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문제 정의
- 따라서 각 무기체계 별로 적합한 신뢰도 성장 관리 방안을 개발하여 적용하는 것이 필요하다. 이는 기동장비의 경우에도 해당되며, 이 연구에서는 기동장비에 적합한 신뢰도 성장 관리 방안을 제시하고 실제 기동장비 발사대 체계에 대한 신뢰도 성장 관리 방안을 적용하는 사례를 다루었다.
가설 설정
- 7434)으로 판단해 볼 때 OT 기간 동안 체계의 신뢰도는 성장했다고 볼 수 있다. 단, 시험 기간 동안 발생한 고장에 대해서는 시험-수정-시험(Test-Fix-Test) 방식의 처리를 수행했다고 가정하였다. [Table 3]은 발사대 (Level 1)를 구성하는 품목들의 신뢰도 추정 값들을 정리한 표이다.
- 시스템에 인가하는 압력을 가속인자로 사용하는 ‘전동기, 유압식’에 대한 가속수명시험 모델로 역승모델 (Inverse Power Law Model)을 사용하였으며, 각 가속 수준에서의 수명 분포는 와이블분포를 가정하였다.
제안 방법
- Level 4 품목인 ‘전동기, 유압식’을 대상으로 가속수명시험을 수행하여 설계 개선에 따른 신뢰도 개선 검증 절차를 보였으며, 복합적으로 이루어진 많은 설계 개선으로 인한 발사대 체계의 신뢰도 성장을 확인하였다.
- 기동장비 발사대의 시험 단계 고장 데이터를 분석한 결과 선정된 신뢰도 개선 대상 품목에 대한 설계 변경 등의 개선이 진행된 이후 ‘전동기, 유압식’을 포함한 여러 Level 3, Level 4 품목에 대한 가속수명시험 또는 가속열화시험을 수행하였다. 가속수명시험 또는 가속열화시험을 통해 신뢰도 개선이 검증된 설계를 발사대 체계에 반영한 이후 야전에 배치되어 운용된 기동장비 발사대에 대한 고장 데이터를 수집하고 분석을 수행하였다.
- 실제로 개발 시험 단계 고장 데이터는 고장이 발생한 운용시간의 누적 값을 확인할 수 없었다. 그러나 운용 시험의 경우 31개, 야전 시험의 경우 22개 고장 데이터를 구할 수 있었으며, 이 고장 데이터를 Crow-AMSAA 신뢰도 성장 추적모형에 적합시킴으로 각 시험 단계별 발사대 체계의 신뢰도를 추정하였다. 기동장비 발사대의 시험 데이터 분석은 E-BOM을 기준으로 체계 (Level 1)에서 분석 가능한 수준 (Level)까지 품목별로 분류된 고장 데이터를 활용하였으며 추정된 고장 간 평균 시간 간격을 나타내는 MTBF (Mean Time Between Failures) (#)와 고장 강도 함수(Failure Intensity Function) (#)를 기준으로 체계의 신뢰도 성장 여부를 확인하였다.
- 기동장비 발사대의 시험 단계 고장 데이터를 분석한 결과 선정된 신뢰도 개선 대상 품목에 대한 설계 변경 등의 개선이 진행된 이후 ‘전동기, 유압식’을 포함한 여러 Level 3, Level 4 품목에 대한 가속수명시험 또는 가속열화시험을 수행하였다.
- 그러나 운용 시험의 경우 31개, 야전 시험의 경우 22개 고장 데이터를 구할 수 있었으며, 이 고장 데이터를 Crow-AMSAA 신뢰도 성장 추적모형에 적합시킴으로 각 시험 단계별 발사대 체계의 신뢰도를 추정하였다. 기동장비 발사대의 시험 데이터 분석은 E-BOM을 기준으로 체계 (Level 1)에서 분석 가능한 수준 (Level)까지 품목별로 분류된 고장 데이터를 활용하였으며 추정된 고장 간 평균 시간 간격을 나타내는 MTBF (Mean Time Between Failures) (#)와 고장 강도 함수(Failure Intensity Function) (#)를 기준으로 체계의 신뢰도 성장 여부를 확인하였다. 고장 데이터 분석은ReliaSoft사의 신뢰도 성장 분석 프로그램인 RGA를 이용하였다.
- 기동장비의 개발 시험 단계 이후 양산 및 야전 운용 단계 이전에, 개발 시험 데이터로부터 체계의 신뢰도 값을 추정하고 추정 값이 체계의 목표 신뢰도 값을 만족하지 못하는 경우 시험 고장 데이터 분석으로부터 Level 3 혹은 Level 4의 신뢰도 개선 품목을 선정하고 해당 품목에 대한 설계 개선과 가속수명시험 (또는 가속열화시험)을 통해 신뢰도 성장을 확인하는 절차를 포함하였다. 개발 시험과 이후 단계에서 시험 대상이 주로 체계인 것을 체계 하위수준으로 시험 대상을 넓힘으로 실제적인 접근을 가능하게 하였다.
- 2006). 무기체계의 개발 초기에 목표 신뢰도 및 신뢰도를 달성하기 위해 필요한 자원을 계획하고, Prototype 또는 시스템에 대하여 일련의 개발 및 운용 시험을 수행하고 고장 데이터를 수집하여 분석한 후 의사결정을 하게 된다. 이러한 시험은 체계 개발의 경우 개발 시험 (DT) 또는 운용 시험 (OT) 단계에서 주로 시행되며 이러한 시험 결과를 분석하여 초도 양산 또는 양산 단계 이전에 성능 중심의 설계 개선이 많이 이루어진다.
- 기동장비 발사대 체계에 대한 각 단계별 신뢰도 성장 변화에 대한 모니터링 결과는 [Figure 8]과 같다. 발사대 체계에 대한 RAM 분석 보고서에서 예측한 MTBF 값의 10%를 초기 단계의 MTBF로 설정하고 (Hemenway 1978) OT 단계를 Stage 1, FT 단계를 Stage 2, 야전 운용 단계를 Stage 3으로 구분하여 단계별 신뢰도 성장 변화를 구하였다.
- 실제로 Stage 2 이후 체계 신뢰도 개선을 위한 대상 품목 선정과 설계 개선을 수행하였고, 발사대 체계 단위에서 수명 검증을 하는 대신 해당 품목 단위에서 가속수명시험과 가속열화시험을 통한 수명 검증을 실시하였다. 수명 검증을 확인한 신뢰도 개선 품목의 체계 적용을 진행하였으며 체계 단위에서의 신뢰도 개선 효과는 야전 운용 고장 데이터로부터 확인하였다.
- 그러나 Stage 2 이후 체계의 신뢰도 개선을 위하여 Level 3 혹은 Level 4 단위의 품목을 대상으로 신뢰도 개선을 수행한 이후 야전 운용 단계에서 발사대 체계의 MTBF 추정 값이 목표 신뢰도를 충분히 만족함을 보여준다. 실제로 Stage 2 이후 체계 신뢰도 개선을 위한 대상 품목 선정과 설계 개선을 수행하였고, 발사대 체계 단위에서 수명 검증을 하는 대신 해당 품목 단위에서 가속수명시험과 가속열화시험을 통한 수명 검증을 실시하였다. 수명 검증을 확인한 신뢰도 개선 품목의 체계 적용을 진행하였으며 체계 단위에서의 신뢰도 개선 효과는 야전 운용 고장 데이터로부터 확인하였다.
- 선정된 품목에 대한 설계 개선을 통하여 신뢰도 개선을 수행하였고, 개선된 설계를 반영하여 전력화된 발사대 체계의 야전 운용 단계에서 수집한 고장 데이터를 분석하여 개선된 품목의 신뢰도 향상을 확인하였다. 아울러 기동장비 발사대의 개발 시험 단계부터 야전 운용단계에 이르는 수명 주기 동안의 신뢰도 성장 변화를 확인하였다.
- 야전에 배치된 발사대의 호기별 운용 고장 데이터 분석을 진행하기 위해서 각 호기별 누적 운용 시간 및 고장 데이터를 구분하였고, 발사대 체계에서 분석 가능한 수준 (Level)까지 구분한 고장 데이터를 Crow-AMSAA 신뢰도 성장 추적 모형에 적합하였다. [Table 6]은 야전에 배치된 발사대의 운용 데이터를 분석한 결과이다.
- 이러한 ‘전동기, 유압식’의 고장모드를 해결하기 위해서 피스톤과 얇은 막으로 이루어진 다이어프램의 접촉부인 모서리의 R값을 변경하는 것을 포함한 설계 변경을 수행하였다.
대상 데이터
- ‘구동유니트, 전기유압식’ (Level 2) 부체계를 구성하는 Level 3 단위에서 가장 고장률이 높게 추정된 ‘전동기, 유압식’ 품목이 신뢰도 설계개선 대상 품목으로 최종 선정되었다.
- 5배인 4,500psi로 정하였다. 그리고 각 스트레스 수준에서 시험한 샘플 수는 3개이다. [Figure 5]는 ‘전동기, 유압식’의 가속수명시험 장치와 장치 구성도를 보여 준다.
- 기동장비 발사대는 20xx년 xx월부터 20xx년 xx월까지 개발시험 (DT)과 운용시험 (OT)을 진행하여 고장 데이터를 수집하였고, 20xx년 xx월부터 20xx년 xx월까지 야전 시험 (FT)을 수행하여 고장 데이터를 수집하였다. 발사대 체계의 각 시험 단계별 신뢰도 추정을 위하여 수집한 고장 데이터에 대한 검토를 수행하였으며 이 과정에서 오류 데이터나 정확하지 않은 고장 데이터를 선별하였다.
- 그 결과 부체계 (Level 2) 수준에서 ‘구동유니트, 전기유압식’, ‘전투제어시스템’, ‘케이지, 무기 방호용’ 순으로 낮은 MTBF가 추정되었으며, 기동장비 발사대 MTBF 추정 값이 목표 값 (MTBF=100hrs)을 만족하지 못함을 알 수 있다. 따라서 발사대 체계의 신뢰도 개선을 위한 조치가 필요하며 이를 위하여 부체계 혹은 그 하위수준에서 신뢰도 개선 대상 품목을 선정하였다.
- 발사대 체계에 대한 신뢰도 성장 관리 방안 적용 범위는 발사대 체계의 개발 시험 단계에서부터 양산 및 야전 운용 단계까지를 고려하였다. 발사대 체계 각 시험 단계에서 구한 고장 데이터로부터 추정한 발사대 체계 신뢰도와 발사대 체계 신뢰도 목표 값을 비교하여 발사대 체계의 신뢰도 향상이 필요한 경우 발사대를 구성하고 있는 하위 품목(Level 3 또는 Level 4 품목) 중 신뢰도 개선이 필요한 품목을 선정하였다. 선정된 품목에 대한 설계 개선을 통하여 신뢰도 개선을 수행하였고, 개선된 설계를 반영하여 전력화된 발사대 체계의 야전 운용 단계에서 수집한 고장 데이터를 분석하여 개선된 품목의 신뢰도 향상을 확인하였다.
- 기동장비 발사대는 20xx년 xx월부터 20xx년 xx월까지 개발시험 (DT)과 운용시험 (OT)을 진행하여 고장 데이터를 수집하였고, 20xx년 xx월부터 20xx년 xx월까지 야전 시험 (FT)을 수행하여 고장 데이터를 수집하였다. 발사대 체계의 각 시험 단계별 신뢰도 추정을 위하여 수집한 고장 데이터에 대한 검토를 수행하였으며 이 과정에서 오류 데이터나 정확하지 않은 고장 데이터를 선별하였다. 고장 데이터 분석에서 제외한 데이터는 주로 고장 기록의 오류인 경우와 전문가가 판단할 때 고장이 아닌 경우를 포함한다.
데이터처리
- ‘전동기, 유압식’에 대한 가속수명시험의 각 스트레스 수준에서의 고장 발생 메커니즘과 고장 데이터의 와이블 플롯으로부터 스트레스 수준 간에 가속성이 존재함을 확인할 수 있었으며, 고장 데이터 분석 결과는 [Figure 6]과 같다. 가속수명시험 고장 데이터의 분석은 ReliaSoft사의 Weibull++/ALTA 소프트웨어를 사용하였다. 가속수명시험고장 데이터 분석 결과, 사용조건 3,000psi에서 추정된 와이블분포의 척도모수 #는 72,241.
- 기동장비 발사대의 시험 데이터 분석은 E-BOM을 기준으로 체계 (Level 1)에서 분석 가능한 수준 (Level)까지 품목별로 분류된 고장 데이터를 활용하였으며 추정된 고장 간 평균 시간 간격을 나타내는 MTBF (Mean Time Between Failures) (#)와 고장 강도 함수(Failure Intensity Function) (#)를 기준으로 체계의 신뢰도 성장 여부를 확인하였다. 고장 데이터 분석은ReliaSoft사의 신뢰도 성장 분석 프로그램인 RGA를 이용하였다.
이론/모형
- 또한 기동장비의 신뢰도 성장 관리 절차를 발사대 체계에 적용한 사례 연구를 통해 제시한 절차의 적용 가능성을 보였다. 발사대의 신뢰도 성장 관리 모형으로 Crow-AMSSA 추적 모형을 사용하였으며, 운용시험 (OT), 야전시험(FT) 및 야전 운용 고장 데이터 분석을 통해 MTBF 값의 변화를 확인하였다. Level 4 품목인 ‘전동기, 유압식’을 대상으로 가속수명시험을 수행하여 설계 개선에 따른 신뢰도 개선 검증 절차를 보였으며, 복합적으로 이루어진 많은 설계 개선으로 인한 발사대 체계의 신뢰도 성장을 확인하였다.
성능/효과
- 기동장비의 개발 시험 단계 이후 양산 및 야전 운용 단계 이전에, 개발 시험 데이터로부터 체계의 신뢰도 값을 추정하고 추정 값이 체계의 목표 신뢰도 값을 만족하지 못하는 경우 시험 고장 데이터 분석으로부터 Level 3 혹은 Level 4의 신뢰도 개선 품목을 선정하고 해당 품목에 대한 설계 개선과 가속수명시험 (또는 가속열화시험)을 통해 신뢰도 성장을 확인하는 절차를 포함하였다. 개발 시험과 이후 단계에서 시험 대상이 주로 체계인 것을 체계 하위수준으로 시험 대상을 넓힘으로 실제적인 접근을 가능하게 하였다.
- 그 결과 부체계 (Level 2) 단계에서 ‘케이지, 무기방호용’, ‘구동유니트, 전기유압식’, ‘전투제어시스템’ 순으로 낮은 MTBF가 추정됨을 알 수 있다.
- 그 결과 부체계 (Level 2) 수준에서 ‘구동유니트, 전기유압식’, ‘전투제어시스템’, ‘케이지, 무기 방호용’ 순으로 낮은 MTBF가 추정되었으며, 기동장비 발사대 MTBF 추정 값이 목표 값 (MTBF=100hrs)을 만족하지 못함을 알 수 있다.
- [Figure 8]은 Stage 1인 운용 시험 단계와 Stage 2인 야전 시험 단계에서 발사대 체계의 목표 신뢰도 값을 만족하지 못하고 있음을 보여준다. 그러나 Stage 2 이후 체계의 신뢰도 개선을 위하여 Level 3 혹은 Level 4 단위의 품목을 대상으로 신뢰도 개선을 수행한 이후 야전 운용 단계에서 발사대 체계의 MTBF 추정 값이 목표 신뢰도를 충분히 만족함을 보여준다. 실제로 Stage 2 이후 체계 신뢰도 개선을 위한 대상 품목 선정과 설계 개선을 수행하였고, 발사대 체계 단위에서 수명 검증을 하는 대신 해당 품목 단위에서 가속수명시험과 가속열화시험을 통한 수명 검증을 실시하였다.
- 기동장비 발사대 체계의 운용 시험에서 수집한 31개 고장 데이터를 Crow-AMSAA 신뢰도 성장 추적 모형에 적합하여 분석한 결과 OT단계의 최종 MTBF의 추정 값은 53.4hrs이고, 최종 고장 강도 (Failure Intensity) 추정 값은 0.0187이다. [Figure 2]는 발사대 체계의 시간에 따른 #와 #를 나타낸 그래프이다.
- 기동장비 발사대의 OT 고장 데이터 분석과 마찬가지로 FT (Field Test)에서 수집한 고장데이터 22개를 체계의 수준 및 품목 별로 분류하여 Crow-AMSAA 신뢰도 성장 추적 모형에 적용한 결과, 발사대 체계의 최종 MTBF 추정값은 57.1hrs이고, 최종 고장 강도 추정 값은 0.0175 이었다. [Figure 3]은 FT 기간 동안 발사대 체계의 시간에 따른 #와 #의 변화를 나타낸 그래프이다.
- 또한 기동장비의 신뢰도 성장 관리 절차를 발사대 체계에 적용한 사례 연구를 통해 제시한 절차의 적용 가능성을 보였다. 발사대의 신뢰도 성장 관리 모형으로 Crow-AMSSA 추적 모형을 사용하였으며, 운용시험 (OT), 야전시험(FT) 및 야전 운용 고장 데이터 분석을 통해 MTBF 값의 변화를 확인하였다.
- 발사대 체계 각 시험 단계에서 구한 고장 데이터로부터 추정한 발사대 체계 신뢰도와 발사대 체계 신뢰도 목표 값을 비교하여 발사대 체계의 신뢰도 향상이 필요한 경우 발사대를 구성하고 있는 하위 품목(Level 3 또는 Level 4 품목) 중 신뢰도 개선이 필요한 품목을 선정하였다. 선정된 품목에 대한 설계 개선을 통하여 신뢰도 개선을 수행하였고, 개선된 설계를 반영하여 전력화된 발사대 체계의 야전 운용 단계에서 수집한 고장 데이터를 분석하여 개선된 품목의 신뢰도 향상을 확인하였다. 아울러 기동장비 발사대의 개발 시험 단계부터 야전 운용단계에 이르는 수명 주기 동안의 신뢰도 성장 변화를 확인하였다.
- 설계 개선 이후 실시한 ‘전동기, 유압식’에 대한 가속수명시험 결과 추정한 MTBF 25,670.8hrs 와 B10수명 추정 값 12,224.5hrs을 설계 개선 전의 MTBF 추정 값과 비교해 볼 때 설계 개선을 통한 신뢰도의 성장이 충분함을 알 수 있다.
- 운용 시험 (OT)과 야전 시험 (FT) 고장 데이터를 이용하여 구한 각 단계 별 MTBF 추정 값과 부체계의 고장 모드 및 고장 메커니즘 분석 결과, Level 2에 속하는 ‘구동유니트, 전기유압식’, ‘케이지, 무기방호용’, ‘전투제어시스템’이 신뢰도 개선 대상 품목으로 선정되었으며 신뢰도 개선 대상 품목에 대한 가속수명시험 및 가속열화시험을 수행하여 기동장비 발사대의 신뢰도 향상을 진행하였다.
- 이 연구에서는 기동장비에 대한 신뢰도 성장 관리 방안을 제시하고, 이를 발사대 체계에 적용하여 제시한 신뢰도 성장 관리 방안이 효과적으로 활용될 수 있음을 보였다.
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