1. 서 론

최근 조선 및 해양 산업은 디지털 전환(digitalization)과 탈 탄소화(decarbonization)를 핵심 축으로 빠른 기술혁신이 진행 되고 있으며, 특히 디지털화 시대에 부응하는 해운 산업의 미래 전략으로 자율운항선박(maritime autonomous surface ship, MASS)의 상용화를 위한 연구개발이 활발히 이루어지 고 있다(Fan et al., 2021;Ichimura et al., 2022). 국제해사기구 (International Maritime Organization, IMO)는 자율운항선박을 ‘인간의 개입 없이 항해, 운항, 사고 회피 및 유지관리 등 다 양한 자동화 수준에서 운항이 가능한 선박’으로 정의하고 있으며(IMO, 2018), 이에 따라 자율운항선박의 기반이 되는 핵심 시스템의 신뢰성 확보와 고장진단, 위험성 평가 기법 의 고도화가 중요한 기술적 과제로 부상하고 있다(Zhang et al., 2022).

이 중에서도 추진축계(propulsion shafting system)는 선박 추 진력을 직접 전달하는 핵심 동역학 계통으로, 고장 발생 시 ‘추진력 상실’ 또는 ‘프로펠러 파손’ 등 치명적인 상위 사고 로 이어질 수 있다. 따라서 해당 계통에 대한 고장예지 및 구조 기반 위험성 평가 기법의 정교화는 자율운항선박의 안 전성과 신뢰성 확보를 위한 필수 요소로 간주된다(Orhan and Celik, 2024;Cicek et al., 2025).

고장분석 기법 중 하나인 FMEA(failure modes and effects analysis)는 시스템을 구성하는 각 부품의 고장모드와 그 영 향도, 발생 가능성, 검출 난이도를 정량화하여 위험도(risk priority number, RPN)를 산출하는 방식으로, 항공, 철도, 플랜 트, 자동차 산업은 물론 해양플랜트와 선박 분야에서도 광 범위하게 활용되어 왔다(Huang et al., 2020). 하지만 FMEA는 고장모드를 독립적으로 평가하는 선형 구조 기반의 방법이 기 때문에, 다수의 구성요소가 동역학적으로 상호작용하며 복합적으로 고장을 유발할 수 있는 선박 추진축계와 같은 계통에는 적용 한계가 존재한다. 특히, 고장 간 인과관계나 동시 다발적 고장의 발생 가능성을 설명하는 데에는 구조적 제약이 있으며, 고장의 상위 사고로의 전개 경로를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다(Čepin and Mavko, 2002).

이러한 FMEA의 구조적 한계를 보완하기 위해 FTA(fault tree analysis)와의 통합 접근 방식이 제안되고 있다. FTA는 시 스템 고장 또는 사고의 최종 결과인 정상 사상(top event)을 기준으로, 그 원인 고장들을 논리게이트(AND/OR 등)를 통 해 구조화하여 인과 관계를 분석하는 체계적이고 연역적인 분석 기법으로, 다양한 시스템에 대한 정량적 위험 분석 및 고장 전파 경로 도식화에 효과적이다(Ehiagwina et al., 2022;Durukan et al., 2024).

Shafiee et al.(2019)은 해저 석유·가스전에서 운용되는 블 로우아웃 방지장치(blowout preventer)를 대상으로 FTA에서 도출된 최소 컷세트(minimal cut set)를 기반으로 각 구성요 소의 시스템 기여도를 중요도 척도로 정량화하고, 이를 FMEA의 RPN에 가중치로 적용하는 통합 기법을 제안하였 다. 이러한 FMEA–FTA 통합 접근은 전통적인 RPN 기반 평가의 한계를 보완하고, 구성요소의 시스템 전반에 대한 구조적 영향도를 반영함으로써 보다 실질적인 위험도 분석 을 가능케 한다는 점에서 의의가 있다(Takahashi et al., 2021;Ortega et al., 2025).

또한, Zhang et al.(2022)은 선박 시스템의 PHM (prognostics and health management) 기술 동향에 대한 체계적 분석을 통 해, 고장진단(fault diagnosis), 건강상태예측(health prognostics), 유지보수 결정(maintenance decision) 등을 위해 지능형 위험성 평가 체계의 필요성을 강조하였다.

2002년부터 2022년까지의 기간을 대상으로 수행된 포괄적 인 문헌 조사 결과에 따르면, 선박 기계 시스템에 대한 고장 진단 연구는 전체의 약 57%가 주기관(main engine)에 집중되 어 활발히 이루어졌으며, 이는 에너지 효율성과 배출가스 저감 등 주요 규제 대응 요구에 따른 연구 집중 경향으로 해 석된다. 반면, 추진축계는 선박의 추진 성능과 안전 운항에 중대한 영향을 미치지만, 전체 연구 대비 비중은 여전히 낮 으며(총 72편 중 5편), 특히 자율운항 환경에서의 적용 사례 는 매우 제한적인 상황이다(Orhan and Celik, 2024).

이에 본 연구는 선박 추진축계의 안전성 확보를 위한 통 합형 위험성 평가 프레임워크를 제안한다. 먼저, 선행 연구 를 통해 수행된 추진축계에 대한 FMEA 결과 분석을 통해 주요 고장모드를 도출하고, 이를 기반으로 ‘프로펠러 파손’ 및 ‘추진력 상실’이라는 두 가지 top event를 설정하여 각 고 장이 상위 사고로 전개되는 경로를 FTA 구조를 통해 논리적 으로 분석하였다. 이후 FTA에서 도출된 고장경로를 기반으 로, 현재 개발 중인 무선 스마트 축계 시스템(wireless smart shafting system, WSSS)의 주요 감시 변수(RPM, torque, 윤활유 온도 등)를 고려한 자가진단 실험 시나리오를 설계하였다.

본 연구는 기존의 단선적 고장분석 기법을 넘어서, 구조 기반 위험 평가와 실증을 고려한 고장진단 시나리오를 통합 한 방식으로 추진축계의 고장 진단 및 설계 단계 리스크 평 가의 정밀도를 제고할 수 있으며, 자율운항선박의 상태기반 유지보수 전략, 디지털 트윈 기반 설계 검증 및 고장예지 알 고리즘 개발 등에 실질적인 기초 데이터를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

2. 연구 대상 및 방법론

본 연구는 선박 추진축계의 주요 고장모드에 대한 위험도 분석과 고장 전개 구조의 계층적 이해를 동시에 제공하기 위하여, FMEA와 FTA를 통합적으로 적용하는 방법론을 적 용하였다. 이 장에서는 자율운항선박을 위한 추진축계시스 템의 구조적 취약성과 고위험 고장경로를 어떻게 식별하는 지를 단계별로 설명하고자 한다.

2.1 연구 대상

Fig. 1과 같이 본 연구의 대상은 선박의 추진축계로, 이 는 주기관과 프로펠러 간 동력을 전달하는 핵심 계통이다. 추진축계는 일반적으로 중간축(intermediate shaft), 추진축 (propeller shaft), 커플링 및 플랜지(coupling and flange), 베어링 (bearing), 선미관(stern tube), 밀봉 장치(sealing device), 관련 모 니터링 및 보호 장치 등으로 구성된다. 이들은 선박의 종방 향을 따라 직렬적으로 연결된 축선(shaft line) 형태로 작동하 며, 이러한 구성 요소들은 하나의 직렬적 구조로 연결되어 있기에 개별 부품의 상태 변화가 전체 시스템의 동역학적 안정성과 성능에 직접적인 영향을 미친다.

특히 선박의 추진축계시스템은 운항 중 반복적인 회전하 중과 비틀림, 굽힘 진동, 온도 변화, 윤활 상태 열화, 외부 유 체력(hydrodynamic force), 해양 환경에 따른 부식 등 다양한 기계적·환경적 요인에 지속적으로 노출되며, 이에 따라 베어 링 마모, 축 변형, 플랜지 손상, 윤활 결핍, sealing 기능 저하 등 다양한 고장모드가 발생할 수 있다(Vizentin et al., 2017).

2.2 연구 절차

FMEA–FTA 통합 접근 방식을 기반으로 한 본 연구의 분 석 절차는 Fig. 2와 같이 총 네 단계로 구성되며, 고장 구조 해석부터 진단 시나리오 개발까지의 과정을 상호 연계된 흐 름 속에서 체계적으로 전개한다.

우선, 첫 번째 단계에서는 선행연구를 통해 수행된 추진 축계 대상 FMEA 결과를 활용하였다. 이를 바탕으로 각 구 성 요소별 고장모드와 그 원인, 영향, 감지 난이도 등의 정 보를 수집하고, 고장모드별 RPN을 분석하여 주요 고장모 드를 도출하였다. 분석 대상은 동력 전달 계통(power transmission system), 베어링 및 지지 계통(bearing and support system), 선미관 밀봉 계통(sealing system), 그리고 모니터링 및 보호 계통(monitoring and protection system)으로 구성되며, 각 계통에서 도출된 고장모드들은 FTA의 하위 이벤트로 활 용되었다.

두 번째 단계에서는 FTA 분석을 위한 top event를 정의하 였다. Top event 설정은 FMEA 결과에서 도출된 각 고장모드 의 고장 영향 범위, 심각성 등을 종합적으로 고려하여 수행 되었다. 특히 추진축계 전체에 미치는 기능적 영향도, 선박 의 추진력 및 조종 성능에 대한 직접적 파급 효과, 그리고 MASS 환경에서의 대응 가능성을 종합적으로 평가하여 상위 사고 후보군을 선별하였다. 이러한 절차를 통해, 고장 영향 의 파급성이 크고 시스템 수준의 기능 상실로 연결될 가능 성이 높은 사고 유형(FMEA에서의 고장 영향)을 top event로 설정하도록 하였다.

세 번째 단계에서는 FMEA에서 도출된 고장모드를 기반 으로 FTA를 구성하였다. 각 고장모드는 논리게이트 (AND/OR)를 활용하여 계층적으로 구조화되었으며, 이를 통 해 top event로 전개되는 고장 경로와 그 인과관계를 명확히 도식화하였다. 이러한 구조 기반 분석은 단일 고장 원인뿐 아니라 복합적인 기계·환경적 요인이 상호작용하여 상위 사 고로 발전하는 메커니즘을 설명하는 데 유효하다(Daya and Lazakis, 2023).

마지막 단계에서는 구축된 FTA 분석 결과를 바탕으로, WSSS의 주요 감시 변수를 고려하여 실증 실험에 적용 가능 한 고장진단 시나리오를 설계하였다. 이 시나리오는 실제 환경에서 고장 징후가 어떻게 센서 응답으로 나타나는지를 관찰하고, 향후 고장진단 알고리즘 개발 및 상태 기반 유지 보수 전략 수립에 활용될 수 있도록 구성되었다.

3. 연구 결과 및 고찰

제3장에서는 본 연구에서 제시한 FMEA–FTA 통합 분석 방법론을 선박 추진축계 사례에 적용하여, 추진축계 고장의 구조적 전개 경로와 핵심 취약 요인을 체계적으로 규명하 였다.

3.1 선행연구(FMEA) 분석 결과에 따른 top event 정의

FTA 수행을 위한 기초 데이터를 확보하고 top event를 정 량적 근거에 기반하여 선정하기 위해, 저자가 진행자 (facilitator)로 참여한 선박 추진축계 대상 FMEA 워크숍의 분 석 결과를 활용하였다. 해당 워크숍은 FMEA의 정성적 평가 에 객관성을 확보하고자 구성된 것으로, 선급의 도면 및 자 재 승인 책임자, 조선소의 추진축계 설계 및 생산 담당 전문 가 그룹이 참여하였다.

전문가 패널의 협의를 통해 추진축계는 4개의 주요 노드 로 세분화되었으며, 이를 기반으로 총 138개의 고장모드가 식별되었다. 각 고장모드는 발생도(occurrence, O), 심각도 (severity, S), 검출도(detection, D)에 대해 1~10점 척도를 기준 으로 정량적으로 평가되었으며, 이를 바탕으로 RPN(RPN = O × S × D)을 산정하였다. 분석 결과, RPN 100점 이상인 ‘허용 불가(intolerable)’ 고장모드는 3건, 20∼99점의 ‘조건부 허용(conditional acceptable)’ 영역은 78건, 20점 미만의 ‘허용 가능(acceptable)’ 항목은 57건으로 분류되었다(Lee and Kim, 2025).

가장 높은 RPN을 기록한 치명적인 고장모드로는 ▲중간 축 및 프로펠러축의 필렛부 균열(fillet radius crack)과 ▲축 접 지 장치의 센서 오작동(sensor failure)이 식별되었다. 특히 필 렛부 균열은 피로 하중과 응력 집중에 의해 발생하며, RPN 120점으로 평가되었다. 전문가 그룹은 이 고장모드가 ‘축 파 단(shaft fracture)‘으로 직결되어 선박의 추진력이 완전히 상 실되는 매우 치명적인 결과(심각도 10)를 초래할 수 있다고 분석하였다.

이러한 FMEA 결과를 바탕으로, 본 연구에서는 시스템 기 능 상실을 유발하는 핵심 고장영향을 top event 후보군으로 재정의하였다. 전문가 패널의 검토 결과, RPN이 높고 심각 도가 최고 등급(10)인 고장모드들은 구조적 손상 형태인 ‘프 로펠러 파손(propeller failure)’과 기능적 장애 형태인 ‘추진력 상실(loss of propulsion)’로 귀결되는 것으로 분석되었다. 특히 MASS 환경에서는 해상에서의 인적 개입이 불가능하므로, FMEA 분석에서 탐지 난이도가 높고, 심각도가 극대화된 이 두 고장영향을 FTA의 top event로 정의하는 것이 타당함을 FMEA 결과에 따른 정량적 수치와 전문가 패널의 합의를 통 해 도출하였다.

3.2 FTA 수행 및 고장 시나리오 도출 결과

FMEA 분석을 통해 도출된 주요 고장요인을 기반으로, 추 진축계에서 시스템 수준의 대표적 장애로 간주될 수 있는 두 가지 top event, 즉 ‘프로펠러 파손’과 ‘추진력 상실’을 정 의하고, 이에 대한 FTA 모델을 구축하였다.

먼저 프로펠러 파손 top event에 대한 FTA 결과에서는 Fig. 3과 같이 고장 경로가 샤프트 연결부 파손과 프로펠러 구조 물의 완전 파손이라는 두 가지 주요 중간 사상(intermediate event)으로 구분되었다. 샤프트 연결부 파손 경로에서는 커넥 션 섹션 부식, 프로펠러 너트 풀림, 키 및 키홈 마모·균열과 같은 체결부 열화 요소가 핵심 고장요인으로 도출되었으며, 이들은 해수 유입, 보호 코팅 손상, 반복 하중 및 피로 하중 과 같은 기본 사상과 직접적으로 연결되었다. 특히 반복 하 중과 외부 충격 하중은 키·키홈 마모, 블레이드 균열 등 다 수의 경로에서 공통적으로 작용하는 기본 원인으로 확인되 었다. 반면 프로펠러 구조물 파손 경로에서는 블레이드, 캡 균열이 주요 중간 사상으로 나타났으며, 이들은 충격 하중 및 반복 응력 축적과 밀접하게 연계되는 구조를 보였다. 이 는 구조적 손상이 단일 충격이 아닌 반복 하중 누적에 의해 성장·확산될 수 있음을 FTA를 통해 계층적으로 제시한 결과 이다.

특히 Fig. 3에 제시된 FTA 구조에서, ‘프로펠러 너트 풀 림’, ‘키 마모’, ‘키홈 균열’ 등은 모두 샤프트 연결부 파손이 라는 중간 사상 하위에 위치한 고장모드로 분류되며, 반복 하중과 체결력 저하가 공통 요인으로 작용한다. 이 중에서 도 ‘프로펠러 너트 풀림(FMEA 결과 심각도 10)’은 외부 충격 및 체결력 감소에 의해 직접적으로 키 손상 및 마모를 유발 하는 주요 인과 요인(major initiator)으로 작용하는 것으로 분 석되었다.

반면, ‘키홈 부식(FMEA 결과 심각도 5)’과 ‘키 마모(FMEA 결과 심각도 6)’는 누적 손상 경로의 일부로 작용하는 보조 요인(minor contributor)에 해당하며, 개별적으로는 사고를 유 발하기보다는 복합적인 응력 집중 및 균열 확산 경로를 통 해 사고로 이어질 수 있다.

따라서 동일 단계에 존재하더라도, 각 고장모드는 인과 영향도, 조합적 위험도, 그리고 심각도에 따라 상대적 중요 도가 다르며, 이는 FMEA 결과와도 연계된다.

Fig. 4–5와 같이, 추진력 상실 top event에 대한 FTA 분석 결과에서는 추진축계 고장이 단일 부품의 파손보다는 베어 링 열화, 윤활 상태 악화, 체결부 건전성 저하, 회전계 불안 정성 증가 등의 복합적 요인이 상호 연계되어 상위 사고로 전개되는 구조적 특성을 보였다. 최상위 단계에서는 이를 ‘베어링 관련 문제’와 ‘샤프트 관련 문제’로 구분하였으며, 이는 FMEA에서 높은 RPN을 기록한 고장모드가 해당 범주 에 집중되었기 때문이다. 베어링 문제에는 베어링 파손, 중 간축 및 선미관 베어링 윤활유 누유·열화, 접지 시스템 감지 실패 등이 포함되었고, 이들은 다시 윤활유 냉각 시스템 막 힘, 베어링 쉘 마모, 베어링 하우징 균열 등의 중간 사상으 로 세분화되었다. 샤프트 문제는 샤프트 축 파단 및 seal 성 능 저하를 중심으로 구성되었으며, after seal 누유, 축 정렬 불량, 회전 불균형 증가 등이 주요 중간 사상으로 확인되었 다.

이와 같은 FTA 분석 결과는 각 경로에서 반복적으로 등 장하는 핵심 기본 사상을 식별하는 데 활용되었다. 예를 들 어, 베어링 관련 고장 경로에서는 ‘베어링 쉘 마모’ 및 ‘라이 닝 피로’가 반복 하중과 과하중 운전 조건에서 발생하는 대 표적인 고장모드로 도출되었으며, 이는 베어링의 열화와 마 찰 특성을 확인하기 위한 ‘베어링 마모 실험’ 시나리오로 연 결되었다. 또한 ‘윤활유 누유·열화’ 및 ‘윤활 냉각 시스템 막 힘’ 경로는 윤활유 온도 상승과 마찰 증가로 이어지는 구조 를 보였으며, 이는 ‘윤활유 부족 실험’ 시나리오의 설정 근 거가 되었다. 프로펠러 파손 경로에서 반복적으로 확인된 ‘외부 충격 하중’과 ‘반복 하중 누적’은 ‘반복 충격 실험’ 시 나리오 설정의 주요 요인으로 작용했으며, ‘프로펠러 너트 풀림’ 및 ‘체결력 저하’와 연결된 경로는 ‘체결 불량 실험’의 도출 배경을 제공하였다.

즉, 본 연구에서 도출된 네 가지 고장진단 시나리오(베어 링 마모, 윤활유 부족, 반복 충격, 체결 불량)는 FTA 상에서 상위 사고로 이어지는 주요 고장 경로 중 공통적으로 나타 나는 기본 사상과 중간 사상을 실험적으로 모사할 수 있도 록 재구성한 결과이다. 이를 종합하여, Table 1은 각 시나리 오가 대응하는 FMEA 분석 ID, 고장모드, 그리고 FTA의 기 본 사상을 정리하였다. 이러한 구성은 FMEA 단계에서 식별 된 고장이 FTA를 통해 구조화된 고장 경로로 확장되고, 해 당 경로상의 핵심 위험 요인이 다시 실험 시나리오로 체계 화되는 절차적 연계성을 보여준다.

3.3 고찰

본 연구의 학술적 기여는 FMEA–FTA 통합 분석을 ‘위험 도 평가’에 머무르지 않고, 실험 기반 고장진단 시나리오 도 출까지 확장하였다는 점에 있다. 기존 연구에서 FMEA는 주 로 고장모드의 우선순위 설정에 활용되고, FTA는 사고 원인 분석이나 사고 설명 도구로 제한적으로 사용되는 경우가 많 았다. 반면 본 연구에서는 FMEA 결과를 FTA의 입력 정보로 활용하여 고장 전개 구조를 명확히 규명하고, 그 결과를 다 시 실증 실험 및 자가진단 시나리오 설계로 연결함으로써 분석–설계–검증으로 이어지는 일관된 연구 흐름을 제시 하였다.

특히 추진축계와 같이 동역학적 상호작용이 강하고, 고장 발생 시 선박 안전에 치명적인 영향을 미치는 계통에 대해, 고장 전개 구조를 계층적으로 가시화하고 공통 반복 요인을 식별한 점은 자율운항선박 시대에 요구되는 선제적 고장 감 지 및 예지보전 체계 구축에 실질적인 기초 자료를 제공한 다. 따라서 본 연구 결과는 자율운항 추진계의 상태 감시 변 수 선정, 경보 임계값 설정, CBM(condition-based maintenance) 기반 유지보수 전략 수립 등 다양한 산업적 응용 가능성을 지닌다.

한편, 본 연구에서 제안한 고장진단 시나리오는 WSSS를 기반으로 실제 구현이 가능한 진단 설계안으로 구성되었다. WSSS는 shaft WSS와 stern tube bearing WSS로 구성되며, 각각 의 센서 모듈은 torque, thrust, RPM, 베어링 온도, 윤활유 유 량 및 속도 등의 실측 데이터를 수집할 수 있도록 설계되어 있다. 이러한 센서 데이터를 통해, 윤활유 부족 시나리오는 베어링 온도 상승 및 윤활유 유량 저하로, 베어링 마모 시나 리오는 축계 진동 증가 및 torque 불균형으로 진단 가능하다. 또한, 축계 정렬 불량은 thrust 및 회전 방향의 비정상 패턴을 통해 관측할 수 있다. 이와 같이 WSSS는 단순한 데이터 수 집 장치를 넘어, 제안된 시나리오와 연계된 고장 징후를 실 시간으로 관측하고, 특정 고장 경로와의 관계를 구조적으로 파악할 수 있는 고장 진단 기반 시스템으로 활용될 수 있다.

다만, FTA 분석 결과에서도 확인된 바와 같이, 추진축계 고장은 단일 부품의 결함보다는 윤활 상태, 체결 상태, 반복 하중, 충격 하중, 부식 환경 등 복수의 기본 사건들이 여러 경로에서 복합적으로 작용하는 구조적 특성을 지닌다. 이는 기존의 단일 센서 기반 감시 방식이나 고장 항목 중심의 단 편적 진단 접근만으로는 고장 발생의 초기 징후를 충분히 포착하기 어렵다는 점을 시사한다. 따라서 실무적으로는 베 어링 온도, 진동, torque 변동, 윤활유 온도·압력, 축 변위와 같은 다변수 기반의 통합 상태 감시 전략이 요구되며, 본 연 구에서 제안한 시나리오는 이러한 감시 전략을 실험적으로 검증하기 위한 구체적 기준을 제공한다는 점에서 실용적 기 여를 갖는다.

또한 체결 불량과 반복 충격이 프로펠러 파손 경로에서 중요한 역할을 한다는 점은, 정기 점검 항목의 재구성 및 체 결력 관리 기준 강화와 같은 설계·운용 측면의 개선 필요성 을 제기한다. 이러한 시사점은 자율운항선박뿐만 아니라 기 존 유인 선박의 추진계 유지보수 전략 고도화에도 적용 가 능하다.

4. 결 론

본 연구는 선박 추진축계의 고장 구조를 체계적으로 규명 하고, 자율운항 환경에 적용 가능한 진단·예지 기반 자료를 마련하기 위해 FMEA–FTA 통합 분석을 수행하였다. FMEA 를 통해 도출된 주요 고장모드를 기반으로, 프로펠러 파손 과 추진력 상실을 top event로 설정하고, FTA를 통해 고장 전 개 경로를 구조적으로 도식화하였다.

분석 결과, 베어링 열화, 윤활 상태 저하, 체결부 건전성 약화, 반복 및 충격 하중 등 다양한 기계·환경적 요인이 복 합적으로 작용하며 추진축계의 상위 사고로 전개됨을 확인 하였다.

FTA 기반 분석을 바탕으로 베어링 마모, 윤활유 부족, 반 복 충격, 체결 불량의 네 가지 고장 진단 시나리오를 제안하 였다. 각 시나리오는 추진축계 손상에 따라 발생하는 주요 징후(온도 상승, 진동 증가, 토크 변동 등)를 실험적으로 재 현할 수 있도록 구성되었으며, 고장 메커니즘의 물리적 이 해와 조기 감지 변수 설계에 실질적인 근거를 제공한다.

본 연구의 핵심 기여는 FMEA를 통한 고장모드 식별에 머 무르지 않고, FTA를 적용하여 고장 간 인과 구조를 계층적 으로 분석한 뒤, 이를 실증 실험 시나리오 선정과 자가진단 체계 구축을 위한 논리적 기반으로 확장한 절차적 분석 프 레임워크를 제시한 데 있다. 이는 추진축계를 자율운항 환 경에서 추진력 상실과 직결될 수 있는 시스템 위험 관리 대 상으로 재정의함으로써, 고장 영향의 확산 경로와 시스템 기능 저하 간의 연계성을 체계적으로 이해할 수 있는 분석 틀을 제공한다는 점에서 기존 연구와의 차별성을 갖는다.

특히 고장 사례와 데이터가 상대적으로 부족한 추진축계 분야에 대해 분석 체계를 정립하고, 인적 개입이 어려운 자 율운항 환경에서의 고장 예지 및 대응 전략 설계를 위한 실 질적인 분석 기반을 제공한다는 점에서, 새로운 해석 가능 성과 실용적 가치를 지닌다,

다만 본 연구는 구조 기반의 정성적 분석에 초점을 두었 기 때문에, 고장 확률에 대한 정량적 예측이나 실선 데이터 기반의 검증은 향후 연구로 이어져야 한다. 특히, 실측 계측 데이터를 활용한 확률 기반 FTA 또는 동적 FTA, 제안된 시 나리오의 실험적 검증, 나아가 기계 학습 기반의 고장 예지 알고리즘과의 연계는 향후 자율운항 추진계의 실시간 고장 대응 체계 구축에 핵심이 될 것이다.