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문제 정의
- , 2013). 본 연구에서는 안전사고의 피해 규모를 분석하기 위해 필요한 사상나무의 입력 정보를 설명한다. [Table 4]와 [Table 5]는 위험도 분석 시뮬레이션에서 초기사건과 안전사고에 대한 입력 항목으로 초기사건의 경우 초기사건을 유발하는 기능과 이를 제어하는 안전기능 그리고 발생 가능한 안전사고를 설정한다.
- 본 연구에서는 통합전력시스템의 고장 요인과 이로부터 발생 가능한 안전사고의 유형을 분석하고 위험 수준을 정량적으로 평가하기 위해 [Figure 1]과 같은 절차를 제시한다. 위험 수준은 안전사고의 발생 빈도와 사고의 심각도를 바탕으로 산정되며, 발생 빈도는 임무 수행에 필요한 기능들 중에서 안전사고와 관련 있는 기능의 고장 발생과 보전시간 그리고 피해규모는 안전시스템의 고장 발생과 복구 시간에 영향을 받는다.
- (2013)은 함정을 구성하는 정밀화된 구성품 및 복잡한 지원체계를 가진 함정의 RAM 성능을 보다 정확하게 분석하기 위해 유사장비의 실제 운용 데이터와 함정의 운용 조건을 바탕으로 시뮬레이션을 설계하였다. 이에 본 연구에서는 보다 정확하게 함정의 통합전력시스템 위험 평가를 위해 고장나무와 사상나무가 연동해서 안전사고의 발생빈도와 심각도를 산출할 수 있는 시뮬레이션 모델을 제안한다. 시뮬레이션은 객체지향설계(Object-oriented design)기법을 적용한 이산사건 시뮬레이션(Discrete-event simulation)으로 객체간의 관계를 Class diagram, Activity diagram, State diagram으로 통해 표현한다.
- 그러나 보다 정확하게 위험 수준을 평가하기 위해서는 고장나무를 통해 임무 실패를 유발하는 필수 기능의 고장을 정의하고, 이를 통해 유발된 안전사고가 확산되는 과정과 제어를 위해 작동하는 안전시스템을 사상나무로 표현된 위험 분석 모델이 필요하다. 이에, 본 연구에서는 고장나무 기법과 사상나무분석기법을 연동한 통합전력시스템의 위험도 분석 절차를 제시하였다. 먼저 고장나무와 사상나무를 작성하기 위해 필요한 기본 정보(운용 시나리오, 물리적 구조, 안전 시스템)를 분석한다.
가설 설정
- 고장나무의 기본사건은 최하위 기능의 고장을 유발하는 중요부품의 고장모드(Failure mode)를 고려하였으며, 고장모드와 안전시스템의 고장이 발생하는 시간과 복구시간은 지수분포를 따른다고 가정하였다. 실제 함정에서 사용되는 구성품 및 안전시스템의 신뢰도 데이터 획득의 어려움이 있어 구성품의 MTBF(Mean time between failure)는 함정이 임무를 수행하는 단위시간 25년, 그리고 안전시스템의 MTBF는 수중을 수행하는 단위시간 12.
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