열차제어시스템 유지관리를 위한 데이터 기반 WBS 모델 개발 연구 - 전조원 (The Graduate School, Ajou University, 2022)
열차제어시스템에 대한 기능적, 성능적, 안전 및 신뢰적 측면에서 예방적 유지관리 프로젝트는 필수적인 프로세스이다. 열차제어시스템에 대한 유지관리와 유지관리 지원의 양과 종류, 주기는 열차운행과 시스템 운영의 밀집도, 시스템의 특성과 상태, 요구되는 가용도 및 기타 요인에 의해 결정되는 요소들이다. 특히 운영 및 유지관리 단계에서의 이러한 요인들이 변화하면 유지관리와 유지관리 지원 환경은 조정되거나 변경 또는 제거되어야 한다. 부적절하고 과도하며 부정확한 유지관리는 시스템의 가용성을 크게 저하시키고 고장(장애)을 유발하고, 성능 및 기능 손실과 추가적으로 발생할 수 있는 많은 자원(인적, 물적) 투입과 비용의 증가를 초래한다, 저하된 가용성은 열차운행과 시스템 운영상의 리스크(Risk)를 초래하고, 수익측면에 있어서 필연적으로 손실을 유발하고 유지관리 비용 증가와 시스템 안전도에 영향을 초래하게 된다. 열차제어시스템의 수명주기를 통해 신인성(Dependability, 가용성 및 신뢰성, 유지관리성과 유지관리 지원성 관련된 정성적인 용어)을 보증하는데 있어서 매우 중요한 핵심 요소 중 하나는 유지관리(Maintenance)와 유지관리 지원(Maintenance Support)이다. 유지관리 및 지원 활동 데이터 수집 및 분석 방법이 체계적이지 못하고 유지관리 업무(Maintenance Work)의 업무분류체계(WBS, Work Breakdown Structure, 이하 업무분류체계(M-WBS)라 한다)에 대한 체계적인 연구와 정립이 되어 있지 않아서 수집되는 데이터와 유지관리 업무의 업무분류체계(M-WBS)간 연관성이 결여되어 있어 시스템 전주기 동안 활동하는 유지관리 및 유지관리 지원업무의 효율성이 저하되고, 시스템의 RAM 및 LCC분석이 매우 제한적으로 수행되고 있다. 본 논문은 도시철도 열차제어시스템의 유지관리 효율화와 표준 데이터 체계 수립을 위해서 정형, 비정형, 반정형 데이터를 최대한 수집하고, 시스템의 상태 및 기능 데이터를 센서링과 모니터링을 통해 수집된 데이터를 전처리 과정(식별, 정제, 통합, 변환)을 거쳐 유효한 데이터로 식별하고 활용하는 모델을 연구하였다. 도시철도에서 운영하고 있는 열차제어시스템의 운영 및 유지관리(O&M, Operation & Maintenance) 단계에서 생성 및 관리되고 있는 데이터를 WBS모델과의 연관관계를 고려한 데이터 Matrix 모델을 정의하고 실무적인 업무에 반영하고 활용하는데 목적을 두었다. 향후 열차제어시스템의 유지관리 업무를 데이터 기반 RAM/LCC 분석 및 평가를 통해 유지관리 업무 정책 결정에 필요한 지원 도구로써의 역할을 할 수 있을 것이라 생각하여 지난 2년간의 학위과정을 통해 연구하고 정리한 내용을 바탕으로 본 학위논문을 제출한다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :시스템공학과,2022. 8
Keywords: Matrix model; Operation & Maintenance; Preventive maintenance; Train control system; Work Breakdown Structure