1. 서 론
국제해사기구(IMO)의 온실가스 배출 감축 전략에 따르면, 국제 해운 부문은 2008년 대비 2030년까지 최소 20%, 2040년 까지 최소 70%의 온실가스 배출량을 감축하고, 늦어도 2050 년까지는 선박에서 배출되는 온실가의 양이 0이되는 Net-Zero 를 실현해야한다(IMO, 2023). 이러한 전 세계적 규제 강화와 해양대기 환경 개선 요구에 따라, 기존 화석연료를 사용하 는 선박에서 LNG 추진선박으로의 전환이 가속화 되고 있다 (LR, 2024;Petrychenko and Levinskyi, 2024). 그러나 LNG 연료 는 기존 화석 연료 대비 온실가스 배출량을 단기적으로 감 축할 수 있는 수단에 불과하며, IMO 2050목표 달성을 위해 서는 암모니아 또는 수소와 같은 무탄소 연료로의 전환이 필수적이다(ABS, 2024;ClassNK, 2025;DNV, 2024).
암모니아는 독성과 낮은 연소성, 수소는 높은 인화성 및 폭발 위험성과 같은 고유한 물성을 가지므로 연료의 저장 및 이송 과정에서 기존 연료 대비 더욱 높은 수준의 안전성 과 기술적 신뢰성이 요구된다(ABS, 2021;2025). 특히 선박은 공간 제약이 크기 때문에, 기체 상태의 연료 저장은 저장 효 율이 낮고 실질적인 에너지 밀도가 떨어져 적용이 제한된 다. 
라서 부피를 줄일 수 있는 액체 상태의 저장 방식이 요구되며, 수소의 경우 –253℃의 극저온 상태에서 저장 및 이송이 이루어져야 한다. 또한 수소는 누출 시 폭발 위험이 매우 크기 때문에, 저장 시스템에는 극한 환경에서도 안정 적으로 작동 가능한 고신뢰성 모니터링 장치가 필수적이다.
모니터링 장치에는 연료의 안전한 저장과 이송을 위해서 압력, 온도, 유량, 레벨, 점도 등 다양한 물성 정보를 실시간 으로 정밀하게 검출하여 신호를 송신하는 다양한 센서들이 존재한다(IMO, 2015;ABS, 2019;DNV, 2023). 이 중 온도 센서 및 트랜스미터는 연료 저장탱크와 공급 배관 내 온도를 지 속적으로 감지함으로써 연료를 정상 온도범위 내로 안정적 으로 유지하고, 이상 온도 상승 또는 냉각 실패를 조기에 탐 지하는 데 핵심적인 역할을 수행한다.
그러나 기존 연료용 온도센서는 극저온, 수소 취성 등 액 체 수소 환경을 고려하여 설계되지 않았기 때문에, 해당 환 경에서의 신뢰성 확보를 위해서는 체계적인 고장 분석과 설 계 개선이 필요하다.
이에 본연구에서는 액체수소환경에서 사용되는 선박용 연료 저장 및 이송 시스템의 핵심 구성요소인 온도센서를 대상으로, 주요 고장모드와 그 영향을 분석하기 위해 FMEA(Failure Modes and Effects Analysis)를 수행하였다. 또한 향후 온도센서의 고신뢰성 설계를 위해 고객 요구사항과 필 요 시험 항목의 우선순위를 도출하고자 QFD(Quality Function Deployment)를 병행하였다.
FMEA는 시스템 또는 장비 구성 요소의 고장 발생 가능 성과 그로 인한 영향을 사전에 분석하며, 시스템 신뢰성을 향상시키기 위한 신뢰성 평가 기법으로 다양한 산업에서 오 랜 기간 활용되고 있다(MIL-STD-1629A, 1980;Stamatis, 2003;SAE J1739, 2021). QFD는 고객의 요구사항을 제품 설계 및 개발 과정에 체계적으로 반영하기 위한 도구로 여러 분야에 서 제품 개발 전 적용되어왔다(Akao, 1990;Chen and Weng, 2006;Johnson, 2016).
본 연구에서는 연료의 저장 및 이송 과정에서 중요하게 관리되는 온도를 모니터링하는 온도센서 대상으로 FMEA를 수행하여 액체수소 저장탱크 환경에서 발생할 수 있는 여러 고장모드들을 분류하였다. 이후 QFD 평가를 통해 액체수소 저장 시스템용 온도센서 및 트랜스미터 개발을 위한 내환경 시험 항목 우선순위 선정하였다. 이를 통해 극저온의 액체 수소 저장 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 고신뢰성 온도센서 및 트랜스미터의 개발 방향을 제시하고, 향후 액 체수소 연료 기반 선박의 안전성 향상에 기여할 수 있는 기 술 기반을 마련하고자 한다.
2. FMEA 및 QFD 분석 방법론
2.1 FMEA 분석 방법
FMEA는 어떠한 제품 또는 시스템의 개발단계부터 설계, 생산 및 운용 단계에서 발생 될 수 있는 고장들을 식별하고, 각 고장의 발생 가능성과 영향을 분석하여 고장 예방을 위 한 사전 대응 방안을 마련할 수 있는 신뢰성 평가 방법이다 (Stamatis, 2003;SAE J1739, 2021).
Fig. 1은 본 연구에서 수행한 FMEA 절차의 전반적인 흐름 을 나타낸 그림이다. FMEA는 분석 대상 시스템을 구성하는 주요 기능 요소들을 먼저 정의하는 것으로 시작되며, 이는 대게 여러 하위 구성품과 서브시스템으로 이루어져 있기 때 문에, 분석의 목적에 부합하는 적절한 세분화 수준을 결정 하는 것이 중요하다. 이때 설정된 분석 수준은 향후 개선 조치가 실질적으로 반영가능하거나 수리가 용이한 수준으 로 정해진다. 분해 수준이 결정되면 각 부품들의 기능이 정 상적으로 작동하지 않을 경우 발생 가능한 고장들을 예측 하고, 해당 고장이 전체 시스템 또는 상위 및 하위 계통에 미치는 영향을 검토한다. 여기서 고장의 원인은 물리적 파 손, 기계적 결함, 열적 영향, 반복 하중, 마모, 윤활 이상 등 다양한 원인 범주로부터 도출된다(Suwon RIC, 2006;Seo et al, 2020).
이후 식별된 고장모드들에 대해서 위험도 평가를 수행하 는데, 이는 심각도(Severity, S), 발생 빈도(Occurrence, O), 검출 도(Detection, D)의 세 항목을 평가 한뒤, 이들을 곱하여 각 고 장모드의 위험도 순위인 우선순위수(Risk Priority Number)를 구하는 것이 일반적이다. RPN은 고장모드 간의 상대적 위험 수준을 비교하는 데 활용되는 값으로, 동일 시스템 및 동일 분석 범위내에서의 비교를 목적으로한다. 이러한 위험도 평 가 방법은 발생 가능성은 낮지만 치명적인 결과를 유발할 수 있는 고장이나, 자주 발생하지만 고장 발견이 어려운 고 장모드들을 우선적으로 식별하고 대응책을 마련하는데 효 과적이다(MIL-STD-1629A, 1980).
이렇듯 FMEA는 계층 구조를 기반으로 각 구성 요소의 기 능적 역할과 위험 요소를 유기적으로 연계하여 분석을 수행 하는 점에서, 여러 시스템 및 장비의 개발 및 설계등의 다양 한 과정에서의 신뢰도 평가에 적합한 기법이다. 구성 요소 의 물리적 결함뿐 아니라 감지난이도까지 함께 고려함으로 써, 실질적인 진단 설계와 운용 대응 전략 수립등에 기여할 수있다. 특히, 선박의 액체수소저장환경 같이 극한 환경에 적용되는 중요 제품인 온도센서의 개발 단계에서도 고장모 드 별 상대적 위험 수준을 사전에 도출하고 우선순위를 설 정하는 FMEA는 제품 개발의 신뢰성 확보를 위한 중요한 역 할을 할 수 있다.
2.2 온도 센서 기능분석
선박에서의 온도센서 및 트랜스미터는 보통 연료 시스템 의 안정성을 유지하고 효율적으로 운용하기 위한 핵심 장치 로, 기체, 액체 또는 탱크 내부의 온도를 실시간으로 모니터 링하며 데이터를 제공한다. 온도 센서는 온도를 감지하여 전기 신호로 변환하고, 트랜스미터는 이 신호를 처리하여 제어 시스템에서 활용할 수 있는 데이터로 변환한다. 이러 한 데이터는 연료 저장 탱크, 배관, 공급 라인 등에서 연료 온도를 제어하고 이상 상태를 조기에 감지하는 데 중요한 역할을 한다(Clipper Controls, 2025;Senmatic, 2025).
특히 극저온 환경에서 사용되는 액체 수소 저장 시스템에 서는 온도 센서 및 트랜스미터의 신뢰성과 내구성이 더욱 중요하다. 극저온 환경은 연료의 기체와 액체 간의 상변화 를 자주 발생시키며, 이 과정에서 온도 변화는 시스템의 안 정성에 직접적인 영향을 미친다(Aziz, 2021). 따라서 극저온 환경에서 사용되는 온도 측정 장비는 열적 스트레스와 외부 간섭에서도 정확하고 안정적으로 작동할 수 있도록 높은 신 뢰성이 요구된다.
온도 센서는 작동 방식 및 설치위치에 따라 여러 종류로 분류되나, 선박 저장시스템에 주로 적용되는 열전대 방식의 온도센서를 대상으로 연구를 수행하였다. Fig. 2는 연구에 수행된 온도센서의 구조를 나타내며(Endress+Hauser, 2025), Table 1은 기능별 분석 결과를 나타낸다.
2.3 QFD 분석 방법
QFD(Quality Function Deployment)는 제품 설계 초기 단계에 서 고객의 요구사항을 기술적 요구사항으로 체계적으로 전 환함으로써, 설게 품질을 확보하고 개발 후반의 변경 비용을 줄이는 데 효과적인 도구이다(Chen and Weng, 2006;Johnson, 2016). 고객이 직접적으로 표현하는 요구사항들을 설계자와 개발자가 해석 가능한 형태로 변환함으로써, 개발 초기 단 계에서부터 고객만족도를 극대화할 수 있는 방향으로 제품 설계를 유도한다는 점에서, 고신뢰성 센서와 같이 운용 환 경이 극한이거나 심각한 고장이 발생할 수 있는 시스템에 특히 적합하다.
본 연구에서는 액체수소 저장 환경에서 사용되는 온도 센 서 및 트랜스미터를 대상으로 QFD를 수행하였다. 사용자 및 인증기관의 요구사항은 정확도, 최대 측정 압력, 고 신뢰성, 내 저온성, 내습성, 저진동, 전자파 적합성 및 내압으로 총 8 개 항목을 선정하였으며, 내 환경시험 항목으로는 고온, 저 온, 진동, 습도, 열변화, 압력, 내전압/전류 및 수명으로 총 8 개 항목을 선정하여 평가를 수행하였다. 이는 문헌조사, 관 련 선급 기준 분석, 기존 상용 제품의 기술자료 검토, 및 극 저온 연료 시스템 운영자에 대한 인터뷰 결과를 종합하여 도출하였다(ISO/IEC/IEEE 29148, 2018;DNV, 2021;IACS, 2023;Emerson, 2025). 각 요구사항은 일반 선박 환경 및 액체수소 시스템의 환경 및 운용적 특수성 또한 고려하였다. 이처럼 QFD는 단순한 기능 나열이 아닌, 사용자의 요구를 만족시키 기 위한 시험 항목 및 설계 조건 간의 우선순위를 시각적으 로 도출할 수 있다는 점에서 개발 전략 수립에 실질적인 기 여가 가능하다.
특히 극저온 유체인 액체수소의 저장 및 공급 시스템에서 는 온도, 압력의 변화가 센서 동작에 직접적인 영향을 미치 기 때문에, 이를 반영한 내환경 시험 항목의 우선순위 설정 은 제품 신뢰성 확보의 핵심 요소로 작용한다. 온도센서와 트랜스미터는 고압·저온 환경뿐 아니라 진동, 습기 등의 복 합적인 스트레스에 장기간 노출되므로, QFD를 통해 이와 같 은 복합 환경에 대응하는 설계 조건을 사전에 반영하는 것 이 중요하다.
본 연구에서 수행한 QFD는 제품의 요구조건을 분석하고 설계 입력 요소 간의 상관관계를 기반으로 시험 항목의 상 대적 중요도를 평가함으로써, 개발 초기 단계에서부터 고신 뢰성 설계를 실현할 수 있는 기반을 마련하였다. 이는 추후 액체수소 연료 기반 선박에 적용되는 센서류의 기술 사양 정립, 성능 인증 전략 수립, 시험 평가 계획 수립 등 전주기 적 개발 프로세스에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
2.4 FMEA 및 QFD 수행 조건
본 연구에서는 선박의 액체수소 저장 및 공급 시스템에 적용되는 온도센서 및 트랜스미터를 대상으로, 선박 운용 및 극저온 환경에서 발생 가능한 고장모드를 중심으로 FMEA를 수행하였다. 위험도 평가 기준은 보통 심각도, 발 생빈도, 검출도를 10점척도로 평가하는 것이 일반적이다. 그러나 온도 트랜스미터의 경우, 고장발생 시 신호 단절 및 출력 범위 이탈 등과 같은 비정상 출력 상태로 즉시 감지되 어 운용자가 고장 발생의 유무를 쉽게 인지할 수 있다. 즉, 모든 고장모드에서 검출도가 항상 낮은 점수로 수렴하므 로 평가 지표로서의 변별력이 없다고 판단하였다. 따라서 본 연구에서는 검출도를 위험도 평가에서 제외하고, 심각도 와 발생빈도만을 기준으로 위험도평가를 수행하였다. 검출 도를 제외한 위험도 평가 기준은 MIL-STD-882D 및 기존 FMEA 관련 문헌을 참고하여 Table 2와 Table 3과 같이 재정 립하였다(Suwon RIC, 2006;Seo et al., 2020;MIL-STD-882D, 2000;OREDA, 2015).
FMEA 평가 항목은 심각도와 발생빈도로 구성되며, 각각 3단계 척도(상, 중, 하)로 분류되었다. 이때 두 항목의 조합 결과는 Fig. 3과 같이 총 5단계로 구분되며, 점수는 1점, 3점, 5점, 7점, 9점으로 환산된다. 점수 체계는 위험 수준에 따라 분류되며, 9점은 허용 불가능(Intolerable), 3~7점은 조건부 허 용 가능(ALARP), 1점은 허용 가능한(Broadly Acceptable) 영역 으로 정의된다.
심각도는 고장 발생 시 시스템의 안전성 및 작동 안정성 에 미치는 영향을 기준으로 평가되었으며, 발생빈도는 선박 운영 환경 및 극저온 환경에서의 실제 고장 빈도 및 구조적 신뢰성, 내환경 특성 등을 종합적으로 고려하여 산정되었다. 이는 실제 극저온 화물 및 연료인 LNG저장 및 추진선박 총 12척을 대상으로 고장이력을 조사하였다. 이러한 자료를 참 고하여 전문가 평가를 수행하였으며, 전문가는 선박용 온도 센서 및 트랜스미터 제품의 설계, 제조, 생산에 10년 이상 종 사한 실무 전문가 3인으로 구성하였다.
QFD 평가는 온도 센서에 요구되는 사용자 및 인증기관의 요구사항을 시험 항목과 기술 대응 항목으로 연계하여 FMEA 평과와 동일하게 실무 전문가들이 평가하였다. 평가 는 2단계에 나누어 수행하였으며, 1단계에서는 각각의 고장 모드에 대한 주요 요구사항 별 점수를 평가하여 중요도 점 수를 산출했다. 이후 2단계에서는 각각의 고장과 상관관계 가 있는 내환경 시험 항목에 대해 평가하고 이를 QFD 1단계 에서 산정된 중요도 점수를 가중치로 부과하여 각 시험항목 의 총점을 구하였다. 평가 방법은 FMEA와 동일하게 전문가 평가단을 구성하여 9점(가장 중요), 5점(중요), 3점(보통), 0점 (무관) 총 4단계로 구분되어 평가를 수행하였다.
3. 연구 결과 및 분석
3.1 FMEA 수행 결과
FMEA 분석 결과, 선박의 액체수소 저장 시스템에 적용되 는 온도 센서 및 트랜스미터에서 식별된 고장모드는 총 24 개로 나타났으며, 세부 항목은 Table 4에 제시하였다.
24개의 고장모드 중에서 센서부를 보호하는 Thermowell의 풀림이 위험도 점수 7점으로 주요 고장으로 선별되었다. 해 당 고장은 시스템 공정 유체의 누출을 야기하는 중대한 기 능 상실을 유발하며, 특히 작업자의 조립 실수 등의 인적 오 류에 기인하는 사례가 주요 원인으로 도출되었다.
도출된 고장모드 및 위험도 분석 결과는 액체수소 환경의 극저온 및 진동 조건에서도 센서 신뢰성을 확보하고, 운용 안전성을 제고하기 위한 설계 개선 및 사전 정비 전략 수립 의 근거 자료로 활용 가능하다. 특히 고위험 고장모드에 대 해서는 QFD 분석과 연계하여 중점 관리 대상 시험 항목을 도출하고, 내환경 시험 조건의 보완 및 감시 기술 적용 전략 수립을 통해 조기 진단 및 성능 확보 방안을 마련할 수 있다.
3.2 QFD 수행 결과
Table 5는 QFD 1단계 결과를, Table 6은 QFD 2단계 결과를 나타낸다. 1단계 평가에서는 정확도, 최대 측정압력, 고신뢰 성, 내저온성, 내습성, 저진동성, 전자파 적합성, 내압 성능 등 총 8개의 주요 요구사항과 각 고장모드 간의 연관성을 바탕으로 중요도 점수를 산정하였다. 그 결과, Thermocouple 및 Thermowell과 같이 온도를 직접 측정하고 이를 보호하는 부품들이 가장 높은 중요도 점수를 나타냈다. 이는 온도 측 정 정확도 및 시스템의 신뢰성과 밀접하게 연관된 핵심 구 성요소임을 의미한다.
2단계 평가에서는 각 고장모드와 관련된 내환경 시험 항 목을 도출하고, 1단계에서 산정된 중요도 점수를 가중치로 부여하여 시험 항목별 총점을 산출하였다. 고온, 저온, 진동, 습도, 열변화, 압력, 내전압/전류, 수명 등 8개 시험 항목 중, 습도 시험이 가장 높은 총점을 기록하였다. 이는 제품이 외 부 환경에 직접 노출되는 센서 특성상, 습기 침투로 인한 성 능 저하나 오작동에 특히 취약함을 반영한 결과이다. 그 뒤 를 이어 수명 시험과 저온 시험의 중요도가 높게 나타나, 장 기간 사용 및 극저온 환경에서의 안정성 확보가 필수적임을 보여주었다.
이와 같은 QFD 결과는 제품 설계 및 시험 전략 수립 시 주요 성능 항목에 대한 우선순위 설정과 자원 배분의 근거 를 제공하며, FMEA와 연계되어 고위험 설계 항목에 대한 보완 방향 도출에도 활용될 수 있다.
4. 결 론
본 연구에서는 액체수소 저장 및 공급 시스템에 적용되는 온도 센서 및 트랜스미터를 대상으로, 주요 고장모드를 식 별하고 설계 및 시험 전략 수립에 기여하기 위해 FMEA 및 QFD 기법을 적용하였다. 특히 극저온 환경, 높은 진동등 극 한 운용 조건을 고려하여, 온도센서의 구성요소별 고장 가 능성과 주요 성능 요구사항 간의 상관관계를 분석하였다.
FMEA 분석은 실존하는 상용 온도 센서를 기준으로 기능 및 조립 단위로 나누어진 세부 구성요소를 대상으로 수행되 었으며, 총 24개의 고장모드가 도출되었다. 각 고장모드는 심각도와 발생도를 기반으로 평가되었으며, 이를 통해 고위 험, 조건부 허용, 허용 가능 수준으로 분류되었다. 분석 결 과, Thermowell의 풀림으로 인한 고장이 주요 고장 항목으로 분류되었다. 이 고장은 시스템 내 공정 유체의 누출로 이어 질 수 있는 심각한 기능 저하를 초래하며, 특히 작업자의 조 립 과정에서 발생하는 실수와 같은 인적 요인이 주요 원인 으로 파악되었다.
이와 병행하여 수행된 QFD 분석에서는 사용자 및 인증기 관의 주요 요구사항 8개 항목과 내환경 시험 항목 8개 간의 연관성을 기반으로 기술적 중요도를 평가하였다. QFD 1단계 분석 결과, 온도 데이터를 직접 측정하거나 이를 보호하는 핵심 구성 요소인 Thermocouple과 Thermowell이 높은 우선순 위를 나타냈으며, 이는 이들이 온도 정확도 및 전체 시스템 의 안정성과 긴밀히 연결되어 있음을 시사한다. 이어진 2단 계 분석에서는 고장모드별로 관련된 내환경 시험 항목을 식 별하고, 앞서 도출된 중요도를 기반으로 가중치를 반영하여 평가를 수행하였다. 평가 결과, 센서가 외부 환경에 직접 노 출된다는 특성으로 인해 습도 시험이 가장 높은 비중을 차 지하였고, 수명 시험과 저온 시험은 액체수소 시스템의 극 저온 환경 조건에서 발생하는 열사이클 반복, 재료 피로 누 적, 수소 취성 현상과 같은 고유한 기계적·재료적 현상과 밀 접하게 관련되어 있어 중요 시험 항목으로 도출되었다.
이러한 분석 결과는 온도센서의 신뢰성 확보를 위한 설계 및 시험 전략 수립에 있어, 제한된 개발 자원 내에서 기술적 대응의 우선순위를 설정하는 데 실질적인 기여를 할 수 있 다.
또한 본 연구에서 도출된 주요 고장 유형 및 대응 우선순 위는 향후 자율운항선박 또는 고위험 연료 시스템에서의 온 도 센서 활용 시, 예지보전체계 수립의 기준정보로 활용될 수 있다. 실제 운용 데이터 기반의 고장률 피드백, Bayesian 신뢰성 평가 모델, 수명 예측 모델 등과 연계할 경우, 정량 적 신뢰성 확보와 제품 수명 최적화 전략 수립이 가능할 것 이다.
향후 연구에서는 본 연구에서 제시된 QFD 기반 기술 우 선순위를 바탕으로, 내환경 시험 항목별 실증 시험을 통해 설계 완성도를 높이고, 센서 고장에 대한 조기 진단 파라미 터의 민감도 분석을 수행함으로써, 극한 환경에서도 장기적 신뢰성을 확보할 수 있는 고성능 온도 센서 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
