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모의고사 4회
문제

가장 적절한 유지관리 방식은?

31번 예방정비 검토표

검토 항목업무 자료
상황·자료팬 벨트는 고장 전 마모 징후를 확인할 수 있고 고장 시 운영 중단 비용이 크다.
판단 기준장비 사양, 확인된 증상, 작업 순서와 2차 위험을 함께 검토한다.
검토 조건자료에 제시되지 않은 사실은 임의로 가정하지 않는다.
해설
예측 가능한 마모와 큰 고장비용에는 예방정비가 적합하다.
같은 주제 다음 문제사고 근접사례 기록으로 가장 적절한 문장은?이 문제가 수록된 문제집[한국항공공사 필기대비] 실전 모의고사19,900원 · 무료 체험 가능

심화 해설

응급구조 현장에서 사용하는 장비는 환자의 생명과 직결되므로, 장비가 갑자기 멈추면 처치가 중단되고 환자 안전에 직접적인 위협이 됩니다. 문제에서 제시된 팬 벨트는 마모 징후를 통해 고장 전에 상태를 확인할 수 있고, 고장이 나면 운영 중단 비용이 큰 부품입니다. 이런 특성을 가진 장비는 고장이 나고 나서 수리하는 사후정비(corrective maintenance)보다, 고장이 나기 전에 정해진 기준에 따라 점검하고 교체하는 예방정비(preventive maintenance)가 적절합니다.

근거 자료[1]에서 의료장비 관리의 핵심은 지속적인 성능 모니터링을 통해 고장 이력과 현재 상태를 근거로 장비의 효과성을 개선하는 것이라고 설명합니다. 의료장비 유지관리는 계획정비(scheduled maintenance)와 사후정비(corrective maintenance)라는 두 가지 기본 활동으로 구성되며, 둘 다 장비 수명주기 관리에 필요합니다. 문제의 팬 벨트처럼 마모 징후를 사전에 확인할 수 있는 부품은 계획정비의 대상이 됩니다. 마모 징후가 보이는데도 고장 날 때까지 사용하는 보기 1번은 사후정비에만 의존하는 방식으로, 운영 중단 비용이 큰 장비에는 적절하지 않습니다.

근거 자료[2]는 공기압축기와 같은 설비가 병원 환경에서 격리실 압력 유지, 공압 제어 시스템, 검사실 장비 작동 등을 지원한다고 설명합니다. 이런 장비가 예기치 않게 고장 나면 병원 기능이 중단되고 환자 안전이 위협받을 수 있습니다. 따라서 예측정비(predictive maintenance, PdM)가 중요하게 대두되는데, 이는 상태 모니터링 데이터를 바탕으로 고장 시점을 예측해 선제적으로 정비하는 방식입니다. 보기 2번처럼 소음·진동 기록을 정비 판단에서 제외하면 상태 기반 예측정비의 핵심 정보를 버리는 것이므로 부적절합니다. 소음과 진동은 기계적 마모나 정렬 불량을 조기에 감지할 수 있는 중요한 상태 지표입니다.

보기 3번은 상태나 사용시간과 무관하게 매일 모든 벨트를 교체하는 방식입니다. 이는 과도한 자원 낭비를 초래하고, 정비 인력과 예산을 비효율적으로 사용하게 만듭니다. 근거 자료[1]에서 강조하듯 유지관리의 목표는 가용 자원의 사용과 배분을 최적화하는 것입니다. 상태와 무관한 무조건적 교체는 이 원칙에 위배됩니다. 보기 4번은 운영 중단 후 원인 분석이 끝날 때까지 동일 부품을 계속 사용하는 방식인데, 고장 원인이 규명되지 않은 상태에서 같은 부품을 계속 쓰면 반복 고장과 추가 피해를 유발할 수 있어 안전관리 원칙에 맞지 않습니다.

근거 자료[3]과 [4]는 디지털 트윈(digital twin)과 센서 기반 모니터링, 데이터 기반 위험 평가를 통해 운영 중단을 예방하고 유지보수 효율을 높이는 접근을 제시합니다. 이러한 현대적 유지관리 기법의 공통점은 핵심! 장비의 현재 상태를 지속적으로 감지하고, 그 데이터를 바탕으로 정비 시점과 교체 기준을 합리적으로 결정한다는 것입니다. 문제의 팬 벨트에서도 마모 징후라는 상태 정보를 수집하고, 운영 중단 비용이 크다는 위험도를 반영하여 점검주기와 교체기준을 설정하는 것이 가장 타당한 접근입니다.

따라서 정답은 5번입니다. 마모 징후라는 상태 정보와 운영 중단 비용이라는 위험도를 함께 반영해 점검주기와 교체기준을 정한 예방정비가 가장 적절한 유지관리 방식입니다. 이는 근거 자료[1]의 증거 기반 유지관리 개념과 근거 자료[2]의 예측정비 원리를 모두 충족하며, 응급구조 현장에서 장비 신뢰성을 확보하기 위한 실무 원칙과도 일치합니다.
참고 문헌 (논문 출처)
  • [1]
    Evidence-based medical equipment management: a convenient implementation.일반논문Iadanza E, Gonnelli V, Satta F, Gherardelli M. (2019) · DOI: 10.1007/s11517-019-02021-x
  • [2]
    An Explainable Deep Learning-Based Predictive Maintenance Solution for Air Compressor Condition Monitoring.일반논문Ciobotaru A, Corches C, Gota D, Miclea L. (2025) · DOI: 10.3390/s25185797
  • [3]
    Digital Twin Approach for Operation and Maintenance of Transportation System-Systematic Review.메타분석/체계고찰Werbińska-Wojciechowska S, Giel R, Winiarska K. (2024) · DOI: 10.3390/s24186069
  • [4]
    A Digital Twin-Driven Sensing and Fuzzy Decision Framework for Safety Monitoring of Autonomous Mobile Robot Systems in Intralogistics.일반논문Werbińska-Wojciechowska S, Giel R, Stryhunivska O. (2026) · DOI: 10.3390/s26165284

임상 시나리오

장비 유지관리 전략 선택마모 징후와 운영 중단 비용을 고려한 정비 방식 결정

팬 벨트처럼 마모 징후를 사전에 확인할 수 있고 고장 시 운영 중단 비용이 큰 부품은 예방정비 대상이다. 고장 후 수리하는 사후정비보다 정해진 점검주기와 교체기준에 따라 선제적으로 관리해야 한다.

소음·진동 기록은 상태 기반 모니터링의 핵심 지표로, 기계적 마모나 정렬 불량을 조기에 감지할 수 있다. 이를 정비 판단에서 제외하면 예측정비의 기회를 상실한다.

주의

상태와 사용시간에 관계없이 매일 모든 부품을 교체하는 과잉 정비는 자원 낭비를 초래한다. 유지관리의 목표는 가용 자원의 사용과 배분을 최적화하는 것이므로, 상태 데이터에 근거한 합리적 교체기준 설정이 필요하다.

핵심 개념

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