본 연구에서는 우리나라 실정에 맞는 도로포장의 장기 공용성 추정 및 자산가치 평가를 위한 의사결정지원시스템을 구축하여, 도로 포장의 공용성 평가와 생애주기분석을 통한 예방적 유지보수를 위한 최적 타이밍의 결정 등에 대한 방안을 제시하고자 한다. 또한 현재 일정한 금액의 예산으로 예산수준에 맞게 유지보수의 장소를 선정하는 근시안적인 예산관리시스템의 문제점을 보완하기 위해 도로관리자가 필요한 예산의 수준을 예측할 수 있도록 장기 소요예산 예측시스템 및 경제성원리를 도입하여 최소 비용으로 도로의 공용성을 유지하기 위한 도로포장자산평가시스템의 구축방안을 제시하고자 한다. 도로포장자산평가시스템 활용에 있어서, 적정수준의 포장평가지수를 유지하기 위해 대상구간의 당해년도 필요유지예산을 참고하여 효율적으로 예산을 편성할 경우, 가장 합리적인 도로포장 유지보수 예산을 분석할 수 있었다. 이러한 결과로, 불필요한 예산의 낭비를 미연에 방지할 수 있을 것으로 판단되고, 도로포장의 장기 공용성 추정 및 자산가치 평가를 위한 의사결정 시스템 개발을 통해 최적 유지보수 기준의 제시 및 새로운 도로포장의 공법 도입을 위한 사전 평가 및 타당성 분석에도 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
다양한 이유로 소프트웨어는 변경이 될 수 있으며 이는 유지보수 비용의 상승을 초래한다. 소프트웨어 메트릭은 클래스의 특성에 대한 정량적인 값으로서 유지보수 비용, 결함의 가능성 여부 등을 예측하는데 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 객체지향 메트릭과 산업체의 실제 소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 변경 발생 횟수와의 관계를 제시한다. 규모, 복잡도, 결합도, 상속과 다형성 측면에서 7개의 메트릭이 사용되었으며, .NET 플랫폼 기반의 정보 시스템의 개발 과정에서 변경 발생 횟수에 대한 자료를 수집하였다. 본 논문에서는 다중회귀분석 기법을 이용하여 사용된 객체지향 메트릭으로부터 변경 발생횟수를 예측하는 모형을 제시한다.
전력계통의 수요예측은 수십 년간의 일별, 주별, 월별, 년도별 자료와 기타 수많은 계수들을 요구하므로 처리해야할 자료의 양이 방대하여, 수요예측에는 데이터베이스의 사용이 필수이다. 본 연구에서는 수요예측 및 이와 유사한 대규모 자료의 전산화에 적합한 데이터베이스 설계기법을 소개하고, 계산 수행 시 속도 및 운용의 효율성을 기하기 위한 방안을 소개한다. 또한 데이터베이스의 유지보수를 위한 기법과 각종 접근 방법의 예를 들었다.
도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 파손 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로 콘크리트 포장 파손 예측 모델 개발을 위해 머신러닝 분류기반 모델 중 성능이 우수한 XGBoost 기법을 사용하였다. 먼저 데이터 샘플링을 통해 데이터 불균형 문제를 해결하고 샘플링된 데이터들에 XGBoost 기법을 활용하여 예측모델을 개발하고. F1 소코어를 통해 성능을 평가하였다. 분석 결과 오버 샘플링 기법이 가장 좋은 성능 결과를 보였으며, 도로파손에 영향을 주는 주요 변수로 공용년수, ESAL, 최저 평균 최저기온 -2도 이하 일수 순으로 산정되었다. 향후 더 많은 데이터 축적 및 세밀한 데이터 전처리 작업을 통해 예측모델의 성능이 향상된다면 보다 정확한 유지보수 필요 구간의 예측이 가능해질 것으로 판단되므로 장래 고속도로 포장 유지보수 예산의 추정에 중요한 기초정보로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
교량 유지관리 전략 수립 시 현재 상태를 기반으로 미래 상태를 예측할 수 있어야 하며, 상태예측모델의 신뢰도가 높아질수록 효과적인 유지관리 의사결정이 가능하다. 그러나 인력기반 반복 주기적인 현행유지관리는 관리자가 목표하는 관리(등급)수준의 교량 상태를 정확히 예측하지 못해서 막대한 보수 보강비용이 발생될 가능성이 있고, 합리적인 유지관리 의사결정을 도모하는데 어려움을 겪는다. 이에 따라 본 논문에서는 국내 교량 점검 이력 데이터를 이용하여 불확실성을 고려한 교량 부재별 대표 상태예측모델을 개발하고, 개발된 상태예측모델을 실제 유지관리 대상 교량에 보다 높은 정확도로 적용 가능한 베이지안 업데이트 기법을 제안하였다. 또한, 모니터링 업데이트 상태예측모델 기반 예방적 유지관리가 기존 현행유지관리 대비 비용 효율성 측면에서 유리함을 제안하기 위해 각각의 유지관리비용 산출에 따른 교량 점검 타당성 분석을 수행하였다.
하드웨어 산업에서의 예측 분석은 생산설비의 고장을 방지하기 위해 적절한 시점에 유지보수를 수행할 수 있고 관리비용을 절감할 수 있다. 이는 고장원인분석의 자동화를 통해 보다 효율적이고 과학적인 유지보수를 수행할 수 있도록 도와준다. 그중에서도 예측 관리는 정보 기술을 활용하여 설비 상태의 수집, 분석, 과학적 데이터 관리를 통해 예측 모델을 구성하며, 이를 바탕으로 이상상태를 파악하고 개선함으로써 이상상태가 발생하는 것을 사전에 예방하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 Relex 도구를 통해 결함트리(Fault Tree)를 만들고 하드웨어들의 에러코드를 분석하여 안전성을 연구했다.
함정 운용 장비의 건전성 예측은 유지보수의 효율성 및 긴박한 상황에서의 운용성능 유지를 위한 필수 요소이다. 최근 함정의 양적인 증가와 작전반경 확대에 따라 운용성능 유지를 위해 통합조건평가시스템(ICAS)을 도입하여 운용중이며, 관련기술 국산화를 위해 다각도로 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 함정 운용 장비인 디젤발전기의 건전성 예측방법 중 데이터기반 모델 적용에 대한 결과를 제시 하였다.
이산화탄소에 의해 열화된 콘크리트 구조물의 보수 후 잔존수명을 평가할 때 보수재의 효과를 고려하기 위해 본 연구에서는 탄산화에 의해 열화를 받은 콘크리트 부재의 보수 후 재열화과정을 Fick's 확산(diffusion) 제1법칙을 이용하여 모델링함으로써 단면복구재에 의해 보수된 콘크리트 부재의 독특한 상황을 고려한 합리적인 예측식을 제시하였다. 연구결과는 보수재의 이산화탄소 확산 프로파일과 기존 구체콘크리트의 탄산화된 부분의 이산화탄소 확산 프로파일을 효과적으로 모델링할 수 있음을 보여줬다. 제시된 평가모델식에 대한 검증예제를 통해 보수재의 이산화탄소 확산지연효과를 확인할 수 있었으며 보수된 콘크리트 구조물의 보수 후 잔존수명을 객관적이고 수치계산적인 방법으로 평가할 수 있었다.
생산 현장에서 기기의 운영과 관리는 제품의 품질 및 기업의 수익성과 직결된다. 그러나 정상적인 작동을 하고 있는 시스템에서 고장의 시점과 고장의 종류를 예측하기 곤란하며 따라서 잔여 가동 시간이 얼마인지도 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 산업용 기계, 공정과 의료기기 등 신뢰성이 요구되는 Brushless DC 모터의 상태 변화의 추이를 관찰하여 진단의 특징점으로 사용한다. 본 논문에서 제안한 상태천이 모텔은 고장의 시점과 고장의 종류를 예측할 수 있으며 유지보수의사결정에 도움을 줄 수 있다.
공업의 발전과 더불어 금세기 초반부터 선박, 항공기, 지하매설물, 차량 등의 대형 파괴사고가 자주 발생하면서 이들의 파괴원인을 규명하는 연구가 활발해졌고, 이에 따라 파괴역학의 중요성이 인식되기 시작했다. 따라서 피로파괴에 대한 연구 및 이해가 크게 진전되었다[1-7]. 그러나 대, 중, 소형 기계구조물의 설계, 제작, 운용 및 구성부품과 구조물의 안전성 유지와 보수에 관심이 있는 공학자들에게는 해결되지 않은 많은 문제가 남아있다. 본 연구의 목적은 기존의 파괴역학적개념과 이를 기초로 새로 창안된 모델들이 포함된 피로수명예측 프로그램을 개발하고 이를 실제 구조물의 수명 예측에 적용하여 신뢰성을 확인하는데 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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