1.1 연구의 배경

전기설비는 국민의 안전 및 국가발전과 연계되어 적정수준 이상의 상태와 서비스를 지속적으로 제공해야 하는 중요한 자산이며, 국민의 요구수준에 부합하기 위해서는 합리적인 유지관리가 필요하다. 유지관리의 목적은 해당 시스템이 설치목적에 맞게 정상적으로 가동되고, 경제적으로 운영되도록 시스템을 관리하는 것을 말하며, 정기적으로 정비하고 결함이 발견되면 교체 또는 수리하는 동시에 사용주기가 도래하는 부품은 사전에 교체하는 등 설비의 운영 과정에서 발생할 수 있는 사고를 예방하는 일련의 활동이라 정의할 수 있다.

전기설비를 설치 후 처음의 전기적 성능에 최대한 가깝게 유지하기 위해서는 지속적인 점검 및 관리가 필요하며⁽¹⁾, 갑작스런 사고로 인한 전기설비의 운전정지는 생산제품의 손상 및 복구인원투입, 손해배상 등 엄청난 경제적 손실이 발생하게 된다⁽²⁾.

이에 본 연구에서는 유지관리에 필요한 하드웨어적인 요소와 소프트웨어적인 요소를 결합하여 보다 효율적인 유지관리 방식이 무엇인지 고찰하고 ISO 55000 Asset management 관점에서 전기설비를 유지 관리하는데 필요한 의사결정 최적화 방안을 제안하고자 한다.

기존 전기설비 유지관리 기술은 설비의 결함 문제를 해결하는 것이 주 내용이었으나, 일부 고장들이 많은 자산적 피해를 입히게 되면서 이러한 고장의 피해를 줄이기 위한 대책으로 유지관리 제도가 도입되기 시작하였다. 그러나 잦은 유지 관리에 따른 불필요한 작업 수행과 이에 따른 비용발생은 자산관리(AM, Asset Management)측면에서 또 다른 문제가 되었고 이러한 문제들을 줄이기 위한 방안으로 사후보전(BM, Breakdown Maintenance), 예방보전(PM, Preventive Maintence), 시간기준 정비(TBM, Time Based Maintenance), 상태기준 정비(CBM, Condition Based Maintenance), 신뢰성기준 정비(RCM, Reliability Centered Maintenance), 위험도기준 정비(RBM, Risk Based Maintenance) 등 새로운 유지관리 기술들이 지속적으로 개발․도입되었다⁽¹⁾.

최근에는 설비의 상태를 조사하고 결과에 따라 유지관리하는 수동적 관리에서 설비의 상태 조사와 이력데이터를 바탕으로 설비의 상태를 예측하고 유지관리하는 적극적 관리 형태로 전환되고 있다.

1.2 연구의 목적 및 방법

자산관리는 설비의 도입부터 운영 및 폐기까지의 가격, 중요도, 운전환경, 고장특성, 효율 등과 같은 설비의 사용 환경을 분석하여 자산관리 정책에 반영함으로써 설비의 가치를 극대화하는 행위라 할 수 있다.

자산관리자는 이러한 가치 자산관리를 위해서 자산의 유지, 개량, 교체 및 지속적인 운전을 위한 의사결정을 해야 하며, 의사결정 시에는 자산의 수명, 고장확률, 해결 비용, 고장 이 미치는 영향 및 제약 사항 등을 고려해야 한다⁽³⁾.

이에 본 연구에서는 전기설비를 자산관리측면에서 분석하고, 전기설비 점검이력이 자산관리와 연계될 수 있는 방안을 고찰하였다.

2.1 전기설비 관리현황

전기설비는 전기적․열적․기계적․환경적 요인으로 인한 노후, 상태불량, 고장 등은 정전사고 및 전기화재 등을 일으켜 국민의 재산과 생명 그리고 안전에 직접적인 영향을 미치기 때문에 현재 표 1과 같이 일정규모 이상의 용량 및 전압을 가진 전기설비는 전기설비에 유지관리에 관한 전문성을 갖춘 전기안전관리자가 전기설비를 유지관리하도록 하고 있으며, 표 2와 같이 전기설비의 규모에 따라 현장에 상주하는 상주안전관리자와 전기설비를 위탁받아 점검하는 대행안전관리자로 선임형태를 구분하고 있다.

선임형태별 수용가 전기설비 및 전기안전관리자 현황은 표 3과 같으며, 해당 전기안전관리자는 현재 ｢전기사업법령｣ 및 전기안전관리자의직무(고시)에 따라 전기설비를 점검하고 점검내용은 4년간 보존하도록 규정하고 있어 전기안전관리자의 기술노하우 및 관리업체 특성에 따라 점검이력 등이 관리(종이 점검일지 또는 개별 전산 등)되고 있지만 통계처리 등을 위한 데이터로는 축적되고 있지 않는 실정이다.

2.2 국내외 이력관리 시스템 현황

2.2.1 국내 승강기 분야

승강기시설안전관리법 제31조(승강기의 자체점검)에 따라 승강기 유지관리업체는 자체점검을 월 1회 이상하고, 그 결과를 동법 제73조에 따른 승강기안전종합정보망에 입력하는 것이 의무화되어 있다. 승강기안전종합정보망에 입력하지 아니하거나 거짓으로 입력한 경우에는 유지관리기관 인정 취소 또는 업무정지가 될 수 있으며, 500만원 이하의 과태료가 부과된다.

유지관리업체 등은 승강기안전종합정보망를 통하여 승강기안전부품 정기심사의 이력정보, 승강기 정기심사의 이력정보, 승강기 안전관리자 현황, 사람이 죽거나 다치는 등 중대한 사고 이력, 출입문이 열린 상태에서 승강기가 운행되는 경우 등 중대한 고장 이력정보 등을 확인할 수 있다.

승강기 분야는 이러한 관리를 위하여 승강기마다 고유한 번호를 부여하고 그 승강기번호가 새겨진 표지를 승강기에 부착하도록 하고 있다.

2.2.2 국내 자동차 분야

보험개발원에서는 “카히스토리”시스템을 이용하여 차량에 대한 자동차일반사항(제작사, 차명, 연식, 배기량, 보험가입일), 자동차용도이력(영업용, 관용 사용이력), 소유자변경이력(소유자 변경횟수), 차량번호변경이력(차량번호 변경횟수), 특수보험사고정보(침수, 도난, 전손처리 정보), 보험사고이력정보(내차처리정보, 타차처리정보, 타인재물가해정보)를 제공하고 있다.

또한 자동차 분야에서는 자동차민원 대국민포털(www.car365.go.kr)에서 “자동차이력관리정보(토털이력)”를 제공하고 있으며, 검사정검, 압류영치관련, 자동차세완납조회, 의무보험가입조회, 중고차성능점검, 정비이력조회, 주행거리이력 정보 등을 확인할 수 있다.

2.2.3 캐나다

캐나다에서는 “분석 및 신뢰도 프로그램”(Analytics and Reliability Program)을 통하여 캐나다의 발전, 송전 및 배전 시스템의 신뢰성 및 성능을 수집, 저장 및 분석 업무를 수행할 수 있으며, 저장되는 데이터는 발전설비(운전 상태, 고장, 정전 등), 송전 장비(변압기, 회로 차단기 고장 및 원인 등), 배전서비스(중단원인, 신뢰성 지수 등) 등 대용량 전력 시스템(통합 발전 및 송전 시스템 정지 및 고장 등) 등에 적용하고 있다.

2.2.4 프랑스

프랑스에 본사를 두고 있는 schneider-electric에서는 “EcoStruxure FacilityTM Expert”시스템을 통하여 장비 유지관리 일정, 정비일정 알람 기능, 장비에 대한 실시간 데이터 기록 서비스 등을 제공하고 해당 내용과 관련이 있는 주요 지표(기준)들에 대하여 확인이 가능하며, 운영과정에 나타날 수 있는 오류 데이터에 대하여는 이력이 저장되고 자동으로 보고서가 생성되는 기능을 제공한다.

2.3 자산관리 표준

“ISO 55000-2014 Asset management-Overview, principles and terminology”에서는 자산경영의 원칙과 용어가 정의되어 있다. 자산경영이란 자산으로부터 가치를 실현하기 위한 조직의 조정된 활동을 의미하며 자산경영방침, 자산경영목표 그리고 목표를 달성하기 위한 프로세스를 수립하는 상호작용 요소들을 자산경영시스템이라고 한다. 즉 자산경영시스템은 상호 관련되거나 상호작용하는 조직 요소의 집합을 의미한다.

또한 “ISO 55001-2014 Asset management- management systems-Requirements”에서는 모든 형태의 자산에 적용가능한 자산경영시스템에 대한 적용범위, 리더십, 기획, 지원, 운용, 성과평가, 개선요구사항을 규정하고 있으며, 특히 운용과 관련해서 조직은 요구사항 충족, 시정 및 예방조치 등을 실행하기 위해 필요한 프로세스를 계획하고 실행 및 관리해야 한다고 하고 있다.

2.4 건전도 인자(Health Index) 평가 방법

전기설비 자산관리 분야에서의 건전도 인자는 자산의 현재 상태를 알 수 있는 시험 측정, 점검 및 환경적인 요소 데이터를 이용하여 계산되며 자산의 잔존수명(RL, Remaining lifetime)과 추가적 유지보수 시점(TAM, Time to additional maintenance)을 평가하는데 이용된다. 자산의 기술적인 상태는 시각적으로 쉽게 확인할 수 있도록 건전도 인자는 색(color)으로 표시한다.

건전도 인자는 그림 1과 같이 reference period와 critical time 및 교체 또는 추가적인 유지 보수와 관련 있다. 또한 건전도 인자의 색은 해당 자산에 대하여 수행해야 할 조치를 표시하며 색의 강도는 건전도 인자 평가의 신뢰성 정도를 나타낸다.

전기설비 자산의 건전도 인자를 구하는 과정은 크게 3가지 접근법을 이용하고 있다. 첫째는, 자산의 활용 정보와 디자인 파라미터를 이용하여 자산의 활용적 자료(Utilzation)관점에서의 잔존 수명을 계산하는 접근법, 둘째는 자산의 과거 고장 정보, 전문가의 지식, 운영 년수를 이용하여 통계학 자료(Statistical data)관점에서의 잔존 수명 접근법, 마지막으로 자산의 기술적인 상태정보를 이용하여 자산의 상태적 자료(Condition data)관점에서의 잔존 수명을 계산하는 접근법을 이용한다⁽⁴⁾.

2.5 Bathtub 수명 예측

수전설비의 수명은 그림 2와 같이 Bathtub 곡선상에 나타낼 수 있으며, 설계 시 정해진 조건으로 얻어지는 설계수명, 실제 운전의 특성으로 산출하는 기대수명, 보수 등을 통한 경제적인 수명과 수명연장을 통하여 얻어지는 내용수명 등으로 분류된다⁽⁵⁾.

2.6 전기설비 권장 사용기간

자가용 전기설비는 다양한 설비들이 유기적으로 조합되어 전기를 공급하고 있지만, 이들의 설치환경과 운전조건 등을 모두 감안하여 권장 사용기간을 제시하기 어렵다.

현재도 정부 및 일부 제조사 등에서 사용 환경 및 용도에 따른 권장사용기간 제시가 이루어지고는 있지만 권장 사용기간이 표 4와 같이 바라보는 시각에 따라 다르며, 전기설비 관리와 관련된 예측 유지관리 기법(예: 시간 기반, 조건 기반 등)과 시뮬레이션된 예측 유지관리 기법(통계적 예측) 사이에도 차이가 있어⁽⁶⁾. 명확한 근거에 입각한 사용기기별 권장사용기간 선정은 불가능하다.

따라서 현장 중심의 권장사용기간을 위험도, 중요도 및 사용빈도에 따라 적합하도록 추정하기 위해서는 수년간의 정비 이력과 사고 데이터 수집이 필요하며 이를 위해서는 이력데이터 수집을 위한 시스템 구축이 선행되어야 한다.

3.1 전기설비 점검 및 이력관리 시스템 구축

최근에는 신뢰성기준 정비방식 RCM(RCM, Reliability Centered Maintenance) 에서 위험도기준 정비방식 RBM (RBM, Risk Based Maintenance)으로 변화하는 추세이다. 또한 Data 수집 방법은 정확하고 빠른 유지보전 결정을 수행하기 위하여 오프라인 방식에서 온라인 방식으로 변화하고 있다.

위험도기준 정비(RBM )방식은 기술적인 측면과 경제적인 측면을 고려한 위험도 분석을 통해 자산 관리자가 정확한 판단을 할 수 있도록 도와준다. 이러한 자산관리를 수행하기 위해서는 데이터 수집, 건전도 평가 알고리즘, 경제성 분석 알고리즘, 전문가 그룹(자산의 처리 결정)이 필요하다⁽⁷⁾.

3.3.1 시스템 구축방향

전기설비 점검은 크게 예방점검과 수리정비로 나눌 수 있으며, 예방점검은 설비의 생산성 또는 안전에 영향을 미치는 고장 또는 사고를 줄이려는 예정된 계획이고, 수리점검은 설비의 이상 작동 및 고장 시 고장을 수리하는 개념이다. 또한 예방점검은 크게 시간점검(점검계획), 조건점검(수명기준), 예측점검(정기검사), 설계점검(성능기준)으로 구분할 수 있으며, 개념도는 다음과 같다.

최근에는 전기설비의 오작동과 고장 방지를 위한 실시간 모니터링 및 고장 예측 시스템 등이 점차적으로 많은 관심을 받고 있으며, 통합관리를 위한 자산 관리 시스템 개발로 이어지고 있다⁽⁸⁾.

전기설비 이력관리시스템은 설비점검 및 자산 관리 가 가능하도록 하기 위하여 전기안전관리자가 수행하는 전기설비 관리에 필요한 시스템적 유틸리티 기능과 전기설비 자산관리에 필요한 데이터를 지속적으로 축적할 수 있도록 하여 전기안전관리자가 ｢전기사업법령｣에 따라 점검, 측정 및 기록한 신뢰도 높은 정보자료가 빅데이터화되도록 하였다. 이를 토대로 향후에는 전기설비에 대한 상태 분석 및 통계처리 등이 가능하여 데이터에 기반한 전기설비 관리가 가능해 질 것이다.

전기설비 점검은 전기사업법령에 따라 상주안전관리자와 전기설비를 위탁받아 점검하는 대행안전관리자가 수행하도록 규정되어 있으므로 상주안전관리자용 점검 시스템과 대행안전관리자용 점검 시스템을 구분하여 개발하였다.

특히 대행안전관리자의 경우에는 용량과 전압에 따라 전기설비를 점검하는 횟수가 다르고 점검 시 설비정보 등 현장에서 직접 확인해야 하는 사항들이 많기 때문에 이러한 내용들을 편리하게 체크할 수 있도록 시스템화하였다. 구축 개념도 및 시스템 개발 원리는 다음과 같다.

3.3.2 시스템 구축내용

전기설비 자산관리에 필요한 전기설비 점검이력 데이터를 축적할 수 있도록 “전기설비 점검 및 이력관리 통합시스템”을 구축하였다.

본 시스템은 점검자가 모바일 정보기기(스마트폰 등)을 통하여 전기설비에 대한 수용가 정보를 확인하고 점검내용을 입력을 할 수 있도록 하였고 점검 주기, 방법 등 점검 관련정보들을 QR코드와 연동되도록 하여 이를 기반으로 업무 수행이 가능하도록 하였다.

또한 전기안전관리자가 전기설비를 점검하는데 필요한 서식 및 유틸리티를 제공하고 전기사업법 시행규칙 제44조에 따라 전기안전관리자가 전기설비 현장 특성을 반영하여 작성한 전기안전관리 규정 정보 등도 반영할 수 있도록 기능화하였다.

모든 시스템은 개인정보 및 회사정보 보호 등을 위하여 PKI인증을 통하여 로그인하도록 하였으며, 전기안전관리자가 용량과 전압에 따라 의무적으로 해야 하는 업무와 현장에서 점검업무와 관련하여 도움이 되는 부가적인 편리 기능을 함께 제공하여 전기안전관리자자가 필요에 따라 해당 기능들을 선택적으로 활용할 수 있도록 프로세스를 구축하였다.

4.1 전기화재 발생률 분석

전기화재발생률은 2013년도 소방방재청 화재사고 데이터(7,700)와 2013년도 전기안전관리자 선임 신고 데이터(28만개)를 일일이 매칭하여 전체 전기설비 6,851,802개 중 전기안전관리자가 전기설비를 관리하는 수용가에서 발생한 552건의 전기화재사고 데이터를 대상으로 하였다.

전기안전공사 전기화재 건수 8,287건과 소방방재청 전기화재 건수 7,700건의 차이에 대하여는 일정규모 이상 전기화재사고는 소방방재청에 통보되었다고 전제하였으며 여기에서 빠진 전기화재 건수는 전기안전 관리자가 관리하지 않는 소규모 전기설비에서 발생한 전기화재 사고로 가정하였다.

전기화재발생률은 전체 전기설비($E_P$)의 전기화재발생률($P_P$)⁽⁹⁾을 기준으로 일반 전기설비 수용가($E_{t1}$)와전기안전관리자가 관리하는 전기설비 수용가($E_{t2}$)의 전기화재 발생률(Pt)을 계산하였다.

분석결과 전기안전관리자가 관리하는 안전관리 수용가의 전기화재발생률이 일반 수용가와 비교하여 높게 나왔다. 그 이유는 일반 수용가는 전기사용량이 적고 계통이 단순한 수용가가 대부분인 반면 안전관리 수용가는 대부분 규모가 있고 설비구조, 부속설비 등이 복잡ㆍ다양하고 전기사용량 역시 많은 특성으로 인해 위험성이 상대적으로 높기 때문인 것으로 판단된다.

4.2 사용 년수에 따른 설비형태별 전기화재 분석

본 연구에서는 건전도 인자 주기설정을 위하여 설비형태별 사용년수가 전기화재와 어떠한 상관관계가 있는지를 분석하였다.

우선, 설비형태별(주택, 업무용시설, 산업시설) 사용 년수와 전기화재와의 연관성 확인을 위하여 독립성 검정(Test of Independence)를 하여 귀무가설과 대립가설 중 어느 가설이 유호한지를 분석하였다⁽¹⁰⁾.

분석결과 설비형태별 사용 년수에 따른 전기화재 변수가 상호 연관성이 있어 한 변수 값에 따라 다른 변수의 패턴이 달라지는 대립가설이 유효함을 확인하였으며, 객관성 확보를 위하여 식(4)에 따른 카이제곱(Chi-suare) 값을 계산하여 검증하였다.

일반적 카이제곱 통계량 값이 크면 대립가설을 채택하고 이러한 카이제곱 통계량 값이 대립가설을 채택할 수 있도록 유효한지는 카이제곱 값에 대한 p값을 구하고 유의수준과 비교하면 알 수 있다⁽¹⁰⁾.

카이제곱 통계량 값 계산결과 설비형태별 사용 년수에 따른 전기화재 변수의 카이제곱 통계량 값은 26.796이 나왔고 이에 대한 유의확률이 .001인 것으로 나타나 설비형태별 사용 년수에 따른 전기화재가 통계학적으로 상호 연관성이 있음을 확인하였다.(통계학적으로 유의확률은 ① p<.001***, ② p<.01**, ③ p<.05* 순서로 유의 판단)

이러한 설비형태별 사용 년수에 대한 전기화재 카이제곱 통계량 값이 유의함에 따라 두 변수의 상호연관성 정도를 확인하기 위하여 교차분석을 실시하였으며 결과는 표 8과 같다.

SPSS를 통한 교차분석결과 주거시설, 업무시설, 산업시설 모두 15년 이상 20년 미만 전기설비에서 가장 많은 전기화재 사고가 발생한 것으로 나타났으며, 특히 산업시설의 경우에는 45%시설이 이 기간에 집중되는 것으로 분석되었다. 산업시설의 경우에는 해당기간에 설비 교체 및 정밀진단 등 전기설비 관리가 중점적으로 필요할 것으로 판단된다.

이를 근거로 본 연구에서는 Bathtub 곡선에 Heath Index를 suitable하고 설비형태별 사용 년수에 대한 전기화재 실재 데이터를 매칭하여 건전도 인자 주기를 설정하였으며 결과는 다음과 같다.

본 연구에서 도출된 건전도 인자는 전기설비 관리자 및 설비 소유자가 전기설비를 관리함에 있어 현재 상태를 점검하는 기준으로의 활용성이 높으며, 전기설비를 자산관리 측면에서 관리함에 있어서 의사를 결정하는 데에도 도움을 주는 전략적 정보로 이용될 것이다.