대형 디지털 I&C 시스템의 공통 원인 고장 모델링

초록

본 연구는 원자력 발전소 제어 시스템을 모델링 대상으로 하여, 일반화된 Atwood 모델을 기반으로 공통 원인 고장(CCF)을 색상 페트리넷(Coloured Petri Net)으로 구현한다. 비치명적·치명적 CCF를 구분하고, 비치명적 CCF를 특정 시스템 부분에 직접 연결시키는 확장을 제안한다. 유지보수와 복구 과정을 동적으로 포함시켜 PFD(요구 시 고장 확률)를 추정하고, 전체 고장과 탐지된 고장만을 고려한 PFD 추정치를 비교한다.

상세 분석

이 논문은 대형 디지털 계측·제어(I&C) 시스템에서 발생할 수 있는 공통 원인 고장(Common Cause Failure, CCF)을 정량적으로 평가하기 위한 모델링 프레임워크를 제시한다. 기존의 Atwood 모델은 독립 고장, 비치명적 CCF(일부 요소에만 영향을 미침), 치명적 CCF(전체 시스템에 영향을 미침)를 하나의 파라미터 집합으로 표현할 수 있는 장점이 있다. 그러나 실제 원자력 플랜트와 같은 복합 시스템에서는 비치명적 CCF가 특정 서브시스템이나 기능 블록에 국한되는 경우가 빈번하며, 이러한 현상을 모델에 직접 반영하기 위해 저자들은 Atwood 모델을 “비치명적 DCC(디지털 공통 원인 고장)를 특정 부분에 직접 연결”하는 형태로 변형하였다.

색상 페트리넷(Coloured Petri Net, CPN)은 상태와 전이, 토큰의 색(데이터)를 이용해 복잡한 동적 시스템을 시각적으로 표현하면서도 정량적 분석이 가능한 도구이다. 논문에서는 CPN을 이용해 각 I&C 컴포넌트의 정상·고장·복구 상태를 토큰으로 모델링하고, 고장 발생 메커니즘을 전이로 구현하였다. 특히, 비치명적 DCC 전이는 특정 색(예: “비치명적”)을 가진 토큰이 발생하면 사전에 정의된 서브시스템에만 전파되도록 설계되었으며, 치명적 DCC 전이는 모든 토큰에 동일하게 적용되어 전체 시스템이 고장 상태로 전이된다.

유지보수와 복구 메커니즘도 CPN 내에서 별도의 전이와 타이머를 통해 동적으로 모델링되었다. 정기점검, 고장 진단, 수리 작업이 각각 다른 확률 분포(예: 지수분포, 정규분포)로 표현되어, 시스템이 장시간 운전될 경우에도 상태 변화를 정확히 추적할 수 있다. 이러한 동적 특성은 전통적인 정적 마코프 모델이 제공하지 못하는 시간 의존성을 반영한다는 점에서 큰 의미가 있다.

평가 지표로는 PFD(Probability of Failure on Demand)를 채택하였다. 전체 고장(독립 고장 + 비치명적 DCF + 치명적 DCF)을 모두 포함한 PFD와, 탐지된 고장(시스템 자체 진단 혹은 외부 감시 장치에 의해 인지된 고장)만을 고려한 PFD를 각각 시뮬레이션하였다. 결과는 비치명적 DCC가 특정 서브시스템에 국한될 경우, 전체 PFD는 비교적 낮게 유지되지만 탐지된 고장만을 기준으로 할 경우 PFD가 크게 상승함을 보여준다. 이는 실제 운영에서 고장 탐지 능력과 유지보수 정책이 시스템 신뢰성에 미치는 영향을 정량적으로 강조한다.

또한, 파라미터 민감도 분석을 통해 Atwood 모델의 β(비치명적 CCF 비율)와 γ(치명적 CCF 비율) 값이 PFD에 미치는 영향을 평가하였다. β가 증가하면 비치명적 고장이 특정 서브시스템에 집중되어 전체 시스템 가용성에 미치는 영향이 제한적이지만, γ가 증가하면 전체 시스템이 동시에 고장 상태에 빠지므로 PFD가 급격히 상승한다. 이러한 결과는 설계 단계에서 CCF 방지 설계(예: 이중화, 독립 전원 공급)와 유지보수 전략을 최적화하는 데 실질적인 가이드라인을 제공한다.

전반적으로 이 연구는 색상 페트리넷을 활용한 동적 CCF 모델링이 복잡한 디지털 I&C 시스템의 신뢰성 평가에 효과적임을 입증한다. 특히, 비치명적 DCC를 특정 부분에 직접 연결하는 모델 확장은 기존 Atwood 모델의 한계를 보완하며, 유지보수·복구 과정을 포함한 전반적인 시스템 라이프사이클을 정량적으로 분석할 수 있게 한다. 이러한 접근은 원자력 산업뿐 아니라 항공, 철도, 해양 플랜트 등 고신뢰성이 요구되는 디지털 제어 시스템 전반에 적용 가능할 것으로 기대된다.