• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.61-69
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• 1999

본 연구에서는 소프트웨어 유지보수에 영향을 주는 생산성 요소들을 투입인력 특성, 소프트웨어의 기술적 특성 및 유지보수 환경특성 등 3개의 영역으로 구분하였다. 또한 실제 유지보수 프로젝트의 데이터를 수집하여 소프트웨어 유지보수 규모와 생산성 요소를 결합한 투입인력 규모예측을 위한 다양한 회귀모형을 통계적 분석에 의해 검증하였다. 결론적으로 소프트웨어유지보수 프로젝트의 투입인력 규모예측을 위해 가장 유의한 모형으로 요인점수에 의한 선형모형이 최종 모형으로 제시되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권4호
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• pp.87-96
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• 2017

국가 전략적 차원에서 전체 사회기반시설물에 대해 미래에 필요한 유지보수 예산 파악하는 것은 매우 중요한 부분이다. 그러나 현재 국내에서는 전체 대규모 시설물에 적용할 수 있는 유지보수비용 예측 기법이 거의 전무한 실정이다. 본 연구에서는 현재 국내에서 가용한 자료와 적용 가능한 예측모델을 토대로 우리나라 전체 향후 SOC 시설물에 대한 향후 유지보수 투자 규모를 예측하였다. 실제 지출비용과 비교하여 가장 적합한 예측모델을 선정하고 관리주체에서 과거에 지출한 유지보수비용 자료를 이용하여 일부 모델은 개발하여 교량, 터널, 포장, 항만, 댐, 공항, 상수도, 하천, 항만 등의 사회기반시설물에 대한 최적의 미래 유지보수 비용을 산출하였다. 앞으로 10년간 총 비용예측결과, 8종의 사회기반시설물에 대하여 약 23조원이 필요한 것으로 나타났으며, 가장 비용이 크게 발생하는 시설물은 도로포장, 도로교량으로 나타났다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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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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• 한국항공운항학회 2016년도 춘계학술대회
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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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.80-95
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• 2019

최근 들어 센서 및 통신기술의 발달로 국내외 연구자들은 장비나 시스템의 상태정보를 수집하여 진단 및 예측 기법을 통한 유지보수를 결정하는 방법론에 대해 연구를 활발히 진행하고 있다. 본 연구에서는 이러한 연구 문헌 고찰을 통해 현시점의 차량부품 상태를 바탕으로 미래 시점까지의 차량부품 상태변화 추이를 예측하여 유지보수 의사결정을 수행하는 시스템 프레임워크를 제시하였다. 또한, 유지보수 활동에 따른 전과 후의 차량부품 상태변화 추적을 통해서 상태 진단 및 예측 데이터 조정이 가능하도록 구성하였다. 향후 본 연구 결과의 적용을 통해 대중버스를 이용하는 시민들의 안전과 차량의 상태기반 유지보수 체계 활성화에 조금이나마 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2002년도 추계학술대회
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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.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권3호
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• pp.355-362
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• 2024

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.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.511-518
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• 2016

본 연구는 RAPCON을 구성하는 구성요소를 체계별로 구분하고 체계별 운영시간 에 따른 고장율 등을 분석한다. 아울러 설계수명에 점차 도달한 RAPCON의 운영 중 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. 본 시계열 분석에 사용된 자료는 T국 공군이 구형 RAPCON을 신형으로 교체하면서, 설계수명이 다된 기존 RAPCON 운영단계에서 발생했던 50개월의 유지보수비용 데이터이다. 유지보수 비용은 6개 체계별 유지보수비용을 합한 월별 유지보수비용으로 사용하였다. ARIMA 모형을 토대로 향후 10개월 간 발생 가능한 유지보수 비용을 예측한 결과 비용이 상승할 것이라는 통계적으로 신뢰할 만한 추정 결과를 얻었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.55-63
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• 2022

최근 중국에서 중대형 도시철도의 급속한 발전으로 고속철도의 총 운행거리와 총 EMU(Electric Multiple Units) 수가 증가하고 있다. 고속 EMU의 시스템 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 장비의 안전성과 유지보수의 효율성에 대한 더 높은 요구사항을 제시한다. 현재 중국의 고속 EMU의 유지보수 모드는 여전히 계획적인 유지보수 및 고장보수에 기반한 사후 유지보수 방식을 채택하고 있어 유지보수가 미흡하거나 과도하게 이루어지며, 장비 고장 처리의 효율성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시킨다. PHM(진단 및 예측관리)의 지능형 운영 및 유지관리 기술을 기반으로 합니다. 본 논문은 고속 EMU의 서로 다른 시나리오의 다중 소스 이기종 데이터를 통합하여 "차량 시스템-통신 시스템-지상 시스템"의 통합 PHM 플랫폼을 구축하고, 장비 고장 메커니즘을 인공지능 알고리즘과 결합하여 고속 EMU의 트랙션 모터에 대한 고장 예측 모델을 구축한다. 고속 EMU의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 고장 예측 및 정확한 유지보수를 사전에 수행해야 한다.

• 전기의세계
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• 제45권4호
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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.