최근 국가의 향후 국방 계획이 첨단 무기체계로 향하는 만큼, 이를 위한 군 정비시설도 점점 중요해지고 있다. 하지만 현재 군 정비시설은 관리자의 경험적인 방법과 단순 수리적 계산으로 운용되고 있다. 그래서 본 연구에서는 좀 더 과학적이고 논리적인 방법을 이용하여 군 정비시설 운용 최적화 방법을 제시한다. 연구는 다음과 같은 절차를 따른다. 첫째, 군 정비시설 운용을 분석하여 시뮬레이션을 설계한다. 둘째, 최적화를 위해 독립변수와 종속변수를 정의한다. 독립변수는 군 정비시설 운용 세부사항으로 볼 수 있는 정비장비, 운반장비, 그리고 작업자 수이고, 종속변수는 독립변수에 영향을 받는 총 정비시간으로 결정한다. 셋째, 설계된 시뮬레이션 모델을 기준으로 Warmup 기간을 얻기 위해 Warmup 분석 한다. 넷째, 군 정비시설 운용 최적화를 위해 독립변수의 최적 조합을 메타휴리스틱인 진화전략을 이용하여 산출한다. 이 최적 조합을 통해 군 정비시설 운용은 제한된 비용 내 최대 효과를 얻을 수 있다. 향후 복수의 무기체계 장비를 정비하는 군 정비시설의 다목적 분석 연구를 할 것이다.
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.
현재의 예방정비계획 운영 방법은 KPX에서 발전 사업자들로부터 희망하는 자신들의 발전기 예방정비계획 일정을 받아서 공급예비력 기준을 만족하면 승인을 해주는 방법으로 진행되고 있다. 이는 경제적인 부분을 예방정비계획 수립에 반영하지 못하고 계통의 신뢰도 측면만을 판단하는 것으로 생각할 수 있다. 따라서 발전비용을 최소화하는 예방정비계획 최적화 모델을 적용하여 예방정비계획 수립 시 경제성을 반영하려 한다. 이를 통해 연발전비용을 낮추면서 연평균 SMP 또한 낮춤으로서 한전과 발전사업자 모두에게 이익을 가져다 줄 수 있는 것이다. 따라서 본 연구에서는 비용 최소화를 목적함수로 하는 tool을 적용한 예방정비계획 최적 값과 기존의 예방정비계획을 공급예비율, 계통한계가격(System Marginal Price, SMP), 발전비용 세 가지로 나눠 비교하고 신뢰도와 경제성을 고려한 최적 예방정비계획을 수립하였다.
영광 원자력발전소 1,2호기의 계측제어기기에 대한 예방정비 최적화 분석을 수행중 기기의 정비주기 설정을 위하여 모델별 고장율 분석을 통하여 권고 주기를 산정 하였다. 현재 정비주기는 각 발전소 및 산업설비에서 제작사 지침의 적용과 현장 경험에 의한 선정이 이루어지고 있으나 제작사에 의한 주기 제시가 전체적으로 미미하여 경험에 크게 의존하고 있는 상태이다. 이에 본 논문에서는 정비주기의 최적화를 위하여 계측기 모델별 고장내용의 분석을 통한 data를 NCSL S2의 단순화 모델인 Jackson method를 기본으로 적용하여 최적주기 산정작업을 수행한 사례를 기술하고자 한다.
차축 감속기와 차륜으로 구성된 고속철도차량 2차 구동장치는 일체형 조립체이지만, 상이한 기술사양으로 인하여 이들의 예방정비 주기는 서로 다르다. 특히, 이들은 완전분해 정비주기에 따라 매번 동시에 탈부착 작업을 수행한다. 따라서 불필요한 완전분해 정비를 감소하고 높은 열차 가용도를 유지하기 위해서는 신뢰성 중심 유지보수 관점에서 예방정비 비용의 최적화가 중요하다. 본 연구에서는 실제 정비이력으로부터 두 구성품들에 대한 결함나무 분석을 수행하고, 각 하부부품들의 치명도를 고려한 수정된 신뢰도를 각각 평가하였다. 두 구성품에 대한 예방 정비비용의 최적화는 기준 신뢰도 및 개선율을 고려한 유전자 알고리즘으로부터 구하였다. 비용의 최적화는 개체의 적합도 함수에 대한 최대값으로부터 얻는다. 유전자 알고리즘에 의한 최적의 완전분해 정비주기는 285만km로서, 기존 방법의 총비용과 비교하여 약 21% 감소하였다.
본 연구에서는 부유식 해상풍력발전의 운영 및 유지보수에 필요한 체계적인 정비계획 수립을 위해 최적화기법을 활용한 수리 모형을 제안하고자 한다. 주간 단위로 선박과 기술자를 운용하는 계획정비와 고장정비 작업의 배정에 혼합정수계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)을 도입하였다. 본 연구의 최적화 모델을 활용한 사례연구에서는 선박과 기술자의 투입 규모가 유지정비 비용에 미치는 영향을 확인하였으며 1년간 정비계획 수립에서 더 나아가 정비작업별 상세 스케줄링까지 연계되는 단계적 최적화 방법론을 함께 제시하였다. 세부적으로는 기상 데이터와 정비 데이터를 활용한 발전량 손실을 비가동 비용으로 반영하여 정비 우선순위를 선정하였으며, 이를 통해 국내 실정에 맞는 해상풍력단지의 유지보수 전략을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
철도차량은 사용기간이 길고 철로 위를 달리기 때문에 마모, 진동이 심하여 다른 교통수단에 비해 정비비용이 많이 소요된다. 이에 따라 정비최적화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 코레일에서 운용하고 있는 철도차량 정비현황을 분석해 보고 개선방안을 찾고자 하였다. 특히, 차량정비인력이 많이 소요되는 일상검수에 대해 가장 효율적인 정비 주기와 방법을 적용하고자 하였다. 철도차량은 컴퓨터시스템 적용으로 자가진단이 가능하고 과거에 비해 차량의 품질이 많이 향상되었으나, 현행 일상검수는 관례적으로 짧은 기간 시행해야 한다는 측면에서 현재 비효율적인 측면을 시급히 개선해야 함은 당연하다. 따라서 본 연구에서는 차량의 상태를 반영한 개선된 일상검수 주기를 적용하여 차량의 신뢰성 확보와 정비비용을 최소화하고자 한다.
본 연구에서는 체계적이고 효율적인 하수관거 정비 계획 수립을 위하여 하수관거의 경제적 가치와 불명수 발생량 및 예산 제약 등을 고려한 최적화 모형을 개발 하였다. 하수관거의 최적 정비 계획 모형은 비용 및 환경오염을 일으키는 불명수 발생 사이의 상관관계를 적절히 판단하여 최적의 경제적 사용연수를 결정하여야 하며, 예산 제약 및 각 하수관거와 배수구역의 비용 대비 효과 등을 고려하여 최적의 정비 시점 및 방법을 결정하여야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 관거의 잔존 수명을 상태 노드로 표현하고, 정비에 따른 잔존 수명의 변화를 아크로 표현한 최소비용 네트워크 흐름 최적화(Network Flow Optimization)모형을 구성하였으며, 이를 기초로 예산 제약 및 하수관거 시스템의 정비 특성을 고려한 제약식을 추가한 다중 목적 혼합 정수계획법(Multiple Objective Mixed Integer Programming, MOMIP)을 수립하였다. 이때 모형의 목적식은 비용 최소화 목적과 함께 불명수 발생량 최소화 목적을 추가하여, 의사결정자에게 비용과 불명수 발생량 사이의 영향 관계를 보여줌으로써 적절한 하수관거 정비 계획을 선택할 수 있도록 하였다.
해군 정비체계는 전투함정을 수리하는 역할을 수행한다. 한국 해군은 전투함정의 전비태세를 최대화하기 위해 4개의 정비창을 운용하고 있다. 각 정비창은 함정 유형, 정비 종류, 정비 능력에 따라 다른 정비 서비스를 제공하는 특성으로 인해 정비인력을 각 정비창에 최적으로 할당하는 것은 어려운 문제가 되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 정비창의 성능척도에 중요한 영향을 미치는 정비인력의 할당 측면에서 정비창의 운용을 연구하였다. 대기행렬 네트워크 이론, 분해 및 최적화 기법을 이용하여 본 연구에서는 정비체계 내 대기 중인 고장 함정의 수를 최소화할 수 있는 정비인력 할당 모형을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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