• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
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• pp.407-412
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• 2008

원자력발전소의 안전성 확보를 위해서, 설비의 유지 관리 기법은 고장이 발생했을 때 조치하는 고장정비에서부터 고장을 미연에 방지하기 위한 예방정비, 예측정비 그리고 상태기반정비로 진행되어 가고 있다. 국내 원자력발전소에서는 고장정비와 예방 정비가 적용되고 있으며, 예측정비와 상태기반정비에 대한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 모터구동밸브, 공기구동밸브, 역지밸브 그리고 펌프에 대한 예방정비 현황과 기술 개발 동향에 대해 살펴보았다.

• 비파괴검사학회지
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• 제30권5호
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• pp.497-502
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• 2010

발전회사는 설비 신뢰성과 이용율 저하없이 운영 및 정비비용을 낮추라는 요구를 받고 있다. 설비 운영자는 이러한 요구사항에 부합하기 위하여 현재의 정비기술에 대하여 다시 평가를 하고 있다. 정비비용을 낮추고 효율적인 운영 기간을 늘리기 위하여 설비의 최적 운영상태를 확인할 수 있는 비파괴기술을 이용하여 예측정비 기법을 적용할 수 있다. 예측정비 프로그램에는 내부운영 프로그램과 외부프로그램 그리고 혼용 프로그램이 있으며, 현명한 신뢰 (smart thrust)개념을 사용하면 예측정비 프로그램을 성공적으로 적용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.339-342
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• 2023

해군에서 운용하는 각 함정은 여러 가지 무기체계를 동시에 탑재하고 있는, 고가의 복합무기체계이다. 주어진 기간동안 효과적인 정비를 수행함으로써, 가동률을 극대화하는 것이말로 복합무기체계인 함정을 효과적으로 운용하는 방법이며, 경제적인 국방운용이라 부를 수 있을 것이다. 정비인시는 여러 무기체계가 동시에 탑재된 복합무기체계 정비의 핵심이다. 정비인시를 정확하게 알고 있어야만, 제한된 정비기간을 각 무기체계에 정확히 할당할 수 있을 것이며, 최적의 요소에 대한 정비가 수행될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 해군에서 운용중인 특정장비에 대한 약 10년간의 정비자료를 이용하여 정비인시를 예측하는 모델을 제안하였다. 모델의 성능은 R2 Score를 통해 0.69의 준수한 수치를 보였다. 이 모델을 통해 조금더 세밀하고, 정확한 정비인시 예측과 정비계획 수립이 가능하리라 판단하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2008년도 제30회 춘계학술대회논문집
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• pp.257-262
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• 2008

본 연구에서는 항공기용 엔진의 성능 및 기하학적 데이타를 입력 값으로 하여 창정비 주기 및 비용을 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 엔진의 순주기비용 중에서 엔진의 성능과 가장 밀접하게 관련된 부분은 연료비용과 정비비용이다. 큰 비중을 차지하는 정비비용의 예측은 경제적인 정비계획을 수립하기 위하여 정확한 예측이 필요하다. 현재 운용중인 상업용 항공기 엔진들의 성능 및 정비 비용 요소 데이터베이스를 구성하여 그 사이의 통계적 관계식을 이용하여 정비비용을 예측하는 연구를 수행하였다. 예측결과는 이전 식들의 결과와 비교하였으며 보다 세밀하고 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.927-932
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• 2005

전투기를 적절히 정비하는 활동은 공군력을 유지하는데 중요하다. 일반적인 정비정책은 정해진 일정으로 주요 모듈의 정비를 수행한다. 그러나, 이러한 정비활동은 시간에 따라 변하는 모듈의 특성을 반영할 수 없다. 이에 본 연구는 변동되는 평균 고장간 시간 (MTBF) 과 평균 수리 시간 (MTTR)을 산출할 수 있는 확률효과회귀모형을 이용하여 시간에 따라 변동되는 모듈의 특성을 반영한 동적 예방정비 주기를 예측하고자 한다. 본 연구의 결과는 대한민국 공군의 전투 준비 태세 향상에 이바지 할 것으로 기대된다.

• 에너지공학
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• 제20권2호
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• pp.154-162
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• 2011

예방정비기준은 기기의 높은 신뢰성을 유지하기 위해 정비방법을 문서화한 것으로 기기별 최적화된 예방정비 항목과 주기를 명시하고 기기의 성능저하 메커니즘을 설명하는 지침서이다. 기존의 기기 또는 설비에 대한 정비전략은 상태감시 정비보다는 일정한 주기가 되면 정비를 수행하는 주기정비가 주된 전략이었다. 본 논문은 원전 정지형 여자기에 대하여 기존의 주기정비 형태가 아닌 상태기반 정비 기법을 강화하고 정비 프로그램을 표준화하여 최적화된 정비전략을 구축하기 위한 예방정비 기준을 개발한 내용으로 기기 신뢰성, 발전소 이용률을 향상시킬 수 있는 기반이 될 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.335-338
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• 2023

국방 무기체계의 운용유지를 위해서는 숙련자에 의한 신뢰성있는 정비 지원이 필요하다. 특히, 고도의 기술력을 바탕으로 연구/제작된 해군 무기체계를 유지하기 위해서는 이와같은 정비 지원이 무엇보다 중요하다. 해군에서는 효과적인 정비지원을 위해 수개의 정비지원부대를 조직하여 운용하고 있다. 원활한 정비지원부대의 운용을 위해 다년간 기술력을 축적한 정비인원의 중도 이탈을 예방하는 것이 요구되므로, 본 논문에서는 머신러닝을 적용하여 해군 정비지원부대의 퇴직자 예측 모델을 제안하였다. 정비인력의 만족도와 관계가 있을 것으로 예상되는 봉급, 특근율 등을 변수로 사용하였고, F1 Score를 통해 모델의 성능을 평가한 결과 0.7이상의 높은 성능을 보였다. 이 모델을 통해 조기 퇴직이 예상되는 그룹의 공통 개선소요를 파악하여 사전 조치가 가능할 것으로 판단하였다.

• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제6권1호
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• pp.1-8
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• 2010

The existing maintenance program is focused on time-based maintenance to inspect and repair components according to maintenance period, rather than condition-based maintenance or predictive maintenance. The preventive maintenance template of the steam turbine has been developed for optimizing maintenance procedure and improving reliability and availability of the steam turbine of nuclear power plants based on EPRI PM template methodology and EPRI technical reports about preventive maintenance.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권9호
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• pp.1325-1330
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• 2010

터빈설비 각 중요부품의 고장은 발전정지라는 큰 파급효과를 유발하며, 예기치 못한 고장으로 설비의 이용률이 감소하게 되면 막대한 경제적 손실이 발생한다. 현재 발전설비는 제작사에서 제시한 정비주기를 기준으로 보수적인 예방정비를 실시하고 있으나, 급변하는 경영환경에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 신뢰도를 유지하면서 정비비용을 절감하는 신뢰도 기반 정비방법을 도입 해야 할 필요가 있다. 신뢰성 있는 정비주기를 선정하기 위해서는 설비의 고장이력에 대한 면밀한 분석을 통하여 고장확률을 예측해야 한다. 본 논문은 발전설비 중 터빈 각 부품들의 고장이력을 데이터베이스로 만들고, Weibull 함수를 이용하여 최적의 정비시점을 예측하며, 정비주기를 결정하는 방법에 대하여 연구하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.611-620
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• 2021

정비 산업은 사후정비, 예방정비를 거쳐, 상태기반 정비를 중심으로 진행되고 있다. 상태기반 정비는 장비의 상태를 파악하여, 최적 시점에서의 정비를 수행한다. 최적의 정비 시점을 찾기 위해서는 장비의 상태, 즉 잔여 유효 수명을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 이에, 본 논문은 시뮬레이션 데이터(C-MAPSS)를 사용한 터보팬 엔진의 잔여 유효수명(RUL, Remaining Useful Life) 예측 모델을 제시한다. 모델링을 위해 C-MAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation) 데이터를 전처리, 변환, 예측하는 과정을 거쳤다. RUL 임계값 설정, 이동평균필터 및 표준화를 통해 데이터 전처리를 수행하였고, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 k-NN(k-Nearest Neighbor)을 활용하여 잔여 유효 수명을 예측하였다. 최적의 성능을 도출하기 위해, 5겹 교차검증기법을 통해 최적의 주성분 개수 및 k-NN의 근접 데이터 개수를 결정하였다. 또한, 사전 예측의 유용성, 사후 예측의 부적합성을 고려한 스코어링 함수(Scoring Function)를 통해 예측 결과를 분석하였다. 마지막으로, 현재까지 제시되어온 뉴럴 네트워크 기반의 알고리즘과 예측 성능 비교 및 분석을 통해 k-NN 활용 모델의 유용성을 검증하였다.