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Dynamic Fault Tree 및 Bayesian Network를 이용한 의장시스템의 정량적 신뢰성 평가방법

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Authors
김성택
Advisor
양영순
Major
공과대학 산업·조선공학부
Issue Date
2012-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
고장수목분석(Fault Tree AnalysisFTA)
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 산업·조선공학부, 2012. 8. 양영순.
Abstract
선박 의장시스템은 선박에 필요한 다양한 기능을 제공하기 위해 선박 전체에 배치되어 사용된다. 선박 의장시스템이 고장으로 인해 이러한 기능을 할 수 없게 되는 경우, 선박 전체의 운항에 영향을 끼쳐 인명이나 환경에 피해를 입힐 수 있는 사고가 발생하는데 원인을 제공할 수 있다. 따라서 선박의 수명주기 중에서도 설계 단계에서 의장시스템의 신뢰성 평가 및 위험도 평가를 수행하는 업무에 대한 필요성이 대두되고 있다.
의장시스템은 신뢰성 평가의 관점에서 두 가지 특수성을 갖는다. 첫 번째는 시스템을 구성하는 장비 및 부품들이 Redundancy를 가질 때 일부는 작동 중이지만 나머지가 대기 중이라는 점이다. 두 번째는 하나의 원인이 여러 개의 장비 및 부품들에 동시에 영향을 끼치는 경우가 빈번하다는 점이다.
본 연구에서는 시스템 신뢰성 평가를 위한 방법으로써의 기존의 Static FTA(Fault Tree Analysis)가 위에서 언급한 의장시스템의 특수성을 잘 반영하지 못한다는 한계를 지적하였다. 이에 대한 대안으로 Static FTA에 더해 추가적인 Gate model을 사용하여 시간적•통계적 의존 관계를 고려할 수 있는 Dynamic FTA를 사용할 것을 제안하였다.
이를 정량적으로 계산하기 위한 방법으로는 통상적으로 Markov chain을 사용하는데, 의장시스템의 경우에는 그 장비 및 부품의 양이 방대하기 때문에 계산 시간이 급증한다는 한계를 가진다. 따라서 이를 해결하기 위해 Dynamic FTA 계산에 Bayesian networks를 사용하는 것을 제안하였다. 또한 수동으로 작성된 Dynamic fault trees를 Bayesian networks로 자동 변환해주는 소프트웨어를 개발하였다.
마지막으로 이를 실제 선박의 의장시스템에 적용하여 정량적인 평가를 수행하였다. 동일한 시스템에 대해 Static FTA, Markov chain을 사용한 Dynamic FTA, Bayesian networks를 사용한 Dynamic FTA를 각각 수행하였다. 각 분석으로부터 얻어진 결과로부터 Static FTA에 비해 Dynamic FTA가 보다 현실을 잘 반영한 모델링 방법이며, Bayesian networks를 사용한 계산이 더 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있다는 결론을 도출하였다.
Ship machinery systems are used to provide a variety of functions at multiple locations in a whole ship. If any system fails to operate and loses its own function, it will affect ship operation. Subsequently, an accident, causing loss of lives of environmental pollution, can be induced by the failures of systems. Thus, ship machinery systems should be analyzed in terms of system reliability or safety during the design stage.
There are two distinctive characteristics for ship machinery systems regarding reliability analysis. The first one is that some components are active but others are on standby when the system has redundancy. The other is that a reason can cause failures of several components at the same time.
This thesis points out the limitation of the static fault tree analysis (FTA), which is broadly used to assess reliability of a system, for ship machinery systems because of its distinctiveness. As an alternative to the static fault tree analysis, this thesis suggests to use the dynamic fault tree analysis that has additional gate models in order to consider temporal and/or statistical dependency.
Traditionally, the calculation of the dynamic fault trees has done by using Markov chain. However, time for calculating Markov chain increases exponentially according to the number of components. In case of ship machinery systems, which have hundreds of components, its hardly possible to calculate the system reliability. To solve this problem, Bayesian networks can be utilized. In this thesis, the software which enables conversion of manually-constructed dynamic fault trees into equivalent Bayesian networks has been developed.
As a case study, this thesis conducted quantitative analysis. The static FTA, the dynamic FTA using Markov chain and the dynamic FTA using Bayesian networks has been applied to existing ship machinery systems. The conclusion of the thesis is that the dynamic FTA could be the better model for reflecting the systems characteristics than the static FTA and calculating dynamic fault trees using Bayesian networks provides more faster and accurate results than using Markov chain.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/123627
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College of Engineering/Engineering Practice School (공과대학/대학원)Dept. of Industrial Engineering (산업공학과)Theses (Master's Degree_산업공학과)
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