KR101588365B1 - 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법 - Google Patents

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Abstract

항만 컨테이너 이동장비에 대하여, 엔진 연속운전시간 및 각종 소모품 누적사용시간의 관리항목에 관한 정규화된 운영 파라미터를 인공신경망에 적용하여 항만 컨테이너 이동장비의 현재 고장확률을 산출하고, 그 산출값을 회귀분석하여 항만 컨테이너 이동장비의 고장시기를 예측하는 방법이 개시된다. 본 발명의 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법은 장비의 연식 및 모델 그리고 장비의 운행조건 및 사용현장 여건에 따라 각종 소모품의 수명이 잔존함에도 불구하고 복합적 요인에 의하여 발생하는 고장의 시기를 예측함으로써 장비운영의 효율성을 향상시킬 수 있다.

Description

항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법{Method For Predicting Disorder Of Moving Equipment For Seaport Containers}
본 발명은 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 장비의 연식 및 모델 그리고 장비의 운행조건 및 사용현장 여건에 따라 가중치를 적용하여 각종 소모품의 수명이 잔존함에도 불구하고 복합적 요인에 의하여 발생하는 고장의 시기를 예측하여 장비운영의 효율성을 향상시키기 위한 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법에 관한 것이다.
항만 컨테이너 이동장비는 항만에서 컨테이너를 이동하거나 적재하기 위해 컨테이너를 운반하는 장비로서, 선박에서 하역한 컨테이너를 야적장에 이동하거나 위치를 옮기기 위해 사용되는 운반 장비들이다. 이 장비는 컨테이너 부두의 운용을 위해 필수적인 운송장비로 해당 장비의 운영 효율이 떨어지게 되면, 항만 운영 전체의 작업 효율도 함께 떨어지게 된다.
따라서 해당 컨테이너 이동 장비의 예방정비를 위한 데이터를 사전에 정비팀에 제공하여 정비 일정을 작성하고, 장비 운영 계획을 수립함으로써 운송장비의 정비 효율 향상 및 컨테이너 부두의 작업 효율을 향상시키는 것이 바람직하다.
그러나, 지금까지는 항만 운송 장비는 고장이 발생 했을 때 정비하거나 일정시간마다 부품을 교환하거나 정비를 하였다. 기존의 항만의 컨테이너 운송장비는 대부분이 기계식 엔진과 유압기를 사용하여 자동으로 데이터를 수집할 수 있는 방법이 없고, 추가로 센서를 장착하거나 전장의 전기 설비를 변형하는 것이 어려운 상황이므로 정비하는 담당자가 임의로 수동으로 데이터를 관리하고 있다는 문제점이 있었다.
한편, 특허공고 제1996-0012078호(1996. 09. 12. 공고)는 인공신경망을 이용하여 자동차 부품의 고장을 진단하는 방법을 개시하였고, 특허공개 제10-2012-0107774호(2012. 10. 04. 공개)는 인공신경망을 이용하여 차량의 복합 고장을 예측하기 위한 장치 및 방법을 개시하였다. 그 외에도 인공신경망을 이용한 고장진단방법이 특허등록 제10-1315764호(2013. 10. 01. 등록), 특허공개 제10-2009-0000592호(2009. 01. 08. 공개) 등에 개시되어 있다.
본 발명의 목적은 장비의 연식 및 모델 그리고 장비의 운행조건 및 사용현장 여건에 따라 가중치를 적용하여 각종 소모품의 수명이 잔존함에도 불구하고 복합적 요인에 의하여 발생하는 고장의 시기를 예측하여 장비운영의 효율성을 향상시키기 위한 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법을 제공하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법은 하나 이상의 항만 컨테이너 이동장비와 무선으로 연결되어 상기 항만 컨테이너 이동장비로부터 데이터를 수신하는 서버가 상기 항만 컨테이너 이동장비를 관리하기 위한 복수개의 관리항목을 정의하고 상기 관리항목에 관한 운영 파라미터를 상기 항만 컨테이너 이동장비의 사용에 따른 복수개의 소모품의 실제 누적사용시간 및 엔진 연속운전시간 중에서 선택하여 설정하는 단계; 상기 서버는 상기 관리항목에 관한 상기 운영 파라미터에 대하여 임계값, 즉 임계시간을 설정하는 단계; 상기 서버는 상기 항만 컨테이너 이동장비로부터 상기 관리항목의 운영 파라미터, 즉 엔진 연속운전시간 또는 복수개의 소모품의 실제 누적사용시간에 관한 데이터를 수신하여 저장하는 단계; 상기 서버는 상기 관리항목 운영 파라미터의 엔진 연속운전시간 또는 소모품 실제 누적사용시간을 상기 운영 파라미터에 대한 임계시간으로 나누어 1차 정규화를 수행하고, 이렇게 1차 정규화하여 얻은 값에 장비의 연식 및 모델 그리고 장비의 운행조건 및 사용현장 여건에 따른 운영 파라미터의 가중치를 적용하여 최종 정규화 관리항목 운영 파라미터 값을 산출하는 단계; 상기 서버는 상기 산출한 최종 정규화 관리항목 운영 파라미터 값을 인공신경망의 입력층에 대입하여 상기 항만 컨테이너 이동장비의 현재 고장확률을 출력값으로 얻는 단계; 상기 서버는 상기에서 얻은 상기 항만 컨테이너 이동장비의 고장확률을 독립변수로 하고, 상기 고장확률이 1이 되는 시기를 종속변수로 하여 회귀분석을 수행함으로써 상기 항만컨테이너 이동장비의 고장시기를 예측하는 단계를 포함한다.
상기 관리항목은 엔진 연속운전, 엔진 윤활유, 엔진 연료필터, 브레이크 윤활유, 체인 유압실린더 윤활유, 체인 타이어, 체인 휠요크 및 체인 베어링로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 3 내지 8개의 항목을 포함하고, 따라서, 상기 관리항목에 관한 운영 파라미터는 상기 항만 컨테이너 이동장비의 엔진이 시동된 후 지속되는 시간을 의미하는 엔진 연속운전시간, 엔진 윤활유의 누적사용시간, 엔진 연료필터의 누적사용시간, 브레이크 윤활유의 누적사용시간, 체인 유압실린더 윤활유의 누적사용시간, 체인 타이어의 누적사용시간, 체인 휠요크의 누적사용시간 및 체인 베어링의 누적사용시간으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 3 내지 8개의 운영 파라미터를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 인공신경망에 적용되는 활성화 함수는 시그모이드 함수인 것이 바람직하다.
상기 정규화 과정에서 적용되는 상기 운영 파라미터의 가중치는 1 이상의 값을 가지는 것이 바람직하다.
상기 항만 컨테이너 이동장비는 그것의 데이터를 상기 서버에 전송할 수 있는 수단이 장착되지 않은 기계식 항만 컨테이너 이동장비이고, 상기 기계식 항만 컨테이너 이동장비에는 상기 이동장비로부터 데이터를 수신하여 상기 서버로 전송하는 단말기가 부착되어 있는 것일 수 있다.
본 발명에 따른 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법은 장비의 연식 및 모델 그리고 장비의 운행조건 및 사용현장 여건에 따라 각종 소모품의 수명이 잔존함에도 불구하고 복합적 요인에 의하여 발생하는 고장의 시기를 예측함으로써 장비운영의 효율성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 방법을 구현하기 위한 시스템의 개략적 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 방법에 따른 절차를 수행하는 흐름도이다.
도 3은 항만 컨테이너 이동장비에 관한 각종 관리항목과 관련된 임계값, 즉 임계시간을 예시한 표이다.
도 4는 본 발명에서 적용하는 인공 신경망의 일반적 구조를 도시한 도면이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.
도 1에는 본 발명의 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법을 구현하기 위한 고장 예측 시스템의 개략적 구성이 도시되어 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 항만 컨테이너 이동장비의 고장예측 시스템(10)은 서버(100) 및 항만 컨테이너 이동장비(200)를 포함한다. 여기에서, 항만 컨테이너 이동장비(200)가 자신의 데이터를 외부장치로 전송할 수 있는 수단이 마련되지 않은 기계식 항만 컨테이너 이동장비인 경우에는 단말기(300)가 항만 컨테이너 이동장비(200)에 부착되어야 한다. 이때, 단말기(300)는 항만 컨테이너 이동장비(200)로부터 각종 데이터를 유선으로 수신하여 무선통신에 의하여 서버(100)로 전송하는 것이다.
하나 이상의 항만 컨테이너 이동장비(200)의 단말기(300)는 항만 컨테이너 이동장비(200)로부터 각종 데이터, 특히 아래에서 설명하는 관리항목에 관한 데이터를 수신받거나 또는 사용자의 입력에 의하여 입력받은 후 서버(100)로 그 데이터를 전송한다. 한편, 서버(100)는 단말기(300)에게 아래에서 설명하는 바와 같은 과정을 거쳐서 산출한 고장 예측시기를 전송한다. 그러면 항만 컨테이너 이동장비(200)의 사용자는 수신한 고장 예측시기를 유념하여 그러한 고장 예측시기 전에 예방정비를 함으로써 항만 컨테이너 이동장비(200)의 고장으로 인하여 작업에 차질을 빚는 일이 없도록 할 수 있다.
다음으로 도 2를 참조하여, 본 발명에 따른 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법을 설명한다. 서버(100)는 항만 컨테이너 이동장비(200)를 관리하기 위한 복수개의 관리항목을 정의하고, 관리항목에 관한 운영 파라미터를 항만 컨테이너 이동장비의 사용에 따른 복수개의 소모품의 실제 누적사용시간 및 엔진연속운전시간으로 설정하는 단계(단계 S100)를 수행한다.
여기에서, 복수개의 관리항목은 도 3에 예시되어 있다. 구체적으로, 본 발명의 고장 예측방법은 관리항목으로 엔진 연속운전, 엔진 윤활유, 엔진 연료필터, 브레이크 윤활유, 체인 유압실린더 윤활유, 체인 타이어, 체인 휠요크 및 체인 베어링을 포함할 수 있다. 또한 관리항목에 관한 운영 파라미터는 항만 컨테이너 이동장비(200)의 엔진이 시동된 후 지속되는 시간을 의미하는 엔진 연속운전시간, 엔진 윤활유의 누적사용시간, 엔진 연료필터의 누적사용시간, 브레이크 윤활유의 누적사용시간, 체인 유압실린더 윤활유의 누적사용시간, 체인 타이어의 누적사용시간, 체인 휠요크의 누적사용시간 및 체인 베어링의 누적사용시간을 포함할 수 있다. 따라서, 본 발명에서는 관리항목에 관한 운영 파라미터는 엔진 연속운전시간 및 소모품의 실제 누적사용시간이 된다. 이러한 8개의 관리항목은 모두가 본 발명에서 적용되는 것이 바람직하다. 그러나, 최소한 3개 이상만이 적용되더라도 본 발명의 목적을 달성하는데 기여할 수 있으며, 경우에 따라서는 여기에서 정의하지 않은 다른 관리항목과 함께 적용될 수 있다. 다만, 적용되는 관리항목의 갯수가 많을수록 더욱 정확한 고장예측이 달성될 것으로 기대된다.
또한 서버(100)는 관리항목에 관한 운영 파라미터에 대하여 임계값, 즉 임계시간을 설정하는 단계를 수행한다(단계 S110). 도 3에는 이러한 임계시간이 설정된 예가 도시되어 있다.
도 3을 참조하면, 엔진 연속운전시간은 항만 컨테이너 이동장비(200)의 엔진을 시동한 후 계속적으로 사용한 시간을 의미하는데, 그것의 임계치가 50시간으로 설정되어 있다. 이것은 항만 컨테이너 이동장비(200)가 엔진시동후 연속적으로 50시간을 사용하게 되면 고장에 이를 수 있음을 의미하는 것이다. 따라서, 사용자는 엔진시동후 50시간이 되기 전에 항만 컨테이너 이동장비(200)의 엔진시동을 중지한 후 정해진 휴식시간만큼 휴식한 후 재가동하여야 한다. 이를 위하여 서버(100)는 항만 컨테이너 이동장비(200)의 엔진 연속운전시간을 실시간으로 수신하여 모니터링하고, 만약 엔진 연속운전시간이 정해진 임계치 50시간에 임박하게 되면 항만 컨테이너 이동장비(200)에게 그 사실을 알려 사용자가 엔진시동을 끄게 한다. 한편, 서버(100)는 엔진 연속운전시간이 임계치 50시간에 이르지 않은 경우에는 아래에서 설명하는 바와 같은 절차를 수행하게 된다.
엔진 윤활유의 누적사용시간, 엔진 연료필터의 누적사용시간, 브레이크 윤활유의 누적사용시간, 체인 유압실린더 윤활유의 누적사용시간, 체인 타이어의 누적사용시간, 체인 휠요크의 누적사용시간 및 체인 베어링의 누적사용시간은 각종 소모품의 누적사용시간을 의미하는 것으로서, 설정된 임계치에 이르게 되면 해당 소모품을 교환하여야 한다. 이를 위하여 서버(100)는 해당 소모품의 누적사용시간이 임계치에 이르게 되면 항만 컨테이너 이동장비(200)에게 그 사실을 알려 사용자가 해당 소모품을 교환하게 한다. 한편, 서버(100)는 해당 소모품이 임계치에 이르지 않은 경우에는 아래에서 설명하는 바와 같은 절차를 수행하게 된다.
다음으로, 서버(100)는 항만 컨테이너 이동장비(200) 또는 항만 컨테이너 이동장비(200)가 기계식 항만 컨테이너 이동장비인 경우에는 단말기(300)로부터 상기 관리항목의 운영 파라미터, 즉 엔진 연속운전시간 및 소모품의 실제 누적사용시간에 관한 데이터를 수신하여 저장하는 단계(단계 S120)를 수행한다. 단말기(300)는 항만 컨테이너 이동장비(200)가 가동하고 있는 동안에는 이동장비(200)의 상태를 실시간으로 서버(100)에게 전송한다. 즉, 단말기(300)는 항만 컨테이너 이동장비(200)에 관한 측정된 관리항목 데이터를 전송할 수 있다. 예를 들어, 그러한 관리항목 데이터에서 엔진 연속운전시간이 30시간, 엔진 윤활유의 누적사용시간이 3000시간, 브레이크 윤활유의 누적사용시간이 5000시간 등으로 될 수 있다.
다음으로, 서버(100)는 수신한 관리항목에 관한 데이터를 정규화하는 단계(단계 S130)를 수행한다. 정규화 과정은 1차 정규화와 최종 정규화로 나누어진다.
1차 정규화는 관리항목 운영 파라미터의 엔진 연속운전시간 및 소모품 실제 누적사용시간을 해당 운영 파라미터에 대한 임계시간으로 나누는 것이다. 이러한 1차 정규화 과정에 의하면, 엔진 연속운전시간 및 소모품 실제 누적사용시간이 임계시간에 대한 비율로 변경되고, 그 값은 통상적으로 0과 1 사이의 값이 된다. 만약 엔진 연속운전시간 및 소모품 실제 누적사용시간이 임계시간보다 큰 경우에는 1보다 큰 값을 가지게 되지만, 1보다 큰 값은 본 발명의 방법에서는 큰 의미가 없으므로 1로 변경된다. 한편, 1차 정규화 값이 1보다 큰 경우에 그 값을 1로 변경하지 않고 1보다 큰 값을 그대로 사용하는 것도 가능하다.
최종 정규화 과정은 1차 정규화에 의하여 얻어진 값에 운영 파라미터의 가중치를 곱하는 것이다. 이때, 운영 파리미터의 가중치는 장비의 연식 및 모델 그리고 장비의 운행조건 및 사용현장 여건에 따라 정해지는 값으로 1 이상의 값이 된다. 예를 들어, 엔진 윤활유의 누적사용시간이 4000시간인 항만 컨테이너 이동장비(200)에 대하여 1차 정규화 과정을 거치면 그 값은 4000/5000 = 0.8이 된다. 해당 항만 컨테이너 이동장비(200)가 다소 노후화되거나 장비의 운행조건이 열악하여 해당 운영 파라미터의 가중치가 다소 높게 설정될 수 있는데, 예를 들어 1.3으로 설정될 수 있다. 그런 상황에서 최종 정규화 과정을 거치면 그 값은 0.8 x 1.3 = 1.04가 된다. 이것은 해당 항만 컨테이너 이동장비(200)가 엔진 윤활유를 교체하여야 하는 상황임을 의미하며, 서버(100)는 이러한 최종 정규화 과정에 의하여 얻어진 값이 1보다 크게 되는 경우에는 아래에서 설명하는 절차를 수행하는 것과는 별개로 단말기(300)에게 그 사실을 통보함으로써 사용자가 엔진 윤활유를 교체할 수 있게 한다. 통상적으로 운영 파라미터의 가중치는 1 내지 1.2 정도의 범위이지만, 항만 컨테이너 이동장비(200)가 열악한 상황인 경우 그보다 큰 값을 가지는 것이 배제되지는 않는다. 대체적으로 운영 파라미터의 가중치는 1 내지 2 정도의 범위, 바람직하게는 1 내지 1.5 정도의 범위, 더욱 바람직하게는 1 내지 1.3 정도의 범위를 가질 수 있다.
다음으로, 서버(100)는 최종 정규화 과정에 의하여 얻은 각종 운영 파라미터 값들을 인공신경망의 입력층에 대입하고, 인공신경망에 정해진 계산에 의하여 항만 컨테이너 이동장비의 현재 고장확률을 출력값으로 산출하는 단계(단계 S140)를 수행한다. 인공신경망에 의하여 이 과정이 수행되기 위해서는 인공신경망에 대한 적절한 설계, 즉 입력층 노드의 갯수, 은닉층 노드의 갯수, 은닉층 노드 및 출력층 노드의 값을 산출하기 위하여 적용되는 활성화 함수, 임계값 및 가중치(연결강도)를 적절하게 결정하여야 한다. 본 발명의 방법에 적용될 수 있는 활성화 함수로는 0과 1만을 함수값으로 가지는 함수는 적용될 수 없고, 0과 1 및 그것 사이의 값들을 가지는 함수가 적용되어야 하며, 바람직하게는, 시그모이드 함수가 적용될 수 있다. 인공신경망에 있어서, 임계값 및 가중치(연결강도)는 이미 알고 있는 출력값이 도출될 수 있도록 하는 학습과정을 통하여 적절하게 결정될 수 있음은 인공신경망 기술분야에서는 공지의 사실이다.
본 발명의 방법에서는 인공신경망에 의하여 도출되는 출력층의 값은 항만 컨테이너 이동장비(200)의 현재 고장확률이므로 본 발명에 의하여 사용되는 인공신경망은 하나의 출력층 노드만을 가진다.
다음으로, 서버(100)는 인공신경망에 의하여 얻은 항만 컨테이너 이동장비(200)의 현재 고장확률을 독립변수로 하고, 상기 고장확률이 1이 되는 시기를 종속변수로 하여 회귀분석을 수행함으로써 상기 항만 컨테이너 이동장비의 고장시기를 예측하는 단계(단계 S150)를 수행한다. 여기에서, 회귀분석은 현재시점의 데이터 및 과거의 데이터를 기초로 하여 미래시점의 데이터를 추정하는 방법으로서, 본 발명의 기술분야에서 잘 알려져 있으므로 상세한 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 방법에 의하면, 서버(100)는 최종적으로 어떤 항만 컨테이너 이동장비(200)에 대하여 '고장이 발생할 시기는 현재시점으로부터 20시간 후이다'와 같은 결론을 얻게 되고, 이러한 결론은 단말기(300)에게 통지됨으로써 사용자가 적절하게 예방정비를 할 수 있게 한다. 해당 항만 컨테이너 이동장비(200)가 가동됨에 따라 통지되는 '고장이 발생할 시기'는 더욱 적은 값이 되지만, 반드시 해당 항만 컨테이너 이동장비(200)가 해당 시점으로부터 사용된 시간만큼 줄어든 시간이 '고장이 발생할 시기'로 통지된 시간과 일치하는 것은 아니다. 왜냐하면, 본 발명의 방법이 제시하는 것은 예측값일 뿐이고, 그러한 예측값이 실제와 완전히 일치할 수는 없기 때문이다. 그러나, 소모품의 누적사용시간이 적을 경우에는 예측값과 실제 간의 차이가 크겠지만, 소모품의 누적사용시간이 많아질수록 예측값과 실제 간의 차이가 줄어들게 될 것이다. 따라서, 본 발명에 따른 고장 예측방법은 예방정비를 위한 충분한 안내를 제공할 수 있으므로 편리하게 사용될 수 있을 것이다.
10: 고장예측 시스템 100: 서버
200: 항만 컨테이너 이동장비 300: 단말기

Claims (5)

  1. 하나 이상의 항만 컨테이너 이동장비와 무선으로 연결되어 상기 항만 컨테이너 이동장비로부터 데이터를 수신하는 서버가 상기 항만 컨테이너 이동장비를 관리하기 위한 복수개의 관리항목을 정의하고 상기 관리항목에 관한 운영 파라미터를 상기 항만 컨테이너 이동장비의 사용에 따른 복수개의 소모품의 실제 누적사용시간 및 엔진 연속운전시간 중에서 선택하여 설정하는 단계;
    상기 서버는 상기 관리항목에 관한 상기 운영 파라미터에 대하여 임계값, 즉 임계시간을 설정하는 단계;
    상기 서버는 상기 항만 컨테이너 이동장비로부터 상기 관리항목의 운영 파라미터, 즉 엔진 연속운전시간 또는 소모품의 실제 누적사용시간에 관한 데이터를 수신하여 저장하는 단계;
    상기 서버는 상기 관리항목 운영 파라미터의 엔진 연속운전시간 또는 소모품 실제 누적사용시간을 상기 운영 파라미터에 대한 임계시간으로 나누어 1차 정규화를 수행하고, 이렇게 1차 정규화하여 얻은 값에 장비의 연식 및 모델 그리고 장비의 운행조건 및 사용현장 여건에 따른 운영 파라미터의 가중치를 적용하여 최종 정규화 관리항목 운영 파라미터 값을 산출하는 단계;
    상기 서버는 상기 산출한 최종 정규화 관리항목 운영 파라미터 값을 인공신경망의 입력층에 대입하여 상기 항만 컨테이너 이동장비의 현재 고장확률을 출력값으로 얻는 단계;
    상기 서버는 상기 항만 컨테이너 이동장비의 고장확률을 독립변수로 하고, 상기 고장확률이 1이 되는 시기를 종속변수로 하여 회귀분석을 수행함에 있어서, 상기에서 얻은 상기 항만 컨테이너 이동장비의 현재 고장확률을 사용함으로써 상기 항만컨테이너 이동장비의 고장시기를 예측하는 단계를 포함하는 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 관리항목은 엔진 연속운전, 엔진 윤활유, 엔진 연료필터, 브레이크 윤활유, 체인 유압실린더 윤활유, 체인 타이어, 체인 휠요크 및 체인 베어링로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 3 내지 8개의 항목을 포함하고, 따라서, 상기 관리항목에 관한 운영 파라미터는 상기 항만 컨테이너 이동장비의 엔진이 시동된 후 지속되는 시간을 의미하는 엔진 연속운전시간, 엔진 윤활유의 누적사용시간, 엔진 연료필터의 누적사용시간, 브레이크 윤활유의 누적사용시간, 체인 유압실린더 윤활유의 누적사용시간, 체인 타이어의 누적사용시간, 체인 휠요크의 누적사용시간 및 체인 베어링의 누적사용시간으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 3 내지 8개의 운영 파라미터를 포함하는 것임을 특징으로 하는 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 인공신경망에 적용되는 활성화 함수는 시그모이드 함수인 것을 특징으로 하는 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 1차 정규화 과정의 수행 후에 상기 최종 정규화 관리항목 운영 파라미터 값을 산출하는 과정에서 적용되는 상기 운영 파라미터의 가중치는 1 이상의 값을 가지는 것임을 특징으로 하는 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법.
  5. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 항만 컨테이너 이동장비는 상기 항만 컨테이너 이동장비의 데이터를 상기 서버에 전송할 수 있는 수단이 장착되지 않은 기계식 항만 컨테이너 이동장비이고, 상기 기계식 항만 컨테이너 이동장비에는 상기 이동장비로부터 데이터를 수신하여 상기 서버로 전송하는 단말기가 부착되어 있는 것을 특징으로 하는 항만 컨테이너 이동장비의 고장 예측방법.
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