현재 FTMS(Freeway Traffic Management System: 고속도로 교통관리 시스템), TCS(Toll Collection System: 요금 징수 시스템), 하이패스(Hi-Pass: 통행료 전자 지불 시스템)등의 고속도로 ITS(Intelligent Transportation System) 설비들은 단순한 이력관리 및 수동적인 사후관리가 이루어져 고장관련 DB가 부족하여 시설물의 통합운영관리 활용을 최대화 하지 못하고 있다. 또한, 부품의 교체시기가 없어 고장 발생 시마다 부품을 교체하다 보니 고장건수 증가 및 수리시간이 증가하며, 매번 교체 할 때마다 서비스가 중단되는 문제 점이 발생한다. 본 연구에서는 고속도로 ITS 시설물의 고장이력을 사전에 관리하여 예방적 유지관리를 하려한다. 따라서 하이패스 시설물의 고장이력을 신뢰성 이론에 기반을 두고 체계적인 통계분석을 통해 시스템의 신뢰도인 운용가용도를 산출한다. 교체시기 산정을 통해 고장건수 및 시간이 감소하며 예비품 수량을 확보하여 예산 비용을 줄일 수 있고, 부품의 관리계획을 수립하여 지속적인 예방적 유지관리를 통해 시스템의 품질을 향상시키고, 서비스 품질을 항시 가용한 상태인 무 중단 운용상태를 지향 할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.
현재 FTMS(Freeway Traffic Management System: 고속도로 교통관리 시스템), TCS(Toll Collection System: 요금 징수 시스템), 하이패스(Hi-Pass: 통행료 전자 지불 시스템)등의 고속도로 ITS(Intelligent Transportation System) 설비들은 단순한 이력관리 및 수동적인 사후관리가 이루어져 고장관련 DB가 부족하여 시설물의 통합운영관리 활용을 최대화 하지 못하고 있다. 또한, 부품의 교체시기가 없어 고장 발생 시마다 부품을 교체하다 보니 고장건수 증가 및 수리시간이 증가하며, 매번 교체 할 때마다 서비스가 중단되는 문제 점이 발생한다. 본 연구에서는 고속도로 ITS 시설물의 고장이력을 사전에 관리하여 예방적 유지관리를 하려한다. 따라서 하이패스 시설물의 고장이력을 신뢰성 이론에 기반을 두고 체계적인 통계분석을 통해 시스템의 신뢰도인 운용가용도를 산출한다. 교체시기 산정을 통해 고장건수 및 시간이 감소하며 예비품 수량을 확보하여 예산 비용을 줄일 수 있고, 부품의 관리계획을 수립하여 지속적인 예방적 유지관리를 통해 시스템의 품질을 향상시키고, 서비스 품질을 항시 가용한 상태인 무 중단 운용상태를 지향 할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.
FTMS, TCS, ITS equipment such as high-pass highway are just a situation that does not lack traceability and passive surveillance is related to fault DB has so far consisted of an integrated operations management to maximize utilization of the facility. In addition, there is no replacement parts are ...
FTMS, TCS, ITS equipment such as high-pass highway are just a situation that does not lack traceability and passive surveillance is related to fault DB has so far consisted of an integrated operations management to maximize utilization of the facility. In addition, there is no replacement parts are replaced when a failure occurs, increasing the number of parts and repair time I have trouble growing, and becoming a service interruption whenever you replace each time. In this study, proactively manage the failure history of a highway facility ITS tries to preventive maintenance. Therefore, the error history is based on the reliability of the high-pass facilities theory to calculate the reliability of the system through a systematic statistical analysis Operational Availability. The fault number and the time the replacement period through the estimate decreases and can reduce the budget expenses by securing the spare parts quantity, establish a management plan in part by improving the quality of the system through constant preventive maintenance, quality of service at all times It may direct the non-stop operation state of the available state.
FTMS, TCS, ITS equipment such as high-pass highway are just a situation that does not lack traceability and passive surveillance is related to fault DB has so far consisted of an integrated operations management to maximize utilization of the facility. In addition, there is no replacement parts are replaced when a failure occurs, increasing the number of parts and repair time I have trouble growing, and becoming a service interruption whenever you replace each time. In this study, proactively manage the failure history of a highway facility ITS tries to preventive maintenance. Therefore, the error history is based on the reliability of the high-pass facilities theory to calculate the reliability of the system through a systematic statistical analysis Operational Availability. The fault number and the time the replacement period through the estimate decreases and can reduce the budget expenses by securing the spare parts quantity, establish a management plan in part by improving the quality of the system through constant preventive maintenance, quality of service at all times It may direct the non-stop operation state of the available state.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
시설물에 문제가 발생하면 유지관리 담당자에게 연락하여 현장 점검 수행하고 장비 또는 부품의 정비로 장비 재가동에 필요한 최소한의 수리를 목적으로 하고 있다. 이 두 대응에 대한 조치를 단순한 DB(Data Base)를 구축하여 시설물 이력관리를 하므로 이에 대한 수긍과 조치에서 업무가 종료되는 일회성 유지관리 업무로 이루어져 비효율적인 관리를 하고 있다.
이에 본 연구는 여러 가지 고속도로 ITS 시설물 중 하이패스의 운용가용도를 산출한다. 산출된 가용도를 가지고 부품의 신뢰성분석에 적용하여 부품의 수명주기를 찾아내고 2009년부터 시설물 고장이력관리 DB를 이용하여 와이블(Weibull) 함수에 대입하므로 부품교체 시점을 예측하여 최적의 부품교체 주기를 결정하는 방법 찾아 효율적인 부품 교체 시기 선택과 무중단 운영상태를 지향할 수 있도록 예방적 유지관리를 하는 것이 목적이다.
이에 본 연구는 여러 가지 고속도로 ITS 시설물 중 하이패스의 운용가용도를 산출한다. 산출된 가용도를 가지고 부품의 신뢰성분석에 적용하여 부품의 수명주기를 찾아내고 2009년부터 시설물 고장이력관리 DB를 이용하여 와이블(Weibull) 함수에 대입하므로 부품교체 시점을 예측하여 최적의 부품교체 주기를 결정하는 방법 찾아 효율적인 부품 교체 시기 선택과 무중단 운영상태를 지향할 수 있도록 예방적 유지관리를 하는 것이 목적이다.
본 연구를 통해 부품의 교체주기를 관리하고 교체 주기 관련 계획을 수립 할 수 있다. 또한 지속적인 예방적 유지관리를 통해 시스템의 품질을 향상시킬 수 있고 항상 일정수준 이상으로 시스템을 유지하여 가동 상태를 유지하고 있기 때문에 하이패스 시스템의 안정성 및 신뢰성 향상을 위한 부품의 교체주기나 유지보수 및 점검 등에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
제안 방법
Step 3에서는 운용가용도를 부품 생명주기에 대입하여 산출한다. 와이블 분포도에 신뢰수준(운용 가용도)을 대입 한 후 부품의 교체주기를 판단한다. 분포도로 모수 추정 및 부품의 분위수를 계산하고 부품의 교체 주기를 추정한다.
와이블 분포도에 신뢰수준(운용 가용도)을 대입 한 후 부품의 교체주기를 판단한다. 분포도로 모수 추정 및 부품의 분위수를 계산하고 부품의 교체 주기를 추정한다.
2009년 6월부터 2014년 12월까지의 하이패스 부품 중차종분류장치(윤거 윤폭 감지기)를 하자기간 동안의 고장을 제외한 고장이력 데이터를 가지고 Minitab 17 S/W 로 적합도 검정결과 나온 와이블 분포를 토대로 모수를 추정하였으며 이 모수로 신뢰수준을 위하여 하이패스 운용가용도인 94%를 대입하여 와이블 분포 신뢰성 분석하였다. [Table 3]은 Minitab 17 S/W의 모수분포 분석의 신뢰수준을 위에서 구한 운용가용도 = 94% 로를 대입한 것이며 이를 시행한 세션 출력 창의 결과는 [Table 3]과 같다.
[Fig. 3]의 모델에서 어떠한 부품의 수명분포가 와이블 분포를 따르고 형사모수 m을 알 수 있다면 형상모수가 4보다 크고 부품의 평균수명(MTTR)보다 클 경우에는 운용가용도를 산출하고 Minitab 17 S/W를 활용하여 부품수명분포(와이블)의 신뢰수준(N)에 대입하여 신뢰성 분석을 한다. 신뢰성 분석에서 운용가용도로 백분위 수의 신뢰구간 하한값은 부품의 교체시기로 산정한다.
대상 데이터
본 연구 대상 시설물은 하이패스 시스템 20대를 이용하여 2009년 6월 1일부터 2014년 12월 31일일 까지 수집된 데이터를 이용하였다. 수집내용으로는 시설물 고장이력관리 DB의 일반수리 현황에 관하여 수집하였다[7].
본 연구 대상 시설물은 하이패스 시스템 20대를 이용하여 2009년 6월 1일부터 2014년 12월 31일일 까지 수집된 데이터를 이용하였다. 수집내용으로는 시설물 고장이력관리 DB의 일반수리 현황에 관하여 수집하였다[7]. 시설물 고장이력관리 DB의 분석 자료들의 특징은 고장이력 DB 자료 중 수명자료는 고장시간을 정확하게 파악할 수 있는 경우이므로 완전 자료이다.
시설물 고장이력관리 DB의 분석 자료들의 특징은 고장이력 DB 자료 중 수명자료는 고장시간을 정확하게 파악할 수 있는 경우이므로 완전 자료이다. 또한 미리 정해진 시간 2014년 12월 31일까지의 주어진 시간까지의 고장 정보를 획득하는, 즉 주어진 시험시간 하에서 고장건수와 고장시간이 나오는 제1종 관측중단(정시종결) 방법을 이용하여 자료를 획득 하였다[8,9,10,11,15].
연구 대상 부품은 하이패스 부품 중 차종분류장치(윤거 윤폭 감지기)이며 2009년 6월 1일부터 2014년 12월 31 일까지 수집된 자료를 사용하였다[6]. 여기서, 차종분류 장치(윤거 윤폭 감지기)는 하이패스를 통과한 차량의 축수(Count)를 감지하는 부품으로서 차종분류장치의 고장 시간(축수) 고장 이력 데이터이다.
성능/효과
[Table 3]은 Minitab 17 S/W의 모수분포 분석의 신뢰수준을 위에서 구한 운용가용도 = 94% 로를 대입한 것이며 이를 시행한 세션 출력 창의 결과는 [Table 3]과 같다. 세션 결과를 보면 형상모수는 약5.65이며 척도 모수는 23,036,559이다. 차종분류장치가 고장시간(Count) 고장날 확률을 페센트로 나타내고 있다.
[Table 2]의 차종분류장치의 모수를 추정한 결과 모수가 약 5.65이며, 모수가 4보다 큰 값으로 운용가용도의 94%를 신뢰수준으로 한 부품의 수명 분포가 산출되었다. 부품의 수명 분포에서 백분위 수 94%, 신뢰구간 하한값 24,619,897이 부품의 교체시기로 산정되었다.
그러나 본 연구에서 제안한 추정 모델을 이용하여 부품의 교체시기를 사전에 파악하면 부품의 고장 건수 및고장 시간이 감소하고, 예비품 수량을 사전에 파악할 수있어 적절한 예산비용을 산출할 수 있으므로 비용 절감 효과를 얻을 수 있다. 또한 사전적 예방 점검시간에 적절한 교체가 이루어져 서비스의 중단 없이 항시 가용된 상태를 유지할 수 있다.
본 연구는 하이패스 시스템이 고속도로라는 한정되고 특수한 목적으로 사용되는 것으로 부품 교체시기가 시스템 안정화에 중요한 역할을 담당하고 있지만 현재까지는 고장이 발생 할 때만 교체를 실시하여 서비스의 중단과 예비부품수량 확보가 안 될 경우에 부품의 특수성으로 수급기간이 길어질 확률이 높다. 따라서 부품의 교체시기를 미리 예측하여 산정하면 좀 더 빠른 시간에 부품을 수급하고 교체할 수 있어 무 중단 서비스를 지향할 수 있다.
후속연구
본 연구를 통해 부품의 교체주기를 관리하고 교체 주기 관련 계획을 수립 할 수 있다. 또한 지속적인 예방적 유지관리를 통해 시스템의 품질을 향상시킬 수 있고 항상 일정수준 이상으로 시스템을 유지하여 가동 상태를 유지하고 있기 때문에 하이패스 시스템의 안정성 및 신뢰성 향상을 위한 부품의 교체주기나 유지보수 및 점검 등에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
고속도로 ITS 설비로 무엇이 있는가?
현재 FTMS(Freeway Traffic Management System: 고속도로 교통관리 시스템), TCS(Toll Collection System: 요금 징수 시스템), 하이패스(Hi-Pass: 통행료 전자 지불 시스템)등의 고속도로 ITS(Intelligent Transportation System) 설비들은 단순한 이력관리 및 수동적인 사후관리가 이루어져 고장관련 DB가 부족하여 시설물의 통합운영관리 활용을 최대화 하지 못하고 있다. 또한, 부품의 교체시기가 없어 고장 발생 시마다 부품을 교체하다 보니 고장건수 증가 및 수리시간이 증가하며, 매번 교체 할 때마다 서비스가 중단되는 문제 점이 발생한다.
현재 고속도로에서 운영되는 대부 분의 시스템들의 관리실태는 어떠한가?
현재 하이패스를 포함한 고속도로에서 운영되는 대부 분의 시스템들은 사용연수 증가와 노후화로 인해 고장이 빈번하게 발생한다. 최초 설계 개념에 합당한 최적 성능의 운영을 위해서는 신속한 사후 유지관리 뿐 아니라 예방적 사전 유지관리 또한 필요하다.
고속도로 시설물에 대해 DB(Data Base)를 구축하여 이력관리를 하는 행위의 목적은 무엇인가?
시설물에 문제가 발생하면 유지관리 담당자에게 연락 하여 현장 점검 수행하고 장비 또는 부품의 정비로 장비 재가동에 필요한 최소한의 수리를 목적으로 하고 있다. 이 두 대응에 대한 조치를 단순한 DB(Data Base)를 구축 하여 시설물 이력관리를 하므로 이에 대한 수긍과 조치 에서 업무가 종료되는 일회성 유지관리 업무로 이루어져 비효율적인 관리를 하고 있다.
Jung-Mok Sohn, Chung-Moo Chang, You-Dong Won, "A case study of RAM Analysis Using field Data : Focusing on Korean Warship", JKCA. Vol. 12, No. 12, pp. 395-412, 2012.
kim Gwang Young, Chin Kyo Su, Ahn Chang Soon, "A Calcultion Method of Reliability Goal for the Vehice by OMS/MP", Korea Association of Defense Industry Studies, Vol. 16, No. 1, pp. 168-185, 2009.
Abernethy, R. B., "The New Weibull Handbook", 5th ed., Published by R. B. Abernethy. 2006.
Cheonan-Nonsan Expressway, "fault history data", 2009-2014.
Daehee Han, Chungwon Lee, "The Estimation of the Number of Spare Parts and the Changing Time about DSRC Road Side Equipment", The Korea institute of Inteligent Transport System, Vol. 6, No, 3. pp. 174-182, 2007.
Young-Hwa Song, Chungwon Lee, Eun-Young Kim, "MTBF estimation of ITS Field Equipments Using Pooled Process", Fall Conference of Korea institute of Inteligent Transport System, pp. 192-197, 2004.
Youngjun Lee, Myeong-sik Do, Jeingmin Kim, jeaseong Oh, "Appliications to failure data analysis and number of spare parts on VDS", Korean Society of Transportation, Vol. 3. pp. 773-778, 201.
Jo Yoo-jung, park Chan-Hyun, Kim Do-Nyun, "A Study on the Preventive Maintenance of u-City Infrastructure", Urban Design Institute of Korea Vol. 15, No, 4. pp. 91-100, 2014.
Bain, L. J. and engelhardt, M., "introduction to Probability and Mathematical Statistics", 2nd ed., Duxbury Press, 1991.
Rausand, M., and Hoyland, A., "System reliability Theory : Models, Statistical Methods, and Applications", 2nd ed., John Wiley & Sons. 2004.
Rigdon, S. E. and Basu, A. P., "Statistical Methods for the Reliability of Repairable Systems", John Wiley & Sons. 2000.
Kim Gwang Young, Chin Kyo Su, Ahn Chang Soon, "A Calcultion Method of Reliability Goal for the Vehice by OMS/MP", Korea Association of Defense Industry Studies, Vol. 16, No. 1, pp. 168-185, 2009.
Seosungeun, Kim Hogyun, Kwon Hyeokmu, Cha Myeongsu, Yoon Wonyeong, Cha Jihwan, "Reliability Engineering", modification, Kyobo, 2010.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.