목차
2.1 안전평가의 주요 방법들과 그 방법들의 단점
- Safety Case 접근법
- 규범적(prescriptive) 접근법
- Bow-tie 모델
- 위의 방법들의 단점
1) Safety Case 접근법
Safety Case는 증거에 의해 뒷받침되는 구조화된 논거(argument)로서 특별한 운영 환경에서 특정 어플리케이션에 대해 시스템이 받아들일 수 있을 정도로 안전하다는 것을 입증하는 것이 목적이다. 기본적으로 safety case는 시스템의 개념적인 설계가 안전한지를 입증하기 위한 논리적 구조를 반들어서 시스템과 시스템 환경에 대한 증거의 set에 의해 뒷받침된다. 이를 위해 Goal Structuring Notation(GSN)이라는 표기법을 사용하는데, 이것도 Safety case를 위한 방법 중의 하나일 뿐이다.
Safety case는 compliance assurance나 certificate issuance에 대한 반복 가능한 정의된 프로세스가 없을 때 혹은 정밀 조사중인 시스템에 대한 표준이 없을때 규제 당국이 받아들일 수 있는 수단으로 사용된다.
–> 정리하면, 관련 표준이 없을 때 Safety Case를 사용하여 시스템의 안전성을 논리적으로 구조화하고 이를 증거하는 자료를 통해 규제 당국으로부터 안전하다고 인정받기 위한 수단으로 사용된다는 얘기고, 표준이 있음 굳이 이것을 쓰지 않는단 얘기로 들림.
2) 규범적 접근법
이미 존재하는 시스템의 본질과 유사한 시스템을 개발한다고 가정을 한다면, 시스템의 기능에 대한 어떠한 가정을 근거로 compliance의 수단을 표준화하는 것이 가능하다. 예를 들어 avionics 소프트웨어 개발 프로세스는 DO-178C에 부합해야 하고 이것은 verification, validation, documentation을 고도로 표준화시킨다. fly-by-wire의 고안으로 인해 avionics 기능의 원칙은 중요하게 변경되지 않았다. 그래서 criticality level에 대한 공통된 분류를 할 수 있으며, 하드웨어에 관해서는 DO-254개발 표준이 compliance의 수단으로 요구된다. 이러한 표준들은 FAR 감항 규제에 상호보완적이며 performance parameterization, test criteria 등의 compliance를 요구한다. 이런 접근법은 규제에 대해 적합한지를 검증할 수 있는 평가 활동을 제공하는 official examiner에 의존한다.
이런 산업에서의 규범적인 안전 평가 접근법은 언제나 피평가자들에게 정량적 safety verification을 제시할 것을 요구한다. 규범적 접근법들은 분할 후 정복 접근법을 장려하기 때문에 시스템을 기능과 컴포넌트로 쪼개서 basic failure event를 식별하고 어디에서 이러한 이벤트들이 hazard를 촉발하고 어떤 결과로 hazard가 발생할 수 있는지를 확인하는 것이 쉽다고들 한다. (그런데 실제 그런가? ㅎ)
매우 중요한 것은 basic failure event의 발생 확률을 정량화하고 이런 확률이 중간 이벤트의 확률과 최종 결과의 확률에 어떤 영향을 미치는지에 대한 이해는 규제당국이 기각해서는 안되는 compliance의 기회를 제공하기는 한다.
–> (개인적 생각) 표준 방법에서 divide and conquer로만 해결하려고 하다보니 basic failure event를 정확하게 식별해야 하고, 그 event에 대한 probability를 알아야 하는데, 항상 알 수 있는 노릇도 아니고,
FTA의 정량적 분석에 관해서, ARP 4754a, 4761를 강의한 SAE강사도 그런 이야기를 하더라. 공식적인 답변은 아니겠으나.. 이런 식이었다.
"뭐 그 수치가 그렇게 정확할 것이라고 생각하지는 않겠으나, 그렇다고 없는 건 곤란하다.."
그렇담 어쩌란 말인가? (대충철저하게 때우란 건가? ㅋㅋㅋ)
일종의 합법적으로 혹은 기술적으로 받아들여지는 요식행위(?)라도 되는 것을 인정한 셈인가? 마치 회계상의 어떤 기술적 방법에 대해 어떻게 보면 분식행위라고 여겨질 수도 있는 것에 대해 이건 예외~ 라고 하듯이 말이다.
흥미로운 얘기이다.
그러니까, 이 부분에 대해서 100% 장담할 수 없으니까, 오른쪽 발목을 건다거나 왼손을 건다거나 하는 무모한 일은 하면 안될 것이다. 장담은 금물.
3) bow-tie model
Bow-tie 모델의 사례는 그림 1에서 표현한 바와 같다. link는 hazard의 원인(FTA를 사용하여 모델링이 된다)이 되고 hazard의 결과(Event Tree Analysis(ETA)를 사용하여 모델링이 된다)가 된다. 그림 1의 pivotal event는 hazard라는 것과 정확하게 일치한다. 이 pivotal event는 일반적으로 main system이나 subsystem의 hazard에 대응된다. FT/ET pair는 각각의 hazard에 대해서 구축되며 값은 FT의 각각의 인과 요인의 발생확률에 할당되고 ET의 branch에 의해 표현되는 outcome mitigation의 success/failure 확률에 할당된다.
–> (개인적 생각) pivotal event에서 decomposition을 하게 되면 FTA가 되고, 여기서 break down된 event에 확률을 할당해 줘야 하는데, 이 부분이 TLS에서의 할당과 유사한 측면이 있으며, 이 부분이 굉장히 ad-hoc한 측면이 있을 수 있음. ETA의 경우에는 event별로 발생확률을 그래도 나름 정량화시켜서 표현할 수는 있겠으나, 다양한 환경적 요소들을 충분히 반영하지 못하게 만드는 문제가 있을 수 있음.
Figure 1. A generic example of Bow-tie model (논문에서 발췌함)
4) 주요한 방법들의 문제점
- Safety case는 그럴듯해 보이는 거짓된 말일 수 있다. (의도적으로 속이진 않을 수 있겠으나).
귀납론의 문제는 black swan. black swan이 터지기 전까진 모든 swan은 white가 진리였음. 이것도 유사한 것이다. 그 말이 사실처럼 들리고 논리적이라고 생각이 될 수 있으나, 어디까지나 그 당시에 그렇게 생각되는 것일 뿐. 진실은 저 넘어에 있다.
- 규범적 방법은 practice oriented된 방법인데, 이게 100%보증할 수 있는 게 아님.
- 복잡 시스템은 exhaustive testing이 불가능
- bow-tie model은 또한 거짓된 이야기에 속아넘어갈 수 있음
bow tie모델의 취약점
- 모든 hazard가 완벽한가? 누락된 게 없는가?
- 모든 hazard의 상호 의존관계를 정량화 할 수 있는가?
- 여러 이벤트들이 hazard들의 원인이 될 때 무엇이 공통원인이고 각 이벤트들의 hazard로의 기여도를 어떻게 알 수 있는가?
–> 아.. 이런 질문 들어오면 답없다. 그냥 무조건 항복이다.
3. 복잡 시스템을 위한 비 표준 안전 분석방법들
- Multi-Agent Dynamic Risk Models(MA-DRM)
- STAMP(Systems-Theoretic Accident Model and Processes)
–> (개인적 의견) MA-DRM은 A-SMGCS프로젝트를 하면서 알게 된 EMMA프로젝트에서 안전성 평가를 수행하기 위해서 사용하는 접근법이다. 기존의 전통적 방법들을 사용해서 안전성 평가를 한 결과 Eurocontrol에서 굉장히 우스꽝스러운 A-SMGCS의 안전성 평가결과를 만들게 되었고… 과거의 방법이 그다지 효용가치가 없다는 것을 알게 되어서 만들게 된 방법이다. 이제 A-SMGCS할 것도 아니니까 더 이상 알고 싶지는 않고.. socio-technical system에서 여러 이해관계자들의 복잡한 상호작용을 고려해야 하는 안전평가 모델로서, 다양한 평가자(무려 심리학자까지도 참여한다)를 참여시켜서 수학적 모델을 만들었다. (그런데, 그 수학 모델은 어떻게 검증을 ??) 그리고 prototype을 만들어서 그 모델을 검증을 한다. (그렇다면 제품 검증은 어떻게??)
그래서, 유럽에선 A-SMGCS를 20년 넘게 개발하고 있고, 인증이라는 제도에 대한 개념이 아직 성숙되지 않았다고 판단하고 있는데, 자랑스러운 대한민국에서는 5년내 세계선도하는 제품을 만들겠다고 R&D를 했다가 인증이 안될 것 같다고 drop을 시켜버린…
System Safety(Functional Safety, SOTIF, Cyber Security) 