고 체계별 운영시간 에 따른 고장율 등을 분석한다. 아울러 설계수명에 점차 도달한 RAPCON의 운영 중 발생한 유지보수비용 데이터를 토대로 남은 설계수명 기간 동안 향후 발생 가능한 유지보수 비용을 추정한다. 이런 분석결과를 통해 장비의 신뢰성 관련 선행연구들에서 주로 인용되고 있는 욕조커브 (bathtub curve) 이론과 본 연구의 비용예측 결과와의 연관성을 진단하고 안정적인 유지보수를 위한 기초자료로서 활용되고자 한다. 본 시계열 분석에 사용된 자료는 T국 공군이 구형 RAPCON을 신형으로 교체하면서, 설계수명이 다된 기존 RAPCON 운영단계에서 발생했던 50개월의 유지보수비용 데이터이다. 유지보수 비용은 6개 체계별 유지보수비용을 합한 월별 유지보수비용으로 사용하였다. ARIMA 모형을 토대로 향후 10개월 간 발생 가능한 유지보수 비용을 예측한 결과 비용이 상승할 것이라는 통계적으로 신뢰할 만한 추정 결과를 얻었다.
본 연구는 현장에서 측정되는 수질데이터를 실시간 수집하여 데이터의 적절성을 모니터링하고 모형입력자료로써 신뢰성을 유지하도록 구성되는 시스템과 이를 2차원 수질 해석 모형인 CE-QUAL W2모형의 입력자료로 연계 활용함으로써 그 결과를 그래프 및 하천 변화 모의 동영상으로 표출하는 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 수질 모형은 물 관련 모형가운데 특히 다량의 자료와 정확한 자료를 입력자료로 사용하며 그 결과 표출에 있어서도 전체적인 결과부터 세밀한 요소자료까지 결과자료가 필요하다. 본 연구에서 개발한 RTMMS(Real-time Turbidity Monitoring & Modeling System)는 현장 계측기로부터 수집되는 실시간 자료를 이용하여 데이터를 모니터링하고 CE-QUAL W2 모형을 이용하여 모델링을 수행한 후 결과를 그래프로 도출 할 수 있도록 하는 시스템이다. 특히 일반적인 어플리케이션의 GUI 환경에서 벗어나 일반 사용자들이 쉽게 프로그램을 사용할 수 있고 공간 활용도를 높이기 위하여 웹 형식의 GUI로 구성하였다. RTMMS는 기본 크기가 가로 800 픽셀, 세로 600 픽셀로 고정 사이즈이며, 주요 화면 구성으로는 좌측에 네 개의 항목이 있고 우측에는 실시간 모니터링 지점에 대한 유역도가 표시되어 사용자 편의환경을 제공하였다. 사용자는 해당 지점을 선택하여 주요 지점에 대한 정보를 분석할 수 있다. 또한 우측에는 선택된 지점에 대한 정보와 실시간 감시 내용을 조회할 수 있는 탭이 존재한다. 각각의 메뉴 항목은 주요지점의 모니터링 현황을 파악할 수 있는 기능, 수질모형의 입력자료로 변환하도록 하는 자료 동화 기능, CE-QUAL W2 모형을 수행하는 기능 및 결과자료를 분석하는 기능으로 구성되어 있으며, 각 기능을 선택하면 해당 화면으로 GUI가 전환된다. 따라서 다량의 측정자료의 신뢰성을 유지하고 이를 모형의 입력자료로 활용하는 일련의 과정을 시스템화하기 때문에 자료의 이상적 유지 관리가 이루어지며 복잡한 2차원 수질해석 모형을 수월하게 운영할 수 있는 시스템으로 개발하였다.
신뢰성을 기반으로한 장치중심의 유지보수 체계는 과거의 경과기간 중심의 예방정비 체계보다 많은 장점을 가지고 있다. 첫 번째는 차량의 고장에 능동적으로 대처가 가능하다는 점이다. 과거에는 차량의 고장이나 승객의 불만이 현저하게 늘어나는 현상이 지속되고 나서야 고장 조치를 위한 활동을 실시하였다. 하지만 신뢰도를 지속적으로 관리 관찰 할 수 있다면 고장 이나 승객 불편사항을 빨리 인지 하고 대처할 수 있을 것이다. 두번째는 정비 자원의 효율적 사용이 가능하다는 점이다. 고장이 적은 부분의 자원을 분배하여 고장이 많고 정비가 자주 필요한곳에 집중하므로서 비용 감소를 기대할 수 있다. 한국철도공사에서는 신뢰성 관리를 위해 KTX-RCM 시스템을 구축하여 고속열차에 활용하고 있으나 일반차량은 아직 기존 체계에 머물러 있다. 다행히 2007년부터 KOVIS라 불리는 ERP 시스템이 도입되어 일반차량의 경우에도 유지보수 데이터 획득이 가능해졌다. 따라서 본 연구에서는 2010년 일반객차 KOVIS 고장 데이터를 바탕으로 장치별 신뢰도를 분석하여 각 장치가 가진 특징들을 살펴보고 이를 유지보수와 연계할 수 있는 방안을 고찰해 보고자 한다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 시스템의 성능 및 비용적인 측면에서 정보 공유의 용이성, 장소의 제약성 최소화, 저장 공간의 효율적 사용을 위해 분산 파일시스템을 이용하고 있다. 하지만 현재 HDFS의 복제 정책은 모든 데이터에 3개의 복제복을 유지하도록 하고 있다. 하지만 이러한 정책은 데이터의 중요도, 이용빈도수를 반영하지 못한 정책으로 상이한 서비스 품질 및 신뢰성 수준을 반영하지 못한다. 본 논문에서는 Hidden Markov Model을 이용하여 데이터의 이용 빈도수에 따라 복사본의 개수를 조절하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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