다중 모델 접근 방법을 기반으로 하는 이상 트리 분석기 개발에 관한 연구

김도준, 강경욱＊, 서정철＊＊, 윤인섭

서울대학교 화학공학과, (주)쌍용정유＊, soft DSP＊＊

A study on development of Fault Tree Analyzer

based on multimodel approach

Do Jun Kim, Kyung Wook Kang, Jung Chul Suh, En Sup Yoon

School of Chem., Eng. Seoul National University, SsangYong Oil Refinery Co., Ltd., soft DSP

서론

‘안전(Safety)’은 모든 종류의 산업 현장에서 확보되어야 할 가장 기본적인 요소이다. 최근 들어 산업 현장에서 안전에 대한 관심이 고조되면서 공장에서 안전성을 확보하기 위한 노력은 설계 단계에서부터 시작하여 점차적으로 그 적용 범위가 확대되어 조업 단계, 공정의 변경 단계 등 공정의 전체 수명 주기 동안 진행되고 있다. 특히 화학 공장은 여러 가지 위험한 물리적, 화학적 성질을 가지는 물질들을 많이 다루므로, 공장을 구성하는 공정 장치(process unit)들이 고온, 고압의 상태에 자주 노출되어 극한 물리적 상태(extreme physical condition)에 이를 가능성이 있기 때문에 다른 종류의 공장보다도 많은 사고 유발 요인을 지니고 있는 것이 현실이다. 따라서 오프라인 위험성 분석을 통해서 이러한 잠재적인 위험(potential hazards)을 알아내고 그에 대한 적절한 대비를 통해서 공장의 안전을 확보하는 것이 우선적으로 요구된다. 최근에 이르러서는 컴퓨터 기술의 괄목할 만한 성장에 힘입어 이를 이용하여 위험성 분석을 자동화하려는 시도가 이루어져 이 분야에서의 연구가 활발하게 진행되고 있다.

본 연구의 목적은 안전성을 분석하기 위해서 필요한 적절한 지식들을 사고의 이해를 통해 정의하고 이를 컴퓨터가 인식할 수 있도록 지식 모델링 기법(knowledge modeling)을 개발하며, 이에 의해 모델링된 지식을 기반으로 안전성 분석을 수행하는 위험성 분석 알고리듬(hazard analysis algorithm)을 이용하여 이상 트리 모델을 개발하여 안전성 분석 자동화 시스템을 개발 발전시키는 것이다.

지식의 표현 방법

다양하고 체계적인 구조를 나타내기 위해서 자료의 구조로서 트리구조가 이용된다. 즉, 트리 구조(tree structure)는 정보의 항목을 가지(branch)로 연결할 수 있게 정보를 체계화하고 조직화하는 것이다. 그림 1이 이러한 트리구조이다.

추론 방법 및 공정 지식 표현

이상 트리 모델은 이상 트리를 기초로 하는 공정에 대한 정성적인 모델로서 이것을 이용하여 화학공정 안정성 자동분석기를 개발한다. 공정에 위험한 사건을 최상위 사건(top event)으로, 이것을 일으키는 모든 기능 이상(malfunction)과 변수 일탈(deviation)을 원인과 결과 관계로 한 트리 위에 표시하고, 이것으로부터 트리에서 나타나는 공정 변수 변화에 대한 이상 트리 모델을 얻을 수 있도록 방법으로서 제안한다.

사고는 하나의 트리 구조(tree structure)로 생각할 수 있다. 이 트리의 뿌리는 근본기능이상(ultimate malfunction)이고 줄기는 변수 일탈(deviation), 열매는 실제 사고(accident)와 일맥 상통한다. 본 연구에서는 개발된 시스템이 이런 트리 구조를 알아내어 우선적으로 위험성 확인을 수행하고 확인된 위험 요소 중에서 의미 있는 것에 대한 위험 경로(hazard path)를 찾아내어 이 결과를 바탕으로 사고 가능성에 대해 분석할 수 있는 기능을 하게 된다.

효과적인 위험성 관리를 위해서 위험성 확인 작업을 수행하고 사고 발생 가능성을 계산하기 위한 이상 트리 모델을 실시한다. 그런데, 기존의 시스템들의 적용 결과는 주어진 변수 일탈에 대한 원인과 결과만을 단순히 제시하는데 그치고 있다. 따라서 다중 모델을 기반으로 하여 기능 이상(malfunction)과 변수 일탈(deviation) 등으로 구성된 이상 트리 모델을 그림 2에 나타낸다. 기능이상은 Immediate malfunction, Internal malfunction을 거쳐 최종적으로 Ultimate malfunction까지 분석을 한다. 변수 일탈은 다시 기능 이상과 변수 일탈로 분석하여 최종적인 원인까지 계속적으로 분석을 수행한다.

기존의 시스템들이 가지는 단점이 근본적인 안정성 분석기로서 활용 가능하게 많은 정보를 표현해야 하는 모델링에 문제가 있기 때문이다. 따라서 다중 모델 접근 전략을 기반으로 하여 모델링을 한다.

① 사고 메카니즘 규명(Accident Mechanism)

HAZOP에 국한하지 않고 일반적인 위험성 평가에 필요한 지식을 정의하고 이를 모델링한다. 이를 위해서 안전성 분석의 대상이 되는 사고(accident)의 메카니즘을 규명하여 필요한 지식을 정의한다.

② 지식 베이스 모델링(Knowledge Base Modeling)

장치 지식 베이스(unit knowldege base)와 물질 지식 베이스(material knowledge base), 구조 지식 베이스(organization knowledge base)로 표현되는 지식 베이스를 모델링한다.

③ 이상 트리 합성(Fault Tree Synthesis)

변수 중심의 Deviation analysis algorithm, 기능이상 중심의 Malfunction analysis algorithm과 사고 중심의 Accident analysis algorithm의 추론 알고리듬을 이용하여 변수일탈, 기능이상, 사고에 대한 분석 결과를 바탕으로 나무 구조(tree structure)로 표현하여 체계적인 구조를 통해 이상 트리 합성의 결과를 명확하게 표현한다.

결론

제안된 시스템을 Olefin dimerization 공정의 feed section에 적용하여 사례연구를 통해서 결과를 분석한다.

기존의 Fault Tree Analysis가 가지는 단점 중의 하나인 작성하는 사람마다 서로 다른 결과를 나타낸다는 점이다. 본 연구에서의 결과는 항상 같은 결과의 형태를 보여주고 변수 일탈의 관점과 기능 이상의 관점을 모두 수용할 수 있다. 그리고 본 시스템의 적용 결과를 바탕으로 정량적인 범위의 위험성 분석에 직접적으로 연결할 수 있도록 결과를 제시한다.

참고 문헌

1. 서정철, “화학공정에서의 위험성  평가의 자동화를 위한 지식 표현에 관한 연구”, 박사학위논문, 서울대학교 화학공학과 (1997)

2. 강경욱, “다중모델 접근방법을 이용한 화학공정 안정성 자동분석기 개발에 관한 연구”, 석사학위논문, 서울대학교 화학공학과 (1998)

3. Lees, F.P., Loss Prevention in the Process Industries, Butterworth, London (1980)

4. Luca Chittaro, Giovanni Guida, Carlo Tasso, and Eliio Toppano, "Functional and Teleological Knowledge in the Multimodeling Approach for Reasoning About Physical System: A Case Study in Diagnosis", IEEE Trans SMC., 23(6), pp.1718-1751 (1993)

그림

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