• 정보처리학회논문지D
• /
• 제13D권3호
• /
• pp.415-424
• /
• 2006

CMM/CMMI를 이용하여 프로세스를 정립하고 더 나은 프로세스로 개선하려는 조직이 국내외적으로 많이 늘고 있다. 그러나 SEI에서 제시하는 CMMI와 IDEAL은 각각 프로세스 성숙도와 개선에 초침을 맞춰 우수 프랙티스(Best Practice)들을 나열하고 권고하고 있지만, 구체적인 구현방법이나 도구들에 대해서는 다루고 있지 않다. 이에 본 논문에서는 6시그마의 프로세스 개선 방법인 DMAIC 과정과 여기서 사용되는 다양한 도구 및 통계적 방법들을 프로세스 개선영역 식별과 문제도출 및 문제우선순위 파악에 적용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 프로세스의 내용에 대해서는 CMMI를 기반으로 하며 개선의 기법으로서는 6시그마를 이용함으로써, CMMI를 기반으로 프로세스의 구현을 시작하려는 조직이나, 구체적인 개선 방법이 필요한 조직, 체계적인 개선사항의 식별 및 정량적 개선결과의 파악이 필요한 조직에서 활용될 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.230-231
• /
• 2019

본 연구에서는 미래의 자율운항선박의 핵심기술인 상태기반 예지보전(Condition Based Maintenance, CBM) 기술에 관한 연구로써 고장진단을 위한 실 운항선박을 대상으로 상태 모니터링 시스템의 설계/탑재 및 데이터 취득/처리/분석 기술 개발을 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 데이터 확보, 유효데이터 식별/검증을 통해 최종적인 고장진단 알고리즘 개발을 위함이며 이를 위해서는 대상 기기의 고장 메커니즘에 관한 이해가 필요하다. 따라서 선박 엔진의 FEMA 분석과 Fault Tree Analysis 과정이 수반되어야 하며 엔진의 주요 계통분류, 대상기기 식별, 고장유형, 고장원인과 현상에 대한 분석을 포함하여야 한다. 최종적으로 도출되는 CBM 시스템의 솔루션 S/W는 엔지니어링 지식기반의 실선 운항데이터에 대한 통합적인 데이터 분석을 통해 선박 엔진의 고장예측 및 진단이 가능하다. 본 연구를 통해 운항중인 실선의주 기관을 대상으로 기존 모니터링 항목 이외의 핵심 영향인자를 측정하고, 취득된 데이터에 대한 빅 데이터 분석기법을 통해 적절한 유지보수 방법과 해당 시점을 예측함으로써 향후 선박 엔진의 이상 징후에 대한 사전적 대처와 효율적인 관리가 가능하며 결과적으로 항해 중 해양사고 및 선박운항 손실을 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대한다.