In this study, we propose reliability prediction of a satellite by function analysis. To do so, the intended functions of the satellite are derived from using function structure block diagram, and defined as main, sub, and detailed functions. Furthermore, in order to generate function and reliabilit...
In this study, we propose reliability prediction of a satellite by function analysis. To do so, the intended functions of the satellite are derived from using function structure block diagram, and defined as main, sub, and detailed functions. Furthermore, in order to generate function and reliability structure table, reliability model rule, duty cycle, and types of switch are assigned to the classified functions. This study also establishes reliability block diagram and mathematical reliability models to schematize the relationship among the functions. The reliability of the classified function is estimated by calculating the failure rate of parts comprising them. Finally, we apply the proposed method to a small satellite as a case study. The result shows that the reliability for the detailed function and the sub function as well as the main function could be predicted quantitatively and accurately by the proposed approach.
In this study, we propose reliability prediction of a satellite by function analysis. To do so, the intended functions of the satellite are derived from using function structure block diagram, and defined as main, sub, and detailed functions. Furthermore, in order to generate function and reliability structure table, reliability model rule, duty cycle, and types of switch are assigned to the classified functions. This study also establishes reliability block diagram and mathematical reliability models to schematize the relationship among the functions. The reliability of the classified function is estimated by calculating the failure rate of parts comprising them. Finally, we apply the proposed method to a small satellite as a case study. The result shows that the reliability for the detailed function and the sub function as well as the main function could be predicted quantitatively and accurately by the proposed approach.
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문제 정의
기존 방식은 <그림 2>의 (b)와 같이 기능단위로 신뢰성을 모델링하는 것이 아닌 부품의 동작 메커니즘을 기반으로 연관관계를 도식화하기 때문에 중복적으로 사용되는 부품의 영향을 고려할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 기능 중심의 신뢰도 예측을 접근하기 위한 방안 중의 하나로 기능분석을 이용하고자 한다.
본 연구에서는 기능 중심의 신뢰도 예측을 수행하기 위한 접근 방법 중의 하나로 기능분석을 통한 인공위성의 신뢰도 예측방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 기능분석 도구로 널리 사용되는 기능 구조 블록 다이어그램(FSBD : Function Structure Block Diagram)을 이용하여 인공위성의 기능을 분류하고 관련 부품 항목을 정의하였다.
본 절에서는 분류된 각 기능들에 대한 신뢰성 모형을 정의 하는 방법을 제시한다. 일반적으로 신뢰성 모형과 관련된 모델링 기법으로는 RBD, FTA, DFTA, 마코브 체인(R Lu, 2009; Department of Defense, 2007; Fuqua, 2003) 등이 있으며 본 연구에서는 기본적으로 RBD를 적용한다.
본 절에서는 분류된 각 기능에 대한 가동률과 스탠바이의 스위치 유형을 정의하는 방법을 제시한다. 가동률은 임무기간 동안 해당기능이 동작되는 비율을 의미하는 것으로 본 연구에서는 상세기능에 대한 가동률만을 우선적으로 고려한다.
본 절의 목적은 FSBD에서 정의된 부품들의 고장률을 예측하여 요구기능에 대한 신뢰도를 산출하는 것이다. 이를 위하여, 신뢰성 엔지니어는 부품에 부합되는 고장률 모델을 우선적으로 확보한다.
본 절의 목적은 기능 단위의 연관관계를 도식화하기 위한 기초자료를 작성하는 것으로 FSBD 기반의 기능분석과 신뢰성 모형, 스위치 유형 등을 정의하여 기능 및 신뢰성 구조 표를 작성하는 것이다. <그림 4>는 기능 및 신뢰성 구조 표에 대한 양식과 작성 절차를 포함하고 있으며 제 3.
본 절의 목적은 신뢰성 모형의 도식화와 수리적인 모델링을 수립하는 것이다. 모형 도식화의 경우에는 기능 및 신뢰성 구조 표와 RBD를 바탕으로 기능들과의 연관관계를 블록형태로 도식화한다.
제안 방법
첫 번째로 개발자는 임무를 구성하는 요구기능을 주기능, 대기능 그리고 상세기능 단위로 분류하고 기능블록에 작성한다. 그 다음으로 상세기능과 대응되는 부품들과의 관계를 연결고리로 이어주고, 특히 중복적인 부품들의 항목을 필수적으로 확인한다. 그리고 이 결과를 바탕으로 <그림 4>의 기능 정의 및 분류 항목에 입력요소로 기재한다.
또한 분류된 기능들에 대한 신뢰성 모형, 스위치 유형 그리고 가동률 수치를 정의하였으며 이 요소들을 바탕으로 기능 및 신뢰성 구조 표를 생성하였다. 그 다음으로 이 구조 표를 바탕으로 신뢰성 모형을 도식화하고 수리적 모델링을 수립하였다. 그리고 기능을 구성하는 부품들의 고장률을 산출하여 요구기능들의 신뢰도를 추정하였다.
그 다음으로 작성된 FSBD을 이용하여 와 같이 기능 및 신뢰성 구조 표를 작성하였으며 신뢰성 모형과 스위치 유형 그리고 가동률을 정의하였다.
그 다음으로 이 구조 표를 바탕으로 신뢰성 모형을 도식화하고 수리적 모델링을 수립하였다. 그리고 기능을 구성하는 부품들의 고장률을 산출하여 요구기능들의 신뢰도를 추정하였다. 마지막으로 사례연구를 위하여 제안된 예측 방법을 소형위성에 적용하였다.
서론에서 제시한 기존 신뢰도 예측의 문제점을 다음과 같이 개선하였다. 기존의 하드웨어 중심의 예측이 아닌 기능중심의 접근 방법을 통하여 요구기능들에 대한 신뢰도를 산출하였다. 또한 각 기능들에 대한 중복적인 부품들의 영향도 고려하였다.
본 절에서는 상세기능에 포함되는 부품들의 고장률 모델과 설계정보를 수집하여 고장률을 산출하였다. 또한 부품들의 고장률을 바탕으로 각 상세기능과 중기능 그리고 대기능에 대한 신뢰도를 산출하였다. ELVPS의 총 신뢰도는 91.
이를 위하여, 기능분석 도구로 널리 사용되는 기능 구조 블록 다이어그램(FSBD : Function Structure Block Diagram)을 이용하여 인공위성의 기능을 분류하고 관련 부품 항목을 정의하였다. 또한 분류된 기능들에 대한 신뢰성 모형, 스위치 유형 그리고 가동률 수치를 정의하였으며 이 요소들을 바탕으로 기능 및 신뢰성 구조 표를 생성하였다. 그 다음으로 이 구조 표를 바탕으로 신뢰성 모형을 도식화하고 수리적 모델링을 수립하였다.
본 연구에서는 기능분석을 통한 인공위성의 신뢰도 예측 방법을 제안하였으며 분석도구로는 FSBD을 사용하였다. 또한 차세대 소형위성에 탑재되는 ELVPS 유닛을 대상으로 제안된 방법을 적용하여 예측을 수행하였다. 서론에서 제시한 기존 신뢰도 예측의 문제점을 다음과 같이 개선하였다.
그리고 기능을 구성하는 부품들의 고장률을 산출하여 요구기능들의 신뢰도를 추정하였다. 마지막으로 사례연구를 위하여 제안된 예측 방법을 소형위성에 적용하였다.
그 다음으로 부품의 타입, 환경범위, 환경요인, 부품특성요인 그리고 품질요인 등과 같은 설계정보를 고장률 모델에 적용하여 부품의 고장률을 산출한다(Department of Defense, 1995). 마지막으로 위에서 수립된 수리적 모델링에 산출된 고장률 값을 대입하여 상세기능부터 대기능에 이르기까지 다양한 요구기능들의 신뢰도를 산출하고 잠재적인 문제를 평가한다.
마지막으로 위에서 정의된 블록들을 수리적인 형태로 모델링하기 위하여 의 신뢰성 모형에 대한 수학적 모델을 이용한다.
본 연구에서는 FSBD을 이용하여 ELVPS에 대한 대기능, 주기능 그리고 상세기능에 대한 계층적 구조를 정의하였다. 또한 각 기능을 동작하는 부품들과의 대응관계는 연결고리를 이용하여 작성하였으며, <그림 8>과 같다.
본 연구에서는 기능분석을 통한 인공위성의 신뢰도 예측 방법을 제안하였으며 분석도구로는 FSBD을 사용하였다. 또한 차세대 소형위성에 탑재되는 ELVPS 유닛을 대상으로 제안된 방법을 적용하여 예측을 수행하였다.
본 절에서는 FSBD을 이용하여 요구기능을 분류하고 각 기능에 대응되는 부품, 모듈 그리고 서브유닛 등과 같은 물리적인 하드웨어에 대한 구조를 작성하는 방법을 제시한다. 특히, FSBD은 아이템을 구성하는 요구기능의 계층적 구조와 부품과의 유기적인 관계를 도식화시킬 수 있는 장점이 있다.
본 절에서는 상세기능에 포함되는 부품들의 고장률 모델과 설계정보를 수집하여 고장률을 산출하였다. 또한 부품들의 고장률을 바탕으로 각 상세기능과 중기능 그리고 대기능에 대한 신뢰도를 산출하였다.
본 절에서는 위 단계에서 작성된 기능 및 신뢰성 구조 표를 바탕으로 ELVPS의 요구기능들 간의 연관관계를 RBD 모형으로 도식화하였으며, 수학적 모델을 이용하여 수리적 모델링을 수립하였다. 그 결과는 <그림 9>와 같다.
본 연구에서는 기능 중심의 신뢰도 예측을 수행하기 위한 접근 방법 중의 하나로 기능분석을 통한 인공위성의 신뢰도 예측방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 기능분석 도구로 널리 사용되는 기능 구조 블록 다이어그램(FSBD : Function Structure Block Diagram)을 이용하여 인공위성의 기능을 분류하고 관련 부품 항목을 정의하였다. 또한 분류된 기능들에 대한 신뢰성 모형, 스위치 유형 그리고 가동률 수치를 정의하였으며 이 요소들을 바탕으로 기능 및 신뢰성 구조 표를 생성하였다.
특히 인공위성의 신뢰성은 통계적 방법 기반의 신뢰도 예측을 통해서 평가될 수 있다. 이를 위해 요구기능들에 대한 연관관계를 신뢰성 블록 다이어그램(RBD : Reliability Block Diagram), 고장나무분석(FTA : Fault Tree Analysis), 동적나무 분석(DFTA : Dynamic Fault Tree Analysis) 그리고 마코브 체인과 같은 신뢰성 모델링 기법을 이용하여 블록 형태로 도식화해야 한다. 그 다음으로 기능을 구성하는 부품들의 고장률을 예측하여 하위 기능에서부터 상위 기능들에 대한 신뢰도를 산출해야 한다.
통계적 방법 기반의 신뢰도 예측이 수행된 연구들은 다음과 같다. 전자광학장비, multi-spectral camera, micro-satellite power subsystem, 하이브리드 DC-DC 컨버터, 저궤도 관측위성의 전력분배장치, traveling wave tube 그리고 다목적실용위성을 대상으로 신뢰도 예측이 수행되었다. 위에서 언급된 연구들은 대상 아이템에 관한 신뢰도를 산출하고, 임무 말에서의 목표 신뢰도와의 만족 여부를 비교하였다(이낙영․이봉훈, 1998; 이창호 외, 1999; 이상규 외, 2001; 이창호, 2003; Kim et al.
제 4장에서는 제안한 접근방법을 이용하여 실제 사례연구를 수행하였다. 예측 대상은 차세대소형위성(NextSat-1) 내부에 탑재되는 ELVPS(EPS Low Volatage Power Supply) 유닛으로 선정하였다.
첫 번째로 개발자는 임무를 구성하는 요구기능을 주기능, 대기능 그리고 상세기능 단위로 분류하고 기능블록에 작성한다. 그 다음으로 상세기능과 대응되는 부품들과의 관계를 연결고리로 이어주고, 특히 중복적인 부품들의 항목을 필수적으로 확인한다.
대상 데이터
제 4장에서는 제안한 접근방법을 이용하여 실제 사례연구를 수행하였다. 예측 대상은 차세대소형위성(NextSat-1) 내부에 탑재되는 ELVPS(EPS Low Volatage Power Supply) 유닛으로 선정하였다. 또한 본 연구에서는 정보보호를 위해 수정된 데이터를 사용하였으며 실제 결과와는 차이가 있다.
제 3장에서는 기능분석을 통한 신뢰도 예측 접근 방법을 제시하였다. 제 4장에서는 소형위성을 대상으로 수행된 예측 사례를 제시하였다. 제 5장에서는 결론 및 향후 연구 방향을 제시하였다.
이론/모형
또한 작성 시에는 기능들에 대한 명칭을 정의하여 작성해야 한다. FSBD 기법에 대한 상세내용은 Kmenta and Ishill(1998)의 연구를 참조한다.
제 3장에서는 기능분석을 이용한 신뢰도 예측 방법에 대한 상세절차와 내용을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 기능분석 도구로 널리 사용되는 FSBD을 이용하였다. 제안된 절차는 <그림 3>과 같으며 총 4단계로 구성된다.
후속연구
또한 각 기능들에 대한 중복적인 부품들의 영향도 고려하였다. 그 결과 설계된 기능들에 대한 신뢰성 평가가 가능하며 잠재적인 문제 부위에 대한 도출과 원인에 대한 개선책을 수립할 수 있다. 또한 이러한 정보를 연구 개발자들에게 제공할 수 있어 보다 견고한 위성을 개발할 수 있다.
또한 요구기능들에 대한 신뢰성을 평가하기 위해 신뢰도 예측 결과를 신뢰성 할당 기준과 비교해야 한다. 마지막으로 물리적 하드웨어의 구조를 역 추적하는 방식을 적용하여 기능들에 대한 잠재적인 문제 부위를 도출하고 개선책을 수립해야 한다.
또한 이러한 정보를 연구 개발자들에게 제공할 수 있어 보다 견고한 위성을 개발할 수 있다. 향후 연구에서는 요구기능의 고장유형을 고려한 신뢰도 예측을 수행해야 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
신뢰도 예측에는 어떤 방법이 사용되고 있는가?
신뢰도 예측은 통계적 방법(statistical method), 고장물리 방법(physics of failure method) 그리고 유사성 분석 방법(similarity analysis method) 등이 널리 사용되고 있다(Foucher et al., 2002).
경험적 방법 기반의 신뢰도 예측을위한 요구사항은?
, 2002) 인공위성 분야에 널리 적용되고 있다. 특히, 경험적 방법 기반의 신뢰도 예측은 부품단위에서부터 시작하여 세부기능, 중기능, 대기능과 같은 상세한 기능수준까지 분해하여 예측해야 한다. 즉 기능중심으로 예측하는 것이 중요하며 일반적으로 상향식(bottom-up) 방식을 통해 접근 가능하다.
인공위성 오작동을 발생시킬 수 있는 위험요소는 무엇이 있는가?
인공위성은 부여된 임무를 수행하기 위해 각각의 서브시스템과 구성요소의 기능들이 시스템 요구사항에 맞게 설계 되고, 또한 상호연계성 있게 동작하는 것이 중요하다. 하지만 진동 및 충격과 같은 발사환경 그리고 방사선, 온도변화 등이 존재하는 우주환경에 노출되기 때문에 기능들의 오동작 혹은 고장 발생에 대한 위험이 존재한다. 따라서 신뢰성에 대한 인식과 중요성이 부각되었으며(NASA, 1998; ESA, 1999; Castet and Saleh, 2009; Lu et al.
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