본 논문은 NuSCR 정형 명세 언어로 작성된 소프트웨어 요구 명세로부터 소프트웨어 고장 수목을 생성하는 방법에 대하여 제안하였다 본 연구에서 제안하는 소프트웨어 고장 수목은 소프트웨어의 구조와 동작에 대한 요구 사항을 반영하는 통합된 형태의 고장 수목으로, 안전성에 대한 복합적인 분석이 가능하다. 이러한 소프트웨어 고장 수목을 생성하기 위하여 NuSCR 정형 명세언어의 구성 요소 각각에 대한 템플릿을 정의하고, 이들 템플릿을 사용하여 소프트웨어 고장 수목을 생성하는 방법을 제안하였다. 그리고, 제안된 방법의 유용성을 평가하기 위해 현재 국내 원전계측제어시스템 개발사업단에서 개발 중인 차세대 원자력 시스템 APR1400에 사용될 원자로 보호 시스템의 핵심 트립 논리에 대하여 고장 수목을 생성하고 분석 하였다.
1단계 확률론적 안전성 평가 (Level 1 Probabilistic Safety Assessment, PSA)를 수행할 때 나타나는 보조계통 고장 수목간의 순환 논리는 사고 경위 정량화를 위하여 해결되어야만 한다. 기존의 PSA에서는 이를 위하여 별도의 고장 수목을 다시 작성하였으나, 이 방법을 사용하기 위하여서는 보조계통 간의 관계를 검토하여야 하며, 이에 따른 별도의 고장 수목을 작성하여야 하는 등 추가적인 작업이 요구된다. 또한 기존 방법은 일부 최소 단절군이 생성되지 않는 약점을 갖고 있다. 이에 따라 한국원자력연구소에서는 해석적으로 순환 논리를 푸는 방법을 개발하였으며, 이를 PSA용 코드인 KIRAP 코드에 구축하였다. 이에 따라 기존 방법의 약점을 극복하고 고장 수목간의 순환 논리를 자동으로 풀 수 있게 되었다. 본 논문에서는 개발된 해석적 방법을 설명하며, 또한 이 방법을 실제 PSA에 적용하며 나타난 여러 현상에 대하여 살펴본다.
고장수목 정점사상에 대한 이용불능도의 불화실성을 분석하기 위한 방법 및 전산코드를 개발하였으며 그 유용성을 검증하였다. 이 방법은 몬테카를로 방법과 모멘트 방법을 고장수목 축소 기법과 함께 조합하여 개발하였고 WASH-1400에 있는 고장수목과 신뢰도 자료를 이용하여 본 연구에서 개발된 코드의 효율성을 검증하였다. 몬테카를로 방법과의 비교결과 이 방법을 이응하면 계산시간을 상당히 줄일 수 있으며 충분히 정확한 결과를 얻을 수 있음을 입증하였다.
이진결정도는 고장수목 해석에서 기존의 Boolean Logic 해석법의 잘 알려진 대체 방법이다. 고장수목의 규모가 커짐에 따라 계산에 필요한 컴퓨터 연산시간과 자원이 급격하게 증가한다. 이진결정도로부터 단절집합 및 최소단절 집합을 효과적으로 계산하기 위해 새로운 고장경로 탐색법과 고장경로 재구성 방법이 제안되었다. 고장경로 그룹화와 Bottom-Up 탐색법은 고장경로의 탐색에 효율적임을 증명하였고, 최소단절집합 계산을 위한 단절집합의 비교계산 횟수를 줄이기 위해 경로 재구성 방법을 사용할 수 있음을 증명하였다. 새로 제안된 방법을 적용하고, 기존의 근사확률 공식인 MCUB 확률공식과 동일한 새로운 ASDMP 확률공식을 사용하여 정상사상 확률을 계산 할 수 있다.
본 연구에서는 철도사고 위험분석 및 위험도 평가절차에 따라 철도건널목사고에 대한 정량적인 위험도평가를 위한 모델을 사건수목 및 고장수목 분석기법을 이용하여 개발하였다. 위험사건이 발생하여 인명피해로 결과하는 과정에서의 영향인자들을 분석하여 사고진전 시나리오를 구성하였으며, 고장수목분석(FTA, Fault Tree Analysis)을 이용하여 시나리오 경로별 발생확률을 산정하고, 사건수목분석(ETA, Event Tree Analysis)을 이용하여 심각도 값을 산정함으로써 이들의 조합으로 위험도를 산정하는 위험도 평가 모델을 제시하였다. 또한 실제발생한 위험도값과 개발모델을 이용하여 산정된 위험도값의 비교를 통하여 개발모델의 신뢰성 및 타당성을 검증하였다.
PSA 모델링 및 데이타 관리를 효과적으로 수행하고 PSA 정량화를 자동화할 수 있도록 PSA workstation 을 개발하고 있다. Windows용 고장수목 및 사건수목 편집기, 데이타 관리 모듈 개발등의 PSA모델링 및 관리 모듈이 개발되었고, 또한 최소단절집합 생성 방법 개선, 규칙기반 회복조치 분석 및 고장수목 순환논리 분석 방법 개발등을 통한 PSA 정량화 방법의 개선이 이루어졌다. PSA workstation은 PSA 응용 소프트웨어 개발의 기초로도 사용될 수 있다.
사고수목을 이루는 게이트나 기본사상이 많아질수록 정상사상 확률의 정확한 계산이 어려워진다. 이를 극복하기 위해 BDD 방법을 적용하면 중소형 사고수목의 경우 짧은 시간에 근사계산 없이 정확한 값을 구할 수 있다. CUDD 함수를 이용하여 사고수목을 BDD로 변환하고 그로부터 정상사상의 발생확률을 구하는 고장경로 탐색 알고리즘을 고안하였다. 후방탐색 알고리즘은 전방탐색 알고리즘보다 고장경로의 탐색과 확률계산 시간에서 효과적이다. 이 탐색 알고리즘은 BDD에서 고장경로를 찾는데 있어서 탐색시간을 줄일 수 있고, 해당 사고수목의 단절집합과 최소단절집합을 찾는 유용한 방법이다.
테스팅은 테스트 요구사항을 기반으로 수행하기 때문에 테스트 요구사항의 품질은 테스팅 전체 과정의 품질과 직결된다고 할 수 있다. 그러나 테스트 요구사항에서 고려해야 할 점들은 시스템의 도메인과 목적에 따라 다르기 때문에 양질의 테스트 요구사항이라고 판별할 수 있는 기준을 정하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 테스트 케이스와 고장 수목의 최소 절단집합을 각각 정형모델로 변환하여 모델체킹을 함으로써, 테스트 요구사항의 안전성을 측정하는 방법을 제시한다. 테스트 요구사항이 반영된 테스트 케이스는 모델체킹의 대상이 되는 정형모델로 변환하였으며, 고장수목의 최소 절단집합은 CTL 검증 속성으로 변환하여 테스트 케이스에서 생성된 정형모델이 안전성을 만족하는지 만족하는지 모델체킹을 적용하여 확인하였다.
지금까지 수행되었던 원자력발전소의 확률론적 안전성 평가 (Probabilistic Safety Assessment; PSA) 결과, 노심손상 빈도의 30% - 70%가 인간행위와 관련이 있는 것으로 밝혀져 PSA에서 인간행위를 적절히 다루는 것은 매우 중요하다. 특히 원자력발전소의 정지운전인 경우에는 자동으로 작동하는 계통이 거의 없어 고장수목(fault tree)과 사건수목(event tree)의 모델링에 많은 운전인 행위가 포함되기 때문에 노심손상 빈도와 관련이 있는 인간행위는 전출력 운전(full power operation)에 대한 PSA 결과의 경우보다 많은 것으로 나타났다. PSA에서 인간신뢰도분석(human reliability analysis)은 PSA의 논리구조인 고장수목과 사건수목에 모델링될 인간행위를 파악하고 정량화하는 것이다. 현재 인간신뢰도분석은 인간행위에 대한 데이타의 부족과 인간행위 자체의 다변성(variability)으로 인해 분석에 어려움이 있고 분석자의 주관성이 개입될 여지가 많은 실정이며, 이에 따라 분석 결과에는 많은 불확실성을 내포하게 된다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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