• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.4 no.2
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• pp.61-69
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• 1999

In this study, the productivity factors of software maintenance are categorized into the three areas such as maintainer characteristics, software technical characteristics and maintenance environment characteristics. And the various regression analyses are performed for searching the most significant model by using actual project's data. At conclusion, an linear model including new variables derived from factor analysis to estimate the effort for software maintenance project is suggested.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.21 no.4
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• pp.87-96
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• 2017

It is important to estimate the future maintenance budget of all SOC infrastructure at the national strategic level. In this study, Based on a currently available statistics data, we predicted future maintenance investment for all SOC infrastructure in Korea. We have studied the applicable prediction models, and we developed the prediction models that can calculated the future maintenance cost by a real expenditure date. The subjects of facilities are bridges, tunnels, pavements, harbors, dams, airports, water supply, rivers and port. As a result of total estimated cost, eight types of SOC infrastructures are about 23 trillion won for the next 10years, and the most expensive facilities are road pavements and bridges.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.230-232
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• 2023

항만인프라 노후화 예측 시스템 프로토타입 개발 연구는 스마트 유지보수 기술이 반영된 디지털 트윈 및 빅데이터 기반 관제시스템을 개발하고 시뮬레이션을 통해 재해 발생에 의한 항만 인프라 피해 및 미래 노후를 예측하기 위한 항만인프라 노후화 예측 시스템 프로토타입 개발 연구 방법에 대한 연구 내용이다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2016.05a
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• pp.136-141
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• 2016

본 논문에서는 항행안전시설을 구성하는 구성요소를 체계별로 구분하고 체계별 운영시간 에 따른 고장율 등을 분석한다. 아울러 설계수명에 점차 도달한 항행안전시설 운영단계에서 발생한 유지보수비용 데이터를 토대로 남은 설계수명 기간 동안 향후 발생 가능한 유지보수 비용을 추정한다. 이런 분석결과를 통해 장비의 신뢰성 관련 선행연구들에서 주로 인용되고 있는 욕조커브(Bathtub Curve) 이론과 본 연구의 비용예측 결과와의 연관성을 진단하고 안정적인 유지보수를 위한 기초자료로서 활용되고자 한다. ARIMA 예측모형을 토대로 향후 10개월 간 발생가능한 유지보수 비용을 예측한 결과 비용이 상승할 것이라는 통계적으로 신뢰할 만한 추정 결과를 얻었다. ARIMA를 활용한 추정결과는 앞선 MTBF 분석내용을 지지함과 동시에 시설의 정비 신뢰도를 보여주는 욕조커브 분포와 일치하는 신뢰할 수 있는 결론을 얻은 것이다.

• 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.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.286-292
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• 2002

국내기업에서 대부분의 정보시스템이 정보시스템 수명주기로 불 때 운영단계로 진입하고 조직의 정보시스템의존도 및 시스템규모가 점점 늘어남에 따라서 정보시스템의 운영과정에서 발생되는 소프트웨어 유지보수에 투입되는 비용도 증가되고 있다. 그러나 소프트웨어유지보수 프로젝트에 소요되는 투입인력 규모예측에 관련된 연구는 소프트웨어개발부문에 비해 적은 것이 사실이다. 본 연구에서는 유지보수프로젝트를 대상 소프트웨어의 규모는 IFPUG에서 개발된 기능점수기법(function point model)을 적용하여 산정하고, 특정 소프트웨어유지보수 프로젝트 생산성에 영향을 미치는 유지보수환경, 프로덕트, 투입인력 등 3개 영역에서 도출된 총 10개 특성을 보정요소로 설정한 후, 유지보수프로젝트의 소요인력 규모를 추정하기 위한 비선형회귀모형을 제시하고 있다. 실제 수행된 26개 유지보수프로젝트로부터 수집한 실적데이터를 이용하여 이 모형을 실증 분석한 결과 유의한 모형임이 밝혀졌다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.24 no.3
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• pp.355-362
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• 2024

The sustained upkeep of apartment buildings necessitates ongoing maintenance and timely repairs, particularly given their complex nature due to extensive areas, common facilities, and multiple residential and service structures. Additionally, the need for cost-effective maintenance is paramount for ensuring safety, preserving value, and maintaining economic efficiency. However, the multitude of external variables influencing apartment complex maintenance, coupled with the challenges in data collection, have resulted in limited research in this domain. To address this gap, the current study aims to develop a framework for predicting maintenance costs utilizing deep learning techniques, grounded in real-world apartment complex maintenance cost data. This study intends to provide a practical and valuable contribution to the field of apartment complex management, empowering stakeholders with enhanced predictive capabilities for optimizing maintenance strategies and resource allocation.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.20 no.6
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• pp.511-518
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• 2016

RAPCON non only controls landing/take-off procedures but also approaching air traffics within 60-70 NM range of air force base. This paper, first of all, tries to research the failure rate per operation hours, mean time between failure (MTBF) of RAPCON according to six blocks such as interrogator, receiver, power unit, display unit, data process unit and antenna. In addition, this paper estimates the maintenance cost over next 10 months based on 50 monthly maintenance cost data. Considering the maintenance cost data from RAPCON which has been used over designed service life span, it is no doubt the forecasted data proved the monthly cost would go up incrementally during the rest of economic life of the facility. Such research result is also proven to be the same with the result of bathtub curve data during operating life.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.8 no.6
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• pp.55-63
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• 2022

In recent years, with the rapid development of large and medium-sized urban rail transit in China, the total operating mileage of high-speed railway and the total number of EMUs(Electric Multiple Units) are rising. The system complexity of high-speed EMU is constantly increasing, which puts forward higher requirements for the safety of equipment and the efficiency of maintenance.At present, the maintenance mode of high-speed EMU in China still adopts the post maintenance method based on planned maintenance and fault maintenance, which leads to insufficient or excessive maintenance, reduces the efficiency of equipment fault handling, and increases the maintenance cost. Based on the intelligent operation and maintenance technology of PHM(prognostics and health management). This thesis builds an integrated PHM platform of "vehicle system-communication system-ground system" by integrating multi-source heterogeneous data of different scenarios of high-speed EMU, and combines the equipment fault mechanism with artificial intelligence algorithms to build a fault prediction model for traction motors of high-speed EMU.Reliable fault prediction and accurate maintenance shall be carried out in advance to ensure safe and efficient operation of high-speed EMU.

• 전기의세계
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• v.45 no.4
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• pp.5-12
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• 1996

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.