소프트웨어의 품질을 향상시키며, 기존코드의 결함식별을 용이하게 하는 방법으로 프로그램의 후상태 종속성 분석을 통한 프로그램 ?살 및 유지보수지원 기법을 제안한다. 결함을 식별하고 분석하기에 이해도가 중요시 되는 교정유지보수를 위해서, 기존 코드의 분석 및 세그먼트화를 후상태 종속성모형(PSDG)을 이용하여 정적분할과 동적분할 및 의미분할의 장점을 살린 코드분할로 수행한다. 분할의 원리는 기존코드의 상태 종속성을 추적하여 그래프로 모형화한 후, 조각화(Clustering)와 강조분할(Highlighting)을 통해서 프로그램을 분할한다. PSDG 모형화의 결과로 비효율적인 프로그램 결함코드(Deadcode)의 식별 및 제거가 가능하며, 관련 프로그램 문장들을 일반화할 수 있고, 상태전이도 모형과의 확장연계로 분석 및 설계의 문서로 이용될 수 있다.
국내 도시철도차량의 유지보수는 대부분 예방정비에 기초하고 있다. 기존 유지보수 방법의 한계를 극복하기 위해, 상태기반 유지보수기법을 철도차량에 적용하려는 움직임이 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 도시철도차량 제동장치의 핵심 고장부품인 솔레노이드 밸브에 대하여 전류기반 고장진단기법 개발을 시도하였다. 주요 고장부품으로 선정된 솔레노이드 밸브에 대하여, 등가회로모델 및 온도 보상된 전류 감시에 기반한 고장 진단법을 제안하였다. 제안한 고장 진단법의 유효성을 검증하기 위해 실제 도시철도차량에 사용되는 솔레노이드 밸브(상용제동 전자밸브)를 이용하여 사례연구를 진행했다. 본 연구는 철도차량 제동장치의 솔레노이드 밸브 고장진단이 추가 센서의 장착 없이 가능함을 보여주었고, 철도차량의 안전성 및 신뢰성 향상에 도움을 줄 것으로 기대한다.
서울시 도로는 교통하중, 도로포장 노후화 및 잦은 굴착복구 등의 열악한 도로조건으로 인하여 도로포장 수명이 기대수명에 미치지 못하여 효율적 도로포장관리(Pavement Management System, PMS)와 적절한 유지보수 시기가 요구된다. 본 연구에서는 도로의 표면상태조사와 FWD(Falling Weight Deflectometer)기반 조사를 통하여 장기 공용성 구간의 보수우선 순위를 선정하고 각 지수에 따른 우선순위의 상관도를 분석하여 명확한 포장상태 평가와 타당한 공법 및 시기의 선정에 도움이 되고자 한다. 이를 위해 서울특별시의 장기 공용성 구간(Long Term Performance Pavement, LTPP)을 활용하여 표면상태조사를 통해 균열, 소성변형, 종단평단성을 측정하였고 서울포장평가지수인 SPI(Seoul Pavement Index)로 포장상태를 나타내었다. 또한 동일 구간에 대해 FWD시험을 통한 처짐량과 코어채취에 의한 포장두께 자료를 이용하여 포장층의 탄성계수를 역산하고 허용 교통량을 산정하여 실제 교통량과 허용 교통량을 비교 후 잔존수명을 추정하였다. 이를 통하여 도출된 포장상태 지수와 포장지지력에 따른 잔존수명을 비교분석하였다. 결과적으로 표면상태지수인 Crack, Rutting, IRI(International Roughness Index) 값들의 보수 우선순위와 지지력에 의한 보수 우선순위를 분석하여 보수 우선순위에 따른 포장상태지수와 포장지지력의 상관성을 검토하였다. 그 결과, 균열과 소성변형에 대하여 R-square 값이 0.65이상으로 상관도가 높은 반면, 종단평탄성과 그 값을 포함한 SPI와의 상관도는 비교적 낮은 수준을 나타내었다.
IDC는 기업 및 개인 고객에게 전산 설비나 네트워크 설비를 유치하여 유지·보수 등의 서비스를 제공하는 곳으로, 서버 장비 및 통신장비의 운영과 관리를 대행하여 서버의 안정성, 보안성과 서버가 제공하는 서비스의 품질을 유지해 주는 시설이다. 하지만 학교나 일부기업에서는 자신들의 고유 서비스를 위해 호스트를 자신들의 NOC(Network Operation Center)에 놓아두게 되고, 그러면 IDC에서 지원하는 다양한 관리 서비스를 제공받지 못한다. 본 논문에서는 웹 기반 IDC 관리형 인터넷 서비스 모니터링 및 관리시스템의 구조를 제안하고 시스템을 구현한다. 웹에서 효과적인 모니터링 및 관리를 위하여 JAVA 기반의 설계를 하였으며, 인터넷 서비스에 대한 효율적인 관리를 위하여 ICMP 프로콜을 사용하였다. 제안된 시스템을 이용하여 원격지의 서버의 상태나 인터넷 서비스의 전반적인 상태를 일정하게 유지하며, 웹을 기반으로 하여 모니터링 및 관리를 할 수 있다. 중요 기능은 데이터의 주기적인 수집과, 수집된 정보를 데이터 베이스에 저장함으로써 네트워크의 상태 변화에 대한 지속적인 관찰이 가능하다. 또한 시스템에 어떤 문제가 발생하였다고 판단될 경우 효율적이고 신속한 대처가 이루어지도록 하기 위하여 관리자에게 보고서를 제출하게 된다.
Discrete Event Simulation은 기존에 생산 분야에서 적용되어지는 이론중의 하나로 생산에서 발생되는 작업을 Event 기반으로 분류하고 각각의 경우를 기초로 Simulation하여 평가하는 기법이다. 철도차량의 중정비는 핵심부품의 정비를 단계별로 세분화하여 이루어지는데 틸팅차량을 포함하는 신형 철도차량의 경우 주요 정비부품이 많은 제어장치와 전자장치로 구성되어 있다 대차의 경우 많은 주요부품이 중복되어 이것을 체계적이며 효율적으로 유지 보수하는 것이 절실한 것이다. 이러한 부품의 상태를 점검하고 평가하는 것은 유지보수에 관련된 인력이 아닌 이와 관련된 분석기계일 것이고 틸팅차량의 경우 다량의 주요 부품에 대한 유지보수기계의 성능의 평가가 요구될 것이다. 본 논문은 이러한 필요성에 기초하여 작성되었다. 우선 Discrete Event Simulation의 개념을 간략히 소개하였고 Discrete Event Simulation의 5단계 알고리즘을 철도차량 유지보수기계 기반으로 수정하였다 그리고 유지보수 요구 조건에 기초하여 Simulation 알고리즘을 적용하였다. 본 논문은 Discrete Event Simulation의 이론을 이전에 적용된 사례가 없는 철도차량유지보수 분야에 소개하여 유지보수 효율의 극대화를 위한 기법을 적용하였으며 향후 철도차량 유지보수관련 기계의 성능 평가 및 적용에 있어 도움이 될 수 있는 참고 자료로 활용 가능할 것이다.
산업체에서 고장 상황이 빈번히 일어나고 이를 위한 기존의 2D 기반 기반의 매뉴얼은 이해가 직관적이지 않고, 유지보수 전문가와 즉각적인 상호작용이 어렵다. 본 논문에서는 원격지에 고장 상황이 발생하였을 때 증강현실을 기반으로 작업자들이 시간과 장소에 제약 없이 실시간으로 전문가의 도움을 받아 유지보수 할 수 있는 기술을 제안한다. 로컬의 가상휴먼 기반 전문가는 HMD 헤드셋을 착용한 상태로 원격지 고장 상황의 적응화 된 파노라마 영상을 기반으로 고장 상황을 진단하고, 원격지의 작업자에게 지시를 내린다. 또한 원격지의 증강현실(AR) 환경에서는 작업자와 전문가의 상호작용을 위해 HMD의 마이크를 이용하여 언어적 소통뿐만 아니라 전문가의 손을 가상으로 생성하고, 가상 손을 사용하여 전문가는 실제 개체에 레이저 포인터를 이용하여 가르키거나, 그림을 그릴 수 있다. 본 기술을 이용한다면 기존의 2D 기반의 매뉴얼의 한계를 극복할 수 있으며 원격지에 전문가가 직접 방문하지 않더라고 원격에서 유지보수를 원활하게 진행하는데 도움을 제공할 수 있다.
교량 유지관리 전략 수립 시 현재 상태를 기반으로 미래 상태를 예측할 수 있어야 하며, 상태예측모델의 신뢰도가 높아질수록 효과적인 유지관리 의사결정이 가능하다. 그러나 인력기반 반복 주기적인 현행유지관리는 관리자가 목표하는 관리(등급)수준의 교량 상태를 정확히 예측하지 못해서 막대한 보수 보강비용이 발생될 가능성이 있고, 합리적인 유지관리 의사결정을 도모하는데 어려움을 겪는다. 이에 따라 본 논문에서는 국내 교량 점검 이력 데이터를 이용하여 불확실성을 고려한 교량 부재별 대표 상태예측모델을 개발하고, 개발된 상태예측모델을 실제 유지관리 대상 교량에 보다 높은 정확도로 적용 가능한 베이지안 업데이트 기법을 제안하였다. 또한, 모니터링 업데이트 상태예측모델 기반 예방적 유지관리가 기존 현행유지관리 대비 비용 효율성 측면에서 유리함을 제안하기 위해 각각의 유지관리비용 산출에 따른 교량 점검 타당성 분석을 수행하였다.
고속도로는 국가발전의 원동력인 사회기반시설물 중의 하나로 사회발전에 중요한 역할을 담당하고 있으며 고속도로 연장도 계속적으로 증가되고 있으며, 수송의 고속성 뿐만 아니라 안전성, 저공해성, 쾌적성 등 한층 높은 수준의 서비스가 요구되고 있다. 그러나 한정된 고속도로 유지보수 예산으로 보수가 지연되어 포장상태는 계속적으로 악화되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존 문헌 및 포장유지보수프로세스 문제점 고찰을 통하여 최적의 고속도로 포장유지보수 관리 체계를 확립하고 개선된 고속도로 포장유지보수 업무 프로세스를 제시하여. 한정된 예산 내에서 최소 비용으로 최대 서비스 제공이 가능한 장수명 포장관리 체계의 확립과 포장의 내구수명을 연장 할 수 있는 현실적으로 실무에 적용이 가능한 효율적인 고속도로 포장유지관리가 가능토록 하고자 한다. 본 연구에서 제시한 개선된 유지보수프로세스를 검증한 결과, 기존 방법보다 공사일수 감소, 공사비 및 유지관리비 절감의 효과가 있었다.
대다수의 유량계는 특성상 공통구나 맨홀 등 일반적으로 사람의 눈에 잘 보이지 않는 곳에서 동작하는 경우가 많다. 따라서 아날로그 유량계의 경우 상태를 점검하기 위해 많은 불편함을 감수해야 하지만, 디지털 유량계를 도입하면 그러한 불편함을 줄일 수 있다. 디지털 유량계의 도입은 무선 기술을 결합할시 관리를 손쉽게 하는 등 유지보수성을 높일 수 있는데 그 역시 전력을 공급하는데 있어 배선관리 등의 문제점이 다시 발생하게 된다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크(이하 USN) 기술을 융합하여 원하는 정보를 손쉽게 얻고 유지보수 비용을 낮추며 향후 다양한 활용을 가능케 하는 배터리 기반의 유량계 관리 시스템과 그 활용 방안을 제시한다.
본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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