예비 설계 단계 적용을 위한 우주용 전자 시스템의 통합 신뢰성 예측 모델 연구 = (A) Study on an Integrated Reliability Prediction Model for Spaceborne Electronic Systems Applicable to the Preliminary Design Phase

국문 초록 (Abstract)

지구 저궤도(LEO) 위성 수요의 급증과 개발 라이프 사이클의 단 축으로 인해 우주 전자장비의 신뢰성 확보가 어려워지고 있다. 전자 장비의 기능은 고도화되고 있으나, 반도체 공정 미세화로 인해 우주 방사선에 대한 취약성이 증가하면서 임무 성공률을 저하시킬 잠재 적 위험이 커지고 있다. 이러한 기술적·환경적 제약에도 불구하고, 설계 초기 단계에서 활용 가능한 정량적 신뢰성 평가 체계는 여전 히 충분히 확립되지 못한 실정이다. 특히 방사선 빔 시험은 비용 및 접근성 한계로 인해 초기 설계 단계에서 적용이 어려워, 임무 궤도 와 환경을 반영한 신뢰성 예측 수단이 구조적으로 부족한 상황이다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 예비설계 단계에서 항공 우주 전자 시스템의 신뢰성을 정량적으로 평가할 수 있는 통합 고 장률(IFR, Integrated Failure Rate) 기반 분석 프레임워크를 제안한다. 제안하는 통합 고장률은 JEDEC JEP-122F의 독립 고장원 합산 법칙 을 기반으로, PoF(Physics of Failure)에 기초한 물리적 마모 고장률과 방사선 기인 고장률을 통합하여 정의한다. 방사선 고장률은 준경험 적 SER 모델, 우주 방사선 플럭스, 크로스섹션, 구성메모리 기반 결 함 주입 결과를 이용해 AVF(Architectural Vulnerability Factor)를 반영 함으로써 산정한다. 본 프레임워크는 28 nm SRAM 기반 FPGA(Zynq- 7000)를 대상으로 하며, 동일 칩·동일 비트스트림 환경에서 PoF 분 석, SER 추정, 결함 주입 결과 및 통합 고장률 계산을 하나의 일관된 데이터 흐름으로 연결한다. 제안한 통합 고장률 모델의 타당성은 양성자 빔 시험, LEO 인공위 성 수명 데이터, 및 OMERE 기반 시뮬레이션 결과를 단계적으로 비 교·분석하여 검증하였다. 우선 양성자 빔 시험을 통해 에너지·플루언 스 조건별 소프트에러 패턴, 크로스섹션, 및 기능 오류 발생 특성을 도출하고, 로그정규 기반 수명 분포를 통해 실측 고장률을 산정하였 다. 이후 동일 FPGA 환경에서 통합 고장률 모델이 예측한 고장률 및 시간 형상을 비교하여, 절대값 편차, 위험도 순위 일관성, 보수성 수준 등을 평가하였다. 이어 LEO 소형 위성 및 스타링크 위성의 운 용 기간과 이상 사례 기반 수명 분포를 OMERE 기반 방사선 환경 및 SER 고장률과 함께 분석함으로써, 다양한 운용 조건에서의 모델 정합성을 검토하였다. 그 결과 통합 고장률은 시험 데이터 및 실제 LEO 수명 데이터와 형상·순위·불확실성 측면에서 일관된 경향을 보 였으며, OMERE 단독 대비 과도한 보수성을 완화하면서도 임무 기반 신뢰성 평가에 필요한 예측 성능을 확보함을 확인하였다. 또한 제한 된 시험·수명 데이터를 활용하여 임무 신뢰성 요구 수준을 정량적으 로 산정하고, 모델–시험–운용 데이터 간 정합성을 평가할 수 있는 체계적 기반을 제시하였다. 본 연구는 크로스섹션, 우주 방사선 플럭스, 및 ACMFI로 도출한 AVF를 활용하여 예비설계 단계에서 칩 수준 방사선 고장률을 저비 용으로 추정할 수 있는 통합 분석 절차를 정립하였다. 또한 PoF 기 반 비방사선 고장률과 준경험적 방사선 고장률을 합산한 통합 고장 률 모델을 양성자 빔 시험, LEO 위성 수명 자료, 및 OMERE 시뮬레 이션과 교차 검증함으로써, 기존 OMERE 기반 분석보다 현실적이면 서도 설계 의사결정에 필요한 보수성을 확보하는 예측 성능을 확인 하였다. 아울러 통합 고장률(IFR)을 기반으로 ECC·스크러빙·중복 구조 등 결함 허용 기법의 효과를 임무 기반 고장률 변화로 정량 비교할 수 있는 설계 지원 체계를 제시하여, 사업 초기 단계 신뢰성 있는 고장률 추정을 통해 사업 성공 가능성 제고시킨다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 1.1. 연구 배경 1
• 1.2. 연구의 내용 및 구성 6
• 1.3. 연구의 기여도 10
• 2. 이론적 배경 및 선행연구 고찰 12
• 2.1. 우주 방사선 환경과 전자 시스템의 영향 12
• 2.1.1. 우주 날씨 효과 12
• 2.1.2. 방사선과 전자 소자의 상호작용 메커니즘 13
• 2.1.3. 방사선에 의한 Single Event Upset (SEU) 현상 개요 18
• 2.1.4. 전자 장비 고장 사례 분석 20
• 2.2. 비방사선 고장률 분석 24
• 2.2.1. 전자 데이터북(EPRD) 기반 고장률 분석 24
• 2.2.2. MIL-HDBK-217 25
• 2.2.3. 물리 고장률 분석 26
• 2.3. 방사선 고장률 분석 27
• 2.3.1. 우주 방사선 조사 시험 27
• 2.3.2. 소프트웨어 시뮬레이션 28
• 2.3.3. 반경험적 (Semi-Empirical) 기반 소프트 에러 추정 방법 31
• 2.4. 항공우주 전자장비 신뢰성 표준 및 가이드라인 33
• 2.4.1. JEDEC JEP-122F 33
• 2.4.2. NASA Physics of Failure HANDBOOK 34
• 2.4.3. JEDEC89 35
• 2.4.4. ECSS-Q-ST-60-15C 36
• 2.4.5. NASA-HDBK-4008 36
• 2.5. 수명 데이터의 통계적 분석 37
• 2.5.1. 수명 데이터 분석 절차 37
• 2.5.2. 모수적 수명 분포 분석 38
• 2.5.3. 분포 적합성 검정 40
• 3. 통합 신뢰성 분석 프레임워크 42
• 3.1. 통합 고장률 분석 44
• 3.1.1. 통합 고장률 44
• 3.1.2. 통합 신뢰성 분석 프레임워크 46
• 3.2. 물리 고장률 기반 비방사선 고장률 분석 49
• 3.2.1. 물리 고장률 49
• 3.2.2. 핫 캐리어 주입(Hot Carrier Injection, HCI) 49
• 3.2.3. 네거티브 바이어스 온도 불안정성(Negative Bias Temperature Instability, NBTI) 51
• 3.2.4. 시간 의존적 유전 파괴(Time Dependent Dielectric Breakdown, TDDB) 53
• 3.2.5. 일렉트로마이그레이션(Electro-migration, EM) 56
• 3.3. 반 경험적 (Semi-Empirical) 기반 방사선 고장률 분석 58
• 3.3.1. 반 경험적 (Semi-Empirical) 기반 소프트 에러율 58
• 3.3.2. 회로 수준에서의 소프트 에러율 59
• 3.3.3. Architectural Vulnerability Factor (AVF) 61
• 3.4. 제안 프레임워크의 연구적 차별성 64
• 4. 에뮬레이션 기반 고장률 분석 67
• 4.1. 에뮬레이션 기반 결함 주입 방법 67
• 4.1.1. Soft Error Mitigation IP 67
• 4.1.2. 결함 주입 제어 방법 70
• 4.1.3. 통계적 결함 주입 72
• 4.2. Automatic Configuration Memory Fault Injection Tool 74
• 4.2.1. 시스템 아키텍처 74
• 4.2.2. 시스템 기능 75
• 4.3. 통계적 결함 주입 프로세스 79
• 5. 양성자 방사선 시험 86
• 5.1. 시험 환경 86
• 5.1.1. 양성자 빔 조사 장치 (TR-102) 86
• 5.1.2. 빔 조사 배치도 87
• 5.1.3. 상세 빔 조사 조건 92
• 5.2. 시험 절차 93
• 5.2.1. 시험 구성 93
• 5.2.2. 시험 프로세스 98
• 5.2.3. 시험 결과 수집 방법 99
• 5.3. 시험 결과 101
• 5.3.1. 소프트 에러 패턴 분석 101
• 5.3.2. 크로스 섹션 분석 105
• 5.3.3. 시스템 수준에서의 AES128 모듈 미션 실패 패턴 분석 109
• 5.3.4. 5.3.4. Fault Tolerance Mechanism 적용에 따른 신뢰성–비용 트레이드오프 및 설계 단계 활용 가능성 111
• 6. 통합 고장률 모델 성능 평가 113
• 6.1. 개요 113
• 6.2. 평가 대상 및 시나리오 114
• 6.2.1. 타겟 보드 사양 114
• 6.2.2. LEO 임무 궤도 및 운용 환경 가정 116
• 6.2.3. 사용 도구 117
• 6.3. 통합 고장률 분석 122
• 6.3.1. 마모 고장률 분석 122
• 6.3.2. 방사선 고장률 분석 127
• 6.3.3. 통합 고장률 분석 133
• 6.4. 방사선 시험 결과 비교 135
• 6.4.1. 양성자 빔 고장률 분석 135
• 6.4.2. 통합 고장률 vs 실측 고장률 비교 분석 144
• 6.5. LEO 운영 수명 및 환경 시뮬레이션 비교 분석 149
• 6.5.1. LEO 위성/스타링크 수명 데이터 기반 고장률 추정 149
• 6.5.2. OMERE 기반 LEO 환경 시뮬레이션 고장률 분석 153
• 6.5.3. 실측 vs OMERE vs 통합 고장률의 상대적 관계 분석 155
• 6.6. 시험·운용 데이터 기반 통합 고장률 모델 검증 161
• 6.6.1. 통합 고장률 모델 검증 개요 161
• 6.6.2. 방사선 시험 및 개발 단계 기반 통합 고장률 검증 결과 163
• 6.6.3. 위성 운용 데이터 기반 외부 타당성 및 활용성 분석 166
• 6.7. 결과 요약 170
• 7. 결론 172
• 7.1. 연구 요약 172
• 7.2. 연구 기여 및 한계 172
• 7.3. 향후 연구 방향 174
• 부 록 A 175
• 부 록 B 177
• 참고 문헌 185