[논문]다기능 시스템의 RAM 목표값 설정을 위한 휴리스틱 기법

한영진; 김희욱; 윤원영; 김종운

doi:10.3795/ksme-a.2012.36.2.157

다기능 시스템의 RAM 목표값 설정을 위한 휴리스틱 기법
Heuristic Method for RAM Design of Multifunctional System 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.36 no.2, 2012년, pp.157 - 164

한영진 (부산대학교 산업공학과) , 김희욱 (한국철도기술연구원) , 윤원영 (부산대학교 산업공학과) , 김종운 (한국철도기술연구원)

초록
AI-Helper

많은 기능 또는 임무를 수행하는 다수의 부품들로 구성되어 있는 다기능 시스템 개발에 있어 시스템과 부품의 신뢰도(reliability), 가용도(availability) 그리고 정비도(maintainability)를 결정하는 것은 설계 단계에서의 중요한 일이다. 본 논문에서는 시스템을 구성하고 있는 최하위 부품을 대상으로 개발기준의 시스템 목표가용도(target availability)를 만족하는 각 구성품의 MTBF 와 MTTR 을 결정하고자 한다. 대안 생성을 위해 휴리스틱 기법(heuristic method)을 개발하였으며, 각 대안의 시스템 가용도와 수명주기비용을 계산하기 위해 시뮬레이션을 이용한다. 그리고 수치예제를 통해 모형매개변수의 영향을 알아 본다.

Abstract ▼ AI-Helper

When designing a multifunctional system consisting of many components performing many functions or missions, it is important to determine the reliability, availability, and maintainability (RAM) of the system and components, and we consider system availability to be the optimization criterion. For given intervals of mean time between failure (MTBF) and mean time to repair (MTTR) of the components, we want to determine the values of MTBF and MTTR for all components that satisfy the target availability. A heuristic method is proposed for finding near-optimal solutions through simulation. We also study numerical examples to check effects of model parameters on the optimal solutions.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 다기능 시스템을 구성하는 최하위 구성품을 대상으로, 개발기준인 시스템의 목표가용도를 만족하는 구성품의 MTBF(mean time between failure)와 MTTR(mean time to repair)을 결정하고자 한다. 구성품이 가질 수 있는 MTBF 와 MTTR의 대안생성을 위해 휴리스틱 기법을 제시하며, 대안의 시스템 가용도와 수명주기비용은 시뮬레이션을 이용하여 평가한다.
본 논문에서는 다기능 시스템의 목표가용도를 만족하는 구성품의 MTBF, MTTR 의 대안을 생성하기 위해 휴리스틱 기법을 제안한다. 휴리스틱 기법에 사용되는 매개변수와 기호는 Table 1 과 같이 정의한다.
본 논문은 철도차량과 같은 다기능 시스템의 목표가용도를 만족하는 구성품의 MTBF 와 MTTR 의 결정하는 방법에 대하여 연구하였다. 다기능 시스템의 구성요소로 시스템, 임무, 기능 그리고 요소를 정의하였고, 목표가용도를 만족하는 구성품의 MTBF 와 MTTR 의 대안을 생성하는 방법으로 휴리스틱 기법을 개발하였다.

가설 설정

구성품의 MTBF 와 MTTR 의 개선 한계는 60%, 개선에 따른 개발, 투자 그리고 수리비용의 변화는 2 차 함수를 따른다고 가정한다.⁽¹⁵⁾ 휴리스틱 기법에서 R₁ 과 R₂ 는 10%, ε 은 0.
대안은 휴리스틱 절차에 따라 기술수준과 비용제약을 고려한 개선범위 내에서 구성품의 MTBF 와 MTTR 을 일정한 단위로 개선시키면서 생성하였으며, 대안의 목표가용도 달성 여부를 판단하기 위해 시뮬레이션을 이용해 시스템 가용도와 수명주기비용을 산출하였다. 그리고 수명주기비용은 구성품의 MTBF 의 개선에 따라 증가하는 수리단가와 개발비용 그리고 MTTR 의 개선에 따라 증가하는 투자비용을 고려하였으며, MTBF 와 MTTR 의 개선 정도에 따라 비용은 2 차 함수를 따른다고 가정하였다. 본 논문에서 제시된 휴리스틱 기법을 적용한 다양한 예제실험을 수행하여 매개변수의 변화에 따른 수명주기 비용의 변화를 분석하였다.

제안 방법

철도차량 역시 다기능 시스템 중 하나로 국내에서 운행되고 있는 고속철도차량인 KTX 는 검수 리스트 분류를 기준으로 크게 차체장치, 전기장치, 공압제동장치, 기계장치 그리고 공기조화장치로 구성되어 있으며, 각 하위 시스템은 다시 공압회로, 배터리, 차량 연결 케이블 등 많은 구성품들이 복잡한 구조로 구성되어 있다. KTX 의 임무는 KTX 의 운영시나리오의 분석을 통해서 정의할 수 있으며, 현재 KTX 가 운행하고 있는 노선 중에서 경부선(서울-부산), 호남선(서울-목포)의 운영형태를 분석하여 Fig. 2 와 같이 KTX 의 임무와 노선별 임무의 수행시간을 파악하였다. ⁽¹⁴⁾ KTX 의 운영시나리오를 구성하는 임무는 이동, 점검, 운행이라는 것을 알 수 있으며, 이러한 임무들이 완료되기 위해 감속, 제동, 냉각 등과 같은 기능이 수행되어야 한다.
본 논문에서는 다기능 시스템을 구성하는 최하위 구성품을 대상으로, 개발기준인 시스템의 목표가용도를 만족하는 구성품의 MTBF(mean time between failure)와 MTTR(mean time to repair)을 결정하고자 한다. 구성품이 가질 수 있는 MTBF 와 MTTR의 대안생성을 위해 휴리스틱 기법을 제시하며, 대안의 시스템 가용도와 수명주기비용은 시뮬레이션을 이용하여 평가한다.
은 다기능 시스템의 구성요소를 임무, 기능 그리고 요소로 정의하였다. 그리고 시뮬레이션을 이용하여 다기능 시스템의 RAM 성능을 예측하고 분석하는 기법을 연구하였다. 정일한과 박삼준⁽¹¹⁾은 시뮬레이션을 이용하여 효과적으로 무기체계의 RAM 성능 분석을 위해 필요한 신뢰성, 정비성 그리고 유지보수체계별 시뮬레이션의 입력정보 분석과 AvSim, BlockSim, OpSim 등 상용 RAM 시뮬레이션 S/W의 성능을 비교 분석하였다.
먼저 각 구성품의 MTBF 와 MTTR 의 초기 기준값을 입력하고, 목표가용도를 설정한다. 그리고 휴리스틱 기법을 통해 목표가용도를 만족하는 새로운 대안을 생성하고, 시뮬레이션으로 대안의 시스템 가용도와 수명주기 비용을 계산한다. 대안의 시스템 가용도가 목표가용도를 만족하면 현재 대안이 선택되고, 만족하지 못하는 경우 위의 절차를 반복한다.
본 논문은 철도차량과 같은 다기능 시스템의 목표가용도를 만족하는 구성품의 MTBF 와 MTTR 의 결정하는 방법에 대하여 연구하였다. 다기능 시스템의 구성요소로 시스템, 임무, 기능 그리고 요소를 정의하였고, 목표가용도를 만족하는 구성품의 MTBF 와 MTTR 의 대안을 생성하는 방법으로 휴리스틱 기법을 개발하였다. 대안은 휴리스틱 절차에 따라 기술수준과 비용제약을 고려한 개선범위 내에서 구성품의 MTBF 와 MTTR 을 일정한 단위로 개선시키면서 생성하였으며, 대안의 목표가용도 달성 여부를 판단하기 위해 시뮬레이션을 이용해 시스템 가용도와 수명주기비용을 산출하였다.
다음은 고장분포 중에서 와이블 분포의 형상모수를 20%, 40% 그리고 60% 증가시키면서 수명주기비용을 변화를 분석하였다. Fig.
다음은 구성품의 Duty cycle 에 변화를 주어 수명주기비용의 변화를 분석하였다. 먼저 M4 의 수행시간을 100, 800, 50 그리고 20 으로 감소시키고, M2 의 수행시간을 90, 110, 140 그리고 170 으로 증가시켜 E₁ , E₂ , E₃ 의 Duty cycle 을 0.
다음은 투자비용을 25%, 50% 그리고 75% 감소시켰을 때 수명주기비용의 변화를 관찰하였다. 개발비용과 달리 투자비용은 구성품의 MTTR 을 개선하기 위해 소요되는 비용으로, 투자비용이 감소하는 것은 보다 적은 비용으로 구성품의 MTTR 을 개선하여 목표가용도를 만족할 수 있으므로 Fig.
다기능 시스템의 구성요소로 시스템, 임무, 기능 그리고 요소를 정의하였고, 목표가용도를 만족하는 구성품의 MTBF 와 MTTR 의 대안을 생성하는 방법으로 휴리스틱 기법을 개발하였다. 대안은 휴리스틱 절차에 따라 기술수준과 비용제약을 고려한 개선범위 내에서 구성품의 MTBF 와 MTTR 을 일정한 단위로 개선시키면서 생성하였으며, 대안의 목표가용도 달성 여부를 판단하기 위해 시뮬레이션을 이용해 시스템 가용도와 수명주기비용을 산출하였다. 그리고 수명주기비용은 구성품의 MTBF 의 개선에 따라 증가하는 수리단가와 개발비용 그리고 MTTR 의 개선에 따라 증가하는 투자비용을 고려하였으며, MTBF 와 MTTR 의 개선 정도에 따라 비용은 2 차 함수를 따른다고 가정하였다.
그리고 유지보수비용은 고장난 시스템의 기능을 복구하기 위해 필요한 예비품 구입, 정비원 및 장비의 운영, 시설물 설치 등 유지보수체계의 운영과 관련된 비용으로 빠른 시간에 시스템의 기능을 복구하기 위해서는 보다 많은 구입비용, 보관비용, 설치 및 운영비용 등의 투자비용이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 시스템의 수명주기비용으로 식 (2)와 같이 연간 구성품의 신뢰도와 정비도 개선에 따른 개발비용, 투자비용 그리고 수리비용을 고려하고 시뮬레이션을 이용하여 계산한다.
다음은 구성품의 Duty cycle 에 변화를 주어 수명주기비용의 변화를 분석하였다. 먼저 M4 의 수행시간을 100, 800, 50 그리고 20 으로 감소시키고, M2 의 수행시간을 90, 110, 140 그리고 170 으로 증가시켜 E₁ , E₂ , E₃ 의 Duty cycle 을 0.66 에서 0.83 까지 증가시켰다. Fig.
3 과 같다. 먼저 각 구성품의 MTBF 와 MTTR 의 초기 기준값을 입력하고, 목표가용도를 설정한다. 그리고 휴리스틱 기법을 통해 목표가용도를 만족하는 새로운 대안을 생성하고, 시뮬레이션으로 대안의 시스템 가용도와 수명주기 비용을 계산한다.
다음은 개발비용과 투자비용에 변화를 주어 실험하였다. 먼저 개발비용을 25%, 50% 그리고 75% 감소시켰을 때 수명주기비용의 변화를 관찰하였다. 개발비용은 구성품의 MTBF 의 개선과 관계가 있으므로 개발비용이 줄어들면 보다 적은 비용으로 구성품의 MTBF 를 개선하여 목표가용도를 만족할 수 있기 때문에 Fig.
휴리스틱 기법에 사용되는 매개변수와 기호는 Table 1 과 같이 정의한다. 목표가용도를 만족하는 구성품의 MTBF 와 MTTR 의 대안을 생성하기 위해 개선단위 (R₁ , R₂) 와 휴리스틱 절차 수행 중 효과적으로 구성품의 MTBF 와 MTTR 개선시키기 위해 가용도 및 수명주기비용의 변화 비율(#)을 고려하였다. 그리고 휴리스틱은 대안의 시스템 가용도가 변화의 허용치(ε) 를 고려한 목표가용도 범위를 만족하면 종료한다.
본 논문에서 시스템의 가용도와 수명주기비용 계산에 사용된 시뮬레이션은 객체지향 설계에 따라 개발하였으며, 시스템 내에서 존재하는 객체들의 활동을 중심으로 시뮬레이션 운영 로직을 설계하였다. 시뮬레이션에서 시간이 진행됨에 따라 상태를 변경하면서 활동하는 객체를 프로세스라고 정의하고, 프로세스의 활동과 각 프로세스 사이의 상호작용을 통하여 시뮬레이션이 수행된다.
그리고 수명주기비용은 구성품의 MTBF 의 개선에 따라 증가하는 수리단가와 개발비용 그리고 MTTR 의 개선에 따라 증가하는 투자비용을 고려하였으며, MTBF 와 MTTR 의 개선 정도에 따라 비용은 2 차 함수를 따른다고 가정하였다. 본 논문에서 제시된 휴리스틱 기법을 적용한 다양한 예제실험을 수행하여 매개변수의 변화에 따른 수명주기 비용의 변화를 분석하였다. 향후 메타 휴리스틱과 같은 최적화 알고리즘을 이용하여 시스템 목표가 용도를 만족하고 수명주기비용을 최소화하는 최적해를 제시하였을 때 해의 최적화를 보장하는데 비교 척도로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 대안을 평가할 때 시뮬레이션을 이용하여 시스템 가용도와 수명주기비용을 계산한다. 수명주기비용은 크게 초기투자비용과 유지보수비용으로 나눌 수 있다.
본 절에서는 제안된 휴리스틱 기법을 활용하여 시스템의 목표가용도를 만족하는 구성품의 MTBF와 MTTR 결정하는 예제실험을 수행한다.
예제실험에서는 12 개의 구성품으로 구성된 다기능 시스템을 고려하였으며, Table 2 에서는 시스템이 수행하는 임무와 임무의 수행시간, 각 임무에 필요한 기능 그리고 구성품의 고장 및 수리분포를 보여준다. 그리고 시스템은 시뮬레이션 시간동안 M1-M2-M3-M4 순서로 임무를 순차적으로 반복 수행한다.
그리고 시뮬레이션을 이용하여 다기능 시스템의 RAM 성능을 예측하고 분석하는 기법을 연구하였다. 정일한과 박삼준⁽¹¹⁾은 시뮬레이션을 이용하여 효과적으로 무기체계의 RAM 성능 분석을 위해 필요한 신뢰성, 정비성 그리고 유지보수체계별 시뮬레이션의 입력정보 분석과 AvSim, BlockSim, OpSim 등 상용 RAM 시뮬레이션 S/W의 성능을 비교 분석하였다. 그리고 Marquez 등⁽¹²⁾은 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 시스템의 가용도와 신뢰도를 산출하는 기법을 제시하였고, Landers 등⁽¹³⁾은 SIMENT 를 이용하여 F17 전투기의 음성교신 시스템의 임무신뢰도를 예측하였다.

후속연구

본 논문에서 제시된 휴리스틱 기법을 적용한 다양한 예제실험을 수행하여 매개변수의 변화에 따른 수명주기 비용의 변화를 분석하였다. 향후 메타 휴리스틱과 같은 최적화 알고리즘을 이용하여 시스템 목표가 용도를 만족하고 수명주기비용을 최소화하는 최적해를 제시하였을 때 해의 최적화를 보장하는데 비교 척도로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	RAM이란?	그러나 많은 부품으로 구성되고 복잡한 구조를 가진 시스템의 성능을 정량적으로 나타내고 이를 설계에 반영하는 것은 매우 어렵다. RAM(reliability, availability and maintainability)은 시스템의 성능을 정량적으로 평가하는 중요한 척도 중 하나로 신뢰도, 가용도 그리고 정비도를 일컫는 말이다. 신뢰도란 시스템, 기기 및 부품 등이 주어진 사용조건에서 규정된 시간에 고장 없이 정해진 기능을 수행할 수 있는 확률을 나타내며, 가용도는 시스템이 어느 특정한 시점에서 요구되는 기능을 수행할 수 있도록 가동 가능상태에 있을 확률로써, 신뢰도 및 정비도를 기반으로 하여 산출되는 시스템의 운용성능을 평가하는 척도이다.
	다기능 시스템이란?	항공기, 철도차량, 냉장고, 에어컨 등과 같이 하나의 시스템이 여러 가지 기능을 수행하는 시스템을 다기능 시스템(multi-functional system)이라고 정의한다. 그리고 다기능 시스템을 구성하는 요소로는 시스템(system), 임무(mission), 기능(function) 그리고 요소(element)가 있다.
	다기능 시스템을 구성하는 요소로는 시스템, 임무, 기능, 요소가 있는데 각각에 대해서 설명해라	그리고 다기능 시스템을 구성하는 요소로는 시스템(system), 임무(mission), 기능(function) 그리고 요소(element)가 있다. 시스템은 현재 분석하고자 하는 대상이며, 임무는 시스템의 사용목적으로 하나 이상의 기능들이 수행됨으로써 완료된다. 기능은 임무가 수행되기 위한 활동으로 하나의 기능이 수행되기 위해서는 하나 이상의 요소들의 작동이 필요하다. 요소는 실제 물리적 고장과 정비가 이루어지는 시스템의 최하위 구성품이다. 다기능 시스템의 임무는 하나 이상의 기능들을 필요로 하고, 기능들은 실제 시스템을 구성하고 있는 일부 또는 모든 구성품이 작동됨으로써 수행된다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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