The objectives of this research are 1) to determine the human’s information processing capacity and 2) to describe the relationship between the information processing capacity and human factors. This research centers on the relationship, as experimentally determined, between an operator’s mental workload and information flow during accident diagnosis tasks at nuclear power plants (NPPs). The relationship between the information flow rate and operator’s mental workload is investigated experimentally. According to this relationship, the operator’s information processing capacity can be established. Once the information processing capacity of a main control room (MCR) operator in a NPP is known, it is possible to apply it 1) to predict the operator’s performance, 2) to design diagnosis tasks, and 3) to design human-machine interface.
In advanced MCR, an operator’s mental activity is more important than his or her physical activity. The mental workload is the portion of the operator’s limited capacity that is actually required to perform a particular task. A high mental workload may cause an operator to make a mistake and consequently affect that the safe operation of NPPs. Thus, to predict an operator’s performance is very important for the nuclear safety.
The information processing capacity is the operator’s ability to manage the amount of bits per second when an operator is diagnosing tasks or accidents. We can estimate the information processing capacity using the relationship between the information flow rate and human performance. That is, if the operator’s performance decreases rapidly as the information flow rate (bit/sec) is increased, it is possible to determine the operator’s information processing capacity.
A diagnosis task is one of the most complex and mentally demanding tasks as well as a crucial part in maintaining the safe operation of NPPs. Diagnosis tasks refer to the overall tasks of finding the root of cause of the faults or accidents. In this research, using both an information flow model and Conant’s model, the cognitive information of a diagnosis task can be quantified. Information flow models of eight accident diagnosis tasks are analyzed and quantified. Eight accident cases considered in this research are: Reactor Coolant Pump (RCP) trip, Pressurizer (PZR) spray failure, Main Steam Isolation Valve (MSIV) failure, PZR spray and heater failure, Feedwater Line Break (FLB), Loss Of Coolant Accident (LOCA), Steam Generator Tube Rupture (SGTR), and Steam Line Break (SLB).
As mentioned above, to determine the information processing capacity, the workload and an information flow model are used. To measure the operator’s workload, subjective and physiological (objective) measures are considered. Subjective methods are used in the various fields including aviation, automobile, and the nuclear industry. In this research NASA-TLX (Task Load ineX) is selected as the subjective method. NASA-TLX is multi-dimensional rating technique and provides an overall workload score based on the weighted average of ratings on six subscales. An eye tracking system is used as a physiological (objective) measure for the workload in this research. The duration of eye closures and the rate of eye blinks decease when the mental demand of a task increases. As visual input is disabled during eye closure, reduced blink rates help to maintain continuous visual input when high levels of visual attention are required.
Thorough the experiments, two groups were divided according to a subject’s gaze for area of interests. The two groups were a skilled group and a less skilled group, and the information processing capacity of each group was found respectively. Both information processing capacity results from the subjective method (NASA-TLX) and physiological measure (the eye tracking system) were nearly identical. In addition, the information processing capacity related to human factors was investigated.
본 연구는 원자력 발전소에서 진단업무 시 인간의 정보처리 능력(Information processing capacity)을 정량적으로 찾고, 이러한 인간의 정보처리 능력과 인적 요소들(Human factors) 사이의 관계를 실험적으로 평가하는 방법을 제안하는 것이다.
원자력 발전소 운전에 있어서 안전은 가장 중요한 요소이다. 차세대 원자력 발전소 주제어실에서는 운전원의 육체적인 요소로 인한 작업부하(workload) 보다는 정신적인 요소로 인한 작업부하가 더 중요하다. 높은 정신적 작업부하는 운전원이 실수를 유발할 수 있게 만들 수 있고, 그로인해 원자력 발전소의 안전 운전에 영향을 미칠 수도 있다. 비상상태에서 원자력 발전소 주제어실 운전원의 행동은 크게 변하게 된다. 예를들어 정상상태에서는 무리없이 처리할 수 있는 작업들을 비상상태에서는, 즉 제한된 시간안에 처리해야 해야하므로 운전원의 실수나 잘못된 판단을 유발할 수가 있다. 따라서 원자력 발전소 안전에 있어서 운전원의 인적 수행도(Human performance)를 예측하는 것은 매우 중요하다.
운전원의 정보 처리 능력은 운전원이 어떠한 진단 작업을 할 때 초당 처리할 수 있는 비트의 양이다. 본 연구에서 운전원의 정보 처리 능력을 정량적으로 찾기 위해서 정보 흐름 모델(Information flow model)을 이용하여 운전원에게 전해지는 정보를 정량화 하였고, 이러한 정량화된 정보를 운전원이 진단작업을 할 때 발생하는 운전원의 작업부하를 측정하여 이 둘 사이의 관계를 이용하여 운전원의 정보 처리 능력을 평가하는 방법을 제안하였다.
진단작업을 하는데 있어서 운전원의 작업부하를 측정하는 방법은 크게 주관적(subjective) 인 방법, 운전원의 행위기반(Performance-based)인 방법, 생체학적(Physiological)인 방법이 있다. 본 연구에서는 주관적인 방법으로써 NASA-TLX 를, 그리고 생체학적인 방법으로써 운전원의 안구 데이터를 측정하는 방법을 선택하여 운전원의 작업부하를 측정하였다.
30명의 피실험자를 대상으로 8가지 사고(RCP trip, PZR spray failure, MSIV failure, PZR spray and heater failure, FLB, LOCA, SGTR, SLB)에 대한 진단업무를 실시하고, 선택한 두가지 방법으로 피실험자의 작업부하를 측정하였다. 각각의 사고를 진단하면서 발생하는 작업부하와 그 사고에 대한 정보 흐름 모델로부터 알 수 있는 정보 흐름율(Information flow rate) 사이의 관계를 분석하였다.
실험 결과를 바탕으로 두개의 집단을 나누었다. 피실험자들의 측정된 안구 데이터를 바탕으로 대상 화면에서 피실험자가 진단을 하면서 보아야할 부분을 보는 비율로 숙련된 집단(skilled group)과 비숙련 집단(less skilled group)을 나누었다. 결과를 분석해보면, 숙련된 집단의 정보 처리 능력은 1.028 bit/sec 이었고, 비숙련 집단의 정보 처리 능력은 0.8336 bit/sec 이었다. 비숙련 집단을 훈련 시킨뒤에 측정된 정보 처리 능력은 0.8336 bit/sec 에서 1.028 bit/sec 로 증가하였다. 또한 스트레스를 받은 집단을 대상으로 한 실험에서는 모든 피실험자의 정보 처리 능력 평균값인 0.8336 bit/sec 에서 0.601 bit/sec 로 떨어짐을 볼 수 있었다. NASA-TLX 와 안구 데이터로 분석된 피실험자의 정보 처리 능력은 거의 일치했다.
본 연구에서는 원자력 발전소 주제어실 운전원의 정보 처리 능력을 측정하는 방법을 제안하였다. 이러한 제안된 방법으로 운전원의 정보 처리 능력을 알 수 있게 된다면, 1) 진단 작업을 설계하는데 적용할 수 있고, 2) 주제어실 인터페이스 설계에 적용할 수 있고, 3) 운전원의 인적 수행도를 예측하는데 적용할 수 있다.
