시스템의 사고 발생 확률을 낮추고 사고가 발생했을 때 피해를 최소화 하게끔 시스템을 설계하는데 필요한 충분한 정보를 얻기 위해 시스템의 리스크 분석을 하게 된다. 이러한 시스템 리스크 분석을 하는데 있어, 시스템의 리스크를 표현하는 대표적인 개념이 신뢰도(reliability)이다. 많은 리스크 분석 방법론들이 시스템의 신뢰도를 구하는데 목적을 두고 있다. 이 신뢰도 개념은 시스템이 한번 고장 나면 다시 복구되지 않는 non-repairable한 시스템의 경우에 사용 되어질 수 있다.
원자력 발전소를 포함한 실제 많은 시스템들은 시스템의 가동 능력을 높이기 위해 특정 부분이 고장 났을 경우 예비 장치를 마련하는 경우가 많으며, 예비 장치로 시스템이 가동되는 동안 고장 난 부분의 수리를 통해 시스템의 가동 능력을 높인다. 따라서 이와 같은 수리 가능한 시스템의 경우는 시스템의 신뢰도를 평가하기 보다는 ...
시스템의 사고 발생 확률을 낮추고 사고가 발생했을 때 피해를 최소화 하게끔 시스템을 설계하는데 필요한 충분한 정보를 얻기 위해 시스템의 리스크 분석을 하게 된다. 이러한 시스템 리스크 분석을 하는데 있어, 시스템의 리스크를 표현하는 대표적인 개념이 신뢰도(reliability)이다. 많은 리스크 분석 방법론들이 시스템의 신뢰도를 구하는데 목적을 두고 있다. 이 신뢰도 개념은 시스템이 한번 고장 나면 다시 복구되지 않는 non-repairable한 시스템의 경우에 사용 되어질 수 있다.
원자력 발전소를 포함한 실제 많은 시스템들은 시스템의 가동 능력을 높이기 위해 특정 부분이 고장 났을 경우 예비 장치를 마련하는 경우가 많으며, 예비 장치로 시스템이 가동되는 동안 고장 난 부분의 수리를 통해 시스템의 가동 능력을 높인다. 따라서 이와 같은 수리 가능한 시스템의 경우는 시스템의 신뢰도를 평가하기 보다는 가용성을 평가하는 것이 더 적합하다.
시스템의 신뢰도를 분석하는 여러 방법론들 중, KAIST 계측 제어 및 정보공학 연구실에서 개발되어 제안된 ‘일반적인 게이트를 갖는 신뢰도 그래프’ (Reliability Graph with General Gates: RGGG) 방법은 다른 방법론들에 비해 시스템의 모델링과 모델링 된 시스템을 이해하는데 매우 뛰어난 장점을 가지고 있다. RGGG는 각 노드들의 확률 테이블을 정의하면, 동일한 형태의 베이지안 네트워크로 바꾸어 시스템의 신뢰도 평가가 가능하다. 하지만 아직 수리 가능한 시스템에는 적용되지 못하고 있다.
본 연구에서는 RGGG 방법을 수리 가능한 시스템에도 적용 할 수 있게 하여, 수리 가능한 시스템을 모델링 하고, 시스템의 가용성을 평가 할 수 있는 방법을 제시하였다.
수리 가능한 시스템의 경우, 각각의 구성요소들이 서로 독립적인 경우도 있지만, 서로 영향을 끼치는 경우도 있다. 직렬로 연결된 시스템에서 하나의 구성 요소가 고장이 나면 시스템 전체가 고장 상태에 있게 되는 경우와, 병렬로 연결되어 구성 요소들이 서로 보완적인 경우를 생각해 볼 수 있는데, 각각의 경우에 맞는 마르코프 분석을 통해 알맞은 알고리즘을 제시하였고, 그에 따른 적합한 확률 테이블을 설정 할 수 있다.
본 연구에서 제시한 확률 테이블을 이용하여 실제 시스템에 적용을 해 보았고, 이것을 다른 방법론들 (고장 수목법, GO 방법)들과 비교해 보았다. 이를 통해 같은 계산 결과 값을 가지면서, RGGG 원래의 장점인 직관성을 계속 유지 할 수 있음을 보였다. 따라서 수리 가능한 시스템의 가용성을 평가함에 있어서도, RGGG 방법론을 이용하면 시스템을 쉽게 모델링 할 수 있으면서 가용성 평가 결과 값도 신뢰 할 수 있을 것이다.
시스템의 사고 발생 확률을 낮추고 사고가 발생했을 때 피해를 최소화 하게끔 시스템을 설계하는데 필요한 충분한 정보를 얻기 위해 시스템의 리스크 분석을 하게 된다. 이러한 시스템 리스크 분석을 하는데 있어, 시스템의 리스크를 표현하는 대표적인 개념이 신뢰도(reliability)이다. 많은 리스크 분석 방법론들이 시스템의 신뢰도를 구하는데 목적을 두고 있다. 이 신뢰도 개념은 시스템이 한번 고장 나면 다시 복구되지 않는 non-repairable한 시스템의 경우에 사용 되어질 수 있다.
원자력 발전소를 포함한 실제 많은 시스템들은 시스템의 가동 능력을 높이기 위해 특정 부분이 고장 났을 경우 예비 장치를 마련하는 경우가 많으며, 예비 장치로 시스템이 가동되는 동안 고장 난 부분의 수리를 통해 시스템의 가동 능력을 높인다. 따라서 이와 같은 수리 가능한 시스템의 경우는 시스템의 신뢰도를 평가하기 보다는 가용성을 평가하는 것이 더 적합하다.
시스템의 신뢰도를 분석하는 여러 방법론들 중, KAIST 계측 제어 및 정보공학 연구실에서 개발되어 제안된 ‘일반적인 게이트를 갖는 신뢰도 그래프’ (Reliability Graph with General Gates: RGGG) 방법은 다른 방법론들에 비해 시스템의 모델링과 모델링 된 시스템을 이해하는데 매우 뛰어난 장점을 가지고 있다. RGGG는 각 노드들의 확률 테이블을 정의하면, 동일한 형태의 베이지안 네트워크로 바꾸어 시스템의 신뢰도 평가가 가능하다. 하지만 아직 수리 가능한 시스템에는 적용되지 못하고 있다.
본 연구에서는 RGGG 방법을 수리 가능한 시스템에도 적용 할 수 있게 하여, 수리 가능한 시스템을 모델링 하고, 시스템의 가용성을 평가 할 수 있는 방법을 제시하였다.
수리 가능한 시스템의 경우, 각각의 구성요소들이 서로 독립적인 경우도 있지만, 서로 영향을 끼치는 경우도 있다. 직렬로 연결된 시스템에서 하나의 구성 요소가 고장이 나면 시스템 전체가 고장 상태에 있게 되는 경우와, 병렬로 연결되어 구성 요소들이 서로 보완적인 경우를 생각해 볼 수 있는데, 각각의 경우에 맞는 마르코프 분석을 통해 알맞은 알고리즘을 제시하였고, 그에 따른 적합한 확률 테이블을 설정 할 수 있다.
본 연구에서 제시한 확률 테이블을 이용하여 실제 시스템에 적용을 해 보았고, 이것을 다른 방법론들 (고장 수목법, GO 방법)들과 비교해 보았다. 이를 통해 같은 계산 결과 값을 가지면서, RGGG 원래의 장점인 직관성을 계속 유지 할 수 있음을 보였다. 따라서 수리 가능한 시스템의 가용성을 평가함에 있어서도, RGGG 방법론을 이용하면 시스템을 쉽게 모델링 할 수 있으면서 가용성 평가 결과 값도 신뢰 할 수 있을 것이다.
By performing risk analysis, we may obtain sufficient information about the system to redesign it and lower the probability of the occurrence of an accident or mitigate the ensuing consequences. The concept of reliability is widely used to express risk of systems. The reliability is used for non-rep...
By performing risk analysis, we may obtain sufficient information about the system to redesign it and lower the probability of the occurrence of an accident or mitigate the ensuing consequences. The concept of reliability is widely used to express risk of systems. The reliability is used for non-repairable systems. But nuclear power plant systems are repairable systems. With repairable systems, repairable components can improve the availability of a system because faults that are generated in components can be recovered. Hence, the availability of the system is more proper concept in case of repairable systems.
Reliability graph with general gate (RGGG) is one of the system reliability analysis methods. The RGGG is a very intuitiveness method as compared with other methods. But the RGGG has not been applied to repairable systems yet. The objective of this study is to extend the RGGG in order to enable one to analyze repairable system.
Determining the probability table for each node is a critical process to calculate the system availability in the RGGG method. Therefore finding the proper algorithms and making probability tables in various situations is a part of this study. The other part is an example for a real system.
Availability of a repairable process requires Markov analysis. Using Markov analyses, we can obtain the availability of various repairable systems. We can also determine probability tables of various RGGG nodes in repairable systems.
We find the proper algorithms and probability tables for independent repairable systems, dependent series repairable systems, and k-out-of-m (K/M) redundant parallel repairable systems in this study. We can evaluate the availability of real system using these probability tables. An example for a real system is shown in the latter part of this study., the charging pumps subsystem of the chemical and volume control system (CVCS) was selected for the purpose of analysis.
The RGGG method extended for repairable systems has the same characteristic of intuitiveness as the original RGGG method and we can confirm that the availability analysis result from the repairable RGGG method is exact value.
By performing risk analysis, we may obtain sufficient information about the system to redesign it and lower the probability of the occurrence of an accident or mitigate the ensuing consequences. The concept of reliability is widely used to express risk of systems. The reliability is used for non-repairable systems. But nuclear power plant systems are repairable systems. With repairable systems, repairable components can improve the availability of a system because faults that are generated in components can be recovered. Hence, the availability of the system is more proper concept in case of repairable systems.
Reliability graph with general gate (RGGG) is one of the system reliability analysis methods. The RGGG is a very intuitiveness method as compared with other methods. But the RGGG has not been applied to repairable systems yet. The objective of this study is to extend the RGGG in order to enable one to analyze repairable system.
Determining the probability table for each node is a critical process to calculate the system availability in the RGGG method. Therefore finding the proper algorithms and making probability tables in various situations is a part of this study. The other part is an example for a real system.
Availability of a repairable process requires Markov analysis. Using Markov analyses, we can obtain the availability of various repairable systems. We can also determine probability tables of various RGGG nodes in repairable systems.
We find the proper algorithms and probability tables for independent repairable systems, dependent series repairable systems, and k-out-of-m (K/M) redundant parallel repairable systems in this study. We can evaluate the availability of real system using these probability tables. An example for a real system is shown in the latter part of this study., the charging pumps subsystem of the chemical and volume control system (CVCS) was selected for the purpose of analysis.
The RGGG method extended for repairable systems has the same characteristic of intuitiveness as the original RGGG method and we can confirm that the availability analysis result from the repairable RGGG method is exact value.
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