안전관련 시스템의 안전무결성등급(SIL, Safety Integrity Level) 할당을 위한 리스크 평가 방법은 기본적으로 심각도와 발생빈도 두 가지를 기반으로 산정하며, 응용분야마다 추가적인 리스크 변수를 도입하여 리스크 평가를 수행한다. 철도분야 안전성 평가는 정성적인 방법과 정량적인 방식으로 구분되며 서로 완전히 독립된 방법으로 취급 할 수 없고 두 가지 평가 방법은 상호 보완적인 관계로 사용된다. 정성적 평가는 시스템으로 인해 발생할 수 있는 사고들을 규명하고, 전문가들의 경험에 의존하여 심각도와 발생빈도를 추론하여 리스크를 평가한다. 이러한 방법은 정량적 심각도와 발생빈도를 예측하기 힘들 때 사용하며, 추론과정이 주관적이기 때문에 심각도와 발생빈도를 과대 혹은 과소평가 할 수 있다. 과소평가는 안전대책이 미흡하게 되고, 과대평가는 과대비용을 수반한다. 특히, 철도 구축 사업 초기 안전성 요구사항을 수립하는 단계에서는 제한된 운영 개념 및 구축 할 시스템 정보만으로는 위험원에 대한 정량적 위험도 평가방법을 적용할 수 없으므로, 리스크 평가 방법이 주관적임에도 불구하고 정성적인 방법을 많이 적용하고 있다. 따라서, 본 논문에서 ...
안전관련 시스템의 안전무결성등급(SIL, Safety Integrity Level) 할당을 위한 리스크 평가 방법은 기본적으로 심각도와 발생빈도 두 가지를 기반으로 산정하며, 응용분야마다 추가적인 리스크 변수를 도입하여 리스크 평가를 수행한다. 철도분야 안전성 평가는 정성적인 방법과 정량적인 방식으로 구분되며 서로 완전히 독립된 방법으로 취급 할 수 없고 두 가지 평가 방법은 상호 보완적인 관계로 사용된다. 정성적 평가는 시스템으로 인해 발생할 수 있는 사고들을 규명하고, 전문가들의 경험에 의존하여 심각도와 발생빈도를 추론하여 리스크를 평가한다. 이러한 방법은 정량적 심각도와 발생빈도를 예측하기 힘들 때 사용하며, 추론과정이 주관적이기 때문에 심각도와 발생빈도를 과대 혹은 과소평가 할 수 있다. 과소평가는 안전대책이 미흡하게 되고, 과대평가는 과대비용을 수반한다. 특히, 철도 구축 사업 초기 안전성 요구사항을 수립하는 단계에서는 제한된 운영 개념 및 구축 할 시스템 정보만으로는 위험원에 대한 정량적 위험도 평가방법을 적용할 수 없으므로, 리스크 평가 방법이 주관적임에도 불구하고 정성적인 방법을 많이 적용하고 있다. 따라서, 본 논문에서 퍼지이론을 리스크 그래프에 적용하여 입력변수 선정 시 전문가 의견을 세분화 적용 할 수 있는 다단계 퍼지 리스크 그래프 방법론을 제안한다. 제안된 모델링의 1단계에서는 심각도, 노출도, 회피도 및 요구율을 산정하기 위한 상세입력 퍼지집합을 제안했으며, 1단계 퍼지이론 적용 결과 4가지 입력변수의 실수값을 도출하였다. 2단계 모델링에서는 1단계 출력인 4가지 입력변수를 각각 퍼지화하며, 퍼지화 결과를 퍼지규칙 베이스를 통해 추론 및 역퍼지화 과정을 통해 최종 안전무결성등급을 평가하고 해당 허용위험원율을 산정하였다. 본 논문에서 개발된 다단계 퍼지 리스크 그래프 평가방법은 사업초기 개념설계 단계에서 고장율과 같은 세부 시스템 상세 정보가 부재한 상황이더라도 객관적 통계 자료 및 운영조건 분석을 통해 신호 위험 기능의 반정량적인 안전성 평가도구로써 활용 될 수 있다고 판단된다.
안전관련 시스템의 안전무결성등급(SIL, Safety Integrity Level) 할당을 위한 리스크 평가 방법은 기본적으로 심각도와 발생빈도 두 가지를 기반으로 산정하며, 응용분야마다 추가적인 리스크 변수를 도입하여 리스크 평가를 수행한다. 철도분야 안전성 평가는 정성적인 방법과 정량적인 방식으로 구분되며 서로 완전히 독립된 방법으로 취급 할 수 없고 두 가지 평가 방법은 상호 보완적인 관계로 사용된다. 정성적 평가는 시스템으로 인해 발생할 수 있는 사고들을 규명하고, 전문가들의 경험에 의존하여 심각도와 발생빈도를 추론하여 리스크를 평가한다. 이러한 방법은 정량적 심각도와 발생빈도를 예측하기 힘들 때 사용하며, 추론과정이 주관적이기 때문에 심각도와 발생빈도를 과대 혹은 과소평가 할 수 있다. 과소평가는 안전대책이 미흡하게 되고, 과대평가는 과대비용을 수반한다. 특히, 철도 구축 사업 초기 안전성 요구사항을 수립하는 단계에서는 제한된 운영 개념 및 구축 할 시스템 정보만으로는 위험원에 대한 정량적 위험도 평가방법을 적용할 수 없으므로, 리스크 평가 방법이 주관적임에도 불구하고 정성적인 방법을 많이 적용하고 있다. 따라서, 본 논문에서 퍼지이론을 리스크 그래프에 적용하여 입력변수 선정 시 전문가 의견을 세분화 적용 할 수 있는 다단계 퍼지 리스크 그래프 방법론을 제안한다. 제안된 모델링의 1단계에서는 심각도, 노출도, 회피도 및 요구율을 산정하기 위한 상세입력 퍼지집합을 제안했으며, 1단계 퍼지이론 적용 결과 4가지 입력변수의 실수값을 도출하였다. 2단계 모델링에서는 1단계 출력인 4가지 입력변수를 각각 퍼지화하며, 퍼지화 결과를 퍼지규칙 베이스를 통해 추론 및 역퍼지화 과정을 통해 최종 안전무결성등급을 평가하고 해당 허용위험원율을 산정하였다. 본 논문에서 개발된 다단계 퍼지 리스크 그래프 평가방법은 사업초기 개념설계 단계에서 고장율과 같은 세부 시스템 상세 정보가 부재한 상황이더라도 객관적 통계 자료 및 운영조건 분석을 통해 신호 위험 기능의 반정량적인 안전성 평가도구로써 활용 될 수 있다고 판단된다.
This paper introduces a multi-phase fuzzy risk graph model, representing a method for determining for SIL values for railway industry systems. The purpose of this paper is to compensate for the shortcomings of qualitative determination, which are associated with input value ambiguity and the subject...
This paper introduces a multi-phase fuzzy risk graph model, representing a method for determining for SIL values for railway industry systems. The purpose of this paper is to compensate for the shortcomings of qualitative determination, which are associated with input value ambiguity and the subjectivity problem of expert judgement. The multi-phase fuzzy risk graph model has two phases. The first involves the determination of the conventional risk graph input values of the consequence, exposure, avoidance and demand rates using fuzzy theory. For the first step of fuzzification this paper proposes detailed input parameters. The fuzzy inference and the defuzzification results from the first step will be utilized as input parameters for the second step of the fuzzy model. The second step is to determine the safety integrity level and tolerable hazard rate corresponding to be identified hazard in the railway industry. To validate the results of the proposed the multi-phase fuzzy risk graph, it is compared with the results of a safety analysis of a level crossing system in the CENELEC SC 9XA WG A0 report. This model will be adapted for determining safety requirements at the early concept design stages in the railway business.
This paper introduces a multi-phase fuzzy risk graph model, representing a method for determining for SIL values for railway industry systems. The purpose of this paper is to compensate for the shortcomings of qualitative determination, which are associated with input value ambiguity and the subjectivity problem of expert judgement. The multi-phase fuzzy risk graph model has two phases. The first involves the determination of the conventional risk graph input values of the consequence, exposure, avoidance and demand rates using fuzzy theory. For the first step of fuzzification this paper proposes detailed input parameters. The fuzzy inference and the defuzzification results from the first step will be utilized as input parameters for the second step of the fuzzy model. The second step is to determine the safety integrity level and tolerable hazard rate corresponding to be identified hazard in the railway industry. To validate the results of the proposed the multi-phase fuzzy risk graph, it is compared with the results of a safety analysis of a level crossing system in the CENELEC SC 9XA WG A0 report. This model will be adapted for determining safety requirements at the early concept design stages in the railway business.
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