신뢰성 공학 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 신뢰성 공학 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 둘러보기로 가기 검색하러 가기 이 문서의 내용은 출처가 분명하지 않습니다. 이 문서를 편집하여, 신뢰할 수 있는 출처를 표기해 주세요. 검증되지 않은 내용은 삭제될 수도 있습니다. 내용에 대한 의견은 토론 문서에서 나누어 주세요. ( 2010년 11월 ) 신뢰성 공학 ( 信 [UNK] 性 [UNK] 學, 영어 : reliability engineering ) 은 공학의 한 분야로 신뢰성을 다룬다. 여기서 신뢰성이란 시스템 또는 부품의 능력으로 요구되는 기능을 명백히 규정된 조건 하에서 명세된 시간동안 제공하는 것이다. 때때로 확률의 형태로 보고된다. 목차 1 개관 2 신뢰성 이론 3 신뢰성 프로그램 계획 4 신뢰성 요구사항 4. 1 시스템 신뢰성 매개변수 4. 2 신뢰성 모델링 4. 3 신뢰성 시험 요구조건 4. 4 신뢰성 절차에 관한 요구사항 5 신뢰성을 위한 설계 6 신뢰성 시험 7 수명 가속 시험 8 소프트웨어 신뢰성 9 기법 10 신뢰성 향상을 위한 5가지 원리 11 리스크 평가 12 관련 항목 개관 [ 편집 ] 신뢰성을 정의하는 방법에는 여러 가지 방법이 있다. 무언가가 목적을 시간에 대해 만족시킨다는 것 장치 또는 시스템이 설계 대로 작동하는 능력 장치
을 정의하는 방법에는 여러 가지 방법이 있다. 무언가가 목적을 시간에 대해 만족시킨다는 것 장치 또는 시스템이 설계 대로 작동하는 능력 장치 또는 시스템의 고장에 대한 저항성 시스템 또는 부품의 능력으로 요구되는 기능을 명백히 규정된 조건 하에서 명세된 시간동안 제공하는 것 기능 단위가 요구된 기능을 명시 시간 간격동안 수행할 확률 무언가가 곱게 고장날 능력 ( 고장이 나더라도 참사를 일으키지 않는 것 ) 신뢰성 공학자들은 통계, 확률이론, 신뢰성 이론에 의존한다. 많은 공학 기술이 신뢰성 공학에 사용된다 ; 신뢰성 예측, Weibull 분석, 열 관리, 신뢰성 검사 및 수명 가속 시험 등. 신뢰성 기술의 다양성, 비용, 상황에 따라 요구되는 신뢰성의 수준 차이로 대부분의 프로젝트는 신뢰성 계획을 수립하여 신뢰성 업무를 특정 시스템에 실시한다. 신뢰성 공학의 기능은 제품의 신뢰성 요구사항을 개발하고, 적절한 신뢰성 프로그램을 수립하고, 적절한 분석과 업무를 수행하여 제품이 그 요구사항을 만족하는 것을 보증하는 것이다. 이러한 업무는 신뢰성 공학자가 진행하는데, 보통 공인된 공학 학위를 가지고 있고, 추가적인 신뢰성 고유의 교육과 훈련을 이수받는다. 신뢰성 공학은 정비성 공학, 물류 공학과 밀접히
품질 공학과 소프트웨어 신뢰성 공학은 하드웨어 품질과 신뢰성 보다 많이 겹친다. 우수한 소프트웨어 개발 계획은 소프트웨어 신뢰성 프로그램의 주요 요소이다. 소프트웨어 개발 계획은 설계 및 코드 작성 표준, 동료 검토, 단위 시험 unit test, 형상 관리 configuration management, 개발중 사용될 소프트웨어 척도 software metric와 소프트웨어 모델을 서술한다. 일반적인 신뢰성 척도는 소프트웨어 불량의 수로, 보통 1000 라인당 불량 수로 표현된다. 이 척도는 소프트웨어 실행 시간과 함께 대부분의 소프트웨어 신뢰성 모형과 예측에 주요한 역할을 한다. 이론상 소프트웨어 신뢰성은 결함 또는 결함 밀도가 적을 수록 높아진다. 그러나 결함 밀도와 고장 사이 평균 시간 MTBF 를 직접 연결시키는 것은 어렵다. 소프트웨어 결함이 코드에 분산되어 있는 방식, 결함의 위험도, 그리고 결함을 맞닥뜨리게 하는 입력의 조합의 확률 때문이다. 그럼에도 불구하고 결함 밀도는 신뢰성 공학자에게 유용한 척도로 사용된다. 다른 소프트웨어 척도, 예를 들어 복잡성도 또한 사용된다. 소프트웨어에 있어서 시험은 하드웨어에서보다도 더 중요하다. 비록 최선의 소프트웨어 개발 프로세스라고 하더라고 어떤 소프트웨어 결함을 초래하며 시험해 보기 전에는 거의 알 수 없다. 하드웨어에서와 같이, 소프트웨어도 개개의 단위로부터 시작하여 통합을 거쳐
수준 요구 사항 뿐 아니라, 신뢰성 요구사항은 중요 서브시스템에 관하여도 명세될 수 있다. 어떤 경우에나 신뢰성 매개변수는 알맞은 통계적 신뢰구간과 함께 명세되어야 한다. 신뢰성 모델링 [ 편집 ] 신뢰성 모델링은 어떤 부품이나 시스템의 신뢰성을 예측하는 또는 이해하는 절차이다. 일반적으로 두가지 조사 영역이 적용된다 : 고장의 원리로 접근하는 방식은 관련된 고장 기작, 예를 들어 크랙의 전파나 화학적 부식의 이해를 이용한다. 부품의 스트레스로 접근하는 방식은 귀납적 예측 방법으로 시스템의 부품 종류와 수를 세고 작동시 각 부품에 가해지는 스트레스에 바탕을 둔다. 분명하게 고장 시간이 정의된 시스템에 관해서는 ( 때때로 매개변수가 시간에 따라 변동하는 시스템의 경우에는 주어지지 않는다 ) 이러한 고장 시간의 귀납적 분포 함수를 구할 수 있다. 이는 일반적으로 스트레스가 증가된 가속 시험에서 얻어진다. 이러한 실험은 크게 두가지 종류로 나뉜다 : 초기 고장률 연구로 구할 수 있는 것은 분포함수로, 욕조 같이 생긴 곡선의 첫 부분에 걸쳐 감소하는 고장률이다. 여기서는 일반적으로 약간의 스트레스만 가하면 된다. 스트레스가 가해지는 기간은 제한되며 이 기간은 검열 시험이라고 불린다.
어떤 소프트웨어 결함을 초래하며 시험해 보기 전에는 거의 알 수 없다. 하드웨어에서와 같이, 소프트웨어도 개개의 단위로부터 시작하여 통합을 거쳐 최상위 수준까지 여러 수준에서 시험된다. 하드웨어와는 달리, 소프트웨엇 테스트에서 수준을 건너뛰는 것은 추천할만한 일이 아니다. 모든 단계에 걸쳐서 소프트웨어의 결함이 발견, 수정, 재시험된다. 신뢰성 예측은 결함 밀도와 다른 척도에 의해 갱신된다. 시스템 수준에서 MTBF 자료가 수집되고 신뢰성을 예측하기 위해 사용된다. 하드웨어와 달리, 정확히 같은 시험을 정확히 같은 소프트웨어 설정에 실시한다고 해서 통계적 신뢰도를 향상시키지는 못한다. 대신, 소프트웨어 신뢰도는 시험 실시 범위와 같은 다른 척도를 사용한다. 궁극적으로 소프트웨어는 하드웨어와 최상위 수준 시스템에서 통합되고, 소프트웨어 신뢰성이 시스템 신뢰성에 합산된다. 소프트웨어 공학 연구소의 역량 성숙도 모델이 일반적으로 신뢰성과 품질 면에서 전반적인 소프트웨어 개발 절차의 평가 수단이다. 기법 [ 편집 ] 오류 트리 분석 ( FTA : Fault Tree Analysis ) FMEA ( Failure Mode and Effect Analysis ) VTA ( Variation Tree Analysis ) 손상 허용 설계 ( Damage Tolerance Design, DTD ) 신뢰성 향상을 위한 5가지 원리 [ 편집 ] 배제 - 사전
신뢰성 공학자가 무엇을 하는가 뿐 아니라 다른 사람들에 의해 이루어지는 업무절차도 명세한다. 신뢰성 프로그램 계획은 프로그램 최고위 관리자가 승인한다. 신뢰성 요구사항 [ 편집 ] 어떤 시스템에 있어서도 신뢰성 공학의 첫 번째 절차 가운데 하나는 알맞게 신뢰성 요구 사항을 명세하는 것이다. 신뢰성 요구사항은 시스템 자체, 시험 평가 요구 사항, 그리고 관련 절차와 문서를 가리킨다. 신뢰성 요구사항은 적절한 시스템 / 하부시스템 요구조건 사양서, 시험계획, 계약서에 포함되어있다. 시스템 신뢰성 매개변수 [ 편집 ] 요구 조건은 신뢰성 매개변수로 명세된다. 가장 일반적인 신뢰성 매개변수는 고장 간 평균 시간 Mean - Time - Between - Failures ( MTBF ) 으로, 명세하는 다른 방법은 실패율 또는 주어진 기간 내의 고장 수이다. 이러한 매개변수들은 늘 사용되는 시스템에 매우 유용하다. ( 예를 들어 자동차, 기계류, 전자장치 ) MTBF가 증가하면 신뢰성도 증가한다. MTBF는 보통 시간으로 명세되지만, 다른 단위, 예를 들어 km나 싸이클로도 사용될 수 있다. 다른 경우, 신뢰성 명세는 임무 성공 확률이다. 예를 들어, 일정 대로 운행하는 정규 항공편 비행의 신뢰성은 무차원 확률변
도 각각의 고장, 고장의 원인, 고장 사이의 관계에 대한 어떠한 정보도 수학적으로 명백히 표시하지 않는다. 다만 고장의 가능성은 시간에 따라 변하여 주어진 확률 함수를 따른다. 둘째로, 신뢰성은 의도한 기능에 대하여 예측된다. 일반적으로 이를 고장 없는 작동으로 여긴다. 그러나, 시스템 개개의 부품이 고장나지 않더라도 전체로서의 시스템이 그 의도 대로 작동하지 않는다면 신뢰성을 깎아먹는다. 시스템 사양서가 신뢰성 측정 기준이 된다. 셋째로, 신뢰성은 정해진 기간동안 적용된다. 실무적 용어로는, 이는 어떤 시스템이 t라는 시간 이전에 고장 없이 작동할 확률이 명시되어 있다는 것을 뜻한다. 신뢰성 공학자는 부품과 재료가 요구사항을 주어진 시간 동안 만족시키도록 확증한다. 시간 이외의 단위도 때때로 사용된다. 자동차 산업에서는 신뢰성을 거리로 명시할 수 있고, 군대에서는 총의 신뢰성을 발사한 횟수로 명시할 수 있다. 기계장비는 작동 싸이클수로 신뢰성 등급을 받을 수도 있다. 넷째로 신뢰성은 주어진 조건 아래에서의 작동에 한정된다. 이 조건이 필요한 이유는 무제한의 조건을 상대로 어떤 시스템을 설계하는 것은 불가능하기 때문이다. 화성 무인 탐사차는 가족 승용차와
된 공학 학위를 가지고 있고, 추가적인 신뢰성 고유의 교육과 훈련을 이수받는다. 신뢰성 공학은 정비성 공학, 물류 공학과 밀접히 관련되어 있다. 다른 분야의 다양한 문제, 예를 들어 안전 공학 또한 신뢰성 공학 기술로 접근할 수 있다. 이 기사는 가장 널리 사용되는 신뢰성 공학 업무의 일부에 대한 개관을 소개한다. 더 깊이 있게 다루는 문헌을 참고에서 찾아 보기 바란다. 다양한 공학 분야에서 신뢰성 공학자를 받아들이며 신뢰성 공학 도구와 방법론을 사용하고 있다. 예를 들자면 다음과 같다 : 시스템 공학자는 복잡한 시스템을 설계하며 신뢰도를 명세한다. 기계공학자는 어떤 신뢰도를 가진 기계나 시스템을 설계할 수 있다. 자동차공학자는 신뢰성 요구 조건을 가지고 있어서 자동차 또는 부품 설계에 적용한다. 전기공학자는 제품을 신뢰성 요구 조건에 따라 설계하고 시험해야만 한다. 소프트웨어 공학과 시스템 공학에서는 신뢰성 공학은 학분의 하부분야로 어떤 시스템 ( 또는 더 일반화하여 어떤 장치 ) 이 어떤 주어진 방식으로 작동할 때 어떤 주어진 시간 동안 그 의도된 기능을 수행하는 것을 보증한다. 신뢰성 공학은 어떤 시스템의 개발, 시험, 생산과 운영의 수명 주기 전체를 통하여 수행된다. 신뢰성 이론 [ 편집 ] 신뢰성
begin { cases } [UNK] displaystyle { [UNK] frac { 1 } { 2 ^ { k / 2 } [UNK] Gamma ( k / 2 ) } } [UNK], x ^ { ( k / 2 ) - 1 } e ^ { - x / 2 } & { [UNK] text { for } } x > 0, [UNK] [UNK] 0 & { [UNK] text { for } } x [UNK] leq 0, [UNK] end { cases } } } 일반적으로 실무에서는 초기 고장률을 지수 분포로 모형화한다. 이 모형은 복잡성이 덜하여 매개변수가 고장률 상수 하나밖에 없다. 그러한 경우에는 카이 - 스퀘어 ( Chi - square ) 분포가 예측된 고장률이 잘 맞는지 검사하기 위해 사용된다. 고장률이 감소하는 모델과 비교하면 이는 상당히 비관적이다. 무결점 실험과 복합하면 이는 더욱 비관적이 된다. 모형의 두 번째 매개변수 ( Weibull 분포의 형상 매개변수 ) 또는 그 신뢰구간 ( Maximum Likelihood Approach의 경우 필요 ) 을 구할 필요가 없고 사례 수가 훨씬 작기 때문에 소요되는 노력은 크게 줄어든다. 신뢰성 시험 요구조건 [ 편집 ] 신뢰성은 확률이므로 비록 매우 신뢰성 높은 시스템이라고 하더라도 고장의 확률은 있
을 보증한다. 신뢰성 공학은 어떤 시스템의 개발, 시험, 생산과 운영의 수명 주기 전체를 통하여 수행된다. 신뢰성 이론 [ 편집 ] 신뢰성 이론은 신뢰성 공학의 기초이다. 공학적 목적에서 신뢰성은 다음과 같이 정의된다 : 어떤 장치가 그 의도된 기능을 명세된 기간동안 공인된 조건 하에서 수행할 확률. 수학적으로 이는 다음과 같이 표시된다. R ( t ) = P r { T > t } = [UNK] t infinity f ( x ) d x { [UNK] displaystyle R ( t ) = Pr [UNK] { T > t [UNK] } = [UNK] int - { t } ^ { [UNK] infty } f ( x ) [UNK], dx [UNK] [UNK]! }, 여기서 f ( x ) { [UNK] displaystyle f ( x ) [UNK]! } 는 고장 확률 밀도 함수이고 t { [UNK] displaystyle t } 는 기간의 길이로 0부터 시작한다고 가정한다. 신뢰성 공학은 이 정의의 네 가지 주요 요소를 고려한다 : 첫째로, 신뢰성은 확률이다. 이는 고장이 무작위 현상으로 여겨진다는 것이다. 이는 재발하는 사건으로 우리는 어떠한 정보도 각각의 고장, 고장의 원인, 고장 사이의 관계에 대한 어떠한 정보도 수학적으로 명백히 표시하지 않는다. 다만 고장의 가능성은 시간에
신뢰성 공학(信賴性工學, 영어: reliability engineering)은 공학의 한 분야로 신뢰성을 다룬다. 여기서 신뢰성이란 시스템 또는 부품의 능력으로 요구되는 기능을 명백히 규정된 조건 하에서 명세된 시간 동안 제공하는 것이다. 때때로 확률의 형태로 보고된다.