오늘날 기술의 발전으로 시스템들은 점차 대형화 복잡화 되어가고 있다. 이처럼 점차 대형화 복잡화 되어가고 있는 시스템들은 더욱 커진 사고 및 고장에 대한 위험을 내재하게 된다. 또한 대형 복합 시스템에서 발생하는 사고 및 고장은 바로 큰 재산피해나 인명피해와 직결 될 수 있다. 따라서 체계적인 안전관리의 필요성이 점차 커지고 있다. 이에 대응하여 철도, 항공, 해양 등의 산업에서는 각 산업에 적합한 안전관리체계를 수립하려 노력하고 있으며, 표준 및 매뉴얼을 제정하여 보급에 앞장서고 있다. 예로써 가장 활발히 안전관리체계의 도입을 추구하고 있는 항공 분야에서는 국제민강항공기구와 미 연방항공청의 주도로 안전관리체계에 대한 가이드와 매뉴얼을 만들어 각국의 사정에 맞는 안전관리체계를 도입할 수 있는 바탕을 제공 하고 있다. 이처럼 점차 중요해지고 있는 안전관리체계내에서도 위험원 식별 및 분석활동은 그 중요성이 크다. 이를 통해 도출되는 위험원 및 위험원의 영향 및 원인이 시스템 개발 및 운용에서 수행하게 될 안전관리활동의 바탕이 되기 때문이다. 따라서 위험원 식별 및 분석활동에 적용하기 위한 여러 기법에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 위험원 식별 기법 중 HAZOP을 이용하여 고속철도시스템의 위험원 식별 및 분석을 수행 했다. 또한 HAZOP의 수행 및 위험원 식별 활동의 프로세스 모델을 제시함으로써 실질적인 위험원 식별 활동의 수행에 도움이 될 것으로 기대한다.
차량 내 전기전자제어시스템이 급격히 증가하면서 이로 인한 안전사고가 이슈로 부각되고 있다. 그러므로 차량의 안전성을 확보하기 위해서는 개발 초기에 PHA, HAZOP 등을 활용하여 위험원을 식별하고, 이를 예방하기 위한 안전 메커니즘이 구현되어야 한다. 특히, HAZOP은 가이드워드 기반의 체계적인 방식으로 널리 활용되고 있다. 하지만, 시스템이 제공하는 최상위 기능으로부터 오동작을 찾아내기 때문에, 동작 과정상의 위험원을 충분히 식별하지 못한다. 또한 충분히 식별되지 않은 위험원으로부터 안전 요구사항을 정의하기 때문에 테스트케이스 설계에도 제한이 있다. 이에 본 연구에서는 시스템의 동작과정 정의에 유용한 사용사례 기술서와 HAZOP을 적용한 위험원 식별 그리고 안전 요구사항 기반의 테스트케이스 설계 방안을 제안한다. 본 연구의 효용성을 검증하기 위해 차량의 스마트키 제어시스템 사례를 제시하고, 기존 HAZOP 기반의 위험원 분석 결과와 비교한다. 본 연구를 적용하는 조직은 시스템 개발 초기에 위험원 및 안전 요구사항을 충분히 식별하고, 테스트케이스를 설계함으로써 개발 비용을 줄이고, 시스템 품질을 높일 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.
본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.
본 연구에서는 자율운항선박의 원격 관제 및 제어하는 과정에서 원격 운항자에게 사전 충돌 위험 정보를 제공하기 위해 선박자동식별시스템(AIS, Automatic Identification System)의 항적 정보를 토대로 자율운항선박의 운항 경로 상에 잠재된 충돌 위험 영역을 예측하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 자율운항선박의 운항 경로 상에 근접한 타선의 AIS 정보에는 기본적으로 선박의 위치, 속도, 침로에 대한 정보가 반영되어 있으므로, 이러한 정보를 토대로 일정 시간 동안 운항 경로를 예측할 수 있다. 그리고 예측한 정보를 기반으로 대표적 충돌 위험 지수인 최근접점(CPA, Closest Point of Approach)과 최근접점 거리(DCPA, Distance to CPA) 정보를 활용하여 충돌 위험 영역을 2차원 공간상에서 예측하였다. 제안된 방법은 실제 AIS 항적 데이터를 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 초기 결과를 검증하였다.
자동차, 원자력, 철도, 항공 등의 분야에서 발생하는 소프트웨어의 고장이나 사고는 바로 큰 재산 피해나 인명 피해로 연결될 수 있다. 이에 체계적이고도 효과적인 안전품질 관리의 필요성이 커지고 있으며, 최근 관련 산업 분야에서는 IEC 61508을 기반으로 안전 국제 표준이 제정되어 산업에 적용되고 있다. 국제 표준에서 명시하고 있는 안전 생명주기에 따르면 소프트웨어 안전성 품질을 확보하기 위해서는 개발 초기 단계에서 위험원 및 위험 분석(Hazard and risk analysis)을 통한 안전 요구사항을 개발하도록 권고하고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어의 안전성 요구사항의 식별 및 정의를 위해 SysML을 활용한 STPA 기반의 위험원 분석 프로세스를 제안한다. 세부적으로는 SysML의 BDD과 IBD 다이어그램을 활용하여 기존 STPA 분석에서 활용되고 있는 제어구조도를 보다 명확하게 정의할 수 있도록 개선하였고, SD 다이어그램을 활용하여 안전 제약사항(요구사항)을 상세화할 수 있도록 하였다. 제안 방법의 적용 결과, STPA에서 누락되었던 위험원을 추가적으로 식별할 수 있었고, 위험원의 발생 시나리오도 상세하게 구체화할 수 있었다.
건설 산업의 재해 중 상당 부분은 작업자의 이동 중 발생한다. 건설 현장의 안전관리는 작업을 중심으로 수행되며, 이는 이동 경로에 존재하는 위험원에 대한 안전관리 수준을 상대적으로 낮게 만든다. 많은 연구자들이 위험원을 인지하는 것이 안전관리의 기본임을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 자동화 데이터 수집기술(Automated Data Collection)을 이용하여 작업자의 이동경로에 존재하는 위험원에 대한 안전관리자의 인지를 지원하는 모델을 개발하였다. 모델은 실시간 위치추적기술 기반의 작업자의 위치정보와 BIM을 통한 최적이동 동선의 비교를 통해 일차적으로 위험 가능 지역을 찾는다. 그리고 기존 위험지역과 작업지역을 필터링함으로써 위험 가능 지역을 폭을 좁힌다. 이를 바탕으로 안전 관리자는 위험원이 존재할 가능성이 높은 지역에 대한 정보를 제공받고, 현장의 상황에 맞는 안전관리대책을 수립할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제시된 모델을 통해 발견하지 못한 채 남을 수 있는 위험지역을 인지함으로써 안전관리 프로세스 범위에 속하지 않는 위험원을 줄일 수 있으며, 이를 통해 건설 현장의 안전 향상에 도움을 줄 것이라 예상된다.
자동차 및 철도 등 수송 시스템에서 무인화 운전으로의 진전으로 인해 시스템 운영 시 안전성의 확보는 필수불가결한 요소로 간주되어 왔다. 자동차 안전설계를 뒷받침하기 위해 제정된 기능안전 표준인 ISO 26262에서는 위험원 분석 및 평가 그리고 안전 설계를 수행할 때 시스템 설계 정보를 적절하게 반영함으로써 안전성이 확보되는 자동차 시스템을 구현하기 위한 절차가 제시되어 있다. 이에 따라 위험원 분석에 관해 많은 연구가 이루어졌는데, 주로 이미 운영되고 있는 유사 시스템 사례에 의존하여 설계 정보를 활용하였다. 먼저 물리 구성품 수준에서 설계정보를 추출하고, 이로부터 기능 들을 역추적 한 후에 위험원을 식별하는 방법이 연구되었다. 이러한 방법은 빠르고 쉽게 위험원의 식별이 가능하기는 하지만, 설계 요구사항이 변경되거나 새로운 시스템을 설계할 때에는 설계 정보를 제대로 반영할 수 없어 일부 위험원이 누락될 수 있는 가능성이 있다. 이러한 점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 기능안전표준에서 제시하는 안전수명주기 모델의 위험원 분석 단계에서 효과적인 방법을 연구하였다. 구체적으로 시스템 개념 설계를 Top-Down 방식으로 수행하면서 확보한 설계 정보를 위험원 분석에 적절하게 활용하는 방법을 제안하였다. 먼저 시스템 개념 설계를 수행하고, 획득된 기능 설계 결과를 분석하였다. 그러고 나서 기능 분석 결과를 활용하는 기능기반 Fault Tree Analysis 방법을 제시하고 위험원 분석을 수행하였다. 또한 자동차 시스템에서의 안전 설계 사례 연구를 통하여 본 논문에서 제시하는 방법이 대상 시스템의 설계 정보가 체계적으로 반영되어 누락 가능성이 줄어든 위험원 분석이 가능함을 보여 주었다.
군수품은 품질 보증을 위해 개발과 양산단계에서 위험 식별을 수행해야 한다. 위험 식별은 부품, 구성품, 계통 등에 대한 고장 요소를 분석하는 것으로, 다양한 신뢰성 기법 중에서 고장 모드 영향 분석(FMEA)을 이용하고 있다. FMEA는 위험 식별 중 고장 요인에 대하여 분석하는 방법으로, 위험도(RPN)를 통해 관리할 수 있다. FMEA는 심각도, 발생도, 검출도가 같은 중요도로 평가되기 때문에 단점을 가진다. 퍼지 FMEA는 FMEA의 단점을 보완하기 위해 퍼지이론을 이용한 것이다. 퍼지 이론은 현상의 불확실한 상태를 표현해주는 방법으로, 정량적인 값을 제공한다. 본 논문에서, 퍼지 FMEA는 회전익 항공기 착륙장치의 고장 모드에 대한 객관적인 평가를 위해 적용되었다. 착륙장치에 대한 위험도 분석을 위해, 퍼지 규칙과 소속 함수를 구성하였다. 퍼지화 모델은 심각도, 발생도, 검출도의 크리스프(crisp) 값을 이용하였고, 위험도를 도출하였다. 착륙장치에 대한 퍼지 FMEA 결과는 위험도와 우선순위를 분석할 수 있다. 퍼지 FMEA는 회전익 항공기의 품질 보증 활동에서 기초자료로 활용할 수 있음을 확인하였다.
국방기술품질원에서 1999년부터 수행중인 품질위험도 평가 기법은 하자발생 가능성이 높은 취약업체 또는 취약품목을 식별하는데 제한적이라는 평가를 받고 있다. 이 연구는 AHP 기법을 통해 평가요소의 중요도를 재 산정한 평가모형을 제시한다. 개선된 평가배점의 타당성을 검증하기 위해 2005년도 하자발생 품목의 위험도 평가결과에 적용하여 평가점수 및 위험도의 변화를 분석하였다. 개선된 평가모형은 기존의 평가배점 방법 보다 고 중 위험도 품목을 더 많이 식별해 낼 수 있었으며 업체위험도가 품목위험도보다 더 중요한 것으로 나타났다. 업체위험도에서는 전문능력과 생산실적, 품목위험도에서는 제품특성 평가요소가 상당히 중요한 것으로 평가되었다. 고 위험도로 분류된 업체는 품질에 있어 집중관리를 받게 됨으로 하자 발생의 가능성이 더 줄어들 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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