본 연구는 현장 운영데이터 분석을 통한 도시철도차량 도어장치의 RAM(신뢰성, 가용성, 유지보수성) 성능 평가 사례를 다룬다. 이를 위하여 도어장치의 고장을 분류하고 정의하며, 각 고장 범주별 신뢰도를 운영 데이터를 통해 분석한다. 유지보수성 평가를 위해서 유지보수 전문가를 통해 LRU(Line Replaceable Unit)를 분류하고 LRU별 교환시간의 추정하여 도어시스템의 평균수리시간을 추정한다. 도어시스템의 가용도는 분석된 신뢰도 및 유지보수성을 기반으로 분석한다. 본 연구에서 제시하는 도어 시스템의 RAM 평가 사례는 도어시스템의 적절한 RAM 요구조건의 수립과 운영단계의 RAM 성능 향상을 위한 정책 수립으로 이어질 수 있을 것으로 기대된다.
소프트웨어 신뢰성을 향상시키는 방법에는 소프트웨어 결함 허용기법 중에서 가장 객관적이고 정량적으로 평가받는 것이 NVP(N-Version Programming)기법이다. 이 기법에서 신뢰도를 추정하는 모델로 이항분포를 사용하는데 이 모델은 각 컴포넌트 신뢰도의 값들이 동일하다는 한계점이 있었다. 본 연구에서는 기존 모델의 한계점을 해결하기 위하여 NVP 신뢰도 분석을 위한 새로운 접근 방법으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 적용하였고. 또한 적용 모델과 기존 모델을 서로 비교 검토하였다. 그 결과 전체시스템 신뢰도를 일정 수준이상 유지하면서 각 컴포넌트 신뢰도의 값들을 최적화 할 수 있었고. 또한 비용을 최소로 하는 최적의 수를 추정할 수 있었다. 그리고 적용 모델과 기존 모델을 비교 및 평가하여 타당성을 증명하였다.
본 연구에서는 수충격으로 발생할 수 있는 실제 상수도관망의 피해율을 신뢰성해석을 통해 정량적으로 비교분석하였다. 이를 위해서 먼저 실제 상수관망에 대한 수충격해석을 수행하였는데 기존의 가압장 운영조건을 적용하였고 가압장의 선택운영조건을 변경하여 수충격해석을 수행하였다. 이 결과물을 토대로 신뢰성해석을 수행하였고 두 조건에 대하여 정량적인 파괴확률을 산정할 수 있었다. 본 연구에서 사용된 실제 상수관망은 가압장의 운영조건으로 24시간 75m 수두를 유지하고 있으며 관말단부의 수용가에 충분한 유량이 전달되고 있다. 가압장의 고압유지는 관말부에는 적정할 수 있으나 상수도관망에서 누수와 시설물에 대한 많은 피해를 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 가압장의 펌프압력수두를 75m와 65m로 선택적 운영을 가정하였다. 이로 인한 관말부의 압력이 수도압력으로 충분한 15m를 계속 유지하는 것을 확인하였으며 수돗물 사용량이 적은 야간에는 가압장의 수두를 낮추는 방법으로 선택적 운영조건을 사용하였다. 기존 가압장의 운영조건과 선택적 운영조건을 사용하여 수충격해석을 수행하였고 신뢰성 해석모형을 사용하여 파괴확률을 정량적으로 산정할 수 있었다. 가압장의 운영조건을 최적화하여 효율은 증대하고 피해율을 저감할 수 있는 방법을 찾을 수 있었다, 이를 위해서 가압장의 인버터 설치는 물론이고 펌프의 최적운영을 위한 프로그램을 장착하여 가압장을 운영한다면 보다 경제적인 운영이 될 수 있을 뿐만 아니라 실제 상수관망에서 발생할 수 있는 여러 가지 피해를 최소화할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
소프트웨어 보증은 소프트웨어의 신뢰성, 예측 가능한 실행으로 정의할 수 있다. 신뢰성은 악의적인 의도로 발생할 수 있는 버퍼 오버플로, 메모리 릭 등의 보안 취약점이 존재하지 않아야 한다는 것이고, 예측 가능한 실행은 소프트웨어가 개발 시 의도한대로 실행되어야 한다는 것 이다. 소프트웨어 보증을 위한 작업은 소프트웨어 개발 생명 주기의 개발과 유지보수 단계 모두에서 수행되어야 한다. 국외 기관인 NIST, SANS 등은 개발 단계에서의 보증을 위해 필요한 툴, 프로그래밍 가이드라인, 오류 식별 문서 등을 공개하고 관련 프로젝트를 지원하였다. 본 논문에서는 상대적으로 연구가 부족한 유지보수 단계에서의 소프트웨어 보증을 위해 신뢰와 평판 기반의 소프트웨어 보증 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 사용자에게 해당 소프트웨어에 대한 다른 사용자의 평판과 다양한 의견을 제공하고, 이에 따른 신뢰도를 함께 제공한다. 이는 사용자가 안전한 소프트웨어를 선별하고 사용하는데 도움을 준다.
도시철도유지보수체계 정보화시스템 연구에서 예방정비시스템 구축을 위해 RCM 연구를 진행하고 있으며, 특히 예방정비에서 RCM은 지난 십 수년간 정비보수(Maintenance) 분야의 관리 기법으로 다른 어느 분야의 관리 기법 보다 한층 탁월한 발전을 하고 있다. 특히, 도시철도분야는 매우 복잡한 시스템으로 유지보수에 대한 신뢰성과 효율성 및 안전성을 가장 먼저 확보하여야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 여러 분야에서 오랜 기간동안 운영한 결과 상당한 유익점이 있다고 증명된 신뢰도 중심 정비 (Reliability Centered Maintenance: RCM)에 대한 소개를 하면서 도시철도 시스템에 대한 적용하고자 한다.
전력은 공공재화로서 광역정전이나 전역정전이 발생하면 전력공급에 매우 심각한 문제가 발생하므로 이에 대한 합리적인 분석과 효과적인 대책 수립이 필요하다. 송전계통의 주 구성요소인 선로, 철탑, 변압기, 개폐장치들은 장기 사용에 따른 노후화와 같은 문제와 절연의 특성상 초고압전기 절연의 근원적 난점 등으로 다수의 절연파괴 고장이 불시에 발생하게 되어 전력공급의 신뢰성을 떨어뜨리게 된다. 이와 같이 전력기기들은 사전에 진단을 하여 기기의 상태를 알아내는 것이 필요하다. 주요 기기에 대한 진단은 데이터베이스의 구축과 이로부터 고장을 예측하고 신뢰성을 평가하는 것으로 이루어진다. 이를 위해 보다 정교하고 정확한 고장 예측 기술, 진단기술, 신뢰성 평가기술을 개발할 필요가 있다. 본 논문에서는 송전기기의 유지보수를 위한 기기 상태 추정 모델을 제시하고, 송전유지보수 전략 수립을 위한 방법을 제시한다.
본 논문은 SOA기반 시스템에 대해 품질 평가를 하기 위한 품질평가 모델을 제안하고, 이를 이용하여 ISO/IEC 9126을 참조해서 품질 평가 대상이 되는 5개의 품질 속성 즉, 기능성, 신뢰성, 사용성, 효율성, 유지보수성에 대해 품질평가를 하였다. 그 결과는 "기능성", "신뢰성", "사용성", "효율성" 및 "유지보수성"에 대해서 모두 만족하였다. 또한 이들 5개의 품질속성을 종합한 SOA기반 시스템에 대해서도 61.45%로 만족하였다.
원자력발전소에서 비상디젤발전기는 노심의 안전성을 지키는 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 이를 위해 디젤발전기는 신뢰성능 높게 유지하도록 규제요건이 마련되어 있다. 디젤발전기의 엔진 상태를 주기적으로 감시하고 평가하기 위해서는 엔진 상태 신호 분석 기술이 필요하다. 엔진 상태 신호 분석에는 연소분석과 진동 및 초음파 측정 및 분석기술이 중요한 비중을 차지한다. 연소 분석은 디젤 엔진의 개별 실린더에 대한 연소 성능에 대한 정보를 제공한다. 진동 및 초음파 분석은 이벤트 타이밍과 기계적 상태에 대한 정보를 알려준다. 이들 신호는 정상적인 부하로 운전하는 디젤엔진의 가동에 영향을 미치지 않고 수집할 수 있다. 엔진 상태 신호 분석을 이용하는 주요 동기는 전통적으로 장비 제작자의 권고에 따라 수행되는 분해-검사 유지 보수 프로그램을 일부 대체하고 예측정비를 통해 신뢰도를 유지하기 위함이다. 상태 진단정비는 엔진 상태 신호분석을 주로 이용하여 엔진의 신뢰도와 이용률을 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 국내외서 경험한 엔진상태신호 측정 및 분석 사례를 기술하였다.
현재 배전부분도 사업부체제로 진행됨에 따라 구역 및 지역별로 배전계통을 운영하는 경쟁체제에 돌입하게 되었다. 또한 각 사업부별로 예산을 추진하여 배전계통을 운영하게 되며 배분된 예산으로 배전계통의 신뢰도 및 경제적 운영을 일정 수준으로 유지하여 타 사업부와 사업성을 경쟁해야 한다. 특히, 각 배전 사업부별로 경쟁해야 하므로 최소의 비용으로 최대의 유지보수 효과를 얻을 수 있는 방법을 개발해야 하며, 비용을 최소로 하여 최적의 점검 주기를 찾는 문제는 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 최적 유지보수 기기 선정과 최적 유지보수 주기를 결정하는데 있어서 적합한 기법인 배전 계통 유지보수 기법(Reliability Centered Maintenance, RCM)을 이용하였다. 이의 구현을 위하여 Markov chain 기법을 배전 계통 기기의 유지보수 모델에 적합하도록 수정하여 유지보수에 필요한 비용과 기기의 고장으로 인하여 발생할 수 있는 정전비용 등을 고려하여 최적의 점검 주기를 결정하고자 한다. 제안된 RCM의 알고리즘은 Dynamic Programming을 이용하여 점검 및 유지보수에 필요한 기기를 결정하는 부분과 유지보수의 실행 여부를 결정하는 decision 부분으로 되어있다. 사례연구를 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘의 적용가능성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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