• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1836-1837
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• 2006

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.410-417
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• 2018

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.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.53-62
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• 2000

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.574-582
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• 2018

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.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 1999년도 추계학술대회
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• pp.133-146
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• 1999

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.

• 정보보호학회지
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• 제24권2호
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• pp.50-55
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• 2014

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.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제17권4호
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• pp.27-34
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• 2011

고장은 시스템의 하나 이상의 구성 요소에서 비정상적인 출력이 나타나는 현상으로 인명 손실, 임무 실패 등의 비극적인 결과를 야기하게 된다. 따라서 고장대처 문제는 시스템 안전성 향상을 위한 매우 중요한 주제이다. 본 논문에서는 고장대처제어 기법 관련 기술현황과 문제점을 살펴보고, 이어서 네트워크 기반 시스템의 고장대처제어 기법 적용을 통해 현재의 문제점을 해결할 수 있는 가능성을 검토한다. 아울러 고장대처 제어 기법이 전통적인 항공우주 분야뿐 아니라 공장자동화 등 일반적으로 시스템 고장이 인명손상으로 연결되지 않는 것으로 인식되는 산업분야에서도 시스템의 신뢰도, 유지보수 편의성, 제품의 품질 개선 등의 측면에서 매우 유용하게 적용될 수 있음을 소개한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.77-83
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• 2016

오늘날 다양한 산업분야에서는 시스템 안전을 확보하기 위한 표준들이 제정되었다. 해당 표준들에서는 시스템 개발 초기 단계인 개념설계 단계부터 위험원 분석 활동을 수행하고, 분석 결과를 안전을 확보하기 위한 시스템 설계 활동에 반영할 것을 제시하고 있다. 따라서 운영 목표에 부응하는 시스템의 설계와 시스템에 내재하는 위험원 분석은 밀접한 관계가 있다. 그럼에도 불구하고 기존에는 설계 결과의 검증에서 시스템 개념설계와 위험원 분석 결과를 분리하여 수행하였다. 본 논문에서는 분리 수행에 따른 문제를 개선하기 위하여 시스템 고장 모델과 시스템 아키텍처의 통합 모델에 대한 검증 방법을 연구하였다. 구체적으로, 먼저 대상시스템의 아키텍처를 시스템 모델링 언어인 SysML로 모델링 하였다. 그리고 나서 시스템 아키텍처 정보를 기반으로 위험원 분석을 수행하고, 이를 토대로 SysML 고장 모델을 생성하였다. 그 후에 시스템 고장 모델을 시스템 아키텍처에 통합하고, 이를 기반으로 고장에 대비한 안전 설계를 추가하였다. 최종적으로 시스템 운영 중 일부 고장에도 안전 설계 결과가 안전 목표를 만족하는지 검증하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 1999년도 추계학술대회
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• pp.109-121
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• 1999

플랜트 및 설비가 대규모, 정교화, 복잡화 될수록 이로 인한 고장 및 오류에 의한 피해가 막대하기 때문에, 시스템의 신뢰성, 보전성 및 안전성 향상과 제품 품질 향상을 추구 및 안전성 유지에 대한 관심이 고조되고 있다. 고장진단은 잠재적으로 노이즈를 가지고 있다고 생각되는 데이터의 해석에 근거하여 시스템의 고장을 찾는 일련의 체계적이고 통합된 방법이다. 그러나 대부분의 방법들이 이진 논리에 기초를 둔 추론으로 불확실성을 제대로 결과에 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 예방정비의 관점에서 시스템에 내재된 다양한 불확실성을 효율적으로 처리하기 위해 전문가의 직관과 경험등을 기초로 하여 언어학적 변량을 취하고, 이를 퍼지 기법을 이용하여 정량화 함으로써 불확실성을 고려한 판단이 가능하게 하는 퍼지 전문가 시스템을 제안한다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.31-37
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• 2000

지금까지 고장예측에 관한 연구 논문들은 여러 분야에서 많이 다루어져 왔다. 그 대표적인 예측 방법 중에 하나인 FTA(Fault Tree Analysis)가 가장 많이 사용되어져 왔으며, 여러 산업분야에서 가장 활발하게 시스템 및 부품에 대한 고장 가능성 진단을 실시하여 왔다. 하지만 기존의 전통적인 FTA 방법을 사용하는데 있어서 몇 가지 문제점을 발견할 수가 있었다. 즉, 지금까지 FTA를 실시하는 과정에 있어서 시스템 및 부품에 대한 데이터의 자료가 정확하다는 전제하에 고장 값을 예측하여 왔다. 만일 시스템 및 부품에 대한 불확실한 데이터나 부정확한 자료를 동시에 가지고 있다면 지금까지 사용하여 왔던 전통적인 FTA를 사용하여 고장 값을 예측하여 정확한 값을 찾아내기란 어려운 것이라 할 수가 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서는 본 연구에서 제시하는 Fuzzy FTA를 사용하는 것이 보다 바람직할 것이며, 이러한 방법을 사용하여 불확실하고 부정확한 데이터를 가지고 고장진단을 실시하여 고장가능성 값을 찾아내어 전체 시스템의 고장 발생 가능성을 예측하는 것이 이 논문의 목적이라 할 수가 있다.