FUZZY-FMEA를 이용한 군용무인항공기 운용상 유해위험요소 중요도 도출 연구 = Study on Deriving the Importance of Hazardous Risk Factors in Military UAV Operations Using FUZZY-FMEA

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 군용 무인항공기 운용 과정에서 발생할 수 있는 주요 유해위험요소를 도출하여 중요 우선순위를 체계적으로 도출하기 위해 퍼지 이론을 접목한 Fuzzy-FMEA 기법을 적용하였다. 이를 위해 중고도 무인정찰기(MUAV)의 기술문서 K.T.O. 1L-MUAV(Q)-1에 명시된 추락 요인을 분석하여 12개의 위험요소를 선정하였다.
Fuzzy-FMEA기법은 전문가의 지식과 경험을 활용하여 FMEA를 수행하여 정성적 항목을 정략적으로 분석하는 기법으로 심각도, 검출도, 위험도를 언어변수로 표현하며 그들 간의 관계를 정리하여 결과값을 도출한다. 이를 위해 현재 공군에서 RQ-4B 및 MUAV를 운용하는 교관조종사와 대한항공 교관조종사 16명을 대상으로 설문조사를 진행하여 심각도(S), 발생도(O), 검출도(D)를 평가하였으며, 수집된 언어적 평가값은 파이썬(Python) 기반 코드를 이용하여 퍼지 소속함수와 α-cut, 가중 유클리드 거리, 무게중심 비퍼지화 과정을 통해 정량화하였다.
분석 결과 무인항공기 엔진 과열/화재/FLAME OUT(H2), 항법시스템(EGI) 이중고장(H7), 자동조종컴퓨터 또는 각 계통 컴퓨터 관련 고장(H8), 조종면 계통 관련 고장(H1), 데이터링크 두절 관련 고장(H9) 등이 상대적으로 높은 위험우선순위를 나타내었으며, 이는 기존 유인항공기에서도 높은 순위를 가지는 유해위험요소와 더불어 데이터링크·항법·컴퓨터 기반 통합 시스템에 크게 의존하는 무인항공기의 고유한 특성이 반영된 유해위험요소가 높은 순위에 있음을 보여주는 결과를 도출하였다. 더불어 미 공군 사고사례의 실제 발생빈도를 반영한 D-RPN 값과 교관조종사 평가 기반 F-RPN 결과를 비교한 결과 위험도 순위가 전반적으로 유사하게 도출되어 제시된 Fuzzy-FMEA 기법의 신뢰성과 활용 가능성이 검증되었다.
본 연구는 기존 유인항공기 위주의 유해위험요소 분석과 다르게 무인항공기 고유의 특성을 반영한 무인항공기 체계에 적합한 정량적 위험성 평가 모델을 제시하였다는 데 의의가 있다. 연구 결과는 군용 무인항공기의 설계 시 중요 요소 확인, 운용절차 정립, 위험저감 대책 수립, 감항인증 범위 확대 등 다양한 정책 및 기술적 결정에 도움을 줄 수 있는 기초자료가 될 수 있다고 생각한다.

핵심어 : 군용 무인항공기(Military UAV), FUZZY-FMEA,
유해위험요소(Hazardous Risk Factors), 심각도(Severity),
발생도(Occurrence), 검출도(Detection), 위험우선순위(Risk Priority Number)

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this study, a Fuzzy-FMEA approach incorporating fuzzy theory was applied to systematically derive and prioritize the major hazardous risk factors that may occur during military unmanned aerial vehicle (UAV) operations. For this purpose, twelve hazardous risk factors were selected based on the failure causes listed in the technical document of the Medium-Altitude Unmanned Aerial Vehicle (MUAV), K.T.O. 1L-MUAV(Q)-1, as well as 55 mishap cases involving the U.S. Air Force MQ-1, MQ-9, and RQ-4B that occurred between 2011 and 2025.
The Fuzzy-FMEA technique quantitatively analyzes qualitative FMEA items by incorporating expert knowledge and experience. Severity, occurrence, and detectability are expressed as linguistic variables, and their relationships are used to derive the final results. To accomplish this, surveys were conducted with 16 instructor pilots currently operating the RQ-4B and MUAV in the Republic of Korea Air Force, as well as instructor pilots from Korean Air. The collected linguistic evaluations of severity (S), occurrence (O), and detectability (D) were then quantified using a Python-based process involving fuzzy membership functions, α-cut operations, weighted Euclidean distances, and centroid defuzzification.
The analysis revealed that engine overheat/fire/flameout (H2), dual failures of the Embedded GPS/INS (EGI) navigation system (H7), autopilot and system computer failures (H8), flight-control-related system failures (H1), and datalink loss (H9) exhibited relatively high risk-priority rankings. These findings indicate that, in addition to hazardous risk factors commonly observed in manned aircraft, UAV-specific characteristics—such as dependence on datalink, navigation, and computer-integrated systems—play a significant role in elevating risk levels. Furthermore, comparison between the D-RPN values derived from actual mishap occurrence frequencies and the F-RPN values based on expert evaluations showed generally consistent risk rankings, thereby validating the reliability and applicability of the proposed Fuzzy-FMEA approach.
Unlike previous analyses that primarily focused on manned aircraft, this study presents a quantitative risk-assessment model tailored to the unique characteristics of unmanned aerial systems. The results of this research are expected to serve as foundational data for identifying critical design elements, establishing operational procedures, developing risk-mitigation measures, and expanding airworthiness certification criteria for military UAVs.

Keywords : Military UAV, FUZZY-FMEA, Hazardous Risk Factors, Severity, Occureence, Detection, Risk Priority Number

목차 (Table of Contents)

• 목 차 i
• 표 목 차 iii
• 그 림 목 차 iv
• 국 문 초 록 v
• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.2 연구의 범위 및 방법 2
• 제 2 장 이론적 배경 6
• 2.1 FMEA6
• 2.2 퍼지이론 8
• 2.3 퍼지 FMEA14
• 2.4 무인항공기 정의 및 분류16
• 2.5 군용무인항공기 유해위험요소 23
• 2.6 미 공군 무인항공기 관련 사고사례25
• 제 3 장 연구 방법 26
• 3.1 유해위험요소 분류26
• 3.2 설문조사 방법 및 대상 27
• 3.3 퍼지 FMEA 과정 28
• 제 4 장 연구 결과 34
• 4.1 조종사 설문조사 평가 결과 34
• 4.2 언어적 변수값에 대한 퍼지 숫자 변환37
• 4.3 하한값, 상한값 산출(α-CUT) 39
• 4.4 유클리드 거리공식 산출 41
• 4.5 디퍼지화43
• 4.6 F-RPN 결과 및 분석 44
• 4.7 퍼지 FMEA 신뢰성 분석을 위한 D-RPN 결과 및 비교 47
• 제 5 장 결론 51
• 참 고 문 헌 53
• 부 록 56
• Abstract 64