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문제 정의
- 본 연구에서는 가스센서 중 정전위 전해식 가스센서의 가속수명시험법을 제안하였다. 가속수명시험법 개발을 위해 필요한 성능 및 고장 판정기준을 수립하였고, 성능 및 신뢰성에 영향을 미치는 스트레스 인자를 도출하기 위해 신뢰성 블록 다이어그램, FMEA, QFD 등의 방법을 활용하였다.
- 본 연구에서는 주로 독성가스를 검지하기 위한 가스센서의 한 종류인 정전위 전해식 가스센서의 가속 수명시험법을 개발하였다. 고장 요인 분석을 위해 부품을 신뢰성 블록 다이어그램으로 분류하였고 FMEA를 통해 분류된 부품의 고장 모드 및 메커니즘을 분석하였다.
제안 방법
- 그 결과를 성능 및 신뢰성에 영향을 미칠 수 있는 스트레스 인자 간 영향을 QFD를 통해 분석하였고, 이 중 주요 스트레스 인자로 고온을 시험항목으로 선정하였다. 3수준의 장기간 고온 시험을 통해 아레니우스 모형의 활성화 에너지를 추정하고 정상 사용조건을 가정하여 목표로 하는 수명을 보증하기 위한 시험방법을 설계하였다.
- 정전위 전해식 가스센서에서 발생할 수 있는 잠재적 고장이 제품에 미치는 영향과 원인 및 메커니즘을 상향(bottom-up)식으로 조사하고, 각 고장모드에 대한 위험평가를 위해 FMEA(Failure Mode & Effect Analysis)를 수행하였다. FMEA는 가속수명시험의 발생 가능한 고장모드 확인을 주된 목적으로 작성하였기 때문에 RPN(Risk Priority Number) 수치를 제외하고 고장모드 고장의 원인, 영향, 검지 방법 등만 작성하여 [Table 5]에 제시하였고, 해당 고장모드가 품질 혹은 신뢰성 문제로 봐야 하는지 구분하였다. 구분된 품질, 신뢰성 원인 중 신뢰성 관련된 문제를 주요 스트레스 인자 도출의 고장 모드 및 메커니즘으로 적용하였다.
- 본 연구에서는 가스센서 중 정전위 전해식 가스센서의 가속수명시험법을 제안하였다. 가속수명시험법 개발을 위해 필요한 성능 및 고장 판정기준을 수립하였고, 성능 및 신뢰성에 영향을 미치는 스트레스 인자를 도출하기 위해 신뢰성 블록 다이어그램, FMEA, QFD 등의 방법을 활용하였다. 주요 스트레스 인자를 고온으로 보고 3수준 시험을 통해 가속계수를 도출하였고 목표 수명을 보증하기 위한 시험계획을 수립하였다.
- 가스센서를 구분하기 위해 정용근[2]은 가스센서를 크게 가스의 흡․탈착 현상을 이용한 센서와 가스의 반응성을 이용한 센서로 구분하였다. 또한 흡․탈착에 의한 센서는 반도체식 가스센서와 표면 전위형 가스센서로 세분하고 반응성을 이용한 센서로는 접촉 연소식 가스센서와 정전위 전해식 가스센서로 세분하였다.
- 각 제조사 40℃ 데이터의 경우 열화 경향은 보이고 있으나, 고장 시간까지 시험이 수행되지 않았기 때문에 열화 데이터 분석을 통해 고장시간을 추정하였다. 그리고 A 社 60℃ 시험 조건의 경우 동일한 고장 시간이 도출되어 산포의 부재로 열화 데이터 분석을 수행하였다.
- 고온에 의한 3수준 시험 수행 시 시험 가능한 최고 온도를 60℃로 보고 Meeker and Hanh[7]의 3수준 시험의 시험수준 결정방법을 참고하여 40℃, 50℃, 60℃를 시험 조건으로 선정하였다. 초기 2주간은 주 3회, 2주 후 1주 간격으로 센서 무게 및 감도(출력)를 측정하는 것으로 정하였다.
- 본 연구에서는 주로 독성가스를 검지하기 위한 가스센서의 한 종류인 정전위 전해식 가스센서의 가속 수명시험법을 개발하였다. 고장 요인 분석을 위해 부품을 신뢰성 블록 다이어그램으로 분류하였고 FMEA를 통해 분류된 부품의 고장 모드 및 메커니즘을 분석하였다. 그 결과를 성능 및 신뢰성에 영향을 미칠 수 있는 스트레스 인자 간 영향을 QFD를 통해 분석하였고, 이 중 주요 스트레스 인자로 고온을 시험항목으로 선정하였다.
- FMEA는 가속수명시험의 발생 가능한 고장모드 확인을 주된 목적으로 작성하였기 때문에 RPN(Risk Priority Number) 수치를 제외하고 고장모드 고장의 원인, 영향, 검지 방법 등만 작성하여 [Table 5]에 제시하였고, 해당 고장모드가 품질 혹은 신뢰성 문제로 봐야 하는지 구분하였다. 구분된 품질, 신뢰성 원인 중 신뢰성 관련된 문제를 주요 스트레스 인자 도출의 고장 모드 및 메커니즘으로 적용하였다.
- 5]와같이 구성하였다. 구성된 시험 장치를 통해 시험 및 측정을 위한 장치를 구성하였고 시험 중 측정 주기에 도달했을 때 보다 손쉽게 측정할 수 있도록 하였다.
- 고장 요인 분석을 위해 부품을 신뢰성 블록 다이어그램으로 분류하였고 FMEA를 통해 분류된 부품의 고장 모드 및 메커니즘을 분석하였다. 그 결과를 성능 및 신뢰성에 영향을 미칠 수 있는 스트레스 인자 간 영향을 QFD를 통해 분석하였고, 이 중 주요 스트레스 인자로 고온을 시험항목으로 선정하였다. 3수준의 장기간 고온 시험을 통해 아레니우스 모형의 활성화 에너지를 추정하고 정상 사용조건을 가정하여 목표로 하는 수명을 보증하기 위한 시험방법을 설계하였다.
- 각 제조사 40℃ 데이터의 경우 열화 경향은 보이고 있으나, 고장 시간까지 시험이 수행되지 않았기 때문에 열화 데이터 분석을 통해 고장시간을 추정하였다. 그리고 A 社 60℃ 시험 조건의 경우 동일한 고장 시간이 도출되어 산포의 부재로 열화 데이터 분석을 수행하였다. Total SSE(Sum of Square Error) 비교 결과 선형 모델이 열화 패턴을 가장 잘 묘사하는 것으로 확인되었다.
- 도출한 가속계수로 목표로 하는 수명을 보증하기 위한 시험을 설계하였다. 정전위 전해식 가스센서는 일반적으로 최대 2년의 보증수명을 가정할 수 있다.
- 원인 파악을 위해 장시간의 시험을 추가로 수행 한 후 감도가 회복되는 경향이 실제로 나타나는지 확인할 예정이다. 또한 본 논문에서는 3개 제조사 데이터를 모두 사용하여 통계적 데이터 분석을 수행했지만, 각 제조사의 특성을 개별로 분석하지는 않았다. 따라서 제조사 간 열화 경향의 차이를 파악하고 경향의 차이가 발생하는 원인을 고장분석을 통한 분석이 필요해 보인다.
- 가스센서를 구분하기 위해 정용근[2]은 가스센서를 크게 가스의 흡․탈착 현상을 이용한 센서와 가스의 반응성을 이용한 센서로 구분하였다. 또한 흡․탈착에 의한 센서는 반도체식 가스센서와 표면 전위형 가스센서로 세분하고 반응성을 이용한 센서로는 접촉 연소식 가스센서와 정전위 전해식 가스센서로 세분하였다. 가스센서의 특성으로 박상열 외[9]는 정전위 전해식 가스센서를 다른 가스센서에 비해 정밀도, 안정성, 수명 등의 측면에서는 다소 뒤지지만 고감도로서 소형, 경량화가 가능하고 저렴하기 때문에 독성가스 검지용으로 많이 이용됨을 언급하였다.
- 신뢰성 인증 표준인 RS C 0105[11]는 반도체식 가스센서의 고장메커니즘을 3종류로 제시하고 있다. 센서 오염에 의한 출력 성능 저하, 히터회로의 열 변형으로 인한 출력 저하, 진동 및 충격에 의한 단락 단선의 메커니즘 중 전압을 주요 스트레스 인자로 보고 전압가속 모형을 통해 가속시험법을 제안하였다.
- 정전위 전해식 가스센서는 일반적으로 최대 2년의 보증수명을 가정할 수 있다. 시험시간 및 시료 수는 보증시험 설계방법을 적용하여 B5 수명 2년을 신뢰수준 95%로 보증할 수 있는 지 설계하였다. n개의 아이템을 정해진 기간 t0까지 시험하였을 때, 형상모수가 t*인 와이블 분포의 Bx 수명이 t*이상임을 신뢰수준 100(1-\(\alpha\))%로 보증할 수 있는샘플의 크기를 구하는 식은 식 (3)과 같다[14].
- FMEA 수행 결과 신뢰성 측면에서 접근할 고장 모드 중 정전위 전해식 가스센서의 성능 및 신뢰성에 영향을 미치는 스트레스 인자 도출을 위해 QFD(Quality Function Deployment)를 수행하였고, [Table 6]에 제시되었다. 여기서 고장모드는 FMEA 수행 결과 신뢰성 관점에서 접근할 고장모드 및 메커니즘, 스트레스 인자는 박정원 외[8]가 제시한 수명 주기 중에 노출될 수 있는 환경 요인 도출 연구를 참고하여 관련된 스트레스 항목을 선정하였다.
- 고온에 의한 전해액 증발을 시간이 지남에 따라 확인하기 위해 감도(출력)를 측정할 수 있는 장치를 미리 구성하여야 한다. 이를 위해 표준 가스 공급을 위한 gas supply system, 고온 환경을 만들어 주는 test chamber, 감도를 측정하기 위한 data acquisition system을 [Fig. 5]와같이 구성하였다. 구성된 시험 장치를 통해 시험 및 측정을 위한 장치를 구성하였고 시험 중 측정 주기에 도달했을 때 보다 손쉽게 측정할 수 있도록 하였다.
- 정전위 전해식 가스센서에서 발생할 수 있는 잠재적 고장이 제품에 미치는 영향과 원인 및 메커니즘을 상향(bottom-up)식으로 조사하고, 각 고장모드에 대한 위험평가를 위해 FMEA(Failure Mode & Effect Analysis)를 수행하였다.
- 가속수명시험법 개발을 위해 필요한 성능 및 고장 판정기준을 수립하였고, 성능 및 신뢰성에 영향을 미치는 스트레스 인자를 도출하기 위해 신뢰성 블록 다이어그램, FMEA, QFD 등의 방법을 활용하였다. 주요 스트레스 인자를 고온으로 보고 3수준 시험을 통해 가속계수를 도출하였고 목표 수명을 보증하기 위한 시험계획을 수립하였다.
- 고온에 의한 3수준 시험 수행 시 시험 가능한 최고 온도를 60℃로 보고 Meeker and Hanh[7]의 3수준 시험의 시험수준 결정방법을 참고하여 40℃, 50℃, 60℃를 시험 조건으로 선정하였다. 초기 2주간은 주 3회, 2주 후 1주 간격으로 센서 무게 및 감도(출력)를 측정하는 것으로 정하였다. 시험 세부 내용은 다음 [Table 7]과 같다.
대상 데이터
- 가속계수 도출을 위해 해외에서 판매되는 가스센서 중 시장 점유율이 높고 공정이 안정되었다고 알려진 제품을 선정하였다. 각 제조사 제품 사양은 다음[Table 3]과 같다.
데이터처리
- 9]와 같다. 분석을 위한 소프트웨어로 Minitab 14.2를 사용하였고 적합분포의 비교를 위해 수정된 A-D 통계량(Adjust Anderson Darling statistics)을 비교하였다.
이론/모형
- FMEA 수행 결과 신뢰성 측면에서 접근할 고장 모드 중 정전위 전해식 가스센서의 성능 및 신뢰성에 영향을 미치는 스트레스 인자 도출을 위해 QFD(Quality Function Deployment)를 수행하였고, [Table 6]에 제시되었다. 여기서 고장모드는 FMEA 수행 결과 신뢰성 관점에서 접근할 고장모드 및 메커니즘, 스트레스 인자는 박정원 외[8]가 제시한 수명 주기 중에 노출될 수 있는 환경 요인 도출 연구를 참고하여 관련된 스트레스 항목을 선정하였다.
- 8], [Table 9]와 같다. 분석을 위한 소프트웨어는 Windchill Quality Solution 10.1의 열화 데이터 분석 모듈을 사용하였다.
성능/효과
- 그리고 A 社 60℃ 시험 조건의 경우 동일한 고장 시간이 도출되어 산포의 부재로 열화 데이터 분석을 수행하였다. Total SSE(Sum of Square Error) 비교 결과 선형 모델이 열화 패턴을 가장 잘 묘사하는 것으로 확인되었다. 선형 모델의 계수, 선형 모델에 의해 추정한의사수명(pseudo life)은 다음 [Fig.
- 수정된 A-D(Adjust Anderson Darling) 통계량의 평균을 비교한 결과 대수정규분포, 로그-로지스틱분포, 와이블분포, 로지스틱분포, 최소 극단 값 분포, 지수분포 순으로 적합한 것으로 나타났다. 백재욱[1]에 따르면 보통 A-D 적합도 검정 통계량의 값이 2 또는 3이상이면 해당 분포는 적합하지 않는 것으로 보기 때문에 최소 극단 값, 지수분포를 제외한다.
- 장기간 고온시험 결과 특정 시점 이후로 전해액이 감소하였지만 감도(출력) 측정치는 특정시점 이후 증가 감소를 반복하였다. 원인 파악을 위해 장시간의 시험을 추가로 수행 한 후 감도가 회복되는 경향이 실제로 나타나는지 확인할 예정이다.
- 주요 스트레스 인자 도출 결과 고온이 가장 큰 영향을 미치는 인자로 선정되었고, 이와 관련된 주 고장모드 및 메커니즘은 전해액 증발에 따른 센서 감도(출력) 저하이다.
- 7]과 같다. 평균 무게 감소율과 센서 감도의 추세를 확인한 결과 전해액이 증발되면서 무게가 감소되고 초기 성능 대비 출력 측정 값이 열화되는 경향을 확인할 수 있었다.
후속연구
- 장기간 고온시험 결과 특정 시점 이후로 전해액이 감소하였지만 감도(출력) 측정치는 특정시점 이후 증가 감소를 반복하였다. 원인 파악을 위해 장시간의 시험을 추가로 수행 한 후 감도가 회복되는 경향이 실제로 나타나는지 확인할 예정이다. 또한 본 논문에서는 3개 제조사 데이터를 모두 사용하여 통계적 데이터 분석을 수행했지만, 각 제조사의 특성을 개별로 분석하지는 않았다.
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