The objective of this study is to investigate experimentally the relationship between an operator’s mental workload and the information flow rate of accident diagnosis tasks and further to propose the information flow rate as an analytic method for measuring the mental workload.
There are two types of mental workload in the advanced MCR of NPPs: the information processing workload, which is the processing that the human operator
must actually perform in order to complete the diagnosis task, and emotional stress workload experienced by the operator. In this study, the focus is on the former. Three kinds of methods are used to measure the operator’s workload: information flow rate, subjective methods, and physiological measures.
Information flows for eight accident diagnosis tasks are modeled qualitatively using a stage model and are quantified using Conant’s model. The eight accident cases are considered here are: Loss Of Coolant Accident (LOCA), Steam Generator Tube Rupture (SGTR), Steam Line Break (SLB), Feedwater Line Break (FLB), Pressurizer (PZR) spray and heater failure, Reactor Coolant Pump (RCP) trip, Main Steam Isolation Valve (MSIV) failure, and PZR spray failure. The information flow rate is obtained for each diagnosis task by imposing time limit restrictions for the tasks.
Subjective methods require the operators to respond to questionnaires to rate their level of mental effort. NASA-TLX and MCH scale are selected as subjective methods. NASA-TLX is a subjective method used in the various fields including the aviation, automobile, and nuclear industries. It has a multi-dimensional rating technique and provides an overall workload score based on a weighted average on six subscales using pair-wise comparison tests. MCH, on the other hand, is one-dimensional and uses a 10- point rating technique. As with NASA-TLX, the higher the score is, the higher the subjective workload is. For the physiological measurements, an eye tracking system analyzes eye movements related to the operator’s blinking and fixation on Areas Of Interests (AOIs). AOIs in the simulator interface, FISA-2/WS, are defined to analyzed the eye movement data. Blink frequency, blink duration, eye closure fraction, number of fixations on AOIs, and fixation time on AOIs are analyzed as the physiological measures. The duration and the rate of blinking decrease when the mental demand of the task increases. Since visual input is unavailable during eye closure, reduced blink rates help to maintain continuous visual input when high levels of attention are required. With higher the mental workloads, the fixation time and the more the number of fixations for instrument observation both increase.
Through the experiments, the relationship between the information flow rate of accident diagnosis tasks and the selected measures is investigated. Results show that the information flow rate is significantly related to the subjective measures and physiological measures. In this study, the information flow rate of diagnosis tasks is in high agreement with both subjective rating scores and eye movements parameters related to blinking and fixation on AOIs. It appears, then, that information flow rate can be an alternative as an analytic approach for measuring mental workload. By using data on the information flow rate, we can predict the mental workload required for a task without performing experiments in advance.
이 연구의 목적은 원자력 발전소의 사고 진단 업무 시 운전원에게 발생하는 정신적 작업 부하 (Mental workload) 와 진단 업무의 정보 흐름률 (Information flow rate) 사이의 관계를 실험적으로 밝히고, 정보 흐름률을 정신적 작업 부하의 측정 방법으로 제안하는 것이다.
차세대 원자력 발전소의 주제어실이 디지털화 됨에 따라, 운전원의 직무가 대부분 workstation이나 컴퓨터를 통해서 이루어 지고 있다. 작업 환경의 디지털화에 따라 운전원이 직무를 수행함에 있어서 신체적인 행위에 따른 작업 부하보다는 정신적인 작업 부하에 대한 중요성이 부각되고 있다.
원전에서는 운전 과정에서의 안전성을 가장 중요한 과제로 삼고 있다. 연구 결과에 따르면 원전의 불시 정지 사고 중 30~80%가 인간의 오류에 기인한 것임을 말해주고 있다. 이러한 결과는 극도의 정신적인 작업 부하가 운전원의 실수를 유발할 수 있으며, 나아가서 원자력 발전소 전반에 걸친 안전성에도 크게 영향을 미치게 된다는 것을 의미한다. 다양한 분야에서 정신적인 작업 부하를 측정하는 방법이 제안되어 왔지만, 각각의 방법 들은 직무에 영향을 미치거나, 운전원의 주관적인 판단에 의존하거나 하는 단점 들이 제시되었다.
사고 진단 업무의 정보 흐름(Information flow)은 정보 흐름 모델(Information flow model)과 Conant’s model을 사용함으로서 정량화 할 수 있다. 정량화된 정보 흐름량과 제한된 진단 업무 시간은 정보 흐름률을 결정하게 된다.
정신적 작업 부하를 측정하는 방법은 크게 세 가지: 1) 주관적(Subjective), 2) 운전원의 행위기반(Performance-based), 그리고 3) 생체학적(Physiological) 방법으로 분류된다.
첫째, 주관적 방법은 본질적으로 운전원들 스스로가 설문서를 통하여 자신의 직무에 대해서 판단하기 때문에 운전원의 기억력, 직무에 대한 친숙도 및 경험 정도에 영향을 받게 된다. 하지만, 주관적인 방법은 운전원들이 이 측정 방법에 대해 반감이 적고, 실험자와 피실험자가 사용하기 편리하다는 점 등의 장점 때문에 다양한 분야에서 사용되고 있다. 두번째, 운전원이 직무를 수행하는 동시에 운전 전문가나 인간 공학자가 운전원의 직무에 대한 정확도, 직무를 수행하기까지 걸리는 시간 등에 대한 정보를 관찰하여, 이를 기반으로 정신적 작업 부하를 측정하는 방법이다. 이 방법은 운전원이 수행해야 하는 직무 들에 대한 자세한 분석이 선행되어야 하고, 일반적인 다른 직무에 대해서는 적용하기 어려운 단점이 있다. 또한 운전원으로 하여금 부차적 직무(Secondary task)를 수행시켜서 주된 직무(Primary task)에 대한 정신적 작업 부하를 측정하는 경우에는, 부차적인 직무를 수행함으로써 생기는 주된 직무에 대한 영향이 불가피하게 발생하게 된다. 세번째로 운전원의 신체에서 일어나는 생체학적인 변화를 측정하여 운전원의 정신적 작업 부하를 측정하는 방법이 있다. 이 방법에 사용되는 대표적인 생체 신호로서 뇌파(EEG) 심전도(ECG), 근전도(EMG), 그리고 운전원의 눈동자에 대한 변수들이 있다. 눈동자의 변수로서는 깜박임율(Blink rate), 깜박임 지속 시간(Blink duration), 눈의 개폐정도(Eye closure fraction), 응시 횟수와 시간(Fixation number and time) 등이 있다. 이러한 방법들은 각각의 고유한 단점들을 가지고 있지만, 정신적인 작업 부하를 측정하기 위해서는 반드시 실험이 수반되어야 한다는 단점이 있다. 따라서 정보흐름율과 정신적 작업 부하 사이의 상관 관계가 밝혀진다면, 실험을 배제한체 사고 진단 업무 상황에서의 운전원이 받는 정신적 작업 부하를 예측할 수 있게 된다.
본 연구에서는 정신적 작업 부하를 측정하는 방법으로서 여러 가지 주관적 방법들 중 NASA-TLX(Task Load indeX) 방법과 MCH(Modified Cooper-Harper) 방법을 채택하였고, 생체학적인 방법으로 운전원의 눈동자에 대한 변수들을 측정하였다.
20명의 피실험자로 하여금 8가지 사고 (LOCA, SGTR, SLB, FLB, PZR spray and heater failure, RCP trip, MSIV failure, PZR spray failure)에 대한 진단 업무를 실시하게 하고 선택된 측정 방법들을 통해서 해당 진단 업무에 대한 정신적 작업 부하를 측정하였다.
실험 결과, 정보 흐름률은 사고 진단 업무시 운전원의 작업 부하와 밀접한 관계를 가지고 있음이 나타났다. 따라서 진단 업무 시 운전원의 정신적 작업 부하는 정보 흐름률을 정량적으로 계산함으로서 실질적인 실험을 하지 않고서도 예측해낼 수 있다는 결론을 내릴 수 있었다.
