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저자정보
옥경석 (KJ엔지니어링) 김주원 (KJ엔지니어링) 김재우 (삼성중공업) 임채혁 (에코마린) 고지원 (한국조선해양기자재연구원) 김주영 (KJ엔지니어링)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2017년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [3개 학회 공동주최]
발행연도
2017.4
수록면
810 - 834 (25page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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SOLAS 선박은 SFI group 코드 기준으로 적어도 83종의 장비를 탑재해야 하고, 각각의 장비는 다시 수 개에서 수십 개의 컴포넌트로 구성이 된다. 본 연구는 선박 항해통신장비 원격유지보수에 적합한 데이터베이스 구조와 분류체계를 도출하고자 했다.

센서 데이터, 서비스 엔지니어의 경험 데이터, FAQ Check List를 구조화하여 데이터마이닝 기법을 적용하였다. 실질적인 효과를 평가하기 위하여 클라우드 기반의 앱을 개발하여 활용도를 평가하였다.

140개의 항해통신장비 모델과 750개의 컴포넌트에 대하여 데이터베이스를 구축하였고, 수리전문가가 앱을 이용하여 탐색 결과를 평가하였다. 그 결과 증상, 원인, 조치방법은 SFI group코드 이하 1단계까지, 장비별 부품 구성은 2단계까지 분류하는 것이 최적인 것으로 판단되었다.

선박 항해통신장비의 효과적인 원격유지보수를 위하여, 센서 데이터와 서비스 엔지니어의 경험이 축적된 지식기반의 데이터베이스가 클라우드 기반으로 구축이 되어야 하고, 모델별 특성을 감안하기 위하여 증상과 원인은 장비별 모델을 기준으로 구성되어야 한다.

목차

초록과 키워드
서론
배경 이론
연구 방법
모델 설계 및 적용
결론 및 향후 과제
주요 참고 문헌

참고문헌 (0)

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