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.
서울지역 28개 지하구조물에 대한 정밀안전진단 결과를 활용하여 제안된 균열집중구간 및 탄산화 기반 한계상태함수를 산정하여 우선적인 보수구간을 선별하고자 하였다. 상태평가를 위해 분할된 503개 쉬트에 대한 균열밀도는 로그정규분포, 탄산화 및 피복은 정규분포의 현장조사 결과를 얻었다. 각 구간별 실시한 강도, 초음파속도, $CO_2$농도, 철근부식도, 염화물함유량 등을 고려할 수 있도록 환경지수를 도입하여 합리적인 보수 우선순위를 제안하고자 하였다.
본 연구에서는 K.Terzaghi의 유효응력이론을 인용하여 압밀기반의 안전하중 산출 과정과 결과를 제시하였다. 일반적인 강도를 평가하기 위하여 이용된 J.I.Solovyov의 순간강도 이론에 기초를 두어, 제시한 방법은 포화된 연약점토지반에서 도로의 유지보수 뿐 아니라 축조 과정에 안전하중의 계산 적용이 가능하다. 실제로 편리한 표준 압밀 drain test에서 정의된 점착력, 내부 마찰각과 같은 강도정수를 가진 유효응력은 실제적 적용을 고려하기 위하여 산출된다.
본 연구에서는 세종시 포장도로 구간을 대상으로 모바일매핑시스템(MMS)과 딥러닝 균열 감지시스템을 활용한 도로포장 모니터링 방안을 제시하고 경제성 분석을 통한 최적 유지보수 공법을 제시하였다. 나아가, 기존 대부분의 연구에서는 도로포장 조사 차량에 의해 취득된 데이터를 활용한 사례가 대부분이었으나 본 연구에서는 직접 모니터링 조사를 통해 취득한 도로 포장 상태등급을 기준으로 경제성 분석을 실시하였다. 도로포장 상태 모니터링 결과 일반국도, 시도, 지방도의 순서대로 도로포장 상태가 양호한 것을 확인하였다. 또한 포장파손모델을 활용한 경제성 분석 결과, 예방적 유지보수공법인 마이크로서페이싱 공법을 적용하는 것이 유지보수비용과 이용자 편익 측면에서 가장 경제적인 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 지자체의 기반시설 관리계획 수립을 위한 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
물 인프라 시설물은 다양한 산업 및 지역 사회에 필요한 물 공급과 이와 관련된 인프라를 제공하는 현대 사회의 중요한 구성 요소 중 하나이다. 이러한 시설이 노후화 되면서 안전과 신뢰성에 대한 우려가 커지면서 과거 건설, 개발 중심에서 유지, 관리 중심으로 패러다임이 변화하고 있다. 이에 물 인프라 시설물의 상태를 정밀하게 조사하고, 정확한 계측하는 기술에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 최근, 드론에 초분광 센서를 탑재하여 초분광 영상을 수집할 수 있는 기술이 개발되고 있으며, 물 인프라 시설물에 대한 원격탐사 및 모니터링이 이러한 수요를 만족시킬 수 있는 유망한 해결책으로 부상하고 있다. 특히, 이러한 초분광 영상 수집 기술을 이용하면 물 인프라 시설물 주변의수심, 수질, 온도 등 환경적 요인 뿐만 아니라 재료에 따른 상태를 파악할 수 있어, 잠재적으로 구조 결함을 감지하는데 필요한 상세한 분광 정보를 수집할 수 있다. 또한, "저수지·댐의 안전관리 및 재해예방에 관한 법률"에서 정기적인 정밀안전진단을 요구하고 있으며, "중대재해처벌법"에 따라 인력중심의 조사, 계측 방식의 어려움이 있는 상황에서 드론 기반의 초분광 원격탐사 기술은 매력적인 선택지이다. 본 연구는 안전과 신뢰성에 대한 우려가 커지고 있는 물 인프라 시설물에서 드론 기반 초분광영상 기술이 제공하는 새로운 해결책에 대한 연구로, "저수지·댐 안전관리 및 재해예방에 관한 법률"에서 제시하는 물 인프라 시설의 정기적인 검사 및 유지보수에 대한 중요성을 더욱 강조하는 것으로, 물 인프라 시설물을 정확하게 모니터링하고 조사, 계측하는 능력의 중요성을 증가시킬 수 있는 기술이다. 따라서 본 연구에서는 드론 기반의 초분광 영상 수집 기술을 활용하여 물 인프라시설물의 원격탐사 및 모니터링에 대한 적용성을 검토하고자 한다. 이를 통해 드론 기반 초분광영상 기술이 물 인프라 시설물의 조사 및 계측, 유지 보수에 대한 새로운 해결책이 될 수 있는지 검토한다. 또한 이 기술의 잠재적인 이점과 한계를 탐구하고, 정확하고 신뢰성 높은 계측, 조사 기술에 대한 증가하는 수요를 충족시키기 위한 능력을 평가 하고자 한다.
본 연구의 주요 목표는 아파트 단지 수선유지 비용을 예측하기 위해 딥러닝 기법을 적용한 예측 모델 구축 프레임워크를 제안하는 것이다. 아파트 건물을 이상적인 상태로 관리하기 위해서는 지속적인 유지 및 시의적절한 수리가 필수적이다. 아파트 단지는 광범위한 면적, 공동 시설, 다수의 주거 동, 서비스 지역 등으로 인해 유지관리가 복잡하다. 또한, 아파트의 안전성 보장, 가치 유지 및 경제적 효율성 때문에 경제적이고 합리적인 유지보수의 중요성이 점점 커지고 있다. 그러나 아파트 단지 수선유지는 다양한 외부 요인의 영향을 받고 데이터 수집이 어려워 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 실제 아파트 단지 유지보수 비용 데이터를 기반으로 딥러닝 기법을 활용해 유지보수 비용을 예측하는 모델 개발 프레임워크를 제시하고자 한다. 본 연구의 프레임워크 및 결과는 실질적으로 아파트 단지의 유지보수 비용 예측에 활용될 수 있으며, 궁극적으로 아파트 단지의 시설 관리 향상에 기여할 것이다.
본 논문에서는 HDFS(Hadoop Distributed File System)에서 문제되고 있는 복제정책의 개선을 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 동적 데이터 복제본 삭제 전략을 제안한다. HDFS는 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 분산 파일 시스템으로 높은 Fault-Tolerance를 제공하며, 데이터의 접근에 높은 처리량을 제공하여 대용량 데이터 집합을 갖는 응용 프로그램에 최적화 되어있는 장점을 가지고 있다. 하지만 HDFS 에서의 복제 메커니즘은 시스템의 안정성과 성능을 향상시키지만, 추가 블록 복제본이 많은 디스크 공간을 차지하여 유지보수 비용 또한 증가하게 된다. 본 논문에서는 HMM과 최상의 상태 순서를 찾는 알고리즘인 Viterbi Algorithm을 이용하여 불필요한 데이터 복제본을 탐색하고, 탐색된 복제본의 삭제를 통하여 HDFS의 디스크 공간과 유지보수 비용을 절약 할 수 있는 전략을 제안한다.
최근 제조업에서 경쟁력 향상을 위해 IIoT/ICT를 적용한 지능형 생산 공정을 많이 도입하고 있으며, 공기압출기에서 수집한 데이터를 이용한 예방 조치로 가용성 유지, 생산성 향상 및 관리비용을 최적화하는 시스템이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 전용 컨트롤 보드를 개발하고, 이를 원격으로 모니터링하기 위한 LoRa 통신 모듈을 적용하여 클라우드 서버에서 공기압축기에 대한 정보를 통합 수집 및 관리하였으며, 통합된 정보를 모든 운용자 및 관리자가 실시간으로 공통된 자료를 활용하도록 하였다. 이를 통해, M/S의 단계를 획기적으로 줄이고, 시스템 운용 가용성을 증대하였으며, 로컬 서버 운용 부담을 줄였다. 시스템 장애 상태를 공유함으로 유지보수 지연시간을 획기적으로 줄였으며, 유지보수 직원의 유선 및 모바일 활용으로 실시간 상태 감지를 제공, 비용과 공간적 문제를 획기적으로 개선하였다.
MVC는 유지보수가 쉬워 효율적인 개발이 가능한 아키텍처이다. 웹과 PC환경의 애플리케이션뿐만 아니라 모바일 애플리케이션 개발에 많이 적용됨에 따라 그에 대한 테스팅 또한 중요하다. 기존에 MVC 아키텍처를 적용한 개발에 초점을 둔 연구는 많았으나 MVC 아키텍처의 특성을 고려한 효율적인 테스팅을 위한 연구는 많지 않았다. 따라서 본 논문에서는 MVC 아키텍처 기반 애플리케이션의 효율적이고 정확한 테스팅을 위한 연구를 진행한다. 모델-뷰-컨트롤러의 융합된 상태를 담았던 기존의 상태 다이어그램을 뷰 상태와 모델-컨트롤러 상태 다이어그램으로 분리하고 테스트 케이스를 작성한 후, 테스트를 진행한다.
원자력발전소를 안정적으로 운전하기 위해서는 현재 원자로 상태를 파악하고 향후 상태를 예측하기 위해 데이터를 추출하고 가공하는 기술이 필수적이다. 또한 현재 월성 원자력발전소에서 사용하고 있는 클라이언트 서버 기반이 노심관리 업무 프로그램은 향후 도입될 웹 기반 시스템과 상호운용성을 보장함과 동시에 표준화된 계측 데이터를 생산, 제공하여 유지보수 및 생산성을 높이는 것도 요구된다. 이런 요구에 부합하기 위해 웹서비스를 이용하는 것을 고려한 결과, 원자로 계측 시스템에서 만들어진 바이너리 파일을 파싱하여 .NET 기반의 웹애플리케이션에서 사용할 수 있도록 XML형태의 데이터셋으로 전송하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 원자력발전소의 데이터 처리 방법과 웹서비스를 이용한 원자로 계측 데이터 전송 시스템 구현에 관한 사례를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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