소프트웨어 정의 제어기를 위한 자동차 안전보증 프레임워크 : 안전공학 전략과 확률적 안전 무결성 검증

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

SDVs(Software-defined Vehicles) represent one of the most advanced research and development technologies in the automotive industry, wherein vehicle control is determined and executed primarily through software. As SDVs continue to evolve, users are able to experience new values that transcend the traditional notion of automobiles as mere means of transportation, by integrating ICT(Information and Communications Technology) into vehicles through paradigms such as V2X(Vehicle-to-Everything).
However, the emergence and development of SDVs have also introduced new challenges in the domain of safety assurance. Since software constitutes the foundation of control in SDVs, the overall system functions are realized through the extensive interactions of numerous controllers. Traditional reliability-based safety engineering techniques, which analyze components rather than interactions, are increasingly inadequate to guarantee the safety of such complex systems.
In response, international standards governing automotive safety have also evolved. Beyond functional safety, as defined in ISO 26262, developers are now required to demonstrate SOTIF(Safety of the Intended Functionality) under ISO 21448. Thus, addressing the transformation of safety assurance in SDVs necessitates research that can both overcome the limitations of traditional safety engineering methods and achieve compliance with these dual standards.
This dissertation proposes a safety assurance framework for SDVs, aimed at preventing accidents and ensuring system safety in safety-critical automotive applications through a stepwise process that supports the development of both functional safety and SOTIF, spanning from system analysis to safety verification. The proposed framework restructures system-theoretic hazard analysis and hierarchical reliability-based safety analysis, grounded in a CSD(Control Structure Diagram) modeled from the perspectives of Function, Behavior, and Structure. By adopting an MBSE(Model-based Safety Engineering) approach, the framework supports safety assurance that reflects the interaction-driven characteristics of SDVs.
Furthermore, to enhance the accuracy and credibility of safety assurance results, this dissertation introduces a methodology that builds upon the results of hierarchical safety analysis to perform probabilistic safety integrity verification. System failure states and transitions identified in the safety analysis are formally synthesized into a Markov model, which is subsequently evaluated through probabilistic model checking to verify compliance with the ASIL(Automotive Safety Integrity Level). This approach mitigates potential systematic failures arising from variability in analyst judgment or methodology and enables safety analysis that accounts for uncertainties in empirical data, such as failure rates affected by thermal or aging phenomena.
The proposed framework has been applied to the EPS(Electric Power Steering) controller under development at H Corporation to evaluate its validity. The results demonstrate that the framework systematically identifies potential hazards, derives safety requirements that maintain the system in a safe state, and confirms that these requirements are successfully implemented in the design. Furthermore, the quantitative verification shows that the safety integrity goals anticipated during the analysis phase are met, thereby substantiating the assurance of SDV safety.
The contributions of this dissertation to the safety assurance of software-defined controllers are threefold: (1) preventing the omission of potential accident hazards that may arise due to the unique characteristics of SDVs, (2) establishing a safety assurance framework tailored to the automotive domain on the basis of MBSE, and (3) improving the consistency and reliability of safety analysis results through formal synthesis and probabilistic model checking.

국문 초록 (Abstract)

SDV(Software-defined Vehicle)는 자동차 산업에서 다루어지고 있는 최신의 연구개발 기술로, 소프트웨어에 의하여 자동차 시스템의 제어를 결정 및 처리한다. SDV가 발전해 나아감에 따라 사용자는 이동수단 이라고 하는 한계를 넘어, 자동차에 ICT(Information and Communications Technology) 기술을 융합한 V2X(Vehicle to Everything)의 새로운 가치들을 경험할 수 있게 되었다.
한편 SDV의 등장과 발전은, 자동차의 안전보증(Safety Assurance) 연구 분야에도 새로운 도전과제를 가지고 오게 되었다. 소프트웨어를 제어의 근간으로 하는 SDV는, 자동차를 구성하는 다양한 제어기의 수많은 상호작용을 중심으로 기능을 제공한다. 그러나 기존의 신뢰성 기반 안전공학 기술은 상호작용이 아닌 구성요소를 대상으로 분석을 수행하기 때문에, 시스템의 안전을 보증함에 있어 한계점이 생기기 시작하였다.
자동차의 안전보증을 위해 국제적으로 약속된 규격에도 변화가 발생하였다. SDV에 대한 기능안전(Functional Safety) 뿐만 아니라, 운용안전(Safety of the Intended Functionality)까지 달성하여 안전이 보증되었음을 증빙하도록 요구하게 된 것이다. 이처럼 SDV를 위한 안전보증 분야의 변화를 대응하기 위해서는, 기존의 안전공학 기술이 가지는 한계점을 극복하면서도 두 가지 안전 규격을 달성할 수 있는 방안에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 안전 필수(Safety-critical) 시스템의 하나인 SDV의 사고를 예방하고 안전성을 보증하기 위하여, 모델을 중심으로 분석부터 검증까지 단계적으로 기능안전과 운용안전의 개발을 돕는, 자동차 안전보증 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 시스템 이론, 특히 FBS(Function, Behavior, Structure) 관점으로 설계된 CSD(Control Structure Diagram)를 기반으로, 시스템 이론적 위험원 분석(System Theoretic Hazard Analysis)과 신뢰성 기반 계층적 안전 분석(Hierarchical Reliability Safety Analysis)을 수행할 수 있도록 재구성하여, SDV의 상호작용을 중심으로 기능안전과 운용안전을 보증할 수 있는 MBSE(Model-based Safety Engineering) 체계를 구성한다.
또한 본 논문에서는 안전보증 결과의 정확성을 향상시키기 위해, 확률적 안전 무결성 검증으로 신뢰성 기반 계층적 안전 분석을 수행한다. 안전 분석에서 파악한 시스템의 고장 상태 및 천이 관계를 정형 합성(Formal Synthesis)을 통해 마르코프 모델(Markov Model)로 변환하고, 확률적 모델 검증(Probabilistic Model Checking)으로 SDV의 ASIL(Automotive Safety Integrity Level)을 검증한다. 이를 통해 안전보증 결과의 정확성에 영향을 미칠 수 있는 시스템적 고장(Systematic Failure)을 최소화 하고, 분석 데이터의 불확실성까지 고려하는 안전 분석의 수행을 돕는다.
본 논문에서 제안하는 방법은, H사에서 개발하는 EPS(Electric Power Steering) 제어기에 적용하여 유효성을 확인하였다. 그 결과 프레임워크에 따라 시스템이 가질 수 있는 위험원(Hazard)을 체계적으로 식별하고, 시스템이 항상 안전 상태에 머물 수 있도록 위험원을 제어하는 안전 요구사항이 도출되었음을 확인할 수 있었다. 그리고 나아가 도출된 안전 요구사항이 실제 시스템에 설계되어, 분석 단계에서 예측하였던 안전 무결성이 요구하고 있는 목표 값만큼 SDV의 안전보증이 달성되었음을 정량적으로 확인할 수 있었다.
본 연구가 소프트웨어 정의 제어기의 안전보증에 기여하는 부분은 세 가지이다. 첫째, SDV의 특성으로 인해 분석 과정에서 누락될 수 있는 사고의 위험원을 방지한다. 둘째, MBSE 체계를 기반으로 SDV에 적합한 자동차 분야의 안전보증 체계를 수립한다. 셋째, 정형 합성 및 확률적 모델 검증을 통해 일관적인 안전 분석 결과를 도출하고 나아가 안전보증 결과의 신뢰성을 향상시킨다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구 배경 1
• 제 2 절 관련 연구 3
• 제 3 절 연구 방법 4
• 제 2 장 배경 지식 7
• 제 1 절 자동차 분야 안전 활동 7
• 제 1 항 기능안전과 안전 활동 7
• 제 2 항 운용안전과 안전 활동 9
• 제 2 절 모델 기반 안전공학 11
• 제 1 항 신뢰성 기반 분석 방법론: FMEA, FTA 11
• 제 2 항 시스템 이론적 분석 방법론: STPA 13
• 제 3 절 정량적 안전 무결성 검증 15
• 제 1 항 IEC 61508 기반 정량적 안전 분석: PFDavg 15
• 제 2 항 ISO 26262 기반 정량적 안전 분석: HAM, PMHF 17
• 제 3 장 제안하는 방법 20
• 제 1 절 자동차 안전보증 프레임워크 20
• 제 1 항 프레임워크 개발의 필요성 20
• 제 2 항 프레임워크 구성 및 개요 22
• 제 2 절 안전공학 전략 부문 24
• 제 1 항 예비 제어 구조 설계 24
• 제 2 항 시스템 이론적 위험원 분석 26
• 제 3 항 상세 제어 구조 설계 30
• 제 4 항 신뢰성 기반 계층적 안전 분석 32
• 제 3 절 확률적 안전 무결성 검증 부문 35
• 제 1 항 정량적 안전 분석 모델 합성 35
• 제 2 항 확률적 안전 무결성 검증 39
• 제 4 장 사례 연구 42
• 제 1 절 소프트웨어 정의 조향 제어기 42
• 제 1 항 시스템 분석 및 제어 구조 설계 42
• 제 2 항 위험원 분석 및 안전 개념 개발 46
• 제 3 항 정성적 안전 분석 및 논리적 검증 52
• 제 4 항 정량적 안전 분석 및 확률적 검증 54
• 제 2 절 결과 분석 및 평가 57
• 제 1 항 안전보증 역량 분석 및 평가 57
• 제 2 항 종합 안전대책 분석 및 평가 59
• 제 5 장 결 론 62
• 제 1 절 연구 요약 62
• 제 2 절 연구 기여 63
• 제 3 절 향후 연구 65
• 참고문헌 66
• 부 록 70
• 부록 1. 국문 용어 정의 70
• 부록 2. 영문 약어 정의 73
• 부록 3. LTL 구문 규칙 및 의미 규칙 75
• 부록 4. 내결함 아키텍처의 JTLV 모델 코드 77
• 부록 5. 내결함 아키텍처의 PRISM 모델 코드 79
• Abstract 81