In human factors research, more attention has been devoted to the operation of nuclear power plants (NPPs) than to their maintenance. However, human error related to maintenance is 45% among the total human errors from 1990 to 2005 in Korean nuclear power plants. Therefore, it is necessary to study human factors in the maintenance of an NPP.
There is a current trend toward introducing digital technology into both safety and non-safety systems in NPPs. A variety of information about plant conditions can be used digitally. In the future, maintenance support systems will be developed based on an information-oriented NPP. In this context, it is necessary to study the cognitive tasks of the personnel involved in maintenance and the interaction between the personnel and maintenance support systems.
The fundamental purpose of this work is how to distribute the cognitive tasks of the personnel involved in the maintenance in order to develop a maintenance support system that considers human factors. The second purpose is to find the causes of errors due to engineers or maintainers and propose system functions that are countermeasures to reduce these errors.
In this paper, a cognitive task distribution model of the personnel involved in maintenance is proposed using Rasmussen's decision making model. First, the personnel were divided into three groups: the operators (inspectors), engineers, and maintainers. Second, human cognitive tasks related to maintenance were distributed based on these groups. The operators' cognitive tasks are detection and observation; the engineers' cognitive tasks are identification, evaluation, target state, select target, and procedure; and the maintainers' cognitive task is execution.
The case study is an analysis of failure reports related to human error in maintenance over a period of 15years. By using error classification based on the information processing approach, the human errors involved in maintenance were classified according to personnel groups. The engineers' errors consist of knowledge-based and rule-based mistakes. The causes of the mistakes include shortcomings of perception, working memory, and cognition. From these three factors, the working memory is the most important. The maintainers' errors are slips and lapses. The cause of slips is attention allocation failure and the cause of the lapses is memory failure.
Therefore, a maintenance support system that copes with the limitations of working memory could reduce the engineers' mistakes. The system functions that are proposed for engineers include visual display memory aids, information parsing, and information integration. A maintenance support system that improves attention allocation and prevents memory failures could also reduce the maintainers' slips and lapses. Applications to improve the maintainers' error rates were found such as an augmented reality and proposed such as using an electronic working procedure.
원자력 발전소 인간공학 또는 인지공학연구에 있어 정비 보다 운전에 초점을 맞춰 온 것은 사실이다. 그러나1990년부터 2005년까지 한국의 원자력발전소 안간 오류에 관련된 고장은 전체고장의 22%이며, 22%의 인간 오류에 의한 고장 중 45%은 정비에 관련된 인간 오류에 의한 고장이다.
현재 개발 중 이거나 미래에 개발 될 원자력발전소는 안전 및 비 안전 계통에 대하여 디지털화 경향이 있다. 디지털화는 원자력발전소 운전 및 정비에 관련된 정보의 이용을 쉽게 하며, 정보화를 바탕으로 운전 및 정비 지원 시스템들이 개발 될 것 이다. 이러한 맥락에서 원자력발전소 운전뿐만 아니라 정비에 있어서 정비에 관련된 인간, 인간요소를 고려한 정비 지원시스템, 인간과 정비 지원 시스템과의 상호관계에 대하여 연구가 필요하다고 생각된다.
본 연구의 목적은, 인간 요소를 고려한 정비 지원시스템을 개발 하기 위해 원자력발전소 정비에 관련된 인간의 인지적 직무 배분에 대하여 모델을 제시하는 것이다. 또한 정비에 관련된 인간의 인지적 직무 배분 모델을 토대로, 원자력발전소 정비에 관련된 인간 오류 고장 보고서를 분석하여, 정비에 관련된 운전원, 엔지니어, 정비원이 일으킬 수 있는 인간 오류 종류와 원인을 찾고, 엔지니어의 오류원인을 감소 시키기 위한 대응책에 기반을 둔 시스템 기능을 제안하고, 정비원의 오류원인을 감소 시키기 위한 응용방법을 제시하는 것이다.
원자력 발전소정비에 관련된 인간의 인지적 직무 배분 모델은 Rasmussen의 의사결정 모델을 기반으로 제안 되었다. Rasmussen은 인간의 의사결정 과정을 감지 (Detection), 관찰 (Observation), 상황파악 (Identification), 평가 (Evaluation), 목표설정 (Target state), 목표상태결정 (Select target), 절차결정 (Procedure), 수행 (Execution) 8단계로 분류 하였다. 정비에 관련된 인간의 인지적 직무 배분 모델을 제안하기 위하여 세 가지 개념을 사용하였다. 첫 번째 개념은 정비에 관련된 인간을 직무 기준으로 운전원 (검사원), 엔지니어, 정비원으로 분류하였다. 두 번째 개념은 분류된 세 그룹의 인간은 정비에 관련된 네 가지 정보를 공유 하면서, 서로 상호 작용을 한다는 것 이다. 정비에 관련된 네 가지 정보는 첫째 기기 고유특성에 관련된 정보, 둘째 기기 정비 이력에 관련된 정보, 셋째 다큐먼트에 관련된 정보, 넷째 전문가의 의견에 관련된 정보이다. 마지막 개념은 세 그룹으로 나누어진 정비에 관련된 인간들을 하나의 시스템으로 가정하고, Rasmussen의 의사결정단계에 따라 정비에 관련된 의사결정을 수행한다면, 각각의 그룹의 직무에 따라 인지적 직무를 배분 할수 있다. 따라서 정비에 관련된 인간의 인지적 직무배분 모델에 따라 정비에 관련된 인간의 인지적 직무를 배분하면 다음과 같다. 운전원 (검사원)의 인지적 직무는 감지 (Detection)와 관찰 (Observation), 엔지니어의 인지적 직무는 상황파악 (Identification), 평가 (Evaluation), 목표설정 (Target state), 목표상태결정 (Select target), 절차결정 (Procedure), 정비원의 인지적 직무는 수행 (Execution)이다.
원자력 발전소 정비에 관련된 인간 오류 고장 보고서를 운전원 (검사원), 엔지니어, 정비원에 따라 분류하고, 인간의 정보처리 오류 분류법을 토대로 하여 운전원 (검사원), 엔지니어, 정비원의 고장의 종류와 원인을 분석하였다. 검사원은 규칙기반 착오 (Mistake), 엔지니어는 지식기반착오 (Mistake)와 규칙기반착오 (Mistake), 정비원은 실수 (Slip)와 과오 (Lapse)하는 것으로 조사되었다. 착오의 원인은 인간의 작업기억 제한성이고, 실수의 원인은 원할 하지 않은 주의 분할, 과오의 원인은 기억의 실패인 것을 Reason (1990)의 연구에서 알 수 있다.
인간의 인지적 직무 배분 모델과 인간 오류 고장 보고서 분석결과를 바탕으로 엔지니어를 위한 정비 지원시스템 개발을 위하여 이용 할 수 있는 시스템 기능으로 시각적 보조 기억장치, 정보분할, 정보통합 및 배열을 제안 하였고, 정비원을 위한 정비 지원시스템에 적용할 수 있는 응용방법으로 증강현실 (Augmented Reality)와 전자 작업 절차서 (Electronic Working Procedure)를 제안 하였다.
결론적으로 작업기억의 제한성을 개선 할 수 있는 정비 지원시스템은 엔지니어의 착오를 감소 시킬 수 있을 것 이며, 주의 분할 개선과 기억의 실패를 줄일 수 있는 정비 지원시스템은 정비원의 실수와 과오를 감소 시킬 것이다.
