제4차 산업혁명은 지식과 정보를 바탕으로 초연결과 초지능, 초융합을 통한 산업환경의 변화를 의미하며, 빅데이터, 사물인터넷 그리고 ...
제4차 산업혁명은 지식과 정보를 바탕으로 초연결과 초지능, 초융합을 통한 산업환경의 변화를 의미하며, 빅데이터, 사물인터넷 그리고 인공지능 등을 기반으로 하는 새로운 규칙의 기술 활용 모듈이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 제4차 산업의 핵심기술을 적용하여 전기설비를 총체적으로 관리하기 위하여 필요한 설계·시공·감리·유지관리 자산관리 플랫폼을 제시하였다. 현재 전기설비의 자산관리는 설계, 시공, 유지관리와 유기적으로 융합되어 운영되지 않고 각 업무특성 및 개별법령에 따라 업무가 이루어지고 있어 총제적인 관리가 어려운 실정이다. 또한, 전기설비 자산관리를 위한 전기관련 법령도 업무처리 중심으로 복잡하게 연결되어 있고 해당 업무를 처리하는 기관도 관련법령이 아닌 업무특성에 따라 처리기관이 구분되어 자산관리자 및 업무담당자가 법제도에 따라 전기설비의 자산관리를 위하여 설계, 시공, 공사감리, 유지관리 등의 업무를 해당 법령을 이해하고 규정에 맞도록 처리하기에는 많은 어려움이 있다. 이러한 문제 해결을 위하여 우선 자산관리자에게 전기설비의 자산관리에 필요한 전기관련 법령정보를 쉽게 제공하기 위하여 단어 중심의 키워드 및 자연어만으로도 질문자의 의도를 해석하고 정확한 답을 제공해 줄 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능 자동법령 질의응답 플랫폼을 구축하였다. 다음으로는 전기설비를 자산적 관점에서 관리하기 위해서 IT·소프트웨어와 광범위하게 융합되는데 촉매 역할을 하는 BIM설계 활성화를 위하여 BIM설계에 기반이 되는 전기설비 라이브러리의 표준화 작업을 진행하였다. 전기설비를 체계적으로 관리하기 위해서는 설계 단계부터 생애주기가 반영된 설계도서가 작성되어야 하나, 현재는 2D 형태로 설계도서가 작성되고 전기설비의 속성 정보 등이 DB화 되어 관리되지 않아 시공 이후에는 전기설비 관리에 필요한 에너지정보, 전기적 속성, 설비수명, 제품규격 등 정보들을 전기설비 자산관리자 또는 전기안전관리자가 별도로 관리해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 조명설비, 변압기, 비상발전기에 대하여 3D BIM 설계를 위한 표준 라이브러리 제작하였다. BIM 라이브러리 제작과 관련한 정의는 일반정의 및 설비특성 정의로 구분하였으며, 필요한 정의는 국내외 표준을 인용하여 제시하였다. 일반정의에는 라이브러리 제작과 관련하여 공통으로 사용되는 내용들을 정의하였고, 설비 특성 정의에는 일반정의 이외에 설비가 가지고 있는 고유특성에 대하여 설계, 시공, 공사감리, 유지관리에 필요한 사항들을 중심으로 정의하였다. 라이브러리 형상은 전기설비 BIM 설계를 지원하는 다양한 소프트웨어가 공개적으로 데이터를 공유 또는 교환할 수 있는 파일포맷을 사용하도록 하였고 속성구성은 명칭, 일련번호 구분, 일반속성, 설비속성, 기타속성이 포함되도록 하였다. 또한 신규 혹은 수정이 필요한 경우 라이브러리 속성 값을 입력할 수 있도록 표준화된 공유매개변수를 만들어 새로 제작되는 라이브러리 및 변경되는 라이브러리도 제작과정에서 표준화가 될 수 있도록 하였다. 마지막으로 전기설비를 경제적이고 효율적으로 관리하기 위한 전기설비 이력관리 시스템을 구축하였다. 이력관리 시스템에는 지능적 자산관리를 위한 의사결정최적화를 위하여 하드웨어적인 요소와 소프트웨어적인 요소를 결합하여, 설비의 점검결과 및 과거 이력 데이터를 바탕으로 향후 설비에 대한 상태 건전도를 예측하고 운영할 수 있도록 플랫폼을 구축하였다. 이러한 데이터 생성과 관련된 자료를 DB화하기 위하여 “전기안전관리자의 직무(산업부 고시)”의 점검 필요 설비들이 모두 포함되도록 프레임을 설계하였으며, 이를 활용하여 향후 전기설비 안전관리형태, 사용용도, 사용기간, 설치장소 등이 전기사고와 어떠한 영향을 미치는지를 분석할 수 있도록 하였다. 이를 위해 본 플랫폼에는 전기설비 안전 확보를 위하여 필요한 전기설비 측정요소, 대상 등을 규정하였으며, 전기설비의 건전도 인자분석을 통해서 전기설비 교체, 수리, 점검 등 유지관리에 필요한 의사결정 우선순위를 결정할 수 있는 근거를 마련하였다. 유지관리 및 전기설비 사고 예방을 위한 자산관리 우선순위는 소방방재청 전기화재 빅데이터 및 전기안전관리 수용가 관리현황 빅데이터를 활용하여 설비 사용연한에 따라 변화하는 사고 특성을 분석하였다. 이를 위하여 2013년, 2016년, 2017년, 2018년 주거시설, 업무시설, 산업시설에 대한 5년, 6년∼9년, 10년∼14년, 15년 이상∼19년, 20년 이상 사용 설비 및 5년, 6년∼10년, 11년∼15년, 16년∼20년, 21년∼25년 26년 이상 사용 설비에 대하여 전기화재 발생빈도 및 발생률 특성을 분석하여 15년, 20년, 25년 사용 설비, 15년 이상, 20년 이상, 26년 이상 사용에 따른 설비형태별 전기화재 특성을 세분화 하여 도식화 하고 Bath Tub Curve곡선에 매칭하여 전기화재 예방을 위한 전기화재 위험도 인자를 사용연도에 따라 구분하여 제시하였다. 이러한 전기화재 발생빈도 및 발생률 특성에 대한 유의성 검증을 위하여 주거시설, 업무시설, 산업시설의 2013년, 2016년, 2017년, 2018년 사용연도에 따른 화재발생 분포를 SPSS교차분석을 통하여 분석하였으며. 이를 통해 카이제곱 통계량 값을 산출하고 산출된 유의확률 값을 일반 유의수준 값과 비교하여 통계학적으로도 유의함을 확인하였다. 이러한 사용주기에 대한 신뢰성은 발생빈도를 5년, 6년∼10년, 11년∼15년, 16년∼20년, 21년∼25년, 26년 이상 사용을 기준으로 하였을 때 주거시설, 업무시설, 산업시설 모두 전기화재가 일정하게 패턴 화 되어 정렬되는 것을 확인하였고 같은 방식으로 데이터를 매칭 한 결과 전기화재 발생률도 같은 조건인 5년, 6년∼10년, 11년∼15년, 16년∼20년, 21년∼25년, 26년 이상 사용기준으로 사용연한을 설정하였을 때에 구조화 되는 것을 선형 그래프 중첩 분석을 통하여 정량적으로 증명하였다. 또한, 전기설비를 자산관리 측면에서 가장 합리적으로 유지관리하는 방안을 제시하기 위하여 전기설비 관리 형태별로 전기화재 발생률을 분석하여 위탁 관리하는 수용가(시설관리를 전문으로 하는 자)의 전기화재 발생률이 직접고용을 통하여 전기설비를 관리하는 수용가와 비교해 2016년에는 2.125배, 2017년에는 2.31배, 2018년에는 3.63배 높게 나타났으며, 이러한 데이터 특징 분석을 통해 2021년까지 예상되는 화재발생 추이를 수치분석 하였다. 다음으로 전기안전관리자가 관리하는 전기설비와 관리하지 않은 일반설비에 대한 전기화재 발생률을 분석하여 일반설비에서는 전기화재가 증가하는 반면, 전기안전관리자가 관리하는 수용가에서는 전기화재가 지속적으로 감소하는 것을 확인하였고 이에 대한 감소추이를 2021년까지 수치분석 하여 제시하였다. 이를 통해 전기설비를 자산관리측면에서 가장 효용성 높게 관리하는 방식은 전기설비는 전기안전관리자가 관리하도록 하고 고용 방식은 직접 고용하는 것이 가장 합리적이라는 결론을 도출 하였다.
제4차 산업혁명은 지식과 정보를 바탕으로 초연결과 초지능, 초융합을 통한 산업환경의 변화를 의미하며, 빅데이터, 사물인터넷 그리고 인공지능 등을 기반으로 하는 새로운 규칙의 기술 활용 모듈이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 제4차 산업의 핵심기술을 적용하여 전기설비를 총체적으로 관리하기 위하여 필요한 설계·시공·감리·유지관리 자산관리 플랫폼을 제시하였다. 현재 전기설비의 자산관리는 설계, 시공, 유지관리와 유기적으로 융합되어 운영되지 않고 각 업무특성 및 개별법령에 따라 업무가 이루어지고 있어 총제적인 관리가 어려운 실정이다. 또한, 전기설비 자산관리를 위한 전기관련 법령도 업무처리 중심으로 복잡하게 연결되어 있고 해당 업무를 처리하는 기관도 관련법령이 아닌 업무특성에 따라 처리기관이 구분되어 자산관리자 및 업무담당자가 법제도에 따라 전기설비의 자산관리를 위하여 설계, 시공, 공사감리, 유지관리 등의 업무를 해당 법령을 이해하고 규정에 맞도록 처리하기에는 많은 어려움이 있다. 이러한 문제 해결을 위하여 우선 자산관리자에게 전기설비의 자산관리에 필요한 전기관련 법령정보를 쉽게 제공하기 위하여 단어 중심의 키워드 및 자연어만으로도 질문자의 의도를 해석하고 정확한 답을 제공해 줄 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능 자동법령 질의응답 플랫폼을 구축하였다. 다음으로는 전기설비를 자산적 관점에서 관리하기 위해서 IT·소프트웨어와 광범위하게 융합되는데 촉매 역할을 하는 BIM설계 활성화를 위하여 BIM설계에 기반이 되는 전기설비 라이브러리의 표준화 작업을 진행하였다. 전기설비를 체계적으로 관리하기 위해서는 설계 단계부터 생애주기가 반영된 설계도서가 작성되어야 하나, 현재는 2D 형태로 설계도서가 작성되고 전기설비의 속성 정보 등이 DB화 되어 관리되지 않아 시공 이후에는 전기설비 관리에 필요한 에너지정보, 전기적 속성, 설비수명, 제품규격 등 정보들을 전기설비 자산관리자 또는 전기안전관리자가 별도로 관리해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 조명설비, 변압기, 비상발전기에 대하여 3D BIM 설계를 위한 표준 라이브러리 제작하였다. BIM 라이브러리 제작과 관련한 정의는 일반정의 및 설비특성 정의로 구분하였으며, 필요한 정의는 국내외 표준을 인용하여 제시하였다. 일반정의에는 라이브러리 제작과 관련하여 공통으로 사용되는 내용들을 정의하였고, 설비 특성 정의에는 일반정의 이외에 설비가 가지고 있는 고유특성에 대하여 설계, 시공, 공사감리, 유지관리에 필요한 사항들을 중심으로 정의하였다. 라이브러리 형상은 전기설비 BIM 설계를 지원하는 다양한 소프트웨어가 공개적으로 데이터를 공유 또는 교환할 수 있는 파일포맷을 사용하도록 하였고 속성구성은 명칭, 일련번호 구분, 일반속성, 설비속성, 기타속성이 포함되도록 하였다. 또한 신규 혹은 수정이 필요한 경우 라이브러리 속성 값을 입력할 수 있도록 표준화된 공유매개변수를 만들어 새로 제작되는 라이브러리 및 변경되는 라이브러리도 제작과정에서 표준화가 될 수 있도록 하였다. 마지막으로 전기설비를 경제적이고 효율적으로 관리하기 위한 전기설비 이력관리 시스템을 구축하였다. 이력관리 시스템에는 지능적 자산관리를 위한 의사결정 최적화를 위하여 하드웨어적인 요소와 소프트웨어적인 요소를 결합하여, 설비의 점검결과 및 과거 이력 데이터를 바탕으로 향후 설비에 대한 상태 건전도를 예측하고 운영할 수 있도록 플랫폼을 구축하였다. 이러한 데이터 생성과 관련된 자료를 DB화하기 위하여 “전기안전관리자의 직무(산업부 고시)”의 점검 필요 설비들이 모두 포함되도록 프레임을 설계하였으며, 이를 활용하여 향후 전기설비 안전관리형태, 사용용도, 사용기간, 설치장소 등이 전기사고와 어떠한 영향을 미치는지를 분석할 수 있도록 하였다. 이를 위해 본 플랫폼에는 전기설비 안전 확보를 위하여 필요한 전기설비 측정요소, 대상 등을 규정하였으며, 전기설비의 건전도 인자분석을 통해서 전기설비 교체, 수리, 점검 등 유지관리에 필요한 의사결정 우선순위를 결정할 수 있는 근거를 마련하였다. 유지관리 및 전기설비 사고 예방을 위한 자산관리 우선순위는 소방방재청 전기화재 빅데이터 및 전기안전관리 수용가 관리현황 빅데이터를 활용하여 설비 사용연한에 따라 변화하는 사고 특성을 분석하였다. 이를 위하여 2013년, 2016년, 2017년, 2018년 주거시설, 업무시설, 산업시설에 대한 5년, 6년∼9년, 10년∼14년, 15년 이상∼19년, 20년 이상 사용 설비 및 5년, 6년∼10년, 11년∼15년, 16년∼20년, 21년∼25년 26년 이상 사용 설비에 대하여 전기화재 발생빈도 및 발생률 특성을 분석하여 15년, 20년, 25년 사용 설비, 15년 이상, 20년 이상, 26년 이상 사용에 따른 설비형태별 전기화재 특성을 세분화 하여 도식화 하고 Bath Tub Curve곡선에 매칭하여 전기화재 예방을 위한 전기화재 위험도 인자를 사용연도에 따라 구분하여 제시하였다. 이러한 전기화재 발생빈도 및 발생률 특성에 대한 유의성 검증을 위하여 주거시설, 업무시설, 산업시설의 2013년, 2016년, 2017년, 2018년 사용연도에 따른 화재발생 분포를 SPSS 교차분석을 통하여 분석하였으며. 이를 통해 카이제곱 통계량 값을 산출하고 산출된 유의확률 값을 일반 유의수준 값과 비교하여 통계학적으로도 유의함을 확인하였다. 이러한 사용주기에 대한 신뢰성은 발생빈도를 5년, 6년∼10년, 11년∼15년, 16년∼20년, 21년∼25년, 26년 이상 사용을 기준으로 하였을 때 주거시설, 업무시설, 산업시설 모두 전기화재가 일정하게 패턴 화 되어 정렬되는 것을 확인하였고 같은 방식으로 데이터를 매칭 한 결과 전기화재 발생률도 같은 조건인 5년, 6년∼10년, 11년∼15년, 16년∼20년, 21년∼25년, 26년 이상 사용기준으로 사용연한을 설정하였을 때에 구조화 되는 것을 선형 그래프 중첩 분석을 통하여 정량적으로 증명하였다. 또한, 전기설비를 자산관리 측면에서 가장 합리적으로 유지관리하는 방안을 제시하기 위하여 전기설비 관리 형태별로 전기화재 발생률을 분석하여 위탁 관리하는 수용가(시설관리를 전문으로 하는 자)의 전기화재 발생률이 직접고용을 통하여 전기설비를 관리하는 수용가와 비교해 2016년에는 2.125배, 2017년에는 2.31배, 2018년에는 3.63배 높게 나타났으며, 이러한 데이터 특징 분석을 통해 2021년까지 예상되는 화재발생 추이를 수치분석 하였다. 다음으로 전기안전관리자가 관리하는 전기설비와 관리하지 않은 일반설비에 대한 전기화재 발생률을 분석하여 일반설비에서는 전기화재가 증가하는 반면, 전기안전관리자가 관리하는 수용가에서는 전기화재가 지속적으로 감소하는 것을 확인하였고 이에 대한 감소추이를 2021년까지 수치분석 하여 제시하였다. 이를 통해 전기설비를 자산관리측면에서 가장 효용성 높게 관리하는 방식은 전기설비는 전기안전관리자가 관리하도록 하고 고용 방식은 직접 고용하는 것이 가장 합리적이라는 결론을 도출 하였다.
The 4th Industrial Revolution means the change of the industrial environment through hyper-connection, super-intelligence, and super-fusion based on knowledge and information, and it is a technology utilization module of new rules based on big data, Internet of things, and artificial intelligence. C...
The 4th Industrial Revolution means the change of the industrial environment through hyper-connection, super-intelligence, and super-fusion based on knowledge and information, and it is a technology utilization module of new rules based on big data, Internet of things, and artificial intelligence. Can be. In this study, we propose a design, construction, supervision, and maintenance asset management platform for the overall management of electrical facilities by applying the core technologies of the fourth industry. Currently, asset management of electrical facilities is not organically integrated with design, construction, and maintenance, and work is performed in accordance with the characteristics of each business and individual laws. In addition, the electricity related laws for asset management of electrical facilities are complicatedly linked to the business process, and the institutions that handle the relevant business are divided according to the business characteristics, not the related laws. Therefore, there are many difficulties in dealing with the design, construction, construction supervision, and maintenance for the asset management of electric facilities to understand the relevant laws and comply with the regulations. In order to solve this problem, in order to easily provide the asset managers with the relevant electrical laws and regulations for the asset management of the electric facilities, the big data that can interpret the intention of the questioner and provide accurate answers using only words-oriented keywords and natural language. AI question and answer platform was built. Next, in order to activate the BIM design, which is widely integrated with IT and software in order to manage the electric equipment from an asset perspective, the standardization of the electric equipment library based on the BIM design was carried out. In order to systematically manage electrical facilities, design documents reflecting the life cycle must be prepared from the design stage, but at present, the design books are created in 2D form and the attribute information of electrical facilities are not managed by DB, so after installation There is a problem in that information such as energy information, electrical properties, equipment life, and product specifications required for management must be separately managed by an electric asset asset manager or an electric safety manager. In order to solve this problem, a standard library for 3D BIM design for lighting equipment, transformers and emergency generators was produced. Definitions related to BIM library production were divided into general definitions and facility characteristics definitions. The necessary definitions were cited from domestic and international standards. In the general definition, the contents commonly used in relation to library production were defined, and in the facility characteristic definition, the specific characteristics of the facility in addition to the general definition were defined by the matters necessary for design, construction, construction supervision, and maintenance. The library configuration allows the various software supporting the electrical equipment BIM design to use a file format that can openly share or exchange data, and the property configuration includes name, serial number classification, general attribute, facility attribute, and other attributes. . In addition, new and modified libraries can be standardized in the production process by creating standardized shared parameters so that library property values can be entered when new or modified. Lastly, the electric equipment history management system was established to manage the electric equipment economically and efficiently. The traceability management system combines hardware and software elements to optimize decision making for intelligent asset management, and can predict and operate the health of the future facilities based on the inspection results and historical data of the facility. The platform was built. In order to make the data related to such data generation DB, the frame was designed to include all the necessary equipments of “Electrical Safety Manager's Job (Notice of the Ministry of Industry)” and by utilizing this, future safety management type, usage, and period of use of electric equipment In addition, this study can analyze how the installation location affects electric accidents. To this end, the platform has specified the measuring elements and targets of electrical equipment necessary to secure electrical equipment safety, and the decision priorities for maintenance such as electrical equipment replacement, repair, and inspection are determined by analyzing the soundness factor of electrical equipment. We have prepared a basis for this. For asset management priorities for maintenance and prevention of electrical equipment accidents, we analyzed the characteristics of accidents that changed according to the age of facility use by utilizing the Big Fire Data and Fire Safety Management Status Big Data of the National Emergency Management Agency. For this, 2013, 2016, 2017, 2018, 5 years, 6-9 years, 10-14 years, 15 years-19 years, 20 years or more of residential, business and industrial facilities 5, 6 to 10 years, 11 to 15 years, 16 to 20 years, 21 to 25 years, 26 years or more. The characteristics of electric fires by equipment type according to the equipment used for 25 years, more than 15 years, more than 20 years, and more than 26 years are broken down and plotted and matched with the Bath Tub Curve curve. Presented separately. In order to verify the significance of the characteristics of the occurrence rate and the rate of electric fire, the distribution of fire occurrences according to the years of use of residential, business and industrial facilities in 2013, 2016, 2017, and 2018 was analyzed through the SPSS cross analysis. Through this, the chi-square statistic was calculated, and the calculated significance probability value was compared with the general significance level value to confirm that it was statistically significant. Reliability of such use cycles is based on the use frequency of 5 years, 6-10 years, 11-15 years, 16-20 years, 21-25 years, 26 years or more. We confirmed that electrical fires were uniformly patterned and aligned in both facilities and industrial facilities.The results of matching data were the same, and the incidence rate of electrical fires was 5, 6, 10, 11, 15 and 16 years. It was proved quantitatively through the linear graph superimposition analysis that structured and formed a certain pattern when the service life was set as the standard of use over 20 years, 21 years to 25 years, and 26 years. In addition, in order to suggest the most rational maintenance of the electric equipment in terms of asset management, the electric fire incidence rate of the customer (who specializes in facility management) who analyzes the electric fire occurrence rate by the type of electric facility management is directly Compared with the consumer who manages electric facilities through employment, the trend of fire occurrence expected by 2021 was analyzed through data characteristic analysis, which is 2.125 times in 2016, 2.31 times in 2017, and 3.63 times in 2018. Next, we analyze the occurrence rate of electric fires for the electric facilities managed by the electric safety manager and the unmanaged general facilities. The decrease trend was numerically analyzed. Based on this, it was concluded that the most efficient way to manage electrical facilities in terms of asset management would be to make them manage by electrical safety managers and hire them directly.
The 4th Industrial Revolution means the change of the industrial environment through hyper-connection, super-intelligence, and super-fusion based on knowledge and information, and it is a technology utilization module of new rules based on big data, Internet of things, and artificial intelligence. Can be. In this study, we propose a design, construction, supervision, and maintenance asset management platform for the overall management of electrical facilities by applying the core technologies of the fourth industry. Currently, asset management of electrical facilities is not organically integrated with design, construction, and maintenance, and work is performed in accordance with the characteristics of each business and individual laws. In addition, the electricity related laws for asset management of electrical facilities are complicatedly linked to the business process, and the institutions that handle the relevant business are divided according to the business characteristics, not the related laws. Therefore, there are many difficulties in dealing with the design, construction, construction supervision, and maintenance for the asset management of electric facilities to understand the relevant laws and comply with the regulations. In order to solve this problem, in order to easily provide the asset managers with the relevant electrical laws and regulations for the asset management of the electric facilities, the big data that can interpret the intention of the questioner and provide accurate answers using only words-oriented keywords and natural language. AI question and answer platform was built. Next, in order to activate the BIM design, which is widely integrated with IT and software in order to manage the electric equipment from an asset perspective, the standardization of the electric equipment library based on the BIM design was carried out. In order to systematically manage electrical facilities, design documents reflecting the life cycle must be prepared from the design stage, but at present, the design books are created in 2D form and the attribute information of electrical facilities are not managed by DB, so after installation There is a problem in that information such as energy information, electrical properties, equipment life, and product specifications required for management must be separately managed by an electric asset asset manager or an electric safety manager. In order to solve this problem, a standard library for 3D BIM design for lighting equipment, transformers and emergency generators was produced. Definitions related to BIM library production were divided into general definitions and facility characteristics definitions. The necessary definitions were cited from domestic and international standards. In the general definition, the contents commonly used in relation to library production were defined, and in the facility characteristic definition, the specific characteristics of the facility in addition to the general definition were defined by the matters necessary for design, construction, construction supervision, and maintenance. The library configuration allows the various software supporting the electrical equipment BIM design to use a file format that can openly share or exchange data, and the property configuration includes name, serial number classification, general attribute, facility attribute, and other attributes. . In addition, new and modified libraries can be standardized in the production process by creating standardized shared parameters so that library property values can be entered when new or modified. Lastly, the electric equipment history management system was established to manage the electric equipment economically and efficiently. The traceability management system combines hardware and software elements to optimize decision making for intelligent asset management, and can predict and operate the health of the future facilities based on the inspection results and historical data of the facility. The platform was built. In order to make the data related to such data generation DB, the frame was designed to include all the necessary equipments of “Electrical Safety Manager's Job (Notice of the Ministry of Industry)” and by utilizing this, future safety management type, usage, and period of use of electric equipment In addition, this study can analyze how the installation location affects electric accidents. To this end, the platform has specified the measuring elements and targets of electrical equipment necessary to secure electrical equipment safety, and the decision priorities for maintenance such as electrical equipment replacement, repair, and inspection are determined by analyzing the soundness factor of electrical equipment. We have prepared a basis for this. For asset management priorities for maintenance and prevention of electrical equipment accidents, we analyzed the characteristics of accidents that changed according to the age of facility use by utilizing the Big Fire Data and Fire Safety Management Status Big Data of the National Emergency Management Agency. For this, 2013, 2016, 2017, 2018, 5 years, 6-9 years, 10-14 years, 15 years-19 years, 20 years or more of residential, business and industrial facilities 5, 6 to 10 years, 11 to 15 years, 16 to 20 years, 21 to 25 years, 26 years or more. The characteristics of electric fires by equipment type according to the equipment used for 25 years, more than 15 years, more than 20 years, and more than 26 years are broken down and plotted and matched with the Bath Tub Curve curve. Presented separately. In order to verify the significance of the characteristics of the occurrence rate and the rate of electric fire, the distribution of fire occurrences according to the years of use of residential, business and industrial facilities in 2013, 2016, 2017, and 2018 was analyzed through the SPSS cross analysis. Through this, the chi-square statistic was calculated, and the calculated significance probability value was compared with the general significance level value to confirm that it was statistically significant. Reliability of such use cycles is based on the use frequency of 5 years, 6-10 years, 11-15 years, 16-20 years, 21-25 years, 26 years or more. We confirmed that electrical fires were uniformly patterned and aligned in both facilities and industrial facilities.The results of matching data were the same, and the incidence rate of electrical fires was 5, 6, 10, 11, 15 and 16 years. It was proved quantitatively through the linear graph superimposition analysis that structured and formed a certain pattern when the service life was set as the standard of use over 20 years, 21 years to 25 years, and 26 years. In addition, in order to suggest the most rational maintenance of the electric equipment in terms of asset management, the electric fire incidence rate of the customer (who specializes in facility management) who analyzes the electric fire occurrence rate by the type of electric facility management is directly Compared with the consumer who manages electric facilities through employment, the trend of fire occurrence expected by 2021 was analyzed through data characteristic analysis, which is 2.125 times in 2016, 2.31 times in 2017, and 3.63 times in 2018. Next, we analyze the occurrence rate of electric fires for the electric facilities managed by the electric safety manager and the unmanaged general facilities. The decrease trend was numerically analyzed. Based on this, it was concluded that the most efficient way to manage electrical facilities in terms of asset management would be to make them manage by electrical safety managers and hire them directly.
주제어
#4차 산업혁명 빅데이터 안전성 인공지능 자산관리 점검 설계 시공 감리 자연어 검색 BIM 이력관리 플랫폼 질의응답
학위논문 정보
저자
정상웅
학위수여기관
서울과학기술대학교 대학원
학위구분
국내박사
학과
신에너지공학과
지도교수
김래현
발행연도
2020
키워드
4차 산업혁명 빅데이터 안전성 인공지능 자산관리 점검 설계 시공 감리 자연어 검색 BIM 이력관리 플랫폼 질의응답
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