• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.105-117
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• 2003

The purpose of this research aimed at performing the easy design. and also the easy on-the-job application or the maintenance interval determination methodology by presenting the determining model or the optimizing maintenance interval in TBM for the preventive maintenance or facility TBM(time-based maintenance) as the preventive maintenance requires the adequate determination or the maintenance interval. The maintenance interval or TBM shall be applied differently for the each interval such as He patrol inspection, maintenance, overhaul inspection. exchange. And it is based on the composition level of equipment. The already informed theories or interval determination methodology for the patrol inspection. repair. and overhaul inspection are difficult for adopting because or the several restriction problems in applying the maintenance schemes as the theory So, the model for determining the optimizing exchange interval or part, maintenance interval of auxiliary machine, unit equipment etc. was presented to apply in the maintenance easily and appropriately.

• KNOM Review
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• 제24권1호
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• pp.13-19
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• 2021

최근 산업 분야에서는 공장 자동화 뿐만 아니라 장애 진단/예측을 통해 고장/사고를 사전에 방지하여 생산량을 극대화하기 위한 연구가 진행되고 있으며, 이를 구성하기 위해 많은 양의 데이터 축적을 위한 클라우드 기술, 데이터 처리를 위한 빅 데이터 기술, 그리고 데이터 분석을 쉽게 진행하기 위한 AI(Artificial Intelligence)기술이 도입되고 있다. 또한 최근에는 장애 진단/예측의 발전으로 인해 설비 유지보수(PM: Productive Maintenance) 방식도 정기적으로 설비를 유지보수 하는 방식인 TBM(Time Based Maintenance)에서 설비 상태에 따라 유지보수 하는 방식인 CBM(Condition Based Maintenance)을 조합하는 방식으로 발전하고 있다. CBM 기반 유지보수를 수행하기 위하여 설비의 상태(condition)의 정의와 분석이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 머신 러닝(Machine Learning) 기반의 장애 진단을 위한 시스템 및 데이터 모델(Data Model)을 제안하며, 이를 기반으로 장애를 사전 예측한 사례를 제시하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권1D호
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• pp.71-77
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• 2010

본 연구는 독일의 WRITH사에서 개발된 장비로 수행한 TBM 수로터널 현장을 대상으로 TBM굴진(A), 커터 점검 및 교환(B), TBM 점검 및 급유(C), TBM 정비(D), 후속설비(E), 갱내보강(F), 운영교대(G), 광차(H)의 8개의 분석작업 항목별로 생산성 분석을 통한 효율성 개선 방안을 제시하였다. 제시된 결과를 가지고 각 항목별로 차지하는 손실시간을 추적하고, 이 손실시간을 제거하여 TBM 순굴진이 차지하는 시간과 백분율 그리고 월굴진장을 분석하였다. 또한, TBM운영 굴진율, 월평균굴진장(m), 순굴진율(%) 등을 외국현장의 TBM 운영 효율성의 비교 분석을 통한 상승예상 월평균 굴진장 추정과 독일의 WRITH사에서 표준치로 제시한 월평균 굴진장을 비교 분석하고, 5개의 수로터널현장 평균 암질의 압축강도 $675{\sim}1662kgf/cm^2$에서의 적정 TBM 순굴진장을 예측하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제17권30호
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• pp.73-79
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• 1994

This paper propose Adaptive Maintenance as a new type of maintenance for machine failures which are unpredictable. A purpose of adpative maintenance is to decrease inconsistency. In order to pick up some of problems the traditional maintenance policy, We discussed Time Based Maintenance(TBM) and Condition Based Maintenance(CBM) with Bath-Tub Curve. By using Machine Condition Diagnosis Technique (CDT), Monitored condition maintenance deals with the dynamic decision making for diagnosis procedures at maintenance and caution level. Adaptive Maintenance is a powerful tool for Total Production Maintenance(TPM).

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권2호
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• pp.168-175
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• 2023

In the era of the 4th Industrial Revolution, Logistic 4.0 using data-based technologies such as IoT, Bigdata, and AI is a keystone to logistics intelligence. In particular, the AI technology such as prognostics and health management for the maintenance of logistics facilities is being in the spotlight. In order to ensure the reliability of the facilities, Time-Based Maintenance (TBM) can be performed in every certain period of time, but this causes excessive maintenance costs and has limitations in preventing sudden failures and accidents. On the other hand, the predictive maintenance using AI fault diagnosis model can do not only overcome the limitation of TBM by automatically detecting abnormalities in logistics facilities, but also offer more advantages by predicting future failures and allowing proactive measures to ensure stable and reliable system management. In order to train and predict with AI machine learning model, data needs to be collected, processed, and analyzed. In this study, we have develop a system that utilizes an AI detection model that can detect abnormalities of logistics rotational equipment and diagnose their fault types. In the discussion, we will explain the entire experimental processes : experimental design, data collection procedure, signal processing methods, feature analysis methods, and the model development.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제8권4호
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• pp.328-335
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• 2012

건설공사의 표준품셈에 의한 자원기반 적산방식은 정부고시 노임단가와 기자재의 공시가 격에 표준적이고 보편적인 공법 및 공종에 대한 단위작업당 재료량, 노무량, 장비사용시간 등을 수치로 표시한 품을 곱하여 견적하였다. 그러나 자원기반 적산방식은 실제 거래가격을 적절히 반영하지 못하는 한계점이 발생하였다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 극복하기 위하여 새로운 시도로 수로터널 현장을 대상으로 Cutter 점검/교환, TBM 정비, TBM 점검/급유, 후속설비, 광차, 운영교대, 갱내보강/낙반보강, 안전/회의의 작업 공종 별로 TBM 굴진 생산성을 분석하고, 이를 근거로 순굴진속도를 분석하여 실적 공사비를 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 실적공사비 산정 접근법은 TBM 수로터널 현장에서 실적 공사비를 예측하는데 유용한 도구로 활용할 수 있을 것으로 확신한다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1612-1617
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• 2011

Rolling stock needs many maintenance works because of its long service life. The maintenance of rolling stock has periodic preventive maintenance system. This periodic preventive maintenance system can't reflect the characteristics of every part. The condition-based maintenance system which reflects the functional condition of every part prevents breakdown and reduces maintenance cost. This study will analyze the records of every part by unreasonable examples of time-based preventive maintenance and reliability management activities, and discuss the necessity of maintenance system reflected the results.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.53-59
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• 2021

해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.235-240
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• 2008

Since urban railway transit is one of the most essential transportation systems, its power facilities must ensure high reliability and safety. Currently, urban railway operating organizations perform TBM (Time Based Maintenance) on power facilities. However, in order to improve management efficiency and system safety, CBM (Condition Based Maintenance) is preferred. Among various power facilities, mold transformers has been chosen as the object of study since it is widely used for the purpose of minimizing volume and weight, and due to safety against fire. In this paper, various transformer failure cases due to electric, thermal, mechanical and environmental factors have been collected and analyzed. In addition, investigation on national and international condition based maintenance cases and the characteristics of sensors widely used for transformer monitoring has been performed to suggest the optimal condition based maintenance technique for urban railway systems.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.573-585
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• 2010

최근 철도차량은 안전성과 신뢰성 향상을 위해 점차 복잡하게 설계 제작되고, 품질에 대한 기대와 요구수준이 점차 높아짐에 따라 운영기관에서는 과학적이고 체계적인 예방 정비를 통한 안전성과 가용성 향상을 위해 노력하고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 여러 방안들이 연구되고 있으며, 대표적으로 신뢰성 기반 유지보수(RCM; Reliability Centered Maintenance)가 철도분야에 지속적으로 도입되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 새로운 예방정비 기술로 대두되고 있는 RCM의 기본이론에 대한 고찰과 RCM의 일반적 실시 절차를 소개하고, RCM의 국제규격인 IEC 60300-3-11, NAVAIR 00-25-403, MIL-STD-2173을 비교 분석하여 이를 바탕으로 철도차량에 RCM 도입 시 효과적이고 적합한 절차 및 방안을 제시하고자 한다.