• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.18 no.4
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• pp.80-95
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• 2019

Recently, with the development of sensor and communication technology, researchers at home and abroad have actively conducted research on methodologies for determining maintenance through diagnosis and prediction techniques by collecting information on the status of equipment or systems. Based on the status of vehicle parts at this point in time, this study presented a system framework for making maintenance decisions by predicting the change in vehicle part status to a future date based on the current state of vehicle parts. In addition, condition diagnosis and predictive data adjustment was configured through tracking the status of vehicle parts before and after maintenance activities. We hope that the application of the results of this study will contribute a little to the safety of citizens using public buses and to the activation of the condition-based maintenance system of vehicles.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.639-640
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• 2008

최근 개발이 활발한 IT 기술 중 웹 기술을 응용하여 여러 가지 산업 기기와 그 부품들에 대하여 상태의 온라인 감시에 기반을 둔 진단 및 유지보수 등을 통합적으로 관리 할 수 있는 시스템의 개발에 관하여 소개하였다. 지능화되고 복잡해지기 쉬운 현대의 다양한 유지보수 기법들의 개발이 완료된 후, 기존 시스템의 통합과 사용법 숙지 등의 어려움으로 시너지 효과가 발휘되지 않는 문제점을 극복하고 다양한 사용자들을 위한 원격응용이 가능할 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.05b
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• pp.88-90
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• 2004

설비의 가용성 및 신뢰성 증대와 보수 정비 비용 절감에 대한 관심이 증대되면서 전력시스템의 유지보수에 대한 관심이 증대되고 있다. 계획에 없는 유지보수와 예상치 못한 정전 등을 최소화시키면서 전체설비의 활용도와 신뢰도를 증가시키는 방법에 대한 요구가 커지고 있는 것이다. 기존의 계획기반의 유지보수에서 최근 도입되고 있는 상태 감시기반의 유지보수는 설비의 상태를 감시, 분석하여 유지 보수함으로써 진일보되었으나, 기술적, 비용적인 문제로 전면적인 도입이 힘든 상황이다. 따라서 각 설비의 특성 파악과 운용 환경에 따른 설비의 중요도 및 파급효과 분석을 통해 가장 효율적이고 경제적인 유지보수 기법을 결정하는 신뢰성 기반의 예방진단 기법인 RCM의 적용에 관한 분석사항 등을 살펴보았다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.4
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• pp.555-562
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• 2023

The Railway Safety Act of 2014 strengthened the 'Railway Safety Management System' to establish autonomous safety management for railway operators and railway facility managers. Accordingly, it is required to establish and implement risk assessment and safety measures for risk management. However, the current risk assessment system is carried out at the fragmented safety management level within individual fields, which has caused difficulties in establishing and implementing risk assessment and safety measures. In addition, the technical standards of the safety management system stipulate that risk assessment of railway operators is mandatory, so standardized standards for risk assessment of railway facilities and railway vehicle maintenance are needed. Therefore, in this paper, we first verified railway risks by analyzing railway accident data for the last 10 years, and proposed a standardized framework to effectively assess and manage risks through a case study of a condition-based smart maintenance system developed based on railway vehicle maintenance data.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.22 no.2
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• pp.233-239
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• 2016

In this paper, a maintenance system is developed for LNG-FPSO topside and hullside equipment based CBM (Condition Based Maintenance) methodology. First, the development system defined the PWBS(Product Work Breakdown Structure) of major equipment of LNG-FPSO. Second, the development system developed the failure analysis, economic evaluation for optimal maintenance plan and database systems that save and manage information about equipment, failure mode, failure rate and failure cause. Finally, the verification of the development system was applied to the inlet system of topside and the pump tower system of hullside and the system was confirmed the effectiveness of CBMS(Condition Based Maintenance System).

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.121-122
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• 2019

차도선과 같은 연안 화물 여객선에는 필수 탑재 항해통신장비 이외에 유지보수 지원이나 운항 효율 향상을 위한 장비는 거의 탑재 되어 있지 않은 상황으로 ICT 기술 기반 운영 및 유지보수(O&M, operating and maintenance) 지원 서비스 제공 시스템 도입이 필요하다. 이에 중소형 선박 기자재의 데이터 수집, 통합, 분석을 통해 선박 관리, 유지보수 지원, 운항 모니터링 등의 스마트 O&M 서비스를 제공하기 위한 시스템의 개발을 진행 중에 있다. 개발하는 시스템은 빅데이터 분석 기술, 모바일 어플리케이션 개발 기술, 증강현실(AR) 기술을 기반으로 선박을 구성하는 요소의 상태 모니터링, 최적 관리, 원격 유지보수 지원 등의 서비스를 제공할 예정이다. 또한, 클라우드 기반 육해상 통합 O&M 서비스 지원 시스템의 개발을 통해 선단 단위 분석, 중소형 해운선사 소모품 관리 및 운영 지원 등 종합적인 부가 서비스를 제공하는 것이 목적이다. 이러한 시스템의 개발이 완료되면, 실선 시험을 통해 개발 시스템과 서비스의 유용성을 검증할 계획이다. 본 논문에서는 이러한 O&M 지원을 위한 시스템에 관해 소개하고, 앞서 언급한 각종 서비스를 제공하기 위한 선박 및 육상 측 구성요소 정의와 서비스 아키텍처의 설계에 관한 내용을 다룬다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.50-51
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• 2006

앞으로 진행되는 배전계통의 자유화 환경에서 각 배전사업자들은 고객에게 높은 신뢰수준의 전력을 값싸게 공급하려 할 것이다. 높은 수준의 신뢰수준을 유지하기 위해서 배전계통내의 component의 점검을 통하여 고장의 원인이 될 만한 것들을 찾아내고 고장이 일어나기 전에 그것을 유지보수 하여야 한다. 이 문제는 대상 Component를 얼마나 자주 점검 및 보수를 해야 하는가 라는 문제가 된다. 하지만 그에 따른 비용도 소요가 될 것이다. 본 논문에서는 점검 과 보수 과정의 model을 Markov model로 사용하였으며 대상 Component의 상태에 따라서 다른 보수 기법을 적용함으로써 점검비용과 보수비용 정전비용을 최소화하는 점검 주기를 찾았다. 또한 제안된 방법을 실제 시스템과 유사한 모의시스템에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.116-117
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• 2019

자율운항선박 (MASS [Maritime Autonomous Surface Ship]) 선박은 육상 관제 센터에서 선박 기자재를 상태를 실시간 모니터링하고, 컨트롤 할 수 있는 기능을 탑재하는 걱이 필수적이다. 해상과 육상을 연결하는 통신 기술 발달 뿐 아니라, 4차 산업혁명시대에 따라 빅데이터 처리 기술과 이런 빅데이터를 딥러닝 기법을 통해 분석/예측할 수 있는 기반이 마련되고 있다. 따라서 선박 기자재를 빅데이터 기반 딥러닝 등의 기법을 활용하여 원격 진단 및 유지보수 할 수 있는

• KNOM Review
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• v.24 no.1
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• pp.13-19
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• 2021

In recent, there is research to maximize production by preventing failures/accidents in advance through fault diagnosis/prediction and factory automation in the industrial field. Cloud technology for accumulating a large amount of data, big data technology for data processing, and Artificial Intelligence(AI) technology for easy data analysis are promising candidate technologies for accomplishing this. Also, recently, due to the development of fault diagnosis/prediction, the equipment maintenance method is also developing from Time Based Maintenance(TBM), being a method of regularly maintaining equipment, to the TBM of combining Condition Based Maintenance(CBM), being a method of maintenance according to the condition of the equipment. For CBM-based maintenance, it is necessary to define and analyze the condition of the facility. Therefore, we propose a machine learning-based system and data model for diagnosing the fault in this paper. And based on this, we will present a case of predicting the fault occurrence in advance.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.2A
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• pp.223-231
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• 2008

This research presents a new maintenance planning method for deteriorating bridges considering simultaneously the minimization of the maintenance cost and maximization of the bridge performance. Optimal maintenance planning is formulated as a multi-objective optimization problem that treats the maintenance cost as well as the bridge performance such as the condition grade of the bridge deck, girder and pier. To effectively address the multi-objective optimization problem and decision making process for the obtained solution set, we apply a genetic algorithm as a numerical searching technique and adopt a preference-based optimization method. A numerical example for a typical 5-span prestressed concrete girder bridge shows that the maintenance cost and the performance of the bridge can be balanced reasonably without severe trade-offs between each objectives.