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.
요즘 자동차 제작비용 중 차량용 전자장치에 사용되는 비용이 30% 이상을 차지하고 있다. 따라서 차량용 전자장치에 사용되는 비용 절약의 필요성이 증가하고 있다. 그런데, 완성차 업체들은 차량용 전장부품을 제작하는 일을 대부분 외주 업체에 맡기기 때문에 전장부품의 테스트 및 디버깅의 복잡도가 증가하고 있다. 이로 인해, 차량용 전장부품의 테스트 시에 발생하는 결함의 위치를 찾아내는데 많은 비용과 시간을 소비하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 차량용 전장부품을 대상으로 통합 테스팅을 수행하는 검사자가 메모리상의 결함후보를 축소할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법에서는 메모리 맵을 이용하여 메모리를 분할하고, 분할된 메모리 영역에 메모리 갱신 정보를 적용해 각 분할 영역의 결함 의심도를 계산한다. 이렇게 계산된 결함 의심도를 기준으로 분할 영역들의 결함 의심순위를 결정할 수 있다. 제안하는 기법을 이용해 결함 후보 영역을 전체 메모리 크기의 1/6 정도로 축소했다.
철도차량의 대차는 열차 주행을 위한 핵심적인 장치이다. 철도차량의 대차에서 피로결함은 운행 중 기대되지 않거나 과도한 하중, 용접결함, 재료 결함 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 철도차량의 사고를 방지하기 위해서 차체-대차연결부의 손상을 검출하고 발생 결함에 대한 정확한 평가가 요구된다. 이러한 철도차량의 차체-대차 연결부는 초음파 비파괴 검사를 통하여 건전성을 확보하고 있으나 결함 발생에 대한 학습기법을 이용한 판정방법이 필요하다. 최근 미세한 결함이나 유사한 결함을 높은 인식율로 검출하기 위하여 딥러닝 기법에 관한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 차체-대차 연결부의 결함 검출능력을 위하여 용접부의 인공결함 시편에 대하여 데이터베이스 구축하였으며. 웨지형 초음파 센서를 이용하여 차체-대차 연결부에 대한 비파괴 검사를 수행하였다. 부가적으로 인적오류를 최소화하기 위하여 결함판단 학습기법인 합성곱 신경망기법(Convolutional Neural Network)을 적용하였다. 그 결과 합성곱 신경망기법 기법을 이용하여 철도차량의 차체-대차 연결 용접부의 균열을 99.98%이상 균열성 결함으로 판별할 수 있었으며 철도차량 차체-대차 연결부의 비파괴검사시 본 연구의 기술이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 이륜자동차의 안전검사제도가 도입될 경우 교통사고 절감효과에 관한 분석을 다루고 있다. 이를 위하여 우선, 독일 차량 및 운전자 연방국의 차령별 결함률을 이용하여 국내 차령별 이륜자동차 결함대수를 추정하고, 도로교통공단의 4년간 차량결함에 따른 사고건수 자료를 바탕으로 차량결함으로 인한 교통사고 확률을 산정한 뒤, 검사제도로 인한 차량결함 제거비율을 적용하여 검사제도 도입으로 인한 교통사고 감소건수 및 감소된 교통사고비용을 추정하였다. 배기량별 제도도입을 가정하여 시나리오를 구분하여 분석하였는데, 전체 이륜자동차를 대상으로 안전검사제도를 도입 할 경우 교통사고 642건/연 및 교통사고비용 325억 원/연이 감소되는 것으로 분석되었다. 이는 2014년 국내교통사고비용 26조 5,725억 원/연의 약 0.1%에 해당되는 수준으로 이륜자동차 안전검사제도 도입 시 차량적 요인으로 인한 교통사고 및 교통사고비용이 감소되는 기대효과를 제시하였다.
이 논문에서는 1년 전에 구입하여 8,500 km를 주행한 차량에서 발생한 화재사례를 분석하였다. 이 차량은 차량이 적색교통신호로 멈추었다가 파란불로 바뀌어 출발할 때 옆 차량이 경음기를 울려서 차량을 세워 확인해보니 엔진 쪽에 불이 붙어 있었다. 이 차량 화재는 배터리 + 단자에 삽입하여 나사로 조이는 고리의 전기적인 스파크로 인해 발생하였을 가능성이 높은 것으로 분석하였다. 그리고 그 고리의 전기적인 스파크는 제조결함으로 인해 발생한 것이므로 화재발생책임은 소유자나 운전자와 관련이 없이 제조자에게 있는 것으로 분석하였다. 이 차량화재의 화재발생책임과 관련하여 법원에서 제조자의 제조결함을 인정하였다.
연구목적: 본 연구는 일선 소방관서에 사용되고 있는 소방용 고가사다리차, 굴절사다리차, 화학차 및 펌프차의 최근 6년간의 정밀점검의 데이터를 기반으로 차종별로 시·도별 실시현황, 결함 발생률 및 연도별 결함 발생 사항 등을 파악하여 소방차량의 기술발전에 기여함을 목적으로 한다. 연구방법: 소방용의 고가사다리차, 굴절사다리차, 펌프차 및 화학차의 최근 6년간 정밀점검 기준에 따라 실시한 정밀점검 데이터를 통하여 차종별, 시·도별 실시현황 및 결함발생률, 연도별 결함사항을 분석하여 사용 연수에 따른 결함 발생 등의 현상을 분석하였다. 연구결과: 평균 230대 이상의 정밀점검 차량을 신청한 2012년에서 2017년도까지 시·도별 결과, 약간의 변동을 보여주기는 하지만 노후 소방차량 교체사업과 소방차량 제조업체의 대응 등으로 결함 발생 건수가 점차 감소 되는 결과를 보여주었다. 결론: 소방고가사다리차의 경우 결함발생율은 승강기장치, 전기장치, 사다리장치, 공압공급 장치의 순서로 결함의 발생률이 나타나는 것으로 파악되었으며, 소방굴절사다리차의 경우 굴절사다리, 유압실린더, 유압오일, 공압공급 장치의 순서로 결함의 발생률이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 소방화학차의 경우는 분말소화장치, 소방펌프, 진공펌프, 공압공급 장치의 부분에서 결함이 발생되는 것을 확인할 수 있었으며, 소방펌프차의 경우는 물탱크, 소방펌프, 진공펌프 및 공압공급 장치의 부분에서 결함이 발생하는 것을 확인할 수 있었다.
임베디드 시스템의 신인도(Dependability)를 높이기 위해 기존 컴퓨터시스템에서 주로 사용되는 결함허용(Fault-tolerant) 기술을 그대로 적용시키는 것은 임베디드 시스템의 엄격한 비용 제약과 설치 공간의 부족 등의 이유로 적합하지 않다. 본 논문에서는 여분(Redundancy)을 최소 한도로 사용하는 차량 임베디드 시스템에 적합한 소프트웨어 결함허용 기법을 연구하였으며, 임베디드 시스템의 신인도를 반영할 수 있는 척도인 유용도(Utility) 척도를 정의하고, 임베디드 시스템의 결함허용을 위해 고려해야 할 각각의 재구성 조합에 대한 유용도 명가를 수행하였다. 이를 통해 차량 임베디드 시스템의 일부 부품이 결함 시, 가능한 최대의 유용도를 제공하는 구성조합으로 재구성 작업을 가능하게 하였다.
최근 모니터링 및 예측 시스템을 이용하여 사전에 결함을 발견하고 이를 경고하는 시스템이 활발히 연구되고 있다. 차량 안전 관리에 있어서도 예측 결함 분석 기술을 적용하여 자동차 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 경고하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 휠 베어링과 결합 된 센서 모듈과 각 센서 모듈에서 차량 가속 정보 및 진동 정보를 수집, 저장 및 분석하는 진단 시스템을 제시하였다. 제안된 센서 모듈은 저비용으로 차량의 휠 베어링 상태를 모니터링하며, 이렇게 수집된 데이터를 활용하여 진단 및 고장 예측 기능을 수행하는 방안을 연구하였다. 개발된 센서 모듈과 예측 분석 시스템은 가진 테스트 장비 및 실제 차량을 이용하여 테스트하고 그 유효성을 평가하였다.
철도차량 대차의 건전성 평가를 위해 위상잠금 열화상 기술이 이용되었다. 실제 대차의 건전성 평가전에 인공결함을 함유한 실제 대차와 동일한 재질의 시험편으로 교정을 실시하였으며, 이러한 결함에 대한 정보를 바탕으로 실제 철도차량 대차의 결함 평가를 실시하였다. 본 연구에서는 대차결함의 검출을 위한 비파괴평가 기술로써 위상잠금 열화상 기술의 적용성을 탐구하였으며, 열화상법에 의한 결함 평가 결과와 다른 비파괴평가 결과와의 비교 결과를 나타내었다. 본 연구에서는 비접촉, 빠른 결과 처리 등의 장점을 지닌 위상잠금 적외선 열화상 기술이 기존의 대차 결함 평가를 위한 방법을 대체할 수 있는 효율적인 기술임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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