• 제목/요약/키워드: Preventive Maintenance Model

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구조화 마코프체인을 이용한 이종 구성품을 갖는 k-out-of-n 시스템의 수명분포 모형 (Lifetime Distribution Model for a k-out-of-n System with Heterogeneous Components via a Structured Markov Chain)

  • 김흥섭
    • 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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    • 제17권4호
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    • pp.332-342
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    • 2017
  • Purpose: In this study, the lifetime distribution of a k-out-of-n system with heterogeneous components is suggested as Markov model, and the time-to-failure (TTF) distribution of each component is considered as phase-type distribution (PHD). Furthermore, based on the model, a redundancy allocation problem with a mix of components (RAPMC) is proposed. Methods: The lifetime distribution model for the system is formulated by the structured Markov chain. From the model, the various information on the system lifetime can be ascertained by the matrix-analytic (or-geometric) method. Conclusion: By the generalization of TTF distribution (PHD) and the consideration of heterogeneous components, the lifetime distribution model can delineate many real systems and be exploited for developing system operation policies such as preventive maintenance, warranty. Moreover, the effectiveness of the proposed RAPMC is verified by numerical experiments. That is, under the equivalent design conditions, it presented a system with higher reliability than RAP without component mixing (RAPCM).

교육시설의 옥상방수 열화도 진행 모델에 관한 연구 (A Study on the Establishment of the Deterioration Process Model of Roof Waterproofing in the Education facilities)

  • 이강희;채창우;류수훈
    • 교육시설 논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.11-18
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    • 2017
  • Education facilities have much affect to make a good condition for the learning environment. Therefore, various approaches have been conducted to improve the physical, social and educational achievement. Especially, the physical aspect is very important to get rid of the building defect and improve the student their learning environment. For these, it needs to explain the performance and function of components and materials, which is linked with the deterioration degree. The deterioration degree is a imperative factor to make a decision whether the component would be repaired or not and to provide the repair scope of its component. In this paper, it aimed at making the deterioration degree model of roof proof under the hypothesis of which deterioration degree would be equal the repair cost at this time. Results of the study are shown that first, the $3^{rd}$ function is most proper to explain the deterioration degree model among 11 functions in view of resulted statistics. Second, the inflection of deterioration is shown at 15yr of the elementary school and 13yr of the middle and high school. This study has a limit of disclassification of the component or materials and it is, therefore, favorable to include the classification of waterproof material and work. These results would make a change from the breakdown maintenance to preventive maintenance and give a decent the learning environment for student.

LonWorks/IP 가상 디바이스 네트워크에서 외란관측기와 ZPETC를 이용한 추종제어 (Tracking Control using Disturbance Observer and ZPETC on LonWorks/IP Virtual Device Network)

  • 송기원
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제44권1호
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    • pp.33-39
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    • 2007
  • LonWorks/IP VDN은 LonWorks 디바이스 네트워크와 IP(데이터) 네트워크와의 통합네트워크로 산업현장에 대한 유비쿼터스 접근을 제공하여 설비에 대한 예지 및 예방보전을 가능하게 한다. 산업현장에 대한 예지 및 예방보전을 위한 실시간 분산제어 환경에서 즉각적인 응답은 필수불가결한 요소이다. LonWorks/IP 가상 디바이스 네트워크(VDN) 상에서 불확실한 시간지연은 산업현장에 대한 실시간 예지 및 예방보전을 위해 분산 제어를 수행할 때 시스템의 안정성과 성능을 악화시킨다. 따라서 네트워킹 된 분산제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 개선하기 위해서는 시간에 따라 가변적인 불확실한 시간지연을 보상할 필요가 있다. 본 논문에서는 LonWorks/IP VDN와 같은 분산제어 환경 하에서 서보 제어를 수행하는 경우에 외란관측기와 위상지연 보상기로 ZPETC(Zero Phase Error Tracking Controller)를 도입한 제어구조가 제시되고 컴퓨터 모의실험이 수행된다. 제안된 제어기의 성능은 컴퓨터 모의실험을 통하여 외란관측기를 도입한 Smith 예측기 기반의 내부모델제어기(IMC)의 제어결과와 비교 제시된다. 제안된 제어기는 외란과 잡음에 강인한 특성을 가지며, 주기적인 신호에 대한 추종성능을 상당히 개선시키므로 가변적인 시간지연을 갖는 LonWorks/IP VDN 상에서 주기적인 작업 수행에 필요한 분산 서보제어에 매우 적합하다.

검교정이 필요한 무기체계 정비장비의 구매 대수 결정을 위한 대기행렬이론 연구 (A study on decision number of maintenance equipment with calibration for weapon system with Queueing Theory)

  • 박정호;이익도;박연경;김두정
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권10호
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    • pp.153-162
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    • 2017
  • 무기체계는 기술의 발달로 인하여 급속도로 발전하고 있다. 이러한 발전덕분에 과거 무기체계에서 보지 못했던 고가의 첨단 전자장비들이 포함된 무기체계가 등장하게 되었다. 더불어, 고도의 기술이 적용된 무기체계의 운영 및 유지보수를 위한 장비유지예산 또한 증가되고 있다. 그러나 장비유지예산은 장비자산대비 그 비율이 감소추세에 있어, 효율적인 무기체계 운영에 어려움이 초래되고 있다. 이처럼 고비용 환경이 되고 있는 국방경영 및 감소되고 있는 장비유지예산을 고려하는 연구가 필요하다. 본 연구는 무기체계를 운영 및 유지보수 하는데 필요한 정비장비에 초점을 두고 있다. 최신 무기체계는 계측장비와 같은 정비장비를 활용하여 무기체계의 정렬 및 검교정 절차를 수행 후, 적정한 무기 성능이 유효하다고 볼 수 있다. 이러한 계측장비는 주기적으로 업체 외주정비(검교정 절차)를 하여 계측장비 자체의 정렬 및 상태 이상 유무를 확인해야 한다. 일반적으로 계측장비는 신뢰성이 입증된 해외업체의 계측장비를 구매하게 되고, 이러한 계측장비는 주기적으로 해외 외주정비를 받을 수밖에 없게 된다. 즉, 정비장비가 해외 외주정비를 진행하는 동안, 해당 무기체계는 성능에 대해 신뢰할 수 없으며 불가용 상태라고 볼 수 있다. 본 연구의 목적은 정비장비의 해외 외주정비로 인해 발생하는 무기체계의 손실비용과 정비장비의 구매 비용을 비교하여, 적절한 정비장비의 구매 대수를 제시하고자 한다. 본 연구의 결과가 효율적 작전 수행 보장에 기여할 것으로 판단되며, 전력 공백 문제를 해결 가능한 방안이 될 것이다.

도로포장의 유지관리 계획 수립을 위한 딥러닝 기반 열화 예측 모델 개발 (Development of Deep Learning Based Deterioration Prediction Model for the Maintenance Planning of Highway Pavement)

  • 이용준;선종완;이민재
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제20권6호
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    • pp.34-43
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    • 2019
  • 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 열화 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로포장 열화예측 모델 개발을 위해 딥러닝 모델 중 가장 보편적으로 많이 사용하는 심층신경망(DNN)과 시계열 데이터 분석에 강점을 가진 순환신경망(RNN)을 사용하였으며, 두 개의 모델의 성능을 비교 분석하여 우수한 모델을 제안하였다. RNN의 Vanishing Gradient Problem을 해결하기 위해 좀 더 복잡한 형태의 RNN구조인 LSTM(Long short-term memory circuits)을 사용하였다. 학습 결과, RNN-LSTM 모델의 RMSE 값이 0.102로 DNN모델보다 낮아 성능이 더 우수하였다. 또한, 대상구간의 시간경과별 평균 도로포장 상태 예측치와 실제 도로포장 상태 실측치의 비교를 통해 RNN-LSTM 모델의 높은 정확도를 검증하였다. 따라서 향후 고속도로 콘크리트 포장의 유지관리 계획 수립시 유지보수 수요 추정을 위한 열화 예측 모델로는 DNN 모델보다 시계열 분석에 강한 RNN-LSTM의 모델을 제안한다.

비례 수명 감소 모형을 사용한 절삭공구의 연마효과 및 경제적 수명 분석 (An Analysis of Grinding Effects and Economic Life of Cutting Tool with Proportional Age Reduction Model)

  • 오숭열;홍정완;이상천;이창훈
    • 산업공학
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    • 제19권4호
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    • pp.316-323
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    • 2006
  • In this study, based on Weibull proportional age reduction model and age replacement policy, we analyze economic life of cutting tool which allows re-grinding. Re-grinding task, usually for high-priced machining tools(e.g., broaching tool), is a kind of preventive maintenance activities to extend tool life at the completion of a lot production. The numerical results are also presented. Among the parameters of Weibull proportional age reduction model, the re-grinding effect parameter and Weibull shape parameter have a strong effect on economic tool life, and in the cost parameters, shortage cost is most sensitive. With further study on the parameter estimation of tool life process and cost function, this study can be expected to give more practical contribution to management of general machining tools.

LCCA기반 터널 자산관리 시스템 개발을 위한 연구개발 프레임웍 설계 (A research framework for development of a LCCA based tunnel asset management system)

  • 이승수;김광염;김동규;신휴성;서종원
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제16권6호
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    • pp.615-625
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    • 2014
  • 산악지형이 많은 우리나라는 1970년대 이후 급속한 경제발전과 함께 수많은 터널이 건설되어 왔으나 터널의 필요성에 대한 인식에 비해 터널의 유지관리에 대한 관심은 부족한 상태이다. 국내 터널의 유지관리체계는 점검 후 이상이 발견 되었을 때 대처하는 대응적 유지관리 체계로서, 앞으로 노후화 터널이 급격히 증가하면서 각 기관들의 제한된 예산의 범위와 인력으로는 일일이 대응하기 어려워질 것이다. 따라서 본 연구에서는 터널의 유지관리를 전략적이고 장기적인 관점에서의 예방적인 관리 체계로 변환시키기 위한 LCCA(Life Cycle Cost Analysis)기반 터널 자산관리 시스템의 필요성과 개발방향에 대한 프레임웍을 제시하고자 한다. 국외 선진국의 사회기반시설물에 대한 자산관리 수행사례를 살펴보고 국내 터널관리에서의 자산관리기법의 필요성을 분석하였다. 또한, 터널 자산관리에서 경제적, 공학적의 정량적 의사결정 기법인 LCCA 모델을 적용하여 자산관리모델이 개발되기 위한 구체적인 발전방향을 제시하고 이를 시스템화하기 위한 연구개발 프레임웍을 설계하였다.

계절 ARIMA 모형을 이용한 104주 주간 최대 전력수요예측 (Weekly Maximum Electric Load Forecasting for 104 Weeks by Seasonal ARIMA Model)

  • 김시연;정현우;박정도;백승묵;김우선;전경희;송경빈
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제28권1호
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    • pp.50-56
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    • 2014
  • Accurate midterm load forecasting is essential to preventive maintenance programs and reliable demand supply programs. This paper describes a midterm load forecasting method using autoregressive integrated moving average (ARIMA) model which has been widely used in time series forecasting due to its accuracy and predictability. The various ARIMA models are examined in order to find the optimal model having minimum error of the midterm load forecasting. The proposed method is applied to forecast 104-week load pattern using the historical data in Korea. The effectiveness of the proposed method is evaluated by forecasting 104-week load from 2011 to 2012 by using historical data from 2002 to 2010.

지역난방 열배관망 운영데이터 기반의 파손확률 모델 개발 (Development of a Failure Probability Model based on Operation Data of Thermal Piping Network in District Heating System)

  • 김형석;김계범;김래현
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제55권3호
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    • pp.322-331
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    • 2017
  • 지역난방은 국내에 1985년 처음 도입되었다. 지하 열배관망의 사용연한이 30년 이상 증가함에 따라, 지하에 매설된 열수송 배관 특성상 유지관리가 중요한 문제로 대두되고 있다. 노후화가 진행된 열배관망 유지보수를 위한 정기적인 점검, 운영관리 시 다양한 복합 기술이 필요하다. 특히 현장에서 경제적 관점에서 최적 유지보수 및 교체시점을 도출하기 위하여 의사결정에 활용될 수 있는 모형개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 한국지역난방공사 수도권 5개 지사열 배관망 운영 시 보수이력과 사고성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 정성적 분석과 이항 로지스틱 회귀분석의 통계적 기법을 도입하여 파손확률 모델을 개발하였다. 보수이력 및 사고성 자료의 정성적 분석 결과, 파이프라인 손상의 가장 중요한 원인으로 건설 시공불량, 배관의 부식과 자재 불량이 전체의 약 82%를 차지했다. 통계 모델 분석에서는 분류의 분리 점을 0.25로 설정함으로써 열배관 파손 및 비 파손 분류의 정확도가 73.5%로 향상 되었다. 파손확률 모델 수립을 위해 Hosmer와 Lemeshow 검정과 독립변수의 유의성 검정, 모델의 Chi-Square 검정을 통해 모델의 적합성을 검증 하였다. 열배관망 파손의 위험순위 분석결과에 따르면 파손확률을 가장 높이는 경우는 겨울철 서울지역 자동차 도로에 있는 10년 이상 된 250mm이하 배관 Reducer에서 F 건설회사가 시공했던 열배관망으로 분석되었다. 본 연구결과는 열배관망 시스템의 유지관리 및 예방점검, 교체 사업 우선순위를 정할 때 활용 가능하다. 또한 이를 통하여 점검 유지보수 등 사전에 사고예방 계획을 수립하여 대처함으로써 열배관 파손의 빈도를 감소시키고 보다 적극적인 열배관망 관리에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.

Multitarget effects of Korean Red Ginseng in animal model of Parkinson's disease: antiapoptosis, antioxidant, antiinflammation, and maintenance of blood-brain barrier integrity

  • Choi, Jong Hee;Jang, Minhee;Nah, Seung-Yeol;Oh, Seikwan;Cho, Ik-Hyun
    • Journal of Ginseng Research
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    • 제42권3호
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    • pp.379-388
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    • 2018
  • Background: Ginsenosides are the main ingredients of Korean Red Ginseng. They have extensively been studied for their beneficial value in neurodegenerative diseases such as Parkinson's disease (PD). However, the multitarget effects of Korean Red Ginseng extract (KRGE) with various components are unclear. Methods: We investigated the multitarget activities of KRGE on neurological dysfunction and neurotoxicity in a 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP)-induced mouse model of PD. KRGE (37.5 mg/ kg/day, 75 mg/kg/day, or 150 mg/kg/day, per os (p.o.)) was given daily before or after MPTP intoxication. Results: Pretreatment with 150 mg/kg/day KRGE produced the greatest positive effect on motor dysfunction as assessed using rotarod, pole, and nesting tests, and on the survival rate. KRGE displayed a wide therapeutic time window. These effects were related to reductions in the loss of tyrosine hydroxylase-immunoreactive dopaminergic neurons, apoptosis, microglial activation, and activation of inflammatory factors in the substantia nigra pars compacta and/or striatum after MPTP intoxication. In addition, pretreatment with KRGE activated the nuclear factor erythroid 2-related factor 2 pathways and inhibited phosphorylation of the mitogen-activated protein kinases and nuclear factor-kappa B signaling pathways, as well as blocked the alteration of blood-brain barrier integrity. Conclusion: These results suggest that KRGE may effectively reduce MPTP-induced neurotoxicity with a wide therapeutic time window through multitarget effects including antiapoptosis, antiinflammation, antioxidant, and maintenance of blood-brain barrier integrity. KRGE has potential as a multitarget drug or functional food for safe preventive and therapeutic strategies for PD.