본 논문에서는 차량용 전자제어식 주차 브레이크(Electric Parking Brake, EPB) 시스템의 고장 허용 제어(fault tolerant control)를 위한 고장 안전 기법(fail-safe logic)을 제안한다. 고장 안전 기법의 구현을 위하여 EPB 구동 모터에 흐르는 전류 리플을 측정하여 센서리스 위치 추정을 한다. 추정값과 홀 센서의 출력을 비교하여 잔차(residual)를 발생하고, 이를 이용하여 시스템 내부의 고장을 진단하고 고장 안전 기법을 통하여 전체 시스템의 오작동을 방지한다. 시스템 오작동을 방지하기 위한 고장 안전 기법에 대하여 정의하고 모의실험을 통하여 내부 시스템의 고장이 발생 시 이 기법이 고장을 진단하고 시스템을 안전하게 운영할 수 있음을 확인하였다.
현대의 시스템은 지속적으로 대형화, 복잡화되어 왔기 때문에 시스템의 오류 발생 가능성이 커졌다. 시스템의 고장은 안전 사고를 발생시키고, 인명과 재산상의 막대한 피해를 줄 수 있다. 이러한 이유로 미 국방성과 IEC 등의 국제표준기구에서는 시스템의 안전성을 확보하기 위한 안전 관련 국제표준을 제정하였고, 시스템 설계와 안전 활동이 통합적으로 수행되어야 함을 권고하였다. 이에 따라 최근의 연구들은 모델기반 시스템 설계를 진행함과 동시에 모델을 활용하여 시스템의 안전성 검증을 수행하였다. 하지만 시스템 설계를 위한 모델과 안전성 분석 및 검증을 위한 고장모델을 서로 다른 모델링 언어를 기반으로 생성하였기 때문에 시스템 설계와 안전 활동이 통합적으로 수행되지 못하였다. 또한, UML 또는 SysML 기반으로 고장모델을 활용하여 안전 요구사항을 도출한 연구들은 안전 분석 및 검증에 고장모델이 제한적으로 활용되었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 기존의 고장모델 활용법을 확장 시킬 필요가 있다. 우선 시스템 설계와 안전성 검증 활동을 통합적으로 수행할 수 있는 개선된 SysML 기반의 고장모델을 생성해야 한다. 다음으로 이 고장모델을 활용하여 도출된 안전요구사항이 시스템 설계에 제대로 반영되었는지 검증할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 개선된 SysML 기반 고장모델의 개념과 생성 절차를 제시하였고, 자동차 시스템에 대한 고장모델을 생성하였다. 또한, 자동차 시스템의 안전성을 검증하기 위해서 고장모델의 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해서 개선된 SysML 기반 고장모델을 활용하여 시스템 설계와 안전성 검증 활동을 수행할 수 있음을 보였다.
본 논문은 정보 여분(Information Redundancy)에서의 에러 검출 코딩(Error Detect Coding) 기법을 이용하여 3-out-of-6 자체 검사기를 설계하고, 주기적인 코드(Frequency Coding) 주입을 통해 고장-안전 제어 논리를 모델링 했다. 고장-안전 제어 논리 모듈과 TMR(Triple Modular Redundancy)의 단일 모듈간에 대해서 신뢰성 병렬 수치 해석을 수행하였고, 이때 고장-안전 제어 논리가 기존의 하드웨어 여분 기법보다 시스템 소모비용과 기능적 오버헤드가 감소되어 기능신뢰성이 증가되는 결과를 얻었다.
철도, 자동차, 항공 등의 시스템에서는 시스템의 고장이 사고로 이어져 심각한 인명피해와 경제적 손실로 직결되는 경우가 많기 때문에 시스템 안전의 확보가 매우 중요하다. 기존 연구들에서는 구성품 수준의 정보를 활용해서 고장 분석 및 안전조치를 도출하고 이를 통해 고장이 발생했을 때 피해를 경감시키기 위한 안전설계가 주로 수행되었다. 그러나 기능안전 개념에 의한 설계는 위험원 식별 및 평가 그리고 안전기능을 생성한 후 안전 설계를 통해 안전 목표를 달성하고자 하는 것이다. 따라서 시스템의 기능수준에서 고장의 현재 빈도를 수용 가능한 목표수준으로 빈도를 낮출 수 있는 안전기능을 결정하고 이를 설계에 반영하기 위한 방법에 대한 연구가 필요하다. 이를 달성하기 위하여 본 연구에서는 먼저 시스템모델링 언어인 SysML을 활용하여 안전기능 들에 대해 고장빈도를 반영하기 위한 고장 모델링 방법을 연구하였다. 그리고 나서 생성된 SysML 고장모델 대안들의 시뮬레이션을 통해 각 안전기능 들이 달성할 수 있는 고장빈도의 감축능력을 평가해서 안전목표를 충족하는 대안을 결정하는 방법을 제시하였다. 사례 연구로서 대표적인 안전중시 시스템인 철도신호시스템에 적용하여 유용성을 확인하였다. 철도신호시스템의 안전기능 형태의 설계 대안들에 대해 안전 목표를 충족하는 지를 M&S를 통해 비교평가 하였다. 본 연구의 결과는 시스템의 개념설계 단계에서부터 적용 가능한 방법으로 안전기능을 수행하기 위한 다양한 설계대안 들 중에서 적절한 것을 선택함으로써 안전 목표를 충족하는 시스템의 안전 설계에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
오늘날의 산업용 로봇, CNC 공작기계 및 여러 산업설비들은 시스템간에 관계가 복잡하게 연결되어 높은 신뢰성(reliability)을 달성하여 왔다. 그러나 가동시 발생하는 결과의 고장 가능성은 적은 반면에, 고장 발생의 파급 효과는 매우 높은 것으로 나타났다. 따라서 복잡한 구조의 산업설비들에 대한 안전진단 결과들을 적절하게 분석하고 관리할 필요성이 크게 대두되고 있다. 이러한 안전진단 작업은 여러 가지 정량적ㆍ정성적인 방법들을 포함하는 전형적인 분석방법이 필요하다. 최근에는 고장탐색, 진단처리 작업 및 신뢰성 분석 작업에 지식기반(knowledge-based)을 기초로한 퍼지 전문가 시스템을 적용하고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 안전진단 분석에 관한 일반화된 지식은 이들 후속 단계들에서 상당히 효율적일 수 있다. 그러나 이러한 연구를 수행하기에는 지금까지 상대적으로 열악한 계산 도구들을 이용하였기 때문에 안전진단 분석을 행하기에는 한계가 있었다. 그러나 오늘날 컴퓨터를 이용하여 위의 여러 단계들의 수행과정에 안전진단 분석을 행할 수 있는 적절한 방법으로써, 지식-기반(knowledge-base) 전문가 시스템들을 이용하는 방법을 연구하고 있다. 이에 본 연구는 시스템의 설계단계 뿐만 아니라, 시스템의 가동ㆍ유지ㆍ보수ㆍ수리시에도 비전문가가 고장안전진단을 수행할 수 있도록 하는데 목표를 두었다.
다양한 컴포넌트들로 구성된 시스템의 수명 데이터는 시스템 컴포넌트들의 신뢰성을 추정하는데 많이 사용된다. 하지만 비용이나 고장진단의 기술적 문제 때문에 시스템 고장의 정확한 원인을 밝혀내기는 어렵다. 시스템이나 컴포넌트의 수명 데이터 중 정확한 고장원인을 알 수 없는 데이터를 마스크 데이터라 한다. 본 연구는 마스크데이터와 베이지안 추정의 연구방향을 살펴보고, 그리고 고장률의 비정보 사전분포를 이용하여, 컴포넌트가 직렬로 구성된 시스템의 수명 데이터가 마스크 데이터를 갖는 지수분포의 시스템 컴포넌트 고장률을 추정 한다.
자율주행자동차는 고장이 발생하면 큰 위험에 노출되기 쉬우며, 이런 이유로 각국에서는 자율주행자동차가 본격적으로 양산되기 전부터 고장 안전성을 객관화된 기준으로 평가하기 위한 연구에 많은 노력을 기울이고 있다. 특히 레벨3로 불리는 조건부 자율주행자동차는 고장이 발생할 경우 제어권이 운전자에게 이전되어야 하는데 이때에 운전자의 제어 가능성이 충분히 확보되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 조건부 자율주행자동차를 대상으로 고장 안전성을 정량적으로 평가할 수 있는 방법에 관한 연구를 수행하였으며, 개발된 방법을 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 평가 방법이 고장 안전성을 정량적으로 판단할 수 있음을 확인 하였다.
본 논문은 6 륜 독립구동/독립조향 차량의 독립 스티어-바이-와이어 장치의 고장 안전 주행 제어방법을 제시하였다. 조향부 고장 휠의 횡방향 타이어 힘이 차량 선회 운동에 저항력으로 작용할 수 있으므로, 이를 줄이기 위하여 본 고장 안전 주행 제어 알고리즘은 조향부 고장 휠에 높은 슬립률이 발생하도록 토크 입력을 가한다. 고슬립으로 인한 조향부 고장 휠의 종방향 타이어 힘 증가를 고려하기 위하여 종방향 타이어 힘을 추정하여 고장나지 않은 휠의 구동력 최적 분배에 구속 조건에 포함시킨다. 개루프 조향 및 폐루프 조향 시뮬레이션 결과 조향부 고장이 발생한 차량의 주행시 고장을 고려하지 않은 최적 구동력 분배 제어에 비하여 본 알고리즘 적용시 차량의 주행 성능이 보정됨을 확인하였다.
압력안전밸브의 열림고장과 닫힘고장은 서로 부분적으로 종속되어있다. 본 연구에서는 마르코프 프로세스 모델과 Weibull 분포 모델을 이용하여 두 가지 고장에 대한 신뢰성 모델을 구축하는 방법을 제안한다. 압력안전 밸브 모델은 알려진 열림고장 모델, 유도된 닫힘고장 모델, 최근 보고된 점검결과를 재현하는 동시고장 모델로부터 얻어진다. 제안된 방법은 부분적으로 종속된 다중 고장상태를 갖는 다양한 시스템의 정량적 위험성 평가로 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
자동차 전장제품 활용의 급속한 증가에 대응하기 위하여 자동차 분야에서는 ISO 26262 안전설계절차를 도입하여 차량용 임베디드 시스템의 안전성을 확보하려고 노력하고 있다. ISO 26262는 자동차에서 발생 가능한 비정상상태(abnormal state)를 식별하고 그의 영향을 분석하며 전체 시스템의 안전을 검증하는 것을 목표로 하고 있다. 다양한 종류의 부품이 연동되는 복잡한 시스템의 안전 검증은 결함수목법과 고장모드영향분석법을 활용하는 위험분석법이 보편적으로 사용된다. 결함주입시험은 이러한 위험분석의 기반도구로서 안전성을 향상시키기 위하여 사용된 고장감내 기능의 동작여부 및 그에 따른 시스템의 안전성을 검증하는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 차량용 고신뢰성 임베디드 시스템에서 사용되는 고장감내 메카니즘들의 기능과 안전을 검증하는 방법과 사례를 소개한다. 최근의 복잡한 차량용 임베디드 시스템의 개발은 상위수준의 모델을 개발하여 지정된 위험 및 고장을 초래하는 결함을 시스템에 주입하고 그의 결과를 분석하여 안전을 검증하는 것이 일반적인 방법이다. 개발 목표 차량의 임베디드 시스템 모델을 개발하고, 식별된 결함의 결함모델을 준비한 뒤, 시스템 모델 기반 결함주입 도구를 이용하여 결함주입을 수행하는 시험방법과 그 결과에 대하여 논의한다. 하드웨어는 SystemC 하드웨어 설계언어를 이용하여 개발하고, 소프트웨어를 컴파일하여 실행화일을 확보하여 시험대상인 결함모델을 개발하고 이를 대상으로 결함주입시험에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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