KR101798168B1 - 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치 및 방법 - Google Patents

고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 고장 배제 절차와 관련된 데이터베이스의 구축을 제어하는 장치 및 방법을 제안한다. 본 발명에 따른 장치는 기기를 제작하는 데에 이용된 설계도 정보와 기기에 포함된 각 부품의 모델링 정보를 기초로 기기로부터 고장 가능성이 있는 대상들을 추출하는 고장 예측 대상 추출부; 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 고장 발생 확률을 산출하는 고장 발생 확률 산출부; 및 제1 부품들의 고장 발생 확률을 기초로 제1 부품들을 우선순위에 따라 정렬시켜 데이터베이스를 구축하는 데이터베이스 구축부를 포함한다.

Description

고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치 및 방법 {Apparatus and method for controlling constructing database in regard to fault isolation}
본 발명은 데이터베이스의 구축을 제어하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 기기를 점검하는 데에 이용될 데이터베이스의 구축을 제어하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
무기 시스템을 실전 배치하여 운용하는 동안 무기 시스템의 신뢰도와 가용도를 높이고, 운용 수명을 연장하기 위해서는 반드시 올바른 정비를 수행해야 한다. 특히 장비의 운용 유지 상태를 확인하기 위해 주기적인 정비 업무는 필수적이다.
이를 위해 각종 점검 장비를 사용하는데, 무기 시스템이 복잡해지는 것과 비례하여 점검 장비도 매우 복잡해지고 있다. 따라서 점검을 수행하는 것 뿐만 아니라 점검 내용을 해석하고 조치하는 데에도 많은 교육과 훈련이 필요하며, 적지 않은 시간과 비용이 소모되고 있다.
(선행문헌 1) 한국공개특허 제10-2010-0052698호 (공개일 : 2010.05.20.)
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 고장 배제 절차와 관련된 데이터베이스의 구축을 제어하는 장치 및 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다.
그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위해 안출된 것으로서, 기기를 제작하는 데에 이용된 설계도 정보와 상기 기기에 포함된 각 부품(component)의 모델링 정보를 기초로 상기 기기로부터 고장 가능성이 있는 대상들을 추출하는 고장 예측 대상 추출부; 상기 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 고장 발생 확률을 산출하는 고장 발생 확률 산출부; 및 상기 제1 부품들의 고장 발생 확률을 기초로 상기 제1 부품들을 우선순위에 따라 정렬시켜 데이터베이스를 구축하는 데이터베이스 구축부를 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치를 제안한다.
바람직하게는, 상기 고장 예측 대상 추출부는 상기 기기에 포함된 부품들 중에서 고장난 것으로 예상되는 상기 제1 부품들을 선택하며, 상기 제1 부품들 및 상기 제1 부품들에 연결된 적어도 하나의 요소를 상기 고장 가능성이 있는 대상들로 추출한다.
바람직하게는, 상기 고장 예측 대상 추출부는 상기 기기에 포함된 각 부품의 이름에 대한 정보, 상기 기기에 포함된 각 부품의 종류에 대한 정보, 상기 기기에 포함된 부품들 사이의 연결 부분에 대한 정보, 및 상기 기기에 포함된 각 부품과 관련된 인터페이스에 대한 정보를 상기 설계도 정보로 이용한다.
바람직하게는, 상기 고장 발생 확률 산출부는 상기 제1 부품들의 고장률, 및 상기 기기에서 상기 제1 부품들의 위치와 관련된 환경 팩터(factor)를 기초로 상기 제1 부품들의 상기 고장 발생 확률을 산출한다.
바람직하게는, 상기 고장 발생 확률 산출부는 포아송 분포(poisson distribution)를 이용하여 상기 제1 부품들의 상기 고장 발생 확률을 산출한다.
바람직하게는, 상기 고장 발생 확률 산출부는 기준 시간 및 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간을 기초로 상기 제1 부품들의 고장률을 산출한다.
바람직하게는, 상기 고장 발생 확률 산출부는 상기 제1 부품들의 수명 시간과 상기 제1 부품들의 총 사용 시간을 기초로 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간을 산출하며, 상기 제1 부품들의 수명 시간으로 상기 제1 부품들의 MTBF(Mean Time Between Failure)들을 이용한다.
또한 본 발명은 기기를 제작하는 데에 이용된 설계도 정보와 상기 기기에 포함된 각 부품(component)의 모델링 정보를 기초로 상기 기기로부터 고장 가능성이 있는 대상들을 추출하는 고장 예측 대상 추출부; 상기 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 스코어(score) 정보를 산출하는 스코어 정보 산출부; 및 상기 제1 부품들의 스코어 정보를 기초로 상기 제1 부품들을 우선순위에 따라 정렬시켜 데이터베이스를 구축하는 데이터베이스 구축부를 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치를 제안한다.
바람직하게는, 상기 스코어 정보 산출부는 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간, 및 상기 기기에서 상기 제1 부품들의 위치와 관련된 환경 팩터를 기초로 상기 제1 부품들의 스코어 정보를 산출한다.
또한 본 발명은 기기를 제작하는 데에 이용된 설계도 정보와 상기 기기에 포함된 각 부품(component)의 모델링 정보를 기초로 상기 기기로부터 고장 가능성이 있는 대상들을 추출하는 단계; 상기 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 고장 발생 확률을 산출하는 단계; 및 상기 제1 부품들의 고장 발생 확률을 기초로 상기 제1 부품들을 우선순위에 따라 정렬시켜 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 방법을 제안한다.
바람직하게는, 상기 추출하는 단계는 상기 기기에 포함된 부품들 중에서 고장난 것으로 예상되는 상기 제1 부품들을 선택하며, 상기 제1 부품들 및 상기 제1 부품들에 연결된 적어도 하나의 요소를 상기 고장 가능성이 있는 대상들로 추출한다.
바람직하게는, 상기 추출하는 단계는 상기 기기에 포함된 각 부품의 이름에 대한 정보, 상기 기기에 포함된 각 부품의 종류에 대한 정보, 상기 기기에 포함된 부품들 사이의 연결 부분에 대한 정보, 및 상기 기기에 포함된 각 부품과 관련된 인터페이스에 대한 정보를 상기 설계도 정보로 이용한다.
바람직하게는, 상기 산출하는 단계는 상기 제1 부품들의 고장률, 및 상기 기기에서 상기 제1 부품들의 위치와 관련된 환경 팩터(factor)를 기초로 상기 제1 부품들의 상기 고장 발생 확률을 산출한다.
바람직하게는, 상기 산출하는 단계는 포아송 분포(poisson distribution)를 이용하여 상기 제1 부품들의 상기 고장 발생 확률을 산출한다.
바람직하게는, 상기 산출하는 단계는 기준 시간 및 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간을 기초로 상기 제1 부품들의 고장률을 산출한다.
바람직하게는, 상기 산출하는 단계는 상기 제1 부품들의 수명 시간과 상기 제1 부품들의 총 사용 시간을 기초로 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간을 산출하며, 상기 제1 부품들의 수명 시간으로 상기 제1 부품들의 MTBF(Mean Time Between Failure)들을 이용한다.
또한 본 발명은 기기를 제작하는 데에 이용된 설계도 정보와 상기 기기에 포함된 각 부품(component)의 모델링 정보를 기초로 상기 기기로부터 고장 가능성이 있는 대상들을 추출하는 단계; 상기 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 스코어(score) 정보를 산출하는 단계; 및 상기 제1 부품들의 스코어 정보를 기초로 상기 제1 부품들을 우선순위에 따라 정렬시켜 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 방법을 제안한다.
바람직하게는, 상기 산출하는 단계는 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간, 및 상기 기기에서 상기 제1 부품들의 위치와 관련된 환경 팩터를 기초로 상기 제1 부품들의 스코어 정보를 산출한다.
본 발명은 상기한 목적 달성을 위한 구성들을 통하여 다음 효과를 얻을 수 있다.
첫째, 고장 배제 절차를 작성하기 위해 사용자가 직접 도면을 분석하고, 개별 품목들에 대해 고장률, 고장 이력 등을 확인하며, 고장 발생 가능성이 높은 품목들에 대한 정보를 주관적으로 판단할 필요가 없다.
둘째, 개발자가 기술 자료 분석시 놓칠 수 있는 고장 배제 품목들을 망라함으로써 판단 오류 가능성을 줄일 수 있다.
셋째, 고장 발생 가능성이 있는 구성품을 정량적으로 전시할 수 있다.
넷째, 교환/수리된 품목, 운용 시간 등을 고려하여 고장 발생 가능성이 높은 품목을 식별할 수 있다.
다섯째, 고장 확인이 필요한 구성품들에 대해 우선순위를 부여할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 고장 배제 절차 자동 완성 장치의 내부 구성들을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명에 적용되는 환경 팩터를 설명하기 위한 참고도이다.
도 3은 도 1의 장치에 포함된 DB의 내부 구성을 설명하기 위한 참고도이다.
도 4는 도 1의 장치를 구성하는 처리부의 기능을 설명하기 위한 참고도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 고장 배제 절차 자동 완성 장치의 작동 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 제1 실시예에 따른 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치의 내부 구성을 도시한 개념도이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 제2 실시예에 따른 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치의 내부 구성을 도시한 개념도이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기기 점검 제어 장치의 내부 구성을 도시한 개념도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
무기 시스템을 운용하는 도중에 고장이 발생하는 경우, 고장 내용 분석, 고장 부위 탐색, 해당 구성품 교환/수리 등 후속 조치는 매우 어려운 문제이다. 해당 무기 시스템을 오랜 기간 운용하여 숙련된 정비자가 아닌 이상, 실제 점검 대상의 어느 부분에 문제가 생겼는지 한번에 파악하기 힘들다. 많은 부분을 경험에 의존하기 때문에 이를 보조하기 위해 추가적인 기술 자료들을 검토해야 하는 불편이 있다. 본 발명에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 고장 배제 절차를 자동으로 완성하는 장치 및 방법에 대하여 제안한다.
고장 배제 절차는 고장 조치를 신속 정확하게 돕기 위해 고장이 발생한 부분과 관련이 있는 구성품, 인터페이스 구조 등 고장 내용을 분석하여 고장 가능한 구성품들을 선정하고, 우선순위가 높은 구성품부터 교환 또는 수리하여 최종적으로 무기 시스템이 정상적으로 운용될 수 있도록 하는 절차를 말한다.
본 발명에서는 고장 배제 절차를 작성하기 위해 도면, 3D 모델링 등 개발 및 기술 자료를 분석하여 고장 가능한 품목들을 나열하고, 고장률과 고장 발생 가능성이 높은 품목들을 분석하여 우선순위를 매기며, 이에 따라 해당 품목들을 하나씩 확인하는 과정으로 진행할 수 있다.
그러나 점검 장비 및 무기 시스템이 복잡해짐에 따라 고장 배제 절차의 양이 무수히 많아지고 있어, 작성에 수많은 시간과 노력이 소요될 뿐 아니라, 고장 가능성이 있는 품목들이 모두 포함되어 있는지 검증하기 어렵고, 불필요한 구성품이 추가되는 경우 또다른 문제가 발생할 수 있다. 또한 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 고장 배제 품목 우선순위에 대한 고려가 없다. 또한 주관적 관점, 경험적 관점 등으로 각종 정보를 판단하여 우선순위를 결정하기 때문에 일관성이 결여되어 있다. 따라서 명확한 기준에 의한 우선순위 도출이 필요하다.
본 발명에서는 이러한 것들을 고려하여 다음 순서에 따라 고장 배제 절차를 자동으로 완성하는 장치 및 방법에 대하여 제안한다.
① 고장 배제 절차 자동 완성 장치는 고장 가능한 품목들을 선정한다. 고장 배제 절차 자동 완성 장치는 도면 및 3D 모델링 데이터를 기초로 구성품명, 구성품의 종류(전기 전자 전원 등), 구성품들 간 연결점, 인터페이스되는 부분 등을 분석하여 고장 가능한 품목들을 선정한다.
② 고장 배제 절차 자동 완성 장치는 선정된 품목들의 고장 발생 가능성을 분석하여 우선순위를 도출한다. 고장 배제 절차 자동 완성 장치는 선정된 품목들의 고장률, 고장 이력, 선정된 품목의 운용 환경(장치 내/외부) 등에 따라 고장 발생 가능성을 분석하여 우선순위를 도출한다.
③ 고장 배제 절차 자동 완성 장치는 우선순위에 대한 정보를 기초로 DB를 구축한다. 고장 처리 장치는 DB에 구축된 정보를 기초로 우선순위가 높은 구성품부터 교환 또는 수리하여 최종적으로 무기 시스템이 정상적으로 운용되도록 처리한다.
이하에서는 도면들을 참조하여 고장률 및 모델링 DB를 활용한 고장 배제 절차 자동 완성 장치와 고장 배제 DB 구축 방법에 대하여 자세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 고장 배제 절차 자동 완성 장치의 내부 구성들을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 1에 따르면, 고장 배제 절차 자동 완성 장치(100)는 입력부(110), 처리부(120), 분석부(130), 전시부(140), DB(150) 및 제어부(160)를 포함한다.
입력부(110)는 대상물(ex. 무기 시스템)에 대한 정보를 입력받는 기능을 수행한다. 상기에서 대상물에 대한 정보는 개발시 작성되는 참조 번호, 구성품명, 전원, 통신 등 전자 제품의 분류에 대한 정보 등을 포함한다.
처리부(120)는 대상물에 대한 정보를 기초로 대상물을 구성하는 구성품들을 분석하여 고장 배제 대상들을 추출하는 기능을 수행한다. 제어부(160)는 처리부(120)에 의해 고장 배제 대상들이 추출되면 이 고장 배제 대상들을 DB(150)의 고장 배제 대상 DB(153)에 저장한다. 상기에서 처리부(120)는 도면에 대한 정보와 각 구성품의 3D 모델링에 대한 정보를 기초로 대상물에서 고장 가능성이 있는 구성품을 선정할 수 있다.
처리부(120)는 고장 배제 대상들이 추출되면 이 고장 배제 대상들을 정렬시키는 기능을 수행한다. 처리부(120)는 분석부(130)에 의해 고장 배제 우선순위가 산출되면 이 고장 배제 우선순위를 기초로 고장 배제 대상들을 정렬시킬 수 있으며, 이때 고장 징후 색인과 고장 배제 논리도 서식에 적합하도록 고장 배제 대상들을 정렬시킬 수 있다.
고장 징후 색인의 일례는 다음 표 1과 같다.
장치 고장 징후
시험 세트 1. 점검 콘솔에 외부 전원을 공급한 후 주 전원의 전압계가 220V AC(198 ~ 242V AC)를 가리키지 않는다.
2. 점검 콘솔에 스위치를 '켬'으로 했을 때 '+28V' 램프가 켜지지 않는다.
3. 자체 점검에 따라 전원 공급기를 점검한 결과 '비정상'으로 표시된다.
4. 자체 점검에 따라 배선 점검기를 점검한 결과 '비정상'으로 표시된다.
점검 콘솔 1. 자체 점검에 따라 전원 공급기를 점검한 결과 '비정상'으로 표시된다.
2. 자체 점검에 따라 제어기를 점검한 결과 '비정상'으로 표시된다.
한편 고장 배제 논리도 서식은 지정된 기술 교범과 관련된 규격서(ex. 기술 교범 국방 규격서)의 양식에 따른다.
분석부(130)는 고장 배제 대상들이 추출되면 이 고장 배제 대상들을 분석하여 고장 배제 우선순위를 산출하는 기능을 수행한다. 분석부(130)는 사용 가능 시간, 고장 발생 가능성 등을 산출한 후 이로부터 고장 배제 우선순위를 산출할 수 있다.
분석부(130)는 다음 순서에 따라 고장 배제 우선순위를 산출할 수 있다.
① 분석부(130)는 각 고장 배제 대상과 관련된 품목 정보들을 로딩한다.
각 고장 배제 대상과 관련된 품목 정보들은 고장 배제 대상 DB(153)에 저장되어 있으므로, 분석부(130)는 고장 배제 대상 DB(153)로부터 품목 정보들을 로딩한다.
② 분석부(130)는 품목 정보들을 기초로 각 고장 배제 대상에 대해 고장 발생 확률을 산출한다.
각 품목에는 개발시 분석 결과로 제시된 MTBF(Mean Time Between Failure) 값이 포함되어 있다. 이러한 MTBF 값은 PSA(Part Stress Analysis), PCM(Part Count Method), 가속 수명 시험 등을 통한 실측값을 통해 얻은 분석 결과이다.
MTBF 값은 고장률을 나타내는 지표로서, 다음 수식을 통해 MTBF 값으로부터 고장률을 구할 수 있다.
1,000,000 시간 / MTBF = λ'
상기에서 λ'는 고장률을 의미하며, 1,000,000 시간동안 부품이 고장날 횟수를 의미한다. 고장률은 부품의 부품 부하 분석(part stress analysis)을 통해 구할 수 있으며, 주요 인자는 발열이고 가속 수명 시험을 통해 값을 도출할 수 있다. 통상 부품을 제조하는 업체에서 시험 및 분석 결과를 카탈로그에 명시하여 제공한다. 단, 여러 부품이 합쳐져서 조립체 이상이 발생하는 경우에는 이를 종합하는 수준(기관)에서 분석을 다시 하고 있다.
그런데 대상물의 점검은 미리 정해진 시간마다 대상물이 운용된 뒤에 수행되므로, 본 발명에서는 이 점을 고려하여 고장률을 산출할 때에 MTBF 값 대신 사용 가능 시간을 이용한다. 즉 실 사용에 따른 수명 시간 단축의 영향을 반영하기 위해, 다음 수식을 이용하여 MTBF 값으로부터 사용 가능 시간을 산출한다.
L(t) - O(t) = A(t)
상기에서 L(t)는 수명 시간을 의미하며, MTBF 값이 이에 해당한다. O(t)는 운용 누적 시간을 의미하며, A(t)는 사용 가능 시간을 의미한다.
본 발명에서는 위 수식을 이용하여 고장률을 다음과 같이 산출할 수 있다.
1,000,000 시간 / A(t) = λ
상기에서 λ는 본 발명에서 이용될 고장률을 의미한다.
λ는 주어진 시간 t(=1,000,000 시간)=n 동안 고장이 발생하는 결과의 수를 나타내는데, λ=p가 0에 근사한 값이고 시간 t=n이 매우 크다. 또한 고장은 독립적으로 발생하므로, 본 발명에서는 이를 잘 설명할 수 있는 포아송 분포로 근사시킬 수 있다.
X를 실제 고장날 개수라고 하면 포아송 분포를 따르는 확률은 다음과 같다.
Figure 112016115773746-pat00001
상기에서 e는 자연 상수를 의미하며, 2.71828…로 나타낼 수 있다. 또한 !는 팩토리얼(factorial)을 의미한다.
본 발명에서는 실제 부품에 영향을 미치는 환경 팩터의 영향도 반영하기 위하여 포아송 로그 선형 모형을 따른다. 이때 로그 연결 함수에 포아송 분포를 종속 변수로 가정한다. 그러면 실제 고장이 발생할 확률 X는 다음 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016115773746-pat00002
상기에서 λ는 이전 단계의 부품 고장률을 의미하며, S는 환경 팩터를 의미한다. 또한 μ는 상수를 의미한다.
환경 팩터는 RIAC System Reliability Toolkit을 적용할 수 있으며, RIAC System Reliability Toolkit은 도 2와 같다. 도 2에서 세로 방향으로 배열된 환경 인자들(좌측열에 위치하는 환경인자들)은 From Environment에 해당하며, 가로 방향으로 배열된 환경 인자들(상측행에 위치하는 환경인자들)는 To Environment에 해당한다. 예컨대 장비의 환경이 GF에서 GM으로 변경되는 경우, 좌측열에서 선택된 GF와 상측행에서 선택된 GM을 관련지으면 도 2로부터 환경 팩터는 0.4가 도출된다.
한편 도 2에서 GB, GF, …, SF 등은 환경 조건을 온도, 습도 등에 따라 분류한 것이며, 일례로 MIL-HDBK-217F의 기준에 따라 분류할 수 있다.
③ 분석부(130)는 각 고장 배제 대상의 고장 발생 확률(X)을 기초로 고장 배제 우선순위를 산출한다.
한편 분석부(130)는 사용 가능 시간과 운용 환경에 따른 고장 발생 가능성을 기초로 고장 배제 우선순위를 산출하는 것도 가능하다. 이하에서는 이에 대해 설명한다.
분석부(130)는 다음 수식을 이용하여 고장 배제 우선순위를 산출할 수 있다.
RANK = ((1 / A(t)) × 0.8) + (P(f) × 0.2)
상기에서 RANK는 고장 배제 우선순위를 의미한다. P(f)는 운용 환경에 따른 고장 발생 가능성(환경 팩터)을 의미하는데, 대상물에서 해당 구성품의 위치에 따라 달라질 수 있다. 예컨대 구성품이 대상물의 외부에 위치하는 경우 P(f)로 0.7이 부여되며, 구성품이 대상물의 내부에 위치하는 경우 P(f)로 0.3이 부여된다. 한편 위 수식에서 0.8, P(f), 0.2 등은 대상물의 환경 및 운용 특성에 따라 달라질 수 있다.
전시부(140)는 처리부(120)에 의해 처리된 결과를 전시하는 기능을 수행한다. 전시부(140)는 분석부(130)에 의해 산출된 분석 결과를 전시하는 것도 가능하다.
제어부(160)는 고장 배제 절차 자동 완성 장치(100)를 구성하는 각 구성의 전체 작동을 제어하는 기능을 수행한다. 또한 제어부(160)는 DB(150)에 각종 정보를 저장시키거나 DB(150)로부터 각종 정보를 검출하는 기능을 수행한다.
DB(150)는 고장 배제 처리 과정에서 필요한 데이터를 제공한다. 이러한 DB(150)는 3D 모델링/도면 DB(151), 품목 구분 및 증상 DB(152), 고장 배제 대상 DB(153) 및 고장 배제 절차 DB(154)를 포함한다.
도 3은 도 1의 장치에 포함된 DB의 내부 구성을 설명하기 위한 참고도이다. 이하 설명은 도 3을 참조한다.
3D 모델링/도면 DB(151)는 대상물(ex. 무기 체계 시스템)의 설계시 작성되는 3D 모델링 및 도면을 저장한다. 3D 모델링/도면 DB(151)에는 3D 모델링, 도면 등과 더불어 대상물을 구성하는 구성품의 명칭, 참조 번호, 속성 정보 등이 수준별로 포함될 수 있다. 이러한 정보들은 무기 체계에 따라 환경 시험(온도, 전압 등) 및 작동 시뮬레이션이 가능한 형태이다.
품목 구분 및 증상 DB(152)에는 구성품의 이름, 구성품의 속성, 품목 구분(전원, 회로 카드 조립체, 케이블 등) 등과 관련된 고장 유형들이 저장되어 있다. 고장 유형의 예에는 회로 카드 조립체의 경우 제어 불가, 작동 불가, 인식 불가 등이 있다.
증상에 대해서는 무기 체계 개발시 군수 지원 분석(LSA; Logistics Support Analysis) 결과인 고장 유형, 영향 분석(FMEA; Fault Mode Effects Analysis) 등에 따라 추가, 수정, 삭제 등의 편집이 가능하다.
고장 배제 대상 DB(153)는 고장 배제를 실시해야 할 구성품들에 대한 데이터를 저장한다.
고장 배제 절차 DB(154)에는 고장 배제 절차에 따라 생성된 결과물이 저장된다. 여기서 결과물은 해당 구성품에 대해 고장 배제를 실시해야 하는 구성품들을 나타낸다.
한편 3D 모델링/도면 DB(151), 품목 구분 및 증상 DB(152), 고장 배제 대상 DB(153) 및 고장 배제 절차 DB(154)에는 공통적으로 참조 번호가 저장되는데, 3D 모델링/도면 DB(151), 품목 구분 및 증상 DB(152), 고장 배제 대상 DB(153) 및 고장 배제 절차 DB(154)는 참조 번호를 상호 관련지어 저장함으로써 검색을 용이하게 할 수 있다.
한편 본 실시예에서 처리부(120)는 고장 배제 대상들을 점검하는 기능을 수행하는 것도 가능하다. 이하 도면을 참조하여 이에 대해 자세하게 설명한다. 도 4는 도 1의 장치를 구성하는 처리부의 기능을 설명하기 위한 참고도이다.
표 1을 참조하면, 시험 세트의 고장 징후로 "점검 콘솔에 외부 전원을 공급한 후 주 전원의 전압계가 220V AC(198 ~ 242V AC)를 가리키지 않는다."가 있다. 이 경우에 대해 처리부(120)는 도 4의 순서에 따라 시험 세트를 점검할 수 있다.
먼저 처리부(120)는 시험 세트에서 외부 케이블을 분리한다. 이후 처리부(120)는 다중계기를 이용하여 220V AC를 공급하는 내부 시설의 전압을 측정한다(S205).
이후 처리부(120)는 측정된 전압이 220V AC의 범위 이내인지 여부를 판단한다(S210). 220V AC의 범위는 198V AC ~ 242V AC 사이의 값을 의미한다.
측정 전압이 220V AC의 범위 이내이지 않은 것으로 판단되면, 처리부(120)는 내부 시설이 고장난 것으로 판단하고 내부 시설의 수리를 요청한다(S215).
반면 측정 전압이 220V AC의 범위 이내인 것으로 판단되면, 처리부(120)는 다중계기를 이용하여 외부 케이블의 도통 여부를 검사한다(S220, S225).
시험 결과 비정상인 것으로 판단되면, 처리부(120)는 외부 케이블이 고장난 것으로 판단하고 외부 케이블의 수리를 요청한다(S230).
반면 시험 결과 정상인 것으로 판단되면, 처리부(120)는 상태 표시기를 제거하고 이어서 덮개를 제거한다. 이후 처리부(120)는 내부 시설에 외부 케이블을 연결하고 전원을 인가한다(S235).
다음으로 고장 배제 절차 자동 완성 장치(100)의 작동 방법에 대하여 설명한다. 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 고장 배제 절차 자동 완성 장치의 작동 방법을 도시한 흐름도이다. 이하 설명은 도 1 및 도 5를 참조한다.
먼저 처리부(120)가 대상물로부터 고장 배제 절차를 수행할 구성품을 선정한다(S305). 처리부(120)는 예컨대 전원 공급기가 고장인 것으로 식별되면 전원 공급기를 고장 배제 절차를 수행할 구성품으로 선정한다.
이후 처리부(120)가 3D 모델링/도면 DB(151)에 저장된 각 구성품의 3D 모델링 정보 및 도면 정보를 기초로 고장 배제 대상들을 추출한다(S310). 처리부(120)는 고장 배제 대상들을 추출할 때 구성품의 명칭, 참조 번호 등도 이용할 수 있다.
고장 배제 대상들은 S305 단계에서 선정된 구성품과 연결된 모든 구성품들을 의미한다. 예컨대 S305 단계에서 선정된 구성품이 전원 공급기이면, S310 단계에서 추출되는 고장 배제 대상들에는 전원 공급기와 연결된 케이블, PCB, LED, 전압계 등이 포함된다.
처리부(120)가 추출된 고장 배제 대상들을 정렬시키면, 분석부(130)가 참조 번호를 기준으로 품목들을 구분한 뒤, 품목에 따른 발생 가능한 증상을 나열한다(S315). 분석부(130)는 품목 구분 및 증상 DB(152)에 저장되어 있는 정보들을 이용하여 S315 단계를 수행할 수 있다.
품목 정보와 증상 정보의 일례는 다음과 같다. Colon(:)를 기준으로 좌측에 위치하는 것이 품목 정보이며, 우측에 위치하는 것이 품목에 따른 증상 정보이다.
전원(공급, 차단) : 공급 불가, 차단 불가
계측기 : 전시 불가, 범위 이탈
통신 : 통신 불가, 신호 이상
제어 : 제어 불가, 제어 이상
케이블 : 단락
전시(LED, LCD) : 전시 불가, 이상 동작
이후 제어부(160)가 참조 번호를 기초로 품목 정보와 증상 정보를 고장 배제 대상과 관련지어 고장 배제 대상 DB(153)에 저장한다(S320).
이후 분석부(130)가 각 구성품에 대하여 고장 발생 확률을 산출한다(S325). 본 발명에서 고장 발생 확률을 산출하는 방법은 전술하였는 바, 여기서는 자세한 설명을 생략한다.
이후 분석부(130)가 각 구성품의 고장 발생 확률을 기초로 우선순위(고장 배제 우선순위)에 따라 고장 발생 확률이 가장 높은 구성품부터 순차적으로 정렬한다(S330).
이후 제어부(160)가 고장 배제 우선순위에 따라 구성품들의 고장 배제 절차를 생성한다(S335). 제어부(160)는 기술 교범 규격서에 의거하여 고장 징후 색인, 고장 배제 논리도 서식 등을 로드하여 내용을 삽입하는 방식으로 고장 배제 절차를 생성할 수 있다. 보다 자세하게 설명하면, 서식의 문구는 기술 교범 규격서에 준하여 기작성 되어 있으므로, 제어부(160)는 시맨틱 웹 기술을 활용한 시맨틱 추론 엔진을 이용하여 구성품들의 고장 징후와 고장 조치 등을 기술 교범 규격서 서식에 적합하게 고장 배제 절차를 생성한다.
이후 제어부(160)가 고장 배제 절차를 고장 배제 절차 DB(154)에 저장함으로써 고장 배제 절차 DB를 구축한다(S340). 그러면 사용자는 고장 배제 절차에 의거하여 대상물에 대하여 고장 배제 절차를 수행할 수 있다.
이상 설명한 본 발명은 3D 모델링 데이터를 분석하는 시스템에 적용될 수 있다. 특히 본 발명은 3D 모델링 데이터를 분석하여 무기 시스템에 대하여 고장 배제 절차를 수행하는 시스템에 적용될 수 있다.
이상 도 1 내지 도 5를 참조하여 본 발명의 일실시 형태에 대하여 설명하였다. 이하에서는 이러한 일실시 형태로부터 추론 가능한 본 발명의 바람직한 형태에 대하여 설명한다.
도 6은 본 발명의 바람직한 제1 실시예에 따른 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치의 내부 구성을 도시한 개념도이다.
도 6에 따르면, 본 발명의 제1 실시예에 따른 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치(400)는 고장 예측 대상 추출부(410), 고장 발생 확률 산출부(420), 데이터베이스 구축부(430), 전원부(440) 및 주제어부(450)를 포함한다.
전원부(440)는 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치(400)를 구성하는 각 구성에 전원을 공급하는 기능을 수행한다.
주제어부(450)는 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치(400)를 구성하는 각 구성의 전체 작동을 제어하는 기능을 수행한다.
고장 예측 대상 추출부(410)는 기기를 제작하는 데에 이용된 설계도 정보와 기기에 포함된 각 부품(component)의 모델링 정보를 기초로 기기로부터 고장 가능성이 있는 대상들을 추출하는 기능을 수행한다. 고장 예측 대상 추출부(410)는 도 1의 처리부(120)에 대응하는 개념이다.
고장 예측 대상 추출부(410)는 기기에 포함된 부품들 중에서 고장난 것으로 예상되는 제1 부품들을 선택하며, 이 제1 부품들 및 이 제1 부품들에 연결된 적어도 하나의 요소를 고장 가능성이 있는 대상들로 추출할 수 있다.
고장 예측 대상 추출부(410)는 기기에 포함된 각 부품의 이름에 대한 정보, 기기에 포함된 각 부품의 종류에 대한 정보, 기기에 포함된 부품들 사이의 연결 부분에 대한 정보, 및 기기에 포함된 각 부품과 관련된 인터페이스에 대한 정보를 설계도 정보로 이용할 수 있다.
고장 발생 확률 산출부(420)는 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 고장 발생 확률을 산출하는 기능을 수행한다. 고장 발생 확률 산출부(420)는 도 1의 분석부(130)에 대응하는 개념이다.
고장 발생 확률 산출부(420)는 제1 부품들의 고장률, 및 기기에서 제1 부품들의 위치와 관련된 환경 팩터(factor)를 기초로 제1 부품들의 고장 발생 확률을 산출할 수 있다.
고장 발생 확률 산출부(420)는 포아송 분포(poisson distribution)를 이용하여 제1 부품들의 고장 발생 확률을 산출할 수 있다.
고장 발생 확률 산출부(420)는 기준 시간 및 제1 부품들의 사용 가능 시간을 기초로 제1 부품들의 고장률을 산출할 수 있다.
고장 발생 확률 산출부(420)는 제1 부품들의 수명 시간과 제1 부품들의 총 사용 시간을 기초로 제1 부품들의 사용 가능 시간을 산출할 수 있다. 고장 발생 확률 산출부(420)는 제1 부품들의 수명 시간으로 제1 부품들의 MTBF(Mean Time Between Failure)들을 이용할 수 있다.
데이터베이스 구축부(430)는 제1 부품들의 고장 발생 확률을 기초로 제1 부품들을 우선순위에 따라 정렬시켜 데이터베이스를 구축하는 기능을 수행한다. 데이터베이스 구축부(430)는 도 1의 제어부(160)에 대응하는 개념이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 제2 실시예에 따른 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치의 내부 구성을 도시한 개념도이다.
도 7에 따르면, 본 발명의 제2 실시예에 따른 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치(500)는 고장 예측 대상 추출부(410), 스코어 정보 산출부(510), 데이터베이스 구축부(430), 전원부(440) 및 주제어부(450)를 포함한다.
고장 예측 대상 추출부(410), 데이터베이스 구축부(430), 전원부(440) 및 주제어부(450)는 도 6에 도시된 구성들과 동일한 기능을 수행하는 것들이므로, 여기서는 자세한 설명을 생략한다.
스코어 정보 산출부(510)는 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 스코어(score) 정보를 산출하는 기능을 수행한다. 이 경우 데이터베이스 구축부(430)는 제1 부품들의 스코어 정보를 기초로 제1 부품들을 우선순위에 따라 정렬시켜 데이터베이스를 구축할 수 있다. 스코어 정보 산출부(510)는 도 1의 분석부(130)에 대응하는 개념이다.
스코어 정보 산출부(510)는 제1 부품들의 사용 가능 시간, 및 기기에서 제1 부품들의 위치와 관련된 환경 팩터를 기초로 제1 부품들의 스코어 정보를 산출할 수 있다.
다음으로 본 발명의 제1 실시예에 따른 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치(400)의 작동 방법에 대하여 설명한다.
먼저 고장 예측 대상 추출부(410)가 기기를 제작하는 데에 이용된 설계도 정보와 기기에 포함된 각 부품의 모델링 정보를 기초로 기기로부터 고장 가능성이 있는 대상들을 추출한다.
이후 고장 발생 확률 산출부(420)가 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 고장 발생 확률을 산출한다.
이후 데이터베이스 구축부(430)가 제1 부품들의 고장 발생 확률을 기초로 제1 부품들을 우선순위에 따라 정렬시켜 데이터베이스를 구축한다.
다음으로 본 발명의 제2 실시예에 따른 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치(500)의 작동 방법에 대하여 설명한다.
먼저 고장 예측 대상 추출부(410)가 기기를 제작하는 데에 이용된 설계도 정보와 기기에 포함된 각 부품의 모델링 정보를 기초로 기기로부터 고장 가능성이 있는 대상들을 추출한다.
이후 스코어 정보 산출부(510)가 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 스코어 정보를 산출한다.
이후 데이터베이스 구축부(430)가 제1 부품들의 스코어 정보를 기초로 제1 부품들을 우선순위에 따라 정렬시켜 데이터베이스를 구축한다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기기 점검 제어 장치의 내부 구성을 도시한 개념도이다.
도 8에 따르면, 기기 점검 제어 장치(600)는 기기 점검부(610) 및 주제어 장치(620)를 포함하며, 제1 고장 배제 DB 구축 제어 장치(400)와 제2 고장 배제 DB 구축 제어 장치(500) 중 어느 하나의 장치를 선택적으로 더 포함한다.
제1 고장 배제 DB 구축 제어 장치(400)와 제2 고장 배제 DB 구축 제어 장치(500)에 대해서는 도 6 및 도 7을 참조하여 전술하였는 바, 여기서는 자세한 설명을 생략한다.
주제어 장치(620)는 기기 점검 제어 장치(600)를 구성하는 각 구성의 전체 작동을 제어하는 기능을 수행한다.
기기 점검부(610)는 제1 고장 배제 DB 구축 제어 장치(400)와 제2 고장 배제 DB 구축 제어 장치(500) 중 어느 하나의 장치에 의해 구축된 데이터베이스에 저장된 정보를 기초로 기기를 점검하는 기능을 수행한다.
기기 점검부(610)는 미리 정해진 시간마다 기기를 점검하거나, 기기의 점검이 요청될 때마다 기기를 점검할 수 있다. 기기 점검부(610)는 정렬된 순서에 따라 고장 가능성이 가장 높은 부품부터 점검할 수 있다.
다음으로 기기 점검 제어 장치(600)의 작동 방법에 대하여 설명한다.
먼저 제1 고장 배제 DB 구축 제어 장치(400)가 선택적으로 포함될 때 기기 점검 제어 장치(600)의 작동 방법에 대하여 설명한다.
먼저 고장 예측 대상 추출부(410)가 기기를 제작하는 데에 이용된 설계도 정보와 기기에 포함된 각 부품의 모델링 정보를 기초로 기기로부터 고장 가능성이 있는 대상들을 추출한다.
이후 고장 발생 확률 산출부(420)가 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 고장 발생 확률을 산출한다.
이후 데이터베이스 구축부(430)가 제1 부품들의 고장 발생 확률을 기초로 제1 부품들을 우선순위에 따라 정렬시켜 데이터베이스를 구축한다.
이후 기기 점검부(610)가 데이터베이스에 저장된 정보를 기초로 기기를 점검한다.
다음으로 제2 고장 배제 DB 구축 제어 장치(500)가 선택적으로 포함될 때 기기 점검 제어 장치(600)의 작동 방법에 대하여 설명한다.
먼저 고장 예측 대상 추출부(410)가 기기를 제작하는 데에 이용된 설계도 정보와 기기에 포함된 각 부품의 모델링 정보를 기초로 기기로부터 고장 가능성이 있는 대상들을 추출한다.
이후 스코어 정보 산출부(510)가 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 스코어 정보를 산출한다.
이후 데이터베이스 구축부(430)가 제1 부품들의 스코어 정보를 기초로 제1 부품들을 우선순위에 따라 정렬시켜 데이터베이스를 구축한다.
이후 기기 점검부(610)가 데이터베이스에 저장된 정보를 기초로 기기를 점검한다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.
또한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 상세한 설명에서 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 기기를 제작하는 데에 이용된 설계도 정보와 상기 기기에 포함된 각 부품(component)의 모델링 정보를 기초로 상기 기기로부터 고장 가능성이 있는 대상들을 추출하는 고장 예측 대상 추출부;
    상기 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 고장 발생 확률을 산출하는 고장 발생 확률 산출부; 및
    상기 제1 부품들의 우선순위 값들을 기초로 상기 제1 부품들을 정렬시켜 데이터베이스를 구축하는 데이터베이스 구축부
    를 포함하며,
    상기 고장 발생 확률 산출부는 상기 제1 부품들의 고장률, 및 상기 기기에서 상기 제1 부품들의 위치와 관련된 제1 환경 팩터를 기초로 상기 제1 부품들의 고장 발생 확률을 산출하고,
    상기 고장 발생 확률 산출부는 기준 시간, 상기 제1 부품들의 수명 시간 및 상기 제1 부품들의 총 사용 시간을 기초로 상기 제1 부품들의 고장률을 산출하되, 상기 제1 부품들의 수명 시간에서 상기 제1 부품들의 총 사용 시간을 빼서 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간을 산출하고, 상기 기준 시간에서 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간을 나누어서 상기 제1 부품들의 고장률을 산출하며,
    상기 고장 발생 확률 산출부는 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간, 상기 제1 부품들의 위치와 관련된 제2 환경 팩터, 제1 가중치 및 제2 가중치를 기초로 상기 제1 부품들의 우선순위 값들을 산출하되, 1에서 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간을 나눈 후 상기 제1 가중치를 곱하여 제1 값을 산출하고, 상기 제2 환경 팩터에 상기 제2 가중치를 곱하여 제2 값을 산출하며, 상기 제1 값과 상기 제2 값을 합산하여 상기 제1 부품들의 우선순위 값들을 산출하는 것을 특징으로 하는 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 고장 예측 대상 추출부는 상기 기기에 포함된 부품들 중에서 고장난 것으로 예상되는 상기 제1 부품들을 선택하며, 상기 제1 부품들 및 상기 제1 부품들에 연결된 적어도 하나의 요소를 상기 고장 가능성이 있는 대상들로 추출하는 것을 특징으로 하는 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 고장 예측 대상 추출부는 상기 기기에 포함된 각 부품의 이름에 대한 정보, 상기 기기에 포함된 각 부품의 종류에 대한 정보, 상기 기기에 포함된 부품들 사이의 연결 부분에 대한 정보, 및 상기 기기에 포함된 각 부품과 관련된 인터페이스에 대한 정보를 상기 설계도 정보로 이용하는 것을 특징으로 하는 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치.
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 고장 발생 확률 산출부는 포아송 분포(poisson distribution)를 이용하여 상기 제1 부품들의 상기 고장 발생 확률을 산출하는 것을 특징으로 하는 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치.
  6. 삭제
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 고장 발생 확률 산출부는 상기 제1 부품들의 수명 시간으로 상기 제1 부품들의 MTBF(Mean Time Between Failure)들을 이용하는 것을 특징으로 하는 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 장치.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 기기를 제작하는 데에 이용된 설계도 정보와 상기 기기에 포함된 각 부품(component)의 모델링 정보를 기초로 상기 기기로부터 고장 가능성이 있는 대상들을 추출하는 단계;
    상기 고장 가능성이 있는 대상들과 관련된 제1 부품들의 고장 발생 확률을 산출하는 단계; 및
    상기 제1 부품들의 우선순위 값들을 기초로 상기 제1 부품들을 정렬시켜 데이터베이스를 구축하는 단계
    를 포함하며,
    상기 산출하는 단계는 상기 제1 부품들의 고장률, 및 상기 기기에서 상기 제1 부품들의 위치와 관련된 제1 환경 팩터를 기초로 상기 제1 부품들의 고장 발생 확률을 산출하고,
    상기 산출하는 단계는 기준 시간, 상기 제1 부품들의 수명 시간 및 상기 제1 부품들의 총 사용 시간을 기초로 상기 제1 부품들의 고장률을 산출하되, 상기 제1 부품들의 수명 시간에서 상기 제1 부품들의 총 사용 시간을 빼서 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간을 산출하고, 상기 기준 시간에서 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간을 나누어서 상기 제1 부품들의 고장률을 산출하며,
    상기 산출하는 단계는 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간, 상기 제1 부품들의 위치와 관련된 제2 환경 팩터, 제1 가중치 및 제2 가중치를 기초로 상기 제1 부품들의 우선순위 값들을 산출하되, 1에서 상기 제1 부품들의 사용 가능 시간을 나눈 후 상기 제1 가중치를 곱하여 제1 값을 산출하고, 상기 제2 환경 팩터에 상기 제2 가중치를 곱하여 제2 값을 산출하며, 상기 제1 값과 상기 제2 값을 합산하여 상기 제1 부품들의 우선순위 값들을 산출하는 것을 특징으로 하는 고장 배제 데이터베이스 구축 제어 방법.
  11. 삭제
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