VISOPE-진동소음변위-진단모니터링-한국CBM: 기계진단

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2026년 4월 20일 월요일

하수처리장 기계, 전기설비 안전진단(종합 상태진단) 사례에 관하여

공공기관의 사회기반 시설(하수-폐수-분뇨처리장, 소각장, 정수장 등) 내에는 수없이 많은 기계설비, 전기설비 등 많은 진동발생요소가 있습니다. 공공시설의 파손은 공공의 환경 및 급수와 관련된 심각한 문제로 대두될 수 있습니다. 또한 설비결함의 적절한 감지 및 보수는 비용의 낭비와 관련되어 있습니다. 최적의 상태를 파악하고 신뢰성이 있는 설비의 운영에 적절한 대책을 세우는 엔지니어링은 현상태를 정확히 분석하고 제시하는 것이 가장 중요한 포인트입니다.….

공공기관, 하수처리장, 정수장 기계 전기설비 안전진단 종합상태진단-한국CBM

문제점과 특이점

- 좋합상태측정. 유체기인진동소음, 전기설비류

- 국제기준, 환경기준에 의한 진동소음평가, 전기품질평가

- 진동, 소음, 초음파, 열화상, 배관두께, 전기품질, 전기저항, 전류분석

2023년 10월 31일 화요일

설비진단 진동전문가 자격증 (ISO 18436-2)

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진동분석기법을 이용하여 기계가 아픈 곳을 추정하는 방법인 설비진단기술은 전문가가 되기 위해서 많은 경험과 지식을 가지고 있어야 한다. 자격을 취득하는 방법을 통해서도 많은 간접적인 지식을 쌓을 수 있다. 과거 및 현재에도 설비진단에 관련된 검사 및 관리도구인 진동 계측기를 제조하는 제조사를 중심으로 전문기술교육과정이 있었다. 그 전문성이 매우 높고 같은 목적을 가지고 있었으므로 ISO과 ASNT에서는 이러한 교육과정을 세분화하고 각 분야에 전문가의 인증을 위한 자격제도를 창출하였다. 대체로 4등급(4등급으로 갈수록 높은 수준의 기술력을 보유한 전문가)으로 분류하고 있으며 해당분야의 경력자가 공인된 훈련기관에서 일정기간 교육을 수료하였을 경우에 비로소 시험과정을 통해서 자격증(License)을 발급받을 수 있다. 대체로 하급과정의 자격증을 보유하여야 상급과정에 대한 시험을 볼 수 있는 제도이다.

ISO18436-2
(회전기계의 상태감시 및 진단관련규격을 위한 진단기술자의 자격인증제도에 관한 규격-진동분야)

유수한 설비진단 훈련 및 자격발행 및 인증기관은 미국의 Vibration Institute, TAC, Emerson, ASNT, Mobius가 있으며 미국은 ANSI에서 인정하고 있다. 일본은 일본기계학회에서, 영국에서는 영국비파괴연구소의 인정을 받은 RMS , 호주 및 싱가포르 등 전세계적으로 인증기관(Accredited Training Organization (ATO) and Approved Examination Centre (ATC))으로부터 자격이 발행되고 있다. 이는 자국 내에서도 활용되지만 해외에서 동일하게 활용할 수 있는 국제자격증이다. 국내에서는 소음진동공학회 산하 ‘설비진단자격인증원(사)’에서 훈련기관의 인정과 시험과 자격증 발행을 진행하고 있으며 국가인정기구(Korea Accreditation Board)로 부터 인정받고 있다.

자격증 실전 예상문제---> https://contents.premium.naver.com/bisope/visope

국내에는 2007년부터 시작하여 2015년 현재 약 1200여명의 자격보유자가 있으며 국가자격증과는 아직 동등하지 않지만 공공기업에 입찰제한에 자격보유자 유무, 인원, 등급을 정하는 등 저변이 확대되고 있는 중이다. 자격증은 5년마다 갱신이 필요하며 동일업종에서 이탈될 경우, 재발행이 불가하다. 현재 자격시험 응시자와 보유자가 계속 증가추세이고 설비관리 및 전문분야에서 실제로 현업에 필요한 지식을 쌓을 수 있고 분명 즉시 해외에서 통용되는 자격증이므로 미래는 밝을 것으로 예상된다. (매년 5월, 11월 시험).

자격증 실전 예상문제---> https://contents.premium.naver.com/bisope/visope

키워드	PDM, 예지보전, 설비진단, 진동자격, 기계진단, 설비진단자격, ISO18436, 진동분석

2020년 6월 5일 금요일

빅데이타와 빅시그널의 차이

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우리가 사용하는 기본적인 데이터는 상상하기에 볼 수 있는 현실적인 외형을 꼽는다면 엑셀스프레드시트에 나열된 난수표 또는 시간 및 공간 등에 관한 결과들일 것이다 그러나 엑셀은 연산하고 저장하기에 최대한계가 있는 데이터 창고이고 그 보다 많은 수의 데이터 모음을 ‘빅데이터, big data)’라고 하며 그 데이터를 운용하고 계산하는 S/W도 별도로 있다. 그런데 인공지능의 결과물을 위한 연료로 사용되는 빅데이타와 빅시그널은 구분해야한다. 그 차이를 생각해 보았는가?

Big data & Big signal

빅데이타는 인구, 교통, 날씨, 경제, 사고, 재난, 역사 등의 자료를 모집한 큰 자료로서 통계적 흐름을 판단하고 최종적으로 결정적인 판단을 할 수 있는 용도로 사용되며 멀리는 인공지능에 요구되는 핵심적인 두뇌학습에 근간이 되는 경험자료로 볼 수도 있다. 그런데 ‘1/n초’단위로 흐르는 시간에 대한 물리량의 데이터(진동, 소음, 온도, 압력, 유량 등)도 빅데이타라고 불러야 할까?

많은 사람들, 심지어 인공지능 관련 과학자들도 잘 구분하기 어려운 것이 이 것이다. 이 물리량의 데이터는 통계적인 결과나 패턴의 흐름을 판단하기 위한 결정적인 자료로 활용하기에는 결과가 너무 순간이며 너무나도 벅찰 만큼 많다. 이 것은 빅데이타가 아닌 빅시그널(Big signal)로 불러야 한다고 생각한다. 우리는 이 빅시그널에서 원하는 결과를 얻을 수 있는 어떤 특징(Featuring)을 찾아야 하는데 그 특징은 어떤 구분자(패턴분석 또는 정량분석을 위한 경계설정, threshold)를 통한 개별적 결과들을 모두 모아서 비로소 저장하면 이 것을 ‘빅데이타’로 부른다. 이 것을 기본으로 탑재된 자동분석을 이용하는 것이 바로 인공지능이라 할 것이다.

즉, 다시 설명하면 인공지능은 빅데이타가 필요하며 빅데이타는 빅시그널을 분석한 결과들이고 빅시그널은 순간적인 디지털 물리량으로 설명하는 것이다. 이 것을 구분하는 이유는 간단하다. 이러한 빅사이즈 시그널은 특징을 분석하거나 구분자가 없으면 직접 빅데이타로 옮기지도 못하고 장기간 저장도 하지 못하며 쓸모가 없는 데이터인 단순한 시그널이기 때문이다.

요리하지 않은 재료는 먹을 수 없다는 것을 예를 들어 비교해 본다.