Since automation was introduced in various industrial fields, the concept of the automation rate has been used to indicate the inclusion proportion of automation among all work processes or facilities. Expressions of the inclusion proportion of automation are predictable, as is the ability to express the degree of the enhancement of human performance. However, many researchers have found that a high automation rate does not guarantee high performance. Therefore, to reflect the effects of automation on human performance, this paper pro-poses a new estimation method of the automation rate that considers the effects of automation on human operators in nuclear power plants (NPPs). Automation in NPPs can be divided into two types: system automation and cognitive automation. Some general descriptions and characteristics of each type of automation are provided, and the advantages of automation are investigated. The advantages of each type of automation are used as measures of the estimation method of the automation rate. One advantage was found to be a reduction in the number of tasks, and another was a reduction in human cognitive task loads. The system and the cogni-tive automation rate were proposed as quantitative measures by taking advantage of the aforementioned benefits. To quantify the required human cognitive task loads and thus suggest the cognitive automation rate, Conant`s information-theory-based model was applied. The validity of the suggested method, especially as regards the cognitive automation rate, was proven by conducting experiments. The result showed that a decreased rate of the operator working time was significantly related to the cognitive automation rate and that the calculation of the cognitive task load was useful as a measure of the cognitive automation rate.
With the introduction of automation, its side effect, referred to as the out-of-the-loop (OOTL) problem, has emerged as a critical issue that needs to be addressed. Many studies have been attempted to analyze and solve the OOTL problem, but this issue still needs a clear solution to provide criteria for introducing automation. Therefore, a quantitative estimation method for identifying negative effects of automation is proposed in this paper. The representative aspect of the OOTL problem in nuclear power plants (NPPs) is that human operators in automated operations are given less information than human operators in manual operations. In other words, human operators have less opportunity to obtain needed information as automation is introduced. From this point of view, the degree of difficulty in obtaining information from automated systems is defined as the Level of Ostracism (LOO). Using the LOO and information theory, we propose the ostracism rate, which is a new estimation method that expresses how much automation interrupts human operators’ situation awareness. We applied production rules to describe the human operators’ thinking processes, Bayesian inference to describe the production rules mathematically, and information theory to calculate the amount of information that human operators receive through observations. The validity of the suggested method was proven by conducting an experiment. The results show that the ostracism rate was significantly related to the accuracy of human operators’ situation awareness, and that the calculation of the amount of information that human operators receive is useful as a measure of the ostracism rate.
Finally, the qualitative and quantitative estimation method to optimize the automation rate are proposed by integrating the above studies. The qualitative optimization method of the automation rate is proposed by suggesting the relationships between the existing LOA and the suggested LOO. The optimized automation rate can be derived by selecting an appropriate combination of LOO and LOA for each tasks of the multi-task job. The quantitative optimization method of the automation rate is also proposed by integrating the concepts of the automation rate and the ostracism rate. The relation between the ostracism rate and the human performance was derived by considering the concept of the Situation Awareness Recovery (SAR). The optimization process by integrating two suggested estimation methods is shown in a case study based on the scenario of the Loss of Coolant Accident (LOCA) Emergency Operation. It is expected that this study will be useful for determining the adaptation of automation in the real plant situation.
디지털 기술의 발달로 다양한 산업분야에 자동화가 도입됨에 따라, 전체 시설 혹은 작업 프로세스 중 자동화가 차지하는 비율을 자동화율(automation rate) 이라고 정의하였다. 그러나 현재 이용되는 자동화율 이라는 용어는 인간 운전원 관점에서의 인적 수행도 향상이라는 의미를 내포하지 못하고 있다. 즉, 높은 자동화 율이 인적 수행도 향상을 보장하지 못하고 있다. 그러므로 자동화가 인간 운전원에 미치는 긍정적인 영향만을 고려하여 새로운 자동화율 개념을 제시하고자 한다. 원자력 발전소에 적용되는 자동화는 시스템 자동화와 인지 자동화 두 가지 형태로 구분할 수 있다. 각 자동화 형태가 도입됨에 따라 발생하는 긍정적 영향을 분석하여 이를 각 형태의 자동화율 평가 척도로 이용하였다. 감소하는 업무의 수를 이용하여 시스템 자동화율을 정량화 하였고, 감소하는 인지부하 계산을 통하여 인지 자동화율을 정량화 하였다. 특히 인지부하 계산을 위하여 정보이론 기반의 코난트 모델(conant`s model)을 적용하였다.
또한, 자동화가 인간 운전원에 미치는 부정적인 영향을 정량적으로 평가하기 위하여 인간 운전원에 대한 시스템으로부터의 배제율(ostracism rate)을 제안하였다. 자동화 도입에 있어 가장 큰 문제로 평가되는 Out-of-the-loop (LOOP)을 분석하고 해결하기 위해 많은 연구가 수행되어 왔으나, 대부분의 연구가 정성적인 접근방식을 고수함에 따라 명백한 해결책을 제시하지 못하고 있는 상황이다. 그러므로 자동화 수준에 따라 인간 운전원이 받는 OOTL에 의한 영향을 정량화 할 수 있다면 자동화의 긍정적, 부정적 영향을 모두 고려한 최적화된 자동화 도입율을 제안할 수 있다. OOTL의 발생 메커니즘 분석을 통하여 자동화의 정보 차단에 의한 인간 운전원의 상황인식 저감이 가장 큰 원인임을 밝히고, 자동화 수준에 따른 상황인식의 저감을 정량화 하고자 하였다. 자동화 수준에 따른 인간운전원이 취득 가능한 정보량을 배제율의 평가 척도로 이용하였으며 베이지안 추론(bayesian inference)과 정보이론의 엔트로피 계산법을 적용하였다.
위에서 제안한 자동화율과 배제율 개념을 통합하여 최상의 인적 수행도를 보장하는 자동화율의 최적점을 결정하기 위한 정량적, 정성적 평가방법론 제안하였다. 정성적 최적화 방법론은 전문가의 의견을 기반으로 인간 운전원에 대하여 시스템으로부터 최대 허용가능한 배재 수준(level of ostracism)을 결정하고, 자동화 수준 (level of automation)과 배제수준의 관계를 이용하여 최적화된 자동화 수준을 결정할 수 있게 끔 제안하였다. 이 방법은 전문가가 업무의 특성과 인간 운전원의 기술적, 비기술적 특성을 고려하여 자동화율의 최적점을 조정할 수 있다는 점이 있으나, 그 결과가 주관적이라는 것이 가장 큰 단점이다. 그러므로 이를 보완하기 위하여 정량적 최적화 평가방법론을 제안하였다. 자동화율과 배제율을 동시에 고려하기 위해서는 자동화율과 배제율을 동일한 인적 수행도로 분석하여야 함에 따라, 배제율을 업무시간 감소율로 분석하는 과정이 필요하다. 이를 위하여 상황인식회복(SAR)개념을 도입하여 SAR과정을 위하여 추가적으로 소요된 시간을 분석함으로써 배제율과 업무시간 감소율의 관계를 유도하도록 하였다. 자동화율과 배제율 개념을 이용한 최적의 자동화율을 유도하는 과정은 Loss of Coolant Accident (LOCA) 시나리오를 이용한 사례연구를 통하여 보였으며, 해당 시나리오에 대한 최적화 자동화율을 제안하였다.
본 연구는 자동화의 효과를 정량적인 접근방법으로 분석하고자 하는 최초의 시도로써 큰 의미가 있으며, 또한 자동화 도입에 있어서 여전히 해결되지 못하고 있는 최대 인적 수행도를 보장하는 자동화 도입의 최적점 분석 및 제안을 가능하게 함에 따라 향후 원자력 발전소 및 타 산업분야의 자동화 도입과정에서 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
