소프트웨어 유지보수는 기존의 하자 유지보수 개념에서 운영관리 및 서비스의 향상을 위해 지속적인 개선이 요구되고 있다. 본 연구에서는 K사에서 수행중인 4개의 유지보수 프로젝트를 기반으로 소프트웨어 유지보수 성숙도 모델과 평가지표를 제안한다. 이를 위해 SMMM, ITSMM, ITIL을 기반하여 13개의 프로세스 영역과 64개의 평가지표를 도출하고, 도출된 64개의 평가지표를 5점 척도로 설문 평가하여 그 결과를 기반으로 성숙도 모델의 수준을 분류하여 K사의 성숙도 모델을 구축한다. 그리고 K사의 성숙도 모델을 검증 및 개선하기 위하여 K사의 설문평가 점수를 분석하여 평가지표의 개선방안을 제안하고, K사의 성숙도 모델이 소프트웨어 유지보수의 개선 방안을 어떻게 나타내는지를 확인하기 위하여 제안한 소프트웨어 유지보수 성숙도 모델을 K사의 4개의 프로젝트를 대상으로 하여 성숙도 평가를 수행하고, 그 결과를 기반으로 개선방안을 제시하였다.
The role of maintenance in railway is going to be extended to improve the reliability of railway system in the aspect of Asset management gradually. In this paper, the meaning of reliability and safety in RCM which has been applied in order to improve the efficiency of maintenance is deduced. And the analysis task of reliability and safely which has been recommended in railway standards such as EN50126 and IEC62278 is reviewed in the aspect of RCM. Finally, the several ways are proposed to apply RCM to railway system through the comparison between the RCM procedure and the analysis procedure for the reliability and safety in railway standards. Hereafter, if the analysis of reliability and safety is performed with the concept of RCM in the beginning of railway business, it will be more efficient to improve the reliability and manage the railway asset.
The following thesis provides an explanation for the definition of the MIL-HDBK-2155 : Failure Reporting, Analysis and Corrective Action System (FRACAS), which systemizes the collection and analysis of failure data and the feedback process of the results. It also presents a plan based on MIL-HDBK-2155 for the collection and analysis of operating specifications on weapon systems. The collection and analysis of failure data and the feedback process utilizing FRACAS contributes to identifying improvement requirements during equipment operation as well as finding and eliminating the root cause of the failures. The objective of applying FRACAS to weapon systems is to receive source data feedback for reliability enhancements and performance improvements during operation. This is done by recognizing weaknesses in the design or operation by identifying the type of failures that might occur, and by performing Failure Modes, Effects and Criticality Analysis(FMECA) and Failure Tree Analysis(FTA).
In this paper, the contribution of task types and error types involved in the human-related unplanned reactor trip events that have occurred between 1986 and 2006 in Korean nuclear power plants are analysed in order to establish a strategy for reducing the human-related unplanned reactor trips. Classification systems for the task types, error modes, and cognitive functions are developed or adopted from the currently available taxonomies, and the relevant information is extracted from the event reports or judged on the basis of an event description. According to the analyses from this study, the contributions of the task types are as follows: corrective maintenance (25.7%), planned maintenance (22.8%), planned operation (19.8%), periodic preventive maintenance (14.9%), response to a transient (9.9%), and design/manufacturing/installation (6.9%). According to the analysis of the error modes, error modes such as control failure (22.2%), wrong object (18.5%), omission (14.8%), wrong action (11.1 %), and inadequate (8.3%) take up about 75% of the total unplanned trip events. The analysis of the cognitive functions involved in the events indicated that the planning function had the highest contribution (46.7%) to the human actions leading to unplanned reactor trips. This analysis concludes that in order to significantly reduce human-induced or human-related unplanned reactor trips, an aide system (in support of maintenance personnel) for evaluating possible (negative) impacts of planned actions or erroneous actions as well as an appropriate human error prediction technique, should be developed.
The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.
Pavement management systems require systematic monitoring of pavement surfaces to determine preventive and corrective maintenance. The process involves the accumulation of large amounts of visual data, typically obtained from site visitation. The pavement surface condition is then correlated to a pavement distress index that is based on a scoring system previously established by state or federal agencies. The scoring system determines if the pavement section requires maintenance, overlay or reconstruction. One of the surface distresses forming part of the overall pavement distress index is the Alligator Crack Index (AC Index). The AC Index involves the visual evaluation of the crack severity of a section of a pavement as being low, medium, or high. This evaluation is then integrated into a formula in order to obtain the AC Index. In this study a quantification of the visual evaluation of the severity of alligator cracking is carried out using photographs and the fractal dimension concept from fractal theory. Pavements with low levels of cracking were found to have a fractal dimension equal to 1.051. Pavements with moderate levels of cracking had a fractal dimension equal to 1.1754. Pavements with high degrees of cracking had a fractal dimension that varied between 1.5037 (high) and 1.7111 (very high). Pavements with a level of cracking equal to 1.8976 represented pavements that disintegrated and developed potholes. Thus, the visual evaluation of the state of cracking of a pavement (the AC Index) could be enhanced with the use of the fractal dimension concept from fractal theory.
Wind power is one of the fastest growing renewable energy sources. The blades length and tower height of wind turbine have been growing steadily in the last 10 years in order to increase the output amount of wind power energy. The amount of wind turbine energy is increased by increasing the capacity of wind turbine, but the costs of preventive, corrective and replacement maintenance are also increased accordingly. Recently, Condition Monitoring System that can repair the fault diagnose and repair of wind turbine in the real-time. However, these system have a problem that cannot predict and diagnose of the fault. In this paper, wind turbine predict methodology is proposed by using the SVM method. In the case study, correlation analysis between wind turbine fault and external environmental factors is performed by using the SVM method.
소프트웨어의 품질을 향상시키며, 기존코드의 결함식별을 용이하게 하는 방법으로 프로그램의 후상태 종속성 분석을 통한 프로그램 ?살 및 유지보수지원 기법을 제안한다. 결함을 식별하고 분석하기에 이해도가 중요시 되는 교정유지보수를 위해서, 기존 코드의 분석 및 세그먼트화를 후상태 종속성모형(PSDG)을 이용하여 정적분할과 동적분할 및 의미분할의 장점을 살린 코드분할로 수행한다. 분할의 원리는 기존코드의 상태 종속성을 추적하여 그래프로 모형화한 후, 조각화(Clustering)와 강조분할(Highlighting)을 통해서 프로그램을 분할한다. PSDG 모형화의 결과로 비효율적인 프로그램 결함코드(Deadcode)의 식별 및 제거가 가능하며, 관련 프로그램 문장들을 일반화할 수 있고, 상태전이도 모형과의 확장연계로 분석 및 설계의 문서로 이용될 수 있다.
This paper aims to develop an optimized inventory management method for safety critical Instrument and Control (I&C) components. In this regard, the paper focuses on estimating the consumption rate of I&C components using demand forecasting methods. The target component for this paper is the Foxboro SPEC-200 controller. This component was chosen because it has highest consumption rate among the safety critical I&C components in Korean OPR-1000 NPPs. Three analytical methods were chosen in order to develop the demand forecasting methods; Poisson, Generalized Linear Model (GLM) and Bootstrapping. The results show that the GLM gives better accuracy than the other analytical methods. This is because the GLM considers the maintenance level of the component by discriminating between corrective and preventive.
This study was performed to apply the preventive management technique that is known for more economic and preventive for disaster than corrective technique to Repair & Improvement(R&I) Project policy of irrigational facilities. The appropriate periods of R&I Project had been driven to 40yrs, 24yrs, 27yrs, and 29yrs for reservoir, Pumping and drainage pumping station, Diversion weir and Irrigation & drainage canal respectively. The cost of R&I Project for 10 years had been estimated as 616.9 billion won per year including the 85 billion won for the project of 'Disaster prevention and Function continuity'. After the period of 'Improvement all at once', about 30yrs, 421.8 billion won was requested for 'Function continuity'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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