Diagnosis is one of the most complex and mental resource-demanding tasks in nuclear power plants (NPPs), especially, to main control room (MCR) operators. Diagnosis is a crucial part of disturbance control in NPPs, since it is a prerequisite task for initiating operating procedures.
In order to design a control room feature for NPPs, three elements need to be considered: 1) the operational tasks that must be performed, 2) a model of human performance for these tasks, and 3) a model of how control room features are intended to support performance. The operational tasks define the classes of performance that must be considered. A model of human performance makes more explicit the requirements for accurate and efficient performance and reveals potential sources of error. Finally, the model of support allows the generation of specific hypotheses about how performance is facilitated in the control room. The model of support needs to be developed based on the human performance model.
This paper proposes three approaches for the system design of operator support systems to aid MCR operators’ diagnosis tasks in NPPs, considering the above three elements. This paper presents 1) a quantitative approach to modeling the information flow of diagnosis tasks, 2) strategy-based evaluation of information aids for diagnosis tasks, and 3) quantitative evaluation of NPP decision support systems.
As an analysis of diagnosis tasks, this paper presents a method to quantify the cognitive information flow of diagnosis tasks, integrating a stage model (a qualitative approach) with information theory (a quantitative approach). The method includes: 1) constructing the information flow model, which consists of four stages based on operating procedures of NPPs; and 2) quantifying the information flow using Conant’s model, a kind of information theory. Then, three experiments were conducted to evaluate the effectiveness of the proposed approach to predicting human performances, especially in terms of time-to-task completion.
As a study on human performance model, this paper evaluates the effectiveness of information aiding types based on the operator strategies for diagnosis tasks at NPPs, especially for fault identification. To evaluate the effectiveness, four aiding types which are available for supporting MCR operator’s diagnosis were selected for the experiment: no aid, alarm, hypothesis with certainty factor, and hypothesis with certainty factor + expected symptom patterns. The main features of the aiding types were elicited from typical direct operator support systems for MCR operators. An experiment was conducted for 24 graduate students and subject performances were analyzed according to the strategies the subjects used in problem-solving. The experimental results show that the effect of the information aiding types on subject performance can be changed according to subject strategy.
Finally, as the analysis of operator support system for MCR operators, this paper suggests a method for the quantitative evaluation of NPP decision support systems (DSSs). In this approach, the dynamic aspects of DSSs are first defined. Then, the hierarchical structure of the evaluation criteria for dynamic aspects of DSS is provided. For quantitative evaluation, the relative weights of the criteria are computed using analytic hierarchy process (AHP) to gain and aggregate the priority of the components. The criteria at the lowest level are quantified by simple numerical expressions and questionnaires which are developed to describe the characteristics of the criteria. Finally, in order to demonstrate the feasibility of this proposition, one case study is performed for the fault diagnosis module of $OASYS^{TM}$ (On-Line Operator Aid SYStem for Nuclear Power Plant), which is an operator support system developed at KAIST.
In conclusion, this paper describes the practical implications in the design of MCR operator support systems.
진단 업무는 원자력발전소 주제어실 운전원에게 가장 복잡하고 정신적 자원을 많이 요구하는 업무중 하나이다. 진단업무는 발전소의 사고나 고장의 원인을 찾는 일로서, 사고발생의 관찰, 사고의 증상 확인, 고장진단, 절차서 선택, 수리작업등의 일련의 일들이 진단 업무에 포함된다. 뿐만 아니라, 진단업무는 원자력발전소에서 절차서 시작을 위한 전제조건으로서, 발전소의 사고 제어에 가장 중요한 부분이기도 하다.
원자력발전소 주제어실의 운전지원시스템을 디자인하기 위해서는 1) 수행되어야할 업무, 2) 작업을 수행하기위한 인적수행도 (human performance) 모델, 3) 업무 지원을 위한 지원 시스템 모델의 세 요소가 고려되어야 한다. 따라서, 원자력발전소에서의 진단업무 지원을 위한 시스템 개발에서는 원자력발전소에서의 진단업무에 대한 분석, 진단업무 수행을 위한 운전원들의 수행도 모델, 그리고 마지막으로 운전원의 진단업무수행을 지원할 수 있는 운전지원시스템 모델이 필요하다고 말할 수 있다.
본 논문은 원자력발전소 주제어실 운전원의 진단업무 지원을 위한 운전원지원시스템 (operator support system)의 개발을 위하여, 1) 진단업무에서의 정보흐름 모델링을 위한 정량적 접근 방법 개발, 2) 진단업무에서 정보지원 (information aid) 효과에 대한 진단전략 (diagnostic strategy) 기반 평가, 3) 원자력발전소 의사결정지원시스템 (decision support system)의 정량적 평가기법 개발 의 세가지 접근 방법들을 제안하였다.
진단업무에 대한 분석으로, 본 논문에서는 “진단업무에서의 인지적 정보흐름 (cognitive information flow) 모델링을 위한 정량적 방법”을 개발하였다. 본 방법에서는 네 단계로 구성된 정성적 정보흐름 모델을 개발하고, 이를 정보이론의 하나인 Conant’s Model을 사용하여 정량화 하였다. 모델의 각 단계에서는 맵핑 (mapping) 과 차단 (blocking)을 통해 정보의 변환 (information transformation)이 이루어진다. 또한 실험을 통해 제안된 기법이 인적수행도 예측을 위해 사용될 수 있는 가를 검증하였다.
인적수행도 모델에 대한 연구로서, 본 논문에서는 “원자력발전소 진단업무를 위한 정보지원형태의 운전원 진단전략 기반 평가”를 수행하였다. 정보지원타입들의 효과를 평가하기 위해, 원자력발전소 진단업무 지원에서 사용될 수 있는 네 가지의 지원 형태들을 추출하였다 (no aid, alarm, hypothesis with certainty factor, and hypothesis with certainty factor + expected symptom patterns). 그리고, 실험을 통해 피실험자들의 진단업무에서의 수행도를 진단전략을 기반으로 분석하였다. 실험결과는 정보지원 타입들의 효과가 피실험자의 진단전략에 따라 변화할 수 있음을 보여주고 있고, 진단업무의 지원을 위해서는 운전원의 진단전략이 고려되어야 함을 증명해주고 있다. 또한, 실험 결과를 토대로 본 논문은 정보지원시스템들의 역할을 제안하였다.
운전지원시스템에 대한 분석으로, 본 논문은 “원자력발전소 의사지원시스템의 동적 측면 (dynamic aspect)을 위한 정량적 평가 방법”을 개발하였다. 본 방법에서는 의사지원시스템의 동적측면을 정의한 후, 동적측면에 대한 계층구조의 평가기준들을 개발하였다. 그 다음 AHP (Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 각 평가기준에 대한 가중치를 부여하였다. 그리고, 최하위 평가기준의 정량화를 위해 정량적인 측정 방법을 제안하였다. 마지막으로, 본 제안의 가능성 검토를 위한 연구로서 한국과학기술원 원자력양자공학과에서 개발한 $OASYS^{TM}$ (On-Line Operator Aid SYStem for Nuclear Power Plant)의 고장진단모듈의 평가에 본 방법을 적용하여 보았다.
결론에서는 본 논문은 주제어실 운전지원시스템 디자인에서의 제안된 접근방식의 적용가능성에 대해 서술하였다.
