• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.201-206
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• 2019

소프트웨어 노화에 따른 시스템의 예기치 않은 장애 발생은 재활 기능을 주기적으로 수행함으로써 줄일 수 있다. 이 시스템 재활 기능은 주로 시스템이 가장 한가한 시간에 수행하는 것이 효과적이다. 이를 통해 시스템 가용도를 높일 수 있다. 재활 기법은 크게 시간 기반과 조건 기반의 두 가지 종류로 나눌 수 있다. 시간 기반 재활은 정해진 시간 간격마다 수행되고, 조건 기반 재활은 시스템 상태가 특정 조건을 만족할 때 수행된다. 조건 기반 방식은 시스템 감시와 정보의 수집 및 통계적 분석을 통해 재활 시점을 추정해야하기 때문에 추가적인 비용이 발생한다. 본 논문은 시간 기반 소프트웨어 재활 기법을 분석할 수 있는 확률 모형을 제시한다. 제시한 모형은 재활을 주기적으로 수행하는 시간 간격을 일정하게 유지할 수 있는 현실적인 상황을 반영한다. 해당 확률 모형을 수학적으로 분석하여, 정상 상태에서의 시스템 가용도와 사용자 인지 가용도 및 이에 따른 비용을 분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1610-1629
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• 2021

Failures frequently occurred in manufacturing machines due to complex and changeable manufacturing environments, increasing the downtime and maintenance costs. This manuscript develops a novel deep learning-based method named Multi-Domain Convolutional Neural Network (MDCNN) to deal with this challenging task with vibration signals. The proposed MDCNN consists of time-domain, frequency-domain, and statistical-domain feature channels. The Time-domain channel is to model the hidden patterns of signals in the time domain. The frequency-domain channel uses Discrete Wavelet Transformation (DWT) to obtain the rich feature representations of signals in the frequency domain. The statistic-domain channel contains six statistical variables, which is to reflect the signals' macro statistical-domain features, respectively. Firstly, in the proposed MDCNN, time-domain and frequency-domain channels are processed by CNN individually with various filters. Secondly, the CNN extracted features from time, and frequency domains are merged as time-frequency features. Lastly, time-frequency domain features are fused with six statistical variables as the comprehensive features for identifying the fault. Thereby, the proposed method could make full use of those three domain-features for fault diagnosis while keeping high distinguishability due to CNN's utilization. The authors designed massive experiments with 10-folder cross-validation technology to validate the proposed method's effectiveness on the CWRU bearing data set. The experimental results are calculated by ten-time averaged accuracy. They have confirmed that the proposed MDCNN could intelligently, accurately, and timely detect the fault under the complex manufacturing environments, whose accuracy is nearly 100%.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.83-92
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• 2022

본 연구에서 우리는 PHM 기반 공조설비의 연쇄 고장 패턴을 학습하여 미세먼지의 상태를 조절할 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 공조설비의 고장으로 인한 공조설비 가동중단과 이로 인한 미세먼지의 확산은 불가피하다. 우리가 개발한 알고리즘은 PHM을 통한 미세먼지 관리 체계를 수립하는 것으로써 공조기 정지/가동 패턴학습을 통하여 일정하게 안정화 상태를 유지하고 이를 기반으로 미세먼지를 관리하는 알고리즘이다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 지하철 역 내에서 시뮬레이션 한 결과, 미세먼지의 농도가 평균 30% 감소하는 것을 알 수 있었다. 지하철 이용 승객이 많은 역의 경우 미세먼지 농도가 환경부 기준(100㎍/m³)을 초과하였지만, 시뮬레이션을 실시한 모든 역에서 미세먼지 농도가 개선되었음을 알 수 있었다. 향후 연구로는 지하철 역사 내의 미세먼지 뿐만아니라 CO₂, CO, NO₂ 등 오염물질을 종합적으로 관리할 수 있도록 시스템을 확장하는 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1545-1550
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• 2022

본 논문에서는 최근 물류, 제조업 등 다양한 산업군에서 활용되는 AMR(Autonomous Mobile Robot)의 LiDAR 고장 시 교체 시간을 최소화하는 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 일반적인 LiDAR 교체 프로세스를 정의하고 퀵-체인지 기구에 기반한 새로운 프로세스를 제안하였다. 실험은 자동차 제조 기업 공장 내 적용을 위해 개발된 AMR을 활용해 수행하였으며, 새로운 프로세스 적용 시 24분 내 LiDAR 교체가 가능하며 일반적 프로세스 대비 약 76% 이상 단축됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 제안된 프로세스의 적용을 통해 AMR의 비가동 및 전체적인 공정 지연을 최소화할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.255-264
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• 2021

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.121-126
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• 2023

최근 인공지능, 빅데이터, IOT 등 IT 기술에 대한 서비스 활용도가 높아짐에 따라 방대한 데이터와 이를 처리하는 IT 인프라 자원의 효율적인 관리를 위해 클라우드 컴퓨팅을 도입하여 인프라 비용을 효율화하면서 안정적이고 신뢰성 있는 정보서비스 제공을 위한 노력이 계속되고 있다. 본 논문은 전체 1,750여개의 클라우드 시스템을 운영중인 기업의 클라우드 시스템에서 전국 360개 지점 426개 시스템을 대상으로 클라우드 도입 전과 도입후의 운영결과를 시스템 장애 관점에서 비교분석 하였으며, 분석 결과 장애건수, 장애유형, 서비스 중단 시간 등을 종합할 때 클라우드 도입이 서비스 연속성을 확보하는데 유의미한 결과를 얻었다. 이 결과를 통해 클라우드 도입으로 서비스 연속성 확보를 기대하는 기업에게 의미 있는 시사점을 제공 할 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.77-87
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• 2023

재생 에너지 생성에서 중요한 역할을 하는 풍력 터빈은 작동 상태를 정확하게 평가하는 것이 에너지 생산을 극대화하고 가동 중지 시간을 최소화하는 데 매우 중요하다. 이 연구는 풍력 터빈 상태 진단을 위한 다양한 신경망 모델의 비교 분석을 수행하고 센서 측정 및 과거 터빈 데이터가 포함된 데이터 세트를 사용하여 효율성을 평가하였다. 분석을 위해 2MW 이중 여자 유도 발전기 기반 풍력 터빈 시스템(모델 HQ2000)에서 수집된 감시 제어 및 데이터 수집 데이터를 활용했다. 활성화함수, 은닉층 등을 고려하여 인공신경망, 장단기기억, 순환신경망 등 다양한 신경망 모델을 구축하였다. 대칭 평균 절대 백분율 오류는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되었다. 평가를 바탕으로 풍력 터빈 상태 진단을 위한 신경망 모델의 상대적 효율성에 관한 결론이 도출되었다. 본 연구결과는 풍력발전기의 상태진단을 위한 모델선정의 길잡이가 되며, 고도의 신경망 기반 기법을 통한 신뢰성 및 효율성 향상에 기여하고, 향후 관련연구의 방향을 제시하는데 기여한다.

• 터널과지하공간
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• 제33권5호
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• pp.299-311
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• 2023

TBM의 실굴진율을 향상시키기 위한 연속굴착 기술들이 개발되고 있다. 연속굴착은 설치중인 세그먼트를 제외한 나머지 세그먼트에 추력을 가해, 굴진 정지 시간을 줄이는 기술이다. 본 기술보고는 연속굴착 세그먼트에 관한 선행기술을 조사하였다. 주요 선행기술을 헬리컬 세그먼트, 육각형 세그먼트, 기존 세그먼트 방법으로 분류했다. 헬리컬 세그먼트 방법은 아직 시공사례가 없으며, 육각형 세그먼트 방법은 상용화에 성공하지 못했다. 기존 세그먼트를 이용한 연속굴착 방법은 실증에 성공했다. 해당 기술에 대한 추진잭 추력, 운영방법을 분석했다. 국내에서도 TBM 연속굴착 연구개발이 진행 중이며, 성공사례 분석을 통해 독자적인 연속굴착 방법이 개발되어야 할 것으로 판단된다.

• 품질경영학회지
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• 제51권4호
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• pp.481-496
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• 2023

Purpose: The main theme of this study is to derive a profit curve by a cubic cost function for nonlinear CVP analysis. According to the analytical approach to derive a nonlinear profit function in this study, it is possible with only the existing cost structure to calculate the profit maximization and downtime point sales unlike the classical CVP analysis. Furthermore, the profit curve by the mathematical model of this study could serve as a tool to quantify the qualitative evaluation of each stage of the industry life cycle. Methods: This study followed the mathematical approach from the cubic cost function model of microeconomics, and using real data of the Bank of Korea Results: The nonlinear profit function suggested by this study is as follows; ${\pi}(x)=-a\left(x-\frac{f}{1-v}\right)^3+(1-v)x-k$ where $a=\frac{1}{3}v\left(\frac{(1-v)}{f}\right)^2,k=f-a\left(1-\frac{f}{1-v \right)^3$ Conclusion: The process and results of this study would be able to contribute not only in practice of nonlinear CVP analysis required in the management accounting or financial management, but also in cost theory of microeconomics. Also, since the life cycle of all industries in Korea was verified to the growth or mature stage, decision makers should pay careful attention to determining life cycle stages and consider the profit curve by the average variable cost ratio over multi periods.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제26권3호
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• pp.131-139
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• 2014

주기가 약 1~3분인 외중력파는 항만 내의 계류선박의 거동해석 및 연안 표사이동 해석에 직접적인 영향을 미치는 인자이다. 먼 바다의 유의미한 외중력파가 항만으로 전파되어 증폭될 경우 대형선박의 하역작업을 중단시켜 경제적인 손실을 유발할 수 있다. 본 연구에서는 포항신항의 항외 및 항내에서 약 5년 동안 동시 관측한 파랑 자료에 대한 통계분석 및 전달함수를 사용하여 항만 외부로부터 내부로의 외중력파 전파특성을 분석하였다. 전파 특성분석은 외중력파의 파고가 0.1 m 이상이 되는 사상만을 이용하였다. 통계적인 특성분석 결과, 항만 내부의 파고분포는 외부와 유사한 반면 주기분포는 항만 외부보다 분산이 컸다. 전달함수의 매개변수는 각각의 사상에 대하여 최적 추정하였다. 항만 내부의 파고 추정 평균 RMS 오차는 0.013 m 수준이었다. 추정 매개변수는 외중력파의 파고, 주기 및 파향의 선형조합 정보와 강한 상관관계가 있었다(R = 0.95). 본 연구에서 제안한 전달함수는 사전 예측된 외중력파 정보를 이용하여 항만 내부의 외중력파 정보를 빠르고 간단하게 추정할 수 있으므로 예상하지 못한 항만이용 제한에 따른 피해를 저감할 수 있을 것으로 기대된다.