[논문]도시철도차량 신뢰도/가용도 관리시스템 개발에 관한 연구 (I)

박기준; 정종덕

doi:10.7782/jksr.2013.16.3.163

도시철도차량 신뢰도/가용도 관리시스템 개발에 관한 연구 (I)
A Study for the Development of the Reliability/Availability Management System of the Urban Transit Vehicles (I) 원문보기

한국철도학회 논문집 = Journal of the Korean Society for Railway, v.16 no.3 = no.76, 2013년, pp.163 - 168

박기준 (Near-surface Transit&LRT system Research Team, Metropolitan Railroad Systems Research Center, Korea Railroad Research Institute) , 정종덕 (Future Monorail Research Team, Metropolitan Railroad Systems Research Center, Korea Railroad Research Institute)

초록
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장기간 수명주기(Life Cycle)을 갖는 도시철도차량은 초기 도입비용보다 유지보수비용이 많은 비중(60%~70%)을 점유하고 있으므로 효율적인 유지보수 연구를 통하여 유지보수 비용의 절감과 대형시스템의 수명연장을 추구하는 일이 무엇보다 시급하다. 이를 위해 신뢰성기반의 유지보수체계에 대해 여러 산업분야의 국내 외 사례 조사 분석을 통해 도시철도차량 신뢰도/가용도 관리시스템을 구성하였다. 본 연구에서는 이 시스템이 가져야 할 주요 기능을 상세히 정하고 성공적인 시스템 개발이 될 수 있도록 관련 시스템을 개발하였다. 본 논문은 성공적으로 개발이 완료된 도시철도차량 신뢰도/가용도 관리시스템에 관한 내용을 기술한 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

The maintenance of an urban transit vehicle accounts for 60-70% of total costs over its entire life cycle, so it is critical to reduce maintenance costs and extend the life times of urban transit EMUs (electric multiple units) through research. For these researches, the reliability and availability data management system was constructed through the case study of several industries in the domestic and international in the field of reliability centered maintenance system. And we created a system to manage reliability and availability data for use in urban-EMU maintenance. In this work, we identified the major functions needed to successfully develop the system. Here we report the successful development of a reliability and availability data management system for maintenance of urban transit vehicles.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 지면관계상 신뢰성 정보관리시스템과 유지보수주기 최적화시스템에 대해서만 기술하고, 다음 기회에 나머지 시스템에 대해 기술하도록 하겠다.
이를 위하여 신뢰성의 개념을 유지보수 과정에 도입하고 도시철도차량의 각 물리적 시스템의 기능을 유지할 수 있도록 현재 운용조건에 적합한 정비검수계획을 수립하는데 필요한 Data를 축적 할 수 있는 도시철도차량의 가용도 및 신뢰도 관리시스템 개발을 위해 국내외 사례 조사와 분석을 통하여 시스템의 개발 방향을 수립하였고[1,2], 이를 기초로 시스템을 구성하고 있는 각 서브시스템들의 기능을 정의하여 시스템을 개발하고자 하는 목적을 충실히 달성할 수 있도록 하여 성공적으로 시스템 개발을 완료하였다. 본 논문은 성공적으로 개발이 완료된 도시철도차량 신뢰도/가용도 관리시스템에 적용된 주요 기법 및 방법론에 대한 내용을 기술한 것이다.
본 연구에서는 해외에서 개발되어 운영하고 있는 RCM 시스템에 각 부품 또는 장치의 LCC는 최소화하면서 신뢰도는 높일 수 있는 유지보수 주기 최적화 시스템과 유지보수 단계에서 도시철도차량의 품질을 지속적으로 향상시킬 수 있는 품질향상시스템을 추가하여 시스템을 개발함으로써 효율성과 경제성을 높일 수 있도록 하였다.
최근 신뢰성기반의 유지보수 시스템에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있으나 철도분야에서는 국내외 관련 연구 사례가 미흡하고 또한 도시철도차량과 같은 대형 복잡시스템의 사고/고장 발생 시 대책수립과 개선을 위한 체계가 미흡한 실정이다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 도시철도 차량과 같이 복잡한 시스템에서 효율적으로 사용할 수 있는 시스템을 개발하여 도시철도차량의 유지보수체계를 신뢰성 기반 유지보수체계로 전환될 수 있는 기반을 마련하고자 하였다. 이를 위하여 신뢰성의 개념을 유지보수 과정에 도입하고 도시철도차량의 각 물리적 시스템의 기능을 유지할 수 있도록 현재 운용조건에 적합한 정비검수계획을 수립하는데 필요한 Data를 축적 할 수 있는 도시철도차량의 가용도 및 신뢰도 관리시스템 개발을 위해 국내외 사례 조사와 분석을 통하여 시스템의 개발 방향을 수립하였고[1,2], 이를 기초로 시스템을 구성하고 있는 각 서브시스템들의 기능을 정의하여 시스템을 개발하고자 하는 목적을 충실히 달성할 수 있도록 하여 성공적으로 시스템 개발을 완료하였다.

제안 방법

최적신뢰도분배 시스템은 시스템의 FBD에 따라 각 부품의 신뢰도 함수를 기반으로 전체 시스템의 신뢰도 함수를 구성하고,중요도가 낮은 부품에 필요 이상으로 높은 신뢰도가 할당되어 전체 시스템의 비용이 증가하는 것을 막을 수 있도록 목적함수를 구성하였다. Case by Case로 시스템의 각각의 목표 신뢰도에 따라 최적화 알고리즘을 적용, 각 부품별로 최적 목표 신뢰도를 주기적으로 할당하는 기능과, 인공신경망 알고리즘 또는 신뢰도 계산을 통해 도출한 MTBF 및 MKBF를 이용하여 구한 각 부품의 신뢰도가 최적화를 통해 도출한 신뢰도 충족 여부 판별하여 불충족시 다른 부품 대안을 선택하여 충족시킬 수 있도록 하였다. 최적화 알고리즘은 진화알고리즘을 사용하여 개발하고 신뢰도 최적분배 시스템에 사용되는 엔진은 모두 개발하였다.
국내·외 신뢰성 기반 유지보수체계에 대한 사례를 조사 분석한 결과와 도시철도차량의 유지보수정책의 의사결정에 반드시 필요하다고 판단되는 기능을 바탕으로 하여 Fig. 1과 같은 도시철도차량 신뢰도/가용도 관리시스템 개발하였다.
또한, 본 연구에서는 유지보수주기 비용모델을 매우 단순화하여 제안하였고, 이는 유지보수 현장에서 바로 적용하여 사용할 수 있도록 하였다. 이 비용모델을 사용하여 유전자 기법을 적용한 유지보수 주기 최적화 시스템을 개발하여 비용은 최소화 하면서도 차량의 신뢰성은 향상시킬 수 있는 유지보수 주기를 정할 수 있도록 하였다.
따라서 본 연구에서 제안한 시스템의 신뢰도 계산 방법이 매우 신빙성이 있는 값을 얻는 것을 알 수 있다. 또한, 이 기법을 프로그래밍 하여 자동으로 시스템의 신뢰도를 계산할 수 있도록 시스템을 개발하였다.
특히 시스템의 신뢰도 계산시 RBD를 구성하고 이를 바탕으로, 본 연구에는 고장열거기법을 이용한 신뢰도 계산방법을 제안하였고, 이는 동일한 시스템을 해석에 의해 구한 신뢰도 값과 매우 근접한 값을 알 수 있었다. 또한, 이 기법을 프로그래밍하여 자동으로 시스템의 신뢰도를 계산할 수 있도록 알고리즘을 제안하였고 이를 바탕으로 시스템을 개발하였다.
1과 같은 도시철도차량 신뢰도/가용도 관리시스템 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 신뢰도/가용도 관리시스템은 Fig. 1에 나타난 바와 같이 신뢰성 정보관리시스템, 유지보수주기 최적화시스템, 품질향상시스템, 실시간 진단시스템, 고장 전문가 시스템 및 작업관리시스템 등 총 6가지 단위시스템으로 구성되어 있다.
Repeat-until 루프를 일정 횟수만큼 수행한 다음 정지하도록 설계된 경우라도 그 정도면 해들이 수렴할 것이라는 경험적 짐작이 있어야 한다. 본 연구에서는 repeat-until 루프를 300회 만큼 수행한 다음 정지시키는 방법을 사용하였다.
본 연구에서는 복잡하게 구성된 시스템의 신뢰도를 고장 열거 기법을 이용한 것으로, Fig. 3에 나타낸 바와 같이 RBD를 구성하고 이를 바탕으로 RBD행렬을 생성하고 신뢰도 경로행렬을 생성한 후 고장판정행렬을 생성하고 시스템 고장 여부를 판별하는 방법으로 신뢰도를 구한다.
본 연구에서는 신뢰성 기반 유지보수체계를 구축하는데 근간이 되는 신뢰도를 단위 부품부터 서브시스템, 단위 시스템 및 차량 단위까지 계산할 수 있도록 하였다. 특히 시스템의 신뢰도 계산시 RBD를 구성하고 이를 바탕으로, 본 연구에는 고장열거기법을 이용한 신뢰도 계산방법을 제안하였고, 이는 동일한 시스템을 해석에 의해 구한 신뢰도 값과 매우 근접한 값을 알 수 있었다.
본 연구에서는 초기 시스템의 신뢰도 경로 행렬은 오직 시작 노드로 구성되는 1×1 행렬로 구성한 후 RBD 행렬을 이용하여 신뢰도 경로 행렬을 전개하여 신뢰도 경로 행렬의 모든 행 성분에 종료 노드가 발생할 때까지 전개해 나가는 방식으로 시스템의 RBD에 대한 모든 신뢰도 경로 행렬을 구하는 알고리즘을 구상하였다.
MTBF 관리시스템은 Weibull 분포, Normal 분포, LogNormal분포, 지수분포로 추정한 MTBF, MKBF(Mean Kilometer Between Failure) 중 최적의 값을 찾아 그 값을 부품 또는 장치의 MTBF, MKBF로 설정하는 기능을 가진다. 신뢰도 관리시스템은 Weibull 분포, Normal 분포, Log-Normal분포, 지수분포로 추정한 신뢰도 중 최적의 값을 찾아 그 값을 부품 또는 장치의 신뢰도로 설정할 수 있도록 개발하였다.
또한, 본 연구에서는 유지보수주기 비용모델을 매우 단순화하여 제안하였고, 이는 유지보수 현장에서 바로 적용하여 사용할 수 있도록 하였다. 이 비용모델을 사용하여 유전자 기법을 적용한 유지보수 주기 최적화 시스템을 개발하여 비용은 최소화 하면서도 차량의 신뢰성은 향상시킬 수 있는 유지보수 주기를 정할 수 있도록 하였다.
이를 개선하기 위해 본 연구에서는 도시철도 차량과 같이 복잡한 시스템에서 효율적으로 사용할 수 있는 시스템을 개발하여 도시철도차량의 유지보수체계를 신뢰성 기반 유지보수체계로 전환될 수 있는 기반을 마련하고자 하였다. 이를 위하여 신뢰성의 개념을 유지보수 과정에 도입하고 도시철도차량의 각 물리적 시스템의 기능을 유지할 수 있도록 현재 운용조건에 적합한 정비검수계획을 수립하는데 필요한 Data를 축적 할 수 있는 도시철도차량의 가용도 및 신뢰도 관리시스템 개발을 위해 국내외 사례 조사와 분석을 통하여 시스템의 개발 방향을 수립하였고[1,2], 이를 기초로 시스템을 구성하고 있는 각 서브시스템들의 기능을 정의하여 시스템을 개발하고자 하는 목적을 충실히 달성할 수 있도록 하여 성공적으로 시스템 개발을 완료하였다. 본 논문은 성공적으로 개발이 완료된 도시철도차량 신뢰도/가용도 관리시스템에 적용된 주요 기법 및 방법론에 대한 내용을 기술한 것이다.
LCC관리 시스템은 구입비용 관리, 관리비용관리, 수리비용 관리 시스템으로 구성되어 있다. 최적신뢰도분배 시스템은 시스템의 FBD에 따라 각 부품의 신뢰도 함수를 기반으로 전체 시스템의 신뢰도 함수를 구성하고,중요도가 낮은 부품에 필요 이상으로 높은 신뢰도가 할당되어 전체 시스템의 비용이 증가하는 것을 막을 수 있도록 목적함수를 구성하였다. Case by Case로 시스템의 각각의 목표 신뢰도에 따라 최적화 알고리즘을 적용, 각 부품별로 최적 목표 신뢰도를 주기적으로 할당하는 기능과, 인공신경망 알고리즘 또는 신뢰도 계산을 통해 도출한 MTBF 및 MKBF를 이용하여 구한 각 부품의 신뢰도가 최적화를 통해 도출한 신뢰도 충족 여부 판별하여 불충족시 다른 부품 대안을 선택하여 충족시킬 수 있도록 하였다.

이론/모형

본 논문에서는 도시철도 차량의 교체정책은 교체 후, 시스템이 수리를 포함하지 않는 단순 교체로 최신의 상태로 회복되는 것으로 정의한다. 따라서 도시철도 차량의 최적 예방정비주기 산출은 연령교체 비용모델을 적용한다.

성능/효과

9858이다. 따라서 본 연구에서 제안한 시스템의 신뢰도 계산 방법이 매우 신빙성이 있는 값을 얻는 것을 알 수 있다. 또한, 이 기법을 프로그래밍 하여 자동으로 시스템의 신뢰도를 계산할 수 있도록 시스템을 개발하였다.
본 연구에서는 제안한 이와 같은 방법을 사용하여 도시철도차량 신뢰도/가용도 관리시스템을 성공적으로 개발하였고, 현재 서울메트로에서 시범운영 되고 있다.
본 연구에서는 신뢰성 기반 유지보수체계를 구축하는데 근간이 되는 신뢰도를 단위 부품부터 서브시스템, 단위 시스템 및 차량 단위까지 계산할 수 있도록 하였다. 특히 시스템의 신뢰도 계산시 RBD를 구성하고 이를 바탕으로, 본 연구에는 고장열거기법을 이용한 신뢰도 계산방법을 제안하였고, 이는 동일한 시스템을 해석에 의해 구한 신뢰도 값과 매우 근접한 값을 알 수 있었다. 또한, 이 기법을 프로그래밍하여 자동으로 시스템의 신뢰도를 계산할 수 있도록 알고리즘을 제안하였고 이를 바탕으로 시스템을 개발하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	도시철도의 검수 주기 마련과 반복적 사고/고장의 원인 규명이 필요한 이유는?	장기간 수명주기(Life Cycle)을 갖는 도시철도차량은 초기 도입비용보다 유지보수비용이 많은 비중(60%~70%)을 점유하고 있으므로 효율적인 유지보수 연구를 통하여 유지보수 비용의 절감과 대형시스템의 수명 연장을 추구하는 일이 무엇보다 시급하다. 또한, 유지보수 결함으로 인한 대형사고 발생은 인명피해 및 막대한 재산 손실로 사회 안전과 환경에 큰 영향을 미치는 것으로 평가되고 있으며, 도시철도차량의 유지보수에 있어서 검수 주기 마련과 반복적 사고/고장의 원인 규명이 필요하게 되었다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 도시철도차량의 신뢰성 평가를 통해 주어진 운영조건에서 각 물리적 시스템들이 기능을 안전하게 유지할 수 있도록 보전 계획을 수립하는 것이며 이러한 보전계획 수립을 위해서 체계적인 신뢰성 기반의 유지보수 절차 및 방법의 확립이 필요하다.
	장기간 수명주기를 갖는 도시철도차량은 무엇이 요구되는가?	장기간 수명주기(Life Cycle)을 갖는 도시철도차량은 초기 도입비용보다 유지보수비용이 많은 비중(60%~70%)을 점유하고 있으므로 효율적인 유지보수 연구를 통하여 유지보수 비용의 절감과 대형시스템의 수명 연장을 추구하는 일이 무엇보다 시급하다. 또한, 유지보수 결함으로 인한 대형사고 발생은 인명피해 및 막대한 재산 손실로 사회 안전과 환경에 큰 영향을 미치는 것으로 평가되고 있으며, 도시철도차량의 유지보수에 있어서 검수 주기 마련과 반복적 사고/고장의 원인 규명이 필요하게 되었다.
	도시철도차량의 유지보수에 있어 나타나는 문제를 해결하기 위한 방안은?	또한, 유지보수 결함으로 인한 대형사고 발생은 인명피해 및 막대한 재산 손실로 사회 안전과 환경에 큰 영향을 미치는 것으로 평가되고 있으며, 도시철도차량의 유지보수에 있어서 검수 주기 마련과 반복적 사고/고장의 원인 규명이 필요하게 되었다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 도시철도차량의 신뢰성 평가를 통해 주어진 운영조건에서 각 물리적 시스템들이 기능을 안전하게 유지할 수 있도록 보전 계획을 수립하는 것이며 이러한 보전계획 수립을 위해서 체계적인 신뢰성 기반의 유지보수 절차 및 방법의 확립이 필요하다.

참고문헌 (10)

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K.K. Aggarwal, K.B. Misra, J.S. Gupta (1975) A Fast Algorithm for Reliability Evaluation, IEEE Trans. Reliability, R- 24(1), pp. 83-85.

상세보기
K.J. Park, J.D. Chung, Y.T. Son, M.W. Suh (2009) A study on a reliability calculation method for the urban transit vehicles, Autumn Conference of KSPE, Daegu.
K.M. Lee, D.H. Shin, J.H. Lee (2008) Study on the Maintenance period allocation method for railway signal equipment, Spring Conference of the Korean Society for Railway, Daegu, pp. 621-646.
Chaichan Chareonsuk, Nagen Nagarur, Mario T. Tabucanon (1998) A multicriteria approach to the selection of preventive maintenance intervals, Industrial Systems Engineering, Asian Institute of Technology.
D.E. Goldberg (1989) Genetic algorithms in search, Optimization and machine learning, Addison-Wesley, New York.
J.H. Holland (1975) Adaptation in natural and artificial systems, Ann Arbor University of Michigan, USA.
B.R Moon (2008) Easy learning genetic algorithm, Hanvit Media, Korea, pp.21-40.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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