네트워크 중심전에서 C4I체계의 안정적 운용을 통한 전장에서의 정보우위 달성을 위해 체계의 신뢰성 확보가 필요하여 각 군 C4I체계는 외주 용역업체를 통해 유지보수를 수행 중에 있다. 유지보수는 C4I체계의 수명 주기 중 가장 오랜 기간을 차지하고 있으며 결함 데이터 등의 실증적인 자료를 확보할 수 있는 기간이다. 따라서 유지보수 기간 중 수집한 결함 데이터를 결함분석기법을 통해 분석(치명도, 발생빈도)하고, 주요기능별 활용도를 이용하여 C4I체계 유지보수 관리 우선순위 선정기법을 제안한다. 이 후 제안 기법을 해군 C4I체계의 군적용 사례연구를 통해 유지보수 관리 우선순위를 선정함으로써 유지보수의 제한된 자원(예산, 인력, 시간 등)을 효율적으로 활용하기 위한 판단의 근거로 사용이 가능함을 보인다. 뿐만 아니라 체계화된 결함분석과정을 통해 축적된 자료를 활용하여 유지보수의 연속성 보장과 향후 성능개량사업간 시스템 분석의 참고자료로 활용함에 따라 궁극적으로 C4I체계의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
소프트웨어에 대한 인식과 중요성이 대두되고 있으나 아직 소프트웨어 품질에 대한 우리의 관심은 부족한 실정이며, 저질 소프트웨어로 인한 유지보수 업무의 부담과 비용을 가중시키는 것이 현실이다. 따라서 국제표준화 규격인 IS0/1EC 9126에서 제시하고 있는 소프트웨어 품질특성 기능성, 신뢰성, 사용성, 효율성, 보수성 및 이식성을 중심으로 유지보수단계에서의 소프트웨어 품질을 어떻게 측정하고 평가하는 방안과 기법을 제시하고자 한다.
현재의 유지보수 시스템은 고정 설비 및 회전기계의 유지 및 보수에 대한 명확한 기준이 제시되지 않고 있으며, 고장이 발생되더라도 근본적인 원인분석 없이 교체 및 수리가 이루어져 더 큰 사고를 초래할 수 있는 환경이다. 따라서 본 연구에서는 예방보전을 통해 사전에 점검하고 유지 보수할 수 있도록 신뢰성 중심의 유지보수 시스템의 절차를 개발하였고, 향후 유지보수에서 설비의 고장형태에 따라 문제 발생 설비를 집중 관리함으로써 중대산업사고의 발생을 사전에 예방하고 관리할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다.
지금까지 변압기의 유지보수는 일상순시와 전력설비를 일정기간 사용함에 따른 정기점검에 의하여 불량개소를 발견하고 보수하는 일정주기에 따른 예방보수를 하였으나, 경제적인 유지와 신뢰성 있는 전력공급을 위하여 변압기의 상태를 점검하여 정비하는 상태점검으로 전환하고 있다. 따라서 최근에는 변압기의 이상징후를 운전상태(on-line)에서 상시 감시하여 장래에 일어날 사태 등을 예측하고 그것이 치명적이기 이전에 처리하는 예측보전기술 중심으로 변하고 있다. 변압기의 내부이상을 진단하는 방법으로는 부분방전법, 절연유의 특성시험 및 가스분석법, 역률측정법, 저압서어지 시험법 등이 있으나, 진단방법의 특성 및 신뢰성을 고려할 때, 어느 한 방법으로는 불충분하므로 각종 진단 결과의 종합분석이 필요하다.
최근 들어 각 철도 운영기관들은 유지보수 정보 시스템을 구축하여 고장 및 유지보수 데이터를 수집하고 있다. 그 한 예로서 서울특별시도시철도공사(SMRT)에서는 전동차정보시스템(EMU-IS) 을 국내 최초로 개발하여 2000년 8월부터 본격적으로 사용을 시작하였다. 본 논문에서는 SMRT 전동차량 운영으로 EMU-IS에 모아진 운행, 정비, 고장 데이터를 분석하여 신뢰도를 평가하고 유지보수주기를 결정하는 사례를 다루었다. 그 사례로서 도어시스템의 주요 아이템에 대해 신뢰성을 시간 빛 거리 기준으로 평가하고 오버홀 주기를 결정하는 문제를 다루었다.
본 연구는 철도 산업에서 AI 기반 예측 유지보수의 개념과 적용 사례를 분석하고, 이를 통해 얻을 수 있는 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 한국철도공사와 서울교통공사의 AI 기반 유지보수 시스템 도입 사례를 중심으로, AI 기술이 철도 운영의 효율성과 안전성을 어떻게 향상시키는지 살펴보았다. 또한, 독일의 Deutsche Bahn과 프랑스 SNCF의 사례를 통해 유럽 철도 산업에서의 AI 기술 적용 현황을 비교 분석하였다. 연구 결과, AI 기반 예측 유지보수는 고장 발생 빈도를 줄이고, 유지보수 비용을 절감하며, 철도 운영의 신뢰성을 높이는 데 기여하는 것으로 나타났다.
This paper is concerned with the reliability centered maintenance (RCM) of the Automated Guideway Transit (AGT) vehicle system. Korea Railroad Research Institute (KRRI) has developed the AGT vehicle system from 1999 to 2004. The provisions for a specific maintenance system including RAMS (reliability, availability, maintainability & safety) of AGT vehicle system is necessary for maintaining good operation conditions. RCM is a process used to determine what must be done to ensure that any system continues to do whatever its users want it to do in its present operating conditions. Therefore, we introduce RCM in details and describe how RCM should be applied to AGT vehicle system on Gyeong-San test line. Analyses to approach RCM to AGT vehicle system are demonstrated in the seven steps that contain each main task and detailed operating conditions.
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.
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.
도시철도는 시민을 빠르고 안전하게 수송하는 대중교통의 중심축이다. 도시철도차량의 유지보수는 고장 방지를 위한 예방정비의 개념이며 정해진 규정과 정비지침에 따라 시행되어야 한다. 신뢰성 있는 검수설비는 유지보수의 정확성과 전동차 운행의 정시성을 보장할 수 있다. 부산도시철도 전동차 검수용 검수설비를 자체 기술로 개발하여 활용한 사례 연구를 통해 유지보수 과학화와 전동차 안전운행 및 업무 효율 향상 방법을 고찰하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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