무인 경전철 운영 및 유지보수를 위한 RAM 지표관리 방안에 관한 연구 :Study on the RAM management for driverless light rail transit (LRT) systems in Q&M

정기호

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 정기호 (한양대학교, 한양대학교 공학대학원)

지도교수: 장경영

발행연도: 2016

저작권: 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수11

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

철도차량 유지보수를 위한 RAM 지표관리방안에 관한 연구

정기호 , 김재문 한국철도학회 학술발표대회논문집 2020.11 학술대회자료

2016

무인 경전철 운영 및 유지보수를 위한 RAM 지표관리 방안에 관한 연구

정기호 철도시스템공학 전공 2016.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구는 무인운전 시스템 운영 및 유지보수(O&M)을 위한 신뢰성, 가용성, 유지보수성 (RAM) 지표관리 방안에 대한 연구이다. 최근 지속적으로 늘어나고 있는 무인운전 시스템과 맞물려 특히, 도시철도 이용승객의 안전에 핵심적인 영향을 미치는 도시철도 차량에 대한 안전성확보 및 고장률을 줄이기 위한 운영 및 유지보수(O&M) 단계에서 RAM 지표관리방안에 대한 연구를 시작하였다.
운영 및 유지보수단계에서의 RAM 관리 기술력 확보를 위해서는 첫째 국가 차원의 충분한 RAM 요구사항에 대한 인식이 필요하고 둘째, 각 이해관계자들의 요구조건에 부합하는 안정된 시스템 구축을 위한 기술력확보 그리고 마지막으로 가장 중요한 셋째는 이렇게 완성된 결과물에 대하여 궁극적으로 안정적인 운영을 위한 유지보수 단계에서의 RAM 관리 기술력 확보이다.

본 연구에서는 이중 가장 중요한 운영 및 유지보수 단계에서의 차량 RAM 관리 기술력 확보를 위한 방안을 제시하였다. 특히, 무인경전철 시스템 차량에 대한 RAM 지표관리방안에 대하여 그 기반이 되는 시스템 레벨 고장모드 및 위험도 분석, 고장보고 분석 및 시정조치 시스템 툴 및 RAM 프로그램 계획, 적용 및 활용 방안 등 전반적 차량 RAM 지표관리에 필요한 기법들을 제시하였다.
또한, 국내 최초로 도입된 용인경전철 무인운전 시스템 및 일부 해외 프로젝트 사례연구를 통해 실제 운영 및 유지보수 단계의 RAM 적용사례 및 활용방안 등 전반적으로 무인운전 시스템 차량 성능유지 향상에 도움이 되는지 입증하였다.
운영 및 유지보수에서의 RAM 지표결과를 보여주는 RAM 보고서 작성방법과 무인경전철시스템 신뢰성을 달성하기 위한 임무 및 절차를 명시한 RAM 프로그램 증진 방안을 마지막으로 제시하였으며, 향후 연구과제에 대한 설명을 하였다.

#철도 #도로공학

제1장 서 론 12
1.1 연구 배경 및 목적 12
1.2 연구 내용 14
1.3 연구 기대효과 15
제2장 철도사고 및 운행 장애현황 16
2.1 철도운행 장애 발생현황 16
2.1.1 도시철도 운행 장애 발생현황 17
2.2 무인경전철 운행 장애 발생현황 19
2.2.1 무인경전철 분야별 장애유형 분석 19
제3장 시스템 레벨 고장모드, 영향 및 위험도 분석 23
3.1 시스템 레벨 고장모드, 영향 및 위험도 분석 23
3.2 차량 주요 서브시스템 23
3.3 차량 고장모드, 영향 및 위험도 분석방법(FMECA) 24
3.3.1 차량 고장모드 및 영향 분석(FMEA) 25
3.4 차량 위험도 분석(CA) 25
3.4.1 차량 고장률 26
3.4.2 차량 안전 및 운행 위험도 27
3.4.3 차량 위험도 평가 28
제4장 차량 고장보고, 분석 및 시정조치 시스템 32
4.1 고장보고, 분석 및 시정조치 시스템(FRACAS) 32
4.2 신뢰성 할당 32
4.2.1 가용성의 정의 33
4.2.2 서비스에 미치는 고장 34
4.2.3 하부 시스템 할당 35
4.3 FRACAS 방법론 35
4.3.1 고장분석보고(FAR) 35
4.3.2 데이터 분석 37
4.3.3 고장 경향 37
4.3.4 시정조치 38
4.4 FRACAS 프로세스 초기화 39
4.4.1 FRACAS 관련성 검토 41
제5장 운영 및 유지보수 RAM 프로그램 계획 42
5.1 유지보수성(Maintainability) 42
5.1.1 유지보수성 목표 42
5.1.2 유지보수성 검토 43
5.2 가용성(Availability) 46
5.2.1 가용성 접근방법 46
5.2.2 시스템 가용성 48
5.2.3 시스템 서비스 가용성 요구사항 49
5.2.4 시스템 가용성 할당 49
5.3 신뢰성(Reliability) 50
5.3.1 신뢰성 모델링 50
5.3.2 신뢰성 보고 51
제6장 운영 및 유지보수 RAM 적용 및 관리방안 58
6.1 차량 RAM 적용 58
6.2 차량 RAM 지표관리 59
6.2.1 차량 지표관리 방안 59
6.2.2 차량 일반적인 지표관리 61
6.2.3 차량 지표관리 사례 61
6.3 차량 RAM 신뢰성 관리 64
6.3.1 차량 RAM 신뢰성 관리 64
6.3.2 차량 RAM 보고서 69
6.3.3 차량 RAM 프로그램 증진 80
제7장 결론 및 향후 연구과제 84
참 고 문 헌 85
ABSTRACT 87
감사의 글 89

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)