• 한국해안해양공학회지
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• 제9권1호
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• pp.24-34
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• 1997

포항 신항에서 파향·파고계 및 수압식 파고계를 사용하여 단주기파 및 장주기파에 대하여 약 1.5개월동안 현장관측을 실시하고 그 기간 동안의 바람 및 downtime기록도 분석하여 포항신항의 downtime의 원인에 대해 종합적으로 분석하였다. 자료 분석 결과 과거 수치실험에 의한 정온도 평가는 포항신항의 정온도를 보다 안전측으로 예상하였을 것으로 사료된다. 포항신항내 downtime의 원인은 입사파 주기에 관계없이 항외파고가 큰 경우와 파고가 전자에 비해 작더라도 주기가 10초 이상의 너울인 경우의 두 가지로 분석되었다. 한편, 포항신항내 장주기 파고는 주기 수 분 이상의 부진동이 뚜렷한 경우 항의 구석진 부분에서 20cm전후로 상당히 크나 downtime과는 큰 관계가 없는 것으로 나타났다

• Ocean Systems Engineering
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• 제10권2호
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• pp.131-161
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• 2020

The objective of this study was to evaluate the downtime cost of side-by-side offloading operations in Malaysian waters. With the help of a numerical time domain tool, the structure and cable response of moored FPSO vessel was simulated for heading and beam sea-states under irregular waves. The weather downtime was assessed by comparing the response under operational wave condition with the pre defined industrial safe offloading criteria. Additionally, two cases of cable failure were simulated for each sea-state. The novel study on downtime cost was presented for three different location of Malaysia subcontinent for which the location specific wave scatter diagram facilitated to estimate the probability of occurrence of operational wave condition. It was concluded that an unpredictable increment in wave height by 0.5 m can significantly impact the production cost.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.65-72
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• 2014

제조기업의 생산성을 높이기 위해서는 생산현장에서 발생하는 다양한 손실에 대한 분석 및 개선이 필요하다. 본 논문에서는 비가동 손실 분석을 위하여 기존에 구축한 생산현장 정보 수집 시스템을 활용한 설비/공정의 비가동 시간 수집 및 분석에 대하여 소개한다. 비가동 시간, 원인을 수집하기 위하여 생산현장 모니터링 정보, 사용자 등록 비가동 이벤트, 설비 고장진단 알고리듬, 작업자 입력을 활용하였다. 또한 수집된 비가동 시간의 분석을 수행하기 위한 웹 기반의 사용자 인터페이스를 개발하였다. 부품가공기업의 시범 적용을 통하여 시스템의 유용성을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권2호
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• pp.587-596
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• 2008

This paper develops the optimal periodic preventive maintenance policies following the expiration of warranty: renewing warranty and non-renewing warranty. After the warranty period is expired, the system undergoes the PM periodically and is minimally repaired at each failure between two successive PMs. Firstly, we determine the expected cost rate per unit time and the expected downtime per unit time for the periodic PM model. Then the overall value function suggested by Jiang and Ji(2002) is applied to obtain the optimal PM period and the optimal PM number. Finally, the numerical examples are presented for illustrative purpose.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권4호
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• pp.889-901
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• 2003

In this paper, we consider the optimal replacement policies following the expiration of the combination warranty. The combination warranty can be divided into the renewing combination warranty and the non-renewing combination warranty. The criterion used to determine the optimal replacement period is the overall value function based on the expected cost and the expected downtime. Thus, we obtain the expected cost rate per unit time and the expected downtime per unit time for our model. And then the overall value function suggested by Jiagn and Ji(2002) is applied to obtain the optimal replacement period. The numerical examples are presented for illustrative purpose.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권3호
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• pp.743-752
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• 2006

This paper considers a Bayesian approach to replacement policy model with minimal repair. We use the criterion based on the expected cost and the expected downtime to determine the optimal replacement period. To do so, we obtain the expected cost rate per unit time and the expected downtime per unit time, respectively. When the failure time is Weibull distribution with uncertain parameters, a Bayesian approach is established to formally express and update the uncertain parameters for determining an optimal maintenance policy. Especially, the overall value function suggested by Jiagn and Ji(2002) is applied to obtain the optimal replacement period. The numerical examples are presented for illustrative purpose.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.393-402
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• 2021

국내에 첫 도입된 TBM은 Gripper TBM으로 1985년 구덕 수로터널에 적용되었다. Gripper TBM 도입 초기단계에는 주로 수로터널 중심으로 적용 실적이 많았다(Tunnel Mechanized Construction Design, 2008). 현재 국내에서의 Gripper TBM의 시공범위는 수로터널은 물론이고 지하철, 철도터널, TBM+NATM 확공에 이르기까지 매우 다양하게 적용되고 있다. 해외에서는 Gripper TBM의 적용은 일반적이며, NATM터널 적용 시에도 Gripper TBM의 우수한 굴진율 때문에 탐사터널로 적용하고 완공 후에는 피난터널로 사용한다. 빠른 굴착속도로 인하여 풍화암 이상의 암반구간에서 Gripper TBM의 적용은 장대터널이나 산악터널 계획 시 다수의 작업구를 만들어 발생하는 환경이나 민원문제를 최소화 할 수 있다. 본 연구에서는 국내에서 가장 많이 적용되었던 직경 2.6~5.0 m의 Gripper TBM의 월굴진율과 시공싸이클을 분석하여 일반적인 Gripper TBM의 작업과정을 분석하고 월굴진율 300 m/month 이하로 굴진율을 기록했던 프로젝트의 Downtime을 조사·분석하였다.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제2권2호
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• pp.99-105
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• 2001

Delay time analysis is a pragmatic mathematical concept readily embraced by engineers which has been developed as a means to model maintenance decision problem. This paper considers an inspection period using delay time analysis for fishing vessel equipment. We assume that delay time has a Weibull distribution. In this paper, we determine the optimal inspection period which minimize the expected downtime per unit time. Explicit solutions for the optimal inspection are presented for illustrative purposes.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.114-116
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• 2022

The advent of the Multi-access Edge Computing (MEC) paradigm allows mobile users to offload resource-intensive and delay-stringent services to nearby servers, thereby significantly enhancing the quality of experience. Due to erratic roaming of mobile users in the network environment, maintaining maximum quality of experience becomes challenging as they move farther away from the serving edge server, particularly due to the increased latency resulting from the extended distance. The services could be migrated, under policies obtained using Deep Reinforcement Learning (DRL) techniques, to an optimal edge server, however, this operation incurs significant costs in terms of service downtime, thereby adversely affecting service quality of experience. Thus, this study addresses the service mobility problem of deciding whether to migrate and where to migrate the service instance for maximized migration benefits and marginal service downtime.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제29권4호
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• pp.180-188
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• 2017

최근에 기후변화로 인해 너울성 고파 등 이상고파의 출현빈도가 높아지고 항만에서의 하역중단이 증가할 가능성이 커지고 있다. 하역중단을 최소화할 수 있도록 방파제(breakwater) 등을 추가적으로 건설하여 정온도(tranquility)를 향상시키는 것도 매우 중요하지만, 하역중단시점을 미리 예보함으로써 항만 운영을 효율적으로 하는 것도 또한 중요하다. 본 연구에서는 효율적인 항만 운영을 위하여 하역중단시점을 사전에 예보할 수 있도록 바람 예보자료를 이용하여 항외 주요 지점에서의 파랑자료를 추산하고, 복잡한 지형을 가진 항내 주요 지점에 대해서는 장기 관측을 실시하여 파랑자료를 수집한 후, 광역 계산지점에서의 파고와 항내 관측지점에서의 파고 사이의 관계를 자기회귀모델(auto-regressive model)과 인공신경망(artificial neural networks) 모델을 이용하여 바람예보자료를 이용한 수치실험 결과만으로 항내 파고를 예측하고, 하역중단시점을 예보할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안방법의 적용성을 평가하기 위하여 포켓(pocket) 형상의 비교적 복잡한 지형 조건을 가진 포항신항 내 파랑관측지점에서의 파고 예측 및 하역중단시점을 예측하였으며, 그 결과를 관측자료와 비교하여 제안 방법의 성능을 검증하였다. 인공신경망 모델의 파고 예측결과를 자기회귀모델에 의한 파고 예측결과와 비교할 때, 인공신경망 모델의 예측결과가 관측자료와의 상관계수가 높고 RMS 오차가 작음을 알 수 있었고, 하역중단시점의 예측에 있어서도 인공신경망의 결과가 자기회귀모델의 결과보다 상대적으로 우수함을 알 수 있었다.