Earticle

초록

영어

Recently, with the development of sensor and communication technology, researchers at home and abroad have actively conducted research on methodologies for determining maintenance through diagnosis and prediction techniques by collecting information on the status of equipment or systems. Based on the status of vehicle parts at this point in time, this study presented a system framework for making maintenance decisions by predicting the change in vehicle part status to a future date based on the current state of vehicle parts. In addition, condition diagnosis and predictive data adjustment was configured through tracking the status of vehicle parts before and after maintenance activities. We hope that the application of the results of this study will contribute a little to the safety of citizens using public buses and to the activation of the condition-based maintenance system of vehicles.

한국어

최근 들어 센서 및 통신기술의 발달로 국내외 연구자들은 장비나 시스템의 상태정보를 수 집하여 진단 및 예측 기법을 통한 유지보수를 결정하는 방법론에 대해 연구를 활발히 진행하 고 있다. 본 연구에서는 이러한 연구 문헌 고찰을 통해 현시점의 차량부품 상태를 바탕으로 미래 시점까지의 차량부품 상태변화 추이를 예측하여 유지보수 의사결정을 수행하는 시스템 프레임워크를 제시하였다. 또한, 유지보수 활동에 따른 전과 후의 차량부품 상태변화 추적을 통해서 상태 진단 및 예측 데이터 조정이 가능하도록 구성하였다. 향후 본 연구 결과의 적용을 통해 대중버스를 이용하는 시민들의 안전과 차량의 상태기반 유지보수 체계 활성화에 조금이 나마 기여할 수 있기를 기대한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 개요
Ⅱ. 기존 연구 고찰
1. 상태기반 유지보수 방법론 및 절차 고찰
2. 상태 진단 및 예측 알고리즘 적용사례 고찰
3. 기존 방법론과의 비교
Ⅲ. 차량 상태기반 진단예측 시스템
1. 시스템 프레임워크 정의
2. 프레임워크 주요 내용 및 내부 절차
3. 프레임워크 및 방법론 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 송길종 [ Gil jong Song | ㈜엔제로 기업부설연구소 교통팀 ] 주저자
• 임재중 [ Jae Jung Lim | ㈜엔제로 기업부설연구소 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338