FMEA와 QFD를 통한 신뢰성 시험항목 우선결정방법

이성재,윤양기,이창훈,임홍우 한국신뢰성학회 2016 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.05

시스템의 신뢰성 향상을 위한 방법으로 시스템의 강건 설계가 있으나, 품질경영 측면에서 시스템의 전체적인 강건 설계는 비용적으로 어려움이 있다. 따라서, 시스템의 고장모드 및 영향 분석(FMEA)을 통해 예상되는 시스템의 부분에서 개선이 우선적으로 필요한 부분을 파악하는 것이 중요하다. FMEA를 통하여 우선개선 부분을 파악하고 실제로 파악되어진 부분이 어느 정도의 신뢰성을 가지고 있는지 신뢰성 시험을 통하여 확인하여 개선의 근거로 제시해야 한다. 우선개선 부분에 대한 신뢰성 시험을 설계하는데 어려운 점은 시험 항목 및 조건, 시료수와 시간 등을 결정하는 것이다. 그 중, 효과적인 신뢰성 시험 항목을 결정하기 위하여 품질기능전개(QFD)의 시험항목 결정방법을 사용한다. 본 논문에서는 QFD를 통한 신뢰성 시험항목 결정방법에 관하여 기존에는 정성적으로 평가되던 QFD의 시험 항목들을 FMEA의 위험우선수(RPN)와 접목하여 정량적으로 평가하는 방법을 통하여, 우선적으로 신뢰성 시험항목을 결정하여 설계하는 방법을 제시하고자 한다. 향후 본 논문에서 제시한 신뢰성 시험항목 우선결정방법을 통하여 효과적인 신뢰성 시험을 설계하는데 활용 가능할 것이다.

미국 신뢰성 교육현황과 전망

김종걸 한국신뢰성학회 2001 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2001 No.6

도로안전시설용 시선유도봉의 신뢰성 평가법 개발

구현진,윤예석 한국신뢰성학회 2011 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.6

도로안전시설용 시선유도봉은 통상 도로에 설치되어 운전자의 시선을 유도하고 차선을 분리하는 용도로 사용된다. 이러한 시선유도봉은 주로 도로상에 설치되기 때문에 차량과 부딪히는 경우가 자주 발생하므로 제품의 내구성이 특히 요구된다. 종래의 시선유도봉에 대한 평가방법은 제품의 일부를 채취하여 재료의 기본 품질 성능만을 평가하였다. 그러나 현장의 도로관리를 담당하고 있는 수요기관에서는 빈번한 사고와 민원으로 인해 제품의 평가방법에 대한 문제 제기를 하였고, 완제품 상태로 신뢰성을 평가할 수 있는 방법 개발을 요구하였다. 따라서 본 연구에서는 시선유도봉의 주요 고장 요인이 되는 차량 충돌에 의한 재질 파손, 바퀴 압축에 의한 회복 불능, 제품 표면에 부착되는 반사시트의 박리 및 변색에 대한 고장 메커니즘 분석하고, 이러한 고장을 재현할 수 있는 신뢰성 평가법을 개발하고자 하였다. 주요 고장 메커니즘 분석을 위해 국내?외 평가 기준을 조사하였으며, 특히 미국 AASHTO"s (American Association of State Highway and Transportaion Officials)의 NTPEP (National Transportation Products Evaluation Program)에서 수행하고 있는 내구성 평가 방법에 대한 사례 조사를 통해 국내 적용을 검토해 보았다. 또한 서울시설관리공단의 협조로 가장 주요한 고장의 요인으로 꼽히는 차량 충돌 시험을 올림픽대로 내 조각공원에서 실시하였다. 그 결과 시험실에서 고장을 재현할 수 있는 신뢰성 평가 장비 개발의 필요성이 부각되었으며, 차량 충돌과 바퀴 압축을 모사할 수 있는 신뢰성 평가 장비를 제작하였다. 시선유도봉의 신뢰성 평가는 기본적인 품질성능평가 이외에 신규로 개발된 충격시험(고온, 저온, 반사지)과 굴곡압축시험, 반사지와 재질의 내후성 시험을 실시하였다. 또한 국내 9개社 10개 제품에 대한 신뢰성 비교평가를 실시한 결과, 제품의 내구성에 중요 척도가 되는 신뢰성 평가 기준을 설정할 수 있었고, 합리적인 제품의 가격 수준과 품질 수준에 대한 신뢰성 가이드를 제공할 수 있었다.

선진사 제품과의 비교평가를 통한 국산 연속가변밸브리프트 모터의 구조적 및 기능적 특성 고찰

조정민,이상훈,박상욱,위신환,김규로 한국신뢰성학회 2014 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2014 No.11

자동차부품산업은 국가 경제를 주도하는 핵심 주력산업이므로 자동차 시장에서 없어서는 안 될 매우 중요한 요인이다. 한국은 세계 5위 자동차 생산국이지만 세계 100대 부품회사 내에 포함되는 부품기업은 5개사 뿐이다. 이는 통계적인 관점에서 볼 때 자동차에 적용되는 핵심부품이 대부분 외산제품이라는 증거이다. 이는 제품의 신뢰성과 제조 기술 그리고 가격대비 성능차이에 의한 것으로, 국내에서도 지속적인 기술개발을 진행하고 있으나 현재까지는 개발제품에 대한 수준파악 및 신뢰성 DB가 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 신뢰성 데이터 구축을 일환으로 연속 가변밸브리프트(CVVL) 모터의 비교평가를 수행하고자 한다. CVVL 모터는 엔진과 근접한 모터이기 때문에 생명과도 연관되어 있으므로 고 신뢰성을 요구하는 자동차 핵심 부품중 하나이다. 자동차 핵심부품의 해외기술 의존도 감소가 절실히 필요하여 다른 연구와는 차별적으로 모터의 성능 일부분이나, 모터부품의 단품이 아니라 모터 전체에 대한 내구신뢰성을 기반으로 비교평가 하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 CVVL 모터를 외산과 국산 대상으로 구조적, 기능적 차이를 규명하고 특정 소재 등을 다양한 시각에서 분석한다.

철도차량시스템의 정량적 RAM 성능 결정에 관한 연구

박문규,김나윤,김은강,유시현 한국신뢰성학회 2015 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2015 No.11

RAM성능결정은 시스템 엔지니어링 프로세스를 통하여 신뢰성, 가용성 및 유지보수성 성능특성을 제품의 고유한 성질로 통합하는 엔지니어링 관리의 한 분야이다. 이는 시스템 설계ㆍ개발에서 운영적인 목적을 성공적으로 성취하고, 지속적으로 시스템 운용적인 성능을 관리하기 위하여 수행된다. 최근 국내외 철도차량 관련 프로젝트의 대부분은 시스템 제품에 대하여 RAM성능을 요구하고 있다. 따라서 국내외 철도 차량산업에서 운용조건에 최적화된 제품의 RAM 성능조건은 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 하지만 국내 철도차량산업에서는 운영조건에 적합한 RAM성능을 효과적으로 산출하는 방법을 제시하지 못하고 있다. 따라서 본 논문은 운영가용도 목표를 기반으로 운영, 유지보수 및 로지스틱 지원 개념 분석을 통한 시스템 수준에서 RAM 성능을 계산하는 방법과 유사시스템의 시스템 데이터를 통하여 RAM 성능을 검증하는 방법에 대하여 제시한다.

환경신뢰성실험실 장비관리의 IoT 접목을 통한 운영 효율 향상 연구

이상덕,김현수,송영진,김명수 한국신뢰성학회 2018 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.5

환경신뢰성시험실 관리에 있어서 여러 가지의 리소스 중 가장 기본인 환경시험장비들의 효율적 관리와 실시간으로 모니터링을 할 수 있도록 IoT (Internet of Things)를 접목하여 시험실의 운영효율을 향상할 수 있음을 제안한다. 신뢰성시험실 내 각종 환경스트레스 구현을 위한 환경시험기들은 다양한 종류와 제조사의 시험기들로 구성되어 있다. 이 시험기들의 가동률을 높이고, 고장을 최소화하며, 시험실 실무자가 장비들의 가동, 비가동 및 고장발생 여부 등을 쉽게 인지할 수 있도록 하는 것에 대한 중요성이 부각되고 있다. 이를 위해서 어떤 시스템을 구축하고 어떠한 방법으로 관리를 해야 하는지 제시하고자 한다.

신뢰성기반 안전 및 기능안전을 통한 스마트팩토리 구축 운영 기술 방안

오봉식,박상철,장중순,이정준 한국신뢰성학회 2021 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

○ 인공지능스마트센서(AI-Smart sensor) 기술을 통한 현장상태 정보상황 데이터와 기업의 미래공장 핵심 경쟁력 확보, 고장 사전진단 및 안전관리기술 개발 시급하여 확산 보급을 서두르는 중에 있어서, 이 부분을 하기 준거 내용으로 하여 스마트팩토리에 활용하는 기술 동향을 본 논문에서 살펴보기로 한다. -스마트센서 기술은 기존 센서에 데이터 처리, 자동보정, 자가진단, 의사결정 기능이 결합된 고기능, 고정밀, 고편의성, 고부가가치를 창출 여부 -국내.외 제조설비 운영 시에 안전사고, 안전성 논란 및 설치 운영 일정 기간을 초월할 시에 빈번한 고장 발생으로 경제적 손실과 이해관계인의 불편 가중을 해결 여부 ○ 스마트팩토리(혹은 스마트공장이라고 한다.)에서, 산업용시스템패널유니트(ISPU, Industrial System Terminal Panel Unit)이란 SCADA, DCS, GENERAL TMTC) 등 다양한 목적의 산업용 감시제어시스템을 구성하는 요소로서 원격소 현장장치를 의미하는데, 이 부분 산업용시스템패널유니트(ISPU)는 교통ㆍ전기ㆍ가스 또는 수처리ㆍ재난관리 등 여러 숨은 분야에서 중요한 역할을 담당하고 있는 바, 장치의 결함이나 오동작이 발생하는 경우는 인명사고를 유발하는 등 사회적으로 심각한 안전위험을 초래할 수 있어서 이들 리스크(risk) 방지와 안전증진을 확보하기 위하여 본 AI스마트센서 기술을 통한 솔루션 시에 신뢰성응용기술 측면에서 신뢰성 기반의 안전성, 기능안전요구(Functional Safety Requirements) 기준을 설계 기술을 본 논문에서 살펴본다. ○ 본 연구는 산업용시스템패널유니트(ISPU) 생산 공장의 스마트화를 추구하는 바, 산업용시스템패널유니트(ISPU)의 적용분야는 국내ㆍ외에서 스마트센서를 이용하여 모니터링 시스템을 구축하고 제조공정 상에서 안전사고를 예방에 대한 요구기능으로 필수적이어서 다음과 같은 활용범위에 걸쳐서 다양하게 사업적으로 수요 확대가 있어서 이 부분의 기술개발 결과를 활용하여, 데이터측정과 전송의 핵심기술인 스마트센서 기술개발을 통해 국내 중소기업의 미래공장 핵심 경쟁력 확보로 사업성 확장이 필요한바, 이 부부 관련하여 본 논문에서 살펴본다. ○ 국내 중소기업에서 활용되고 있는 산업용시스템패널유니트(ISPU) 생산라인에서의 전문적인 시험검사를 위한 스마트팩토리(SMART FACTORY) 솔루션 관련하여 개발기술의 활용, 독창성 및 차별성현재로는 알려진 바 없는데 이 부분도 본 논문에서 살펴보기로 한다. ○ 기존 일반적인 Smart Sensor가 보다 광범위한 산업용 장치에 유연하고 효율적으로 활용될 수 있는 혁신성과 차별성을 갖는‘Smart Sensor System’기술 관련하여 다음 준거하여 본 논문에서 살펴보기로 한다. -범용 검측수단의 연결 가능 능력을 갖는 Smart Sensor Node에 적합하도록 설계된 기술 관련하여 -인터넷 클라우드 연계의 통로가 되는 유ㆍ무선 연계가 가능한 Gateway 기술 관련하여 -광역 현장 데이터를 관리하고 분석하여 이용자 서비스를 하기 위한 Server System 기술 관련하여 -기계학습 기반 사람, 환경, 기기 간의 실시간 이상감지 알고리즘 기술 관련하여 ○ 스마트팩토리 실제 운영 환경여건으로 고려할 수 있는 고온 다습 먼지 등 극한 환경에서 고신뢰성의데이터 취득 및 저장 전처리 분석 진단하여 실시간 의사결정을 지원하는 기술 관련하여 본 논문에서 살펴보기로 한다. ○ 미세한 신호 감지, 노이즈 캔슬링 등 신호처리 기술이 적용되어 신뢰성 있는 데이터 취득, 및 스마트팩토리 내 데이터 전송량 증가에 따라 데이터 전송의 지연을 방지하는 센서 내 데이터 처리 저장기능의 집적화 관련하여 본 논문에서 살펴본다. ○ 또한 고장예지 및 건전성관리 기술(PHM, Prognostics and Health Management)과 운영데이터 기반실시간 안전리스크 데이터 수집 분석 평가기술을 통하여 위험등급을 실시간 모니터링 기술 관련하여 본 논문에서 살펴보기로 한다.

센서데이터 기반의 발전장비 PHM 예지보전 방법론

배석주,장승준 한국신뢰성학회 2021 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

순차시험방식을 적용한 IBS 모듈의 신뢰성 평가기준 개발

이상훈,박건후,박상욱,김규로 한국신뢰성학회 2016 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.05

최근 에어백 사고 등 운전자 안전이 큰 화두로 떠오르면서 자동차의 단품 및 시스템의 신뢰성 향상이 강하게 요구되고 있는 상황으로, 특히 지능형 자동차 시장 확대에 따라 관련 전장품 및 센서부품의 신뢰성 검증에 대한 필요성이 더욱 높아지고 있다. IBS 모듈은 자동차 배터리에 장착되어 SOC, SOH 등 배터리 상태 모니터링에 사용되는 부품으로, ISG(Idle Stop and Go) 등의 자동차 신기술로 활용성이 넓어지면서 신뢰성 평가 ㆍ관리가 더욱 중요해지고 있다. 하지만 현재까지도 대부분의 제조기업에서는 일반 전장품 환경시험 기준만 만족하는 등 명확한 신뢰성 평가 기준이 없어 자사제품의 신뢰성 수준 파악이 제대로 되지 않는 실정이다. 또한, 선진국을 중심으로 신뢰성 평가기준이 순차시험 방식으로 전환되고 있는 추세에서 국내에서도 자동차부품기업이 활용할 수 있는 순차시험 방식의 신뢰성 기준 제정을 자동차 산업계 실무자들 또한 가장 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 IBS 모듈의 고장 메커니즘 기반의 순차시험을 설계하고, 15년/30만 km를 보증할 수 있는 수명시험법을 개발하는 등 신뢰성 평가 기준 방법과 세부 내용, 근거자료를 소개하고자 한다.

CNN-LSTM 딥러닝 기반 캠퍼스 전력 예측 모델 최적화 단계 제시

김예인,이세은,권용성 한국산학기술학회 2020 한국산학기술학회논문지 Vol.21 No.10

A forecasting method using deep learning does not have consistent results due to the differences in the characteristics of the dataset, even though they have the same forecasting models and parameters. For example, the forecasting model X optimized with dataset A would not produce the optimized result with another dataset B. The forecasting model with the characteristics of the dataset needs to be optimized to increase the accuracy of the forecasting model. Therefore, this paper proposes novel optimization steps for outlier removal, dataset classification, and a CNN-LSTM-based hyperparameter tuning process to forecast the daily power usage of a university campus based on the hourly interval. The proposing model produces high forecasting accuracy with a 2% of MAPE with a single power input variable. The proposing model can be used in EMS to suggest improved strategies to users and consequently to improve the power efficiency. 딥러닝을 사용한 예측 방법은 동일한 예측 모델과 파라미터를 사용한다 하더라도 데이터셋의 특성에 따라 결과가 일정하지 않다. 예를 들면, 데이터셋 A에 최적화된 예측 모델 X를 다른 특성을 가진 데이터셋 B에 적용하면 데이터셋 A와 같이 좋은 예측 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 높은 정확도를 갖는 예측 모델을 구현하기 위해서는 데이터셋의 성격을 고려하여 예측 모델을 최적화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 하루 대학 캠퍼스 전력사용량을 1시간 단위로 예측하기 위해 데이터셋의 특성이 고려된 예측 모델이 도출되는 일련의 방법을 단계적으로 제시한다. 데이터 전처리 과정을 시작으로, 이상치 제거와 데이터셋 분류 과정 그리고 합성곱 신경망과 장기-단기 기억 신경망이 결합된 알고리즘(CNN-LSTM: Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory Networks) 기반 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 예측 모델은, 각 시간별 24개 포인트에서 2%의 평균 절대비율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)를 보인다. 단순히 예측 알고리즘만을 적용한 모델과는 달리, 단계적 방법을 통해 최적화된 예측 모델을 사용하여 단일 전력 입력 변수만을 사용해서 높은 예측 정확도를 도출한다. 이 예측 모델은 모바일 에너지관리시스템(Energy Management System: EMS) 어플리케이션에 적용되어 관리자나 소비자에게 최적의 전력 사용 방안을 제시할 수 있으며 전력 사용 효율 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.