Author's Note
안녕하세요, HL만도 시스템 안전 분석을 담당하고 있는 장훈도 책임입니다.
소프트웨어 중심 자동차(SDV, Software Defined Vehicle)와 전기 신호로 조향▪제동을 제어하는 x-by-Wire(전동화 섀시 제어) 기술이 발전하면서, 차량 시스템은 기계, 전자, 소프트웨어가 촘촘하게 맞물린 초고도화 시스템으로 진화하고 있습니다. 이러한 환경에서는 극히 미세한 하드웨어 결함이나 코드 한 줄의 오류도 차량 전체의 안전 문제로 직결될 수 있기에, 개발 초기 단계부터 빈틈없는 기능 안전(Functional Safety, ISO 26262)과 품질 신뢰성(Reliability, IATF 16949)을 확보하는 것은 필수 과제입니다.
하지만 현업에서는 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis, 고장 모드 및 영향 분석)나 FTA(Fault Tree Analysis, 결함 트리 분석) 같은 안전 분석 기법들이 개발 일정에 쫓겨 단순 ‘인증용 서류 작업’으로 끝나거나, 기계·전자·소프트웨어 파트가 각자 따로 분석을 진행해 유기적인 시너지를 내지 못하는 한계가 있었습니다.
HL만도는 이러한 문제를 해결하고자 FMEA를 단순 문서가 아닌 실제 설계를 주도하는 ‘통합 시스템 분석 프레임워크(System Development & Analysis Framework)’로 체계화했습니다. 이번 글에서는 FMEA, FMEA-MSR(Failure Mode and Effects Analysis for Monitoring and System Response, 모니터링 및 시스템 응답 FMEA), FTA, DFA(Dependent Failures Analysis, 종속 고장 분석)를 하나의 흐름으로 엮어 시스템의 위험을 정량적으로 제어하는 HL만도의 핵심 개발 전략과 실전 엔지니어링 인사이트를 공유합니다.
다도메인 안전 설계와 FMEA-MSR의 유기적 연계
HL만도의 시스템 분석 프레임워크는 요구사항 정의부터 시스템 아키텍처, 세부 안전 분석까지 하나의 MBSE(Model-Based Systems Engineering, 모델 기반 시스템 엔지니어링) 환경에서 상호 추적 가능하도록 구축되어 있습니다. 이 모든 검증의 출발점이 바로 ‘시스템 레벨 FMEA(System FMEA)’입니다. 출발점이 된 시스템 레벨 FMEA는 '전자·SW의 기능 안전(Functional Safety)'과 '기계·공정의 품질 신뢰성(Quality Reliability)'이라는 두 가지 축으로 확장되어 차량 전반의 결함을 통제합니다.
①기능 안전 관점 (ISO 26262)
- 정량적 고장 확률 산출 (FMEDA →FTA): "주행 중 제동 불능"과 같은 시스템 전체의 치명적 고장 확률을 계산하는 FTA(Fault Tree Analysis, 결함 트리 분석), FTA는 개별 반도체와 센서 단위의 고장률 지표인 FIT(Failures In Time, 시간당 고장 횟수)을 계산하는 FMEDA(Failure Modes, Effects, and Diagnostic Analysis, 고장 모드 영향 및 진단 분석) 데이터를 기초 자료로 활용하여 정량적인 안전성을 입증합니다.
- 차량의 자가진단 능력 검증 (FMEA-MSR): 부품에 이상이 생겨도 차량이 주행 중 이를 즉시 감지해 안전 모드로 전환하면 대형 사고를 막을 수 있습니다. FMEA-MSR(Failure Mode and Effects Analysis for Monitoring and System Response, 모니터링 및 시스템 응답 FMEA)은 차량이 결함을 감지해 DTC(Diagnostic Trouble Code, 진단 고장 코드)를 띄우고 안전하게 대처하는 성공률인 진단 커버리지(DC, Diagnostic Coverage)를 정량 검증하여 시스템의 실질 위험도를 낮춥니다.
- 연쇄 고장 방지 및 설계 격리 (DFA): 메인 시스템에 문제가 발생했을 때 보조 시스템까지 덩달아 멈추는 도미노 고장(연쇄 고장)을 차단하기 위해 SW와 HW에 대한 종속 고장 분석(DFA, Dependent Failures Analysis)을 수행하여, 다중 안전 시스템 간의 물리적·논리적 분리인 설계 독립성을 확실하게 검증합니다.
② 품질 신뢰성 관점
양산 공정 품질로의 연계 (DFMEA → PFMEA) : 설계 단계(DFMEA, Design FMEA, 설계 고장 모드 및 영향 분석)에서 지정한 SC(Special Characteristics, 특별 특성) 및 KC(Key Characteristics, 주요 특성)는 제조 현장의 PFMEA(Process FMEA, 공정 고장 모드 및 영향 분석)와 관리 계획서(Control Plan)로 직접 전달되어 양산 공정 결함을 사전에 차단합니다.
HL만도 시스템 분석 프레임워크의 핵심 요약
Q. HL만도의 시스템 분석 프레임워크의 차별점은 무엇인가요?
A. 기계·전자·SW로 각각 단절되어 있던 안전 분석을 단일 파이프라인으로 통합하여, 기능 안전(ISO 26262)과 양산 품질(IATF 16949)을 하나의 모델 안에서 동시에 검증하는 체계입니다.
Q. FMEA-MSR은 시스템 분석에서 어떤 역할을 담당하나요?
A. 주행 중 고장을 감지하는DTC 등 안전 메커니즘의 진단 커버리지(DC)를 검증하고, 이를 FMEDA 및 FTA와 연결하여 최종 시스템의 정량 고장률(FIT)을 낮추는 핵심 브리지 역할을 수행합니다.
실전 엔지니어링 인사이트 : 검출도(D) 혁신과 정량적 리스크 제어
시스템 분석에서 식별된 리스크는 심각도(S, Severity)*, 발생도(O, Occurrence)**, 검출도(D, Detection)***의 곱으로 산출되는 RPN(Risk Priority Number, 위험 우선순위 수) 을 기준으로 정량 관리됩니다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 어떤 결함부터 우선적으로 개선해야 할지 명확한 우선순위를 확립하게 되는 것이죠.
*심각도(S, Severity) : 제동 거리 증가, 조향 안정성 저하, 차체 롤링, 통합 섀시 협조제어 실패 등 실제 차량 움직임과 탑승자 안전에 미치는 치명도를 기준으로 판단합니다.
** 발생도(O, Occurrence) : 회로 부품 및 기계 요소의 내구성 데이터, 수명 신뢰성 모델, 부품별 고장률을 바탕으로 고장이 얼마나 자주 발생하는지 산출합니다.
***검출도(D, Detection) : 소프트웨어 진단 커버리지(DC)와 이를 뒷받침하는 V&V(Verification and Validation, 검증 및 타당성 확인) 시험의 신뢰도를 바탕으로, 제어기가 고장을 얼마나 빠르고 정확하게 감지해 내는지를 평가합니다.
RPN = S(심각도) X O(발생도) X D(검출도)
#1. 엔지니어링 최적화의 원리: 왜 검출도(D) 중심인가?
- 심각도(S)와 발생도(O)의 한계: 차량 움직임에 직결되는 심각도(S)는 물리적인 고유 특성이므로 설계 초기 단계에서 임의로 낮추기 어렵습니다. 또한 발생도(O) 역시 선정된 하드웨어의 물리적 내구 한계에 묶여 있어 단기간에 대폭 개선하기 어렵습니다.
- 검출도(D) 혁신 전략: 따라서 소프트웨어 진단 알고리즘(DTC)을 정교화하고, 비상 안전 메커니즘과 V&V테스트 케이스를 대폭 강화하여 검출도(D)를 혁신적으로 낮추는 것이 개발 비용과 일정을 최적화하면서 시스템 위험을 가장 빠르고 효과적으로 줄이는 실전 엔지니어링 전략입니다.
#2. 목표 RPN 관리 기준
| 리스크 등급 | 초기 RPN 기준 | 최적화 및 조치 전략 | 최종 관리 목표 |
| Red(High) | RPN ≥ 240 | 진단 제어 로직 추가 구현 및 DV(설계 검증) 시험 완료 후 RPN 집중 저감 | RPN ≤ 120 (최종 ≤ 90) |
| Yellow(Medium) | RPN ≥ 180 | 안전 메커니즘 보강 및 DV 시험 완료 후 RPN 저감 | RPN ≤ 120 (최종 ≤ 90) |
| Green(Low) | RPN 〈 180 | 잠재적 품질 리스크 방지를 위한 지속적인 품질 모니터링 및 일상 관리 | RPN ≤ 80~90 |
고위험 (Red/Yellow) 리스크의 5단계 해결 프로세스
목표 RPN을 기준으로 고위험 등급(Red/Yellow)으로 분류된 리스크는 대부분 시스템 경계 인터페이스 결함이나 외부 시스템과의 협조제어 오류에서 발생합니다. 이러한 위험 요소를 개발 과정에서 누락 없이 확실하게 통제하기 위해, HL만도는 다음과 같은 5단계 표준 해결 프로세스를 가동하고 있습니다.
- 이슈 등록: 발견된 고위험 리스크는 요구사항 관리 시스템(Requirement Management System)에 이슈 티켓으로 등록되어 관리자 주도하에 실시간 추적됩니다.
- 이해관계자 협의: 고객사 사양 협의, 내부 설계 검토와 더불어 협력 파트너사와의 긴밀한 기술 협력을 바탕으로 부품의 안전 요구사항 정합성을 선제적으로 검토합니다.
- FTA 결함 분석: FTA의 최소 컷셋(Minimal Cut-set, 고장을 일으키는 가장 작은 원인 조합)을 분석하여 개선 설계의 효과를 정량적으로 증명합니다
- 오류 가정 제거: 설계 초기 단계에 잘못 들어간 기술적 가정을 진리표(True-False Table)로 검증하여 논리적 오류를 바로잡습니다.
- 테스트 케이스(Test Case) 강화: 분석 결과를 피드백 루프로 연결하여 실제 도로에서 발생할 수 있는 극단적인 고장 상황까지 검증하는 고품질 테스트 케이스를 만듭니다.
마무리하며
HL만도에게 시스템 분석 프레임워크와 FMEA는 인증을 위해 서랍 속에 넣어두는 정적인 문서가 아닙니다. 초기 아키텍처 구상부터 상세 HW/SW 설계, 양산 라인의 공정 품질에 이르기까지 전 개발 과정을 실시간으로 가이드하고 과거의 지식을 미래 설계로 연결하는 ‘살아 숨 쉬는 엔지니어링 허브’인 셈이죠.
자율주행과 SDV 시대로 나아갈수록 차량 시스템의 복잡도와 불확실성은 계속해서 높아질 것입니다. HL만도는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)과 지능형 안전 분석 자동화 체계를 끊임없이 고도화하여, 글로벌 완성차 고객이 깊이 신뢰할 수 있는 무결점 품질 수준의 전동화 섀시 솔루션과 차세대 안전 표준을 지속해서 선도해 나가겠습니다.
