The environment of the main control room has been changed from the conventional analog type to a digital paradigm. With a digitalized advanced main control room, human op-erators conduct highly cognitive work rather than physical work compared to the case of the original control rooms in nuclear power plants, and various digital operating support systems (OSSs) have been developed to reduce the operators’ mental workload and stress. The operat-ing support systems should, however, be evaluated to determine their effects on human per-formance measures such as task accuracy and mental workload. In general, questionnaire sur-veys such as NASA Task Load Index (NASA-TLX) are used as measures of human operators’ mental workload. However, there are some limitations including the possibility of skewed re-sults due to self-assessment of the mental workload and the impossibility of continuous measuring mental workload.
In order to solve these problems, physiological techniques have been used to evaluate cognitive workload. However, there are only a few tools for a relatively simple comparison of changes of bio-signals. Accurate measures that can indicate human operators’ mental work-load therefore should be developed. In this study, electroencephalogram (EEG) was used to measure operators’ mental workload because it has been proven to be sensitive to variations of mental workload in other studies, and it allows various types of analysis. Based on various research reviews, the EEG-based Workload Index (EWI) was suggested and the suggested in-dex was validated through a comparison with NASA-TLX and the number of human errors as human performance. As a result, EWI was valid for measuring operators’ mental workload.
The effects of OSSs on human performance were evaluated by using EWI. Experi-ments for investigating the effects of OSSs related to both execution and diagnosis on human operators were conducted. Before conducting the experiments, the test subjects were divided into two groups in terms of competence by using a cluster analysis and a t-test (non-skilled group, skilled group).
From the results of the two kinds of experiments, there is a large improvement of hu-man performance in the non-skilled group compared to the skilled group after the application of both OSSs related to execution & control and OSSs related to monitoring & diagnosis. The non-skilled group has a higher mental workload for monitoring and diagnosis tasks than for execution and control tasks. Human performance including the mental workload of the non-skilled operators with OSSs was nearly the same as that of the skilled operators without OSSs. In the future, it is expected that the EWI values of the non-skilled group and the skilled group can be used for training operators and designing OSSs.
원자력발전소 내 주제어실의 형태는 아날로그 타입에서 컴퓨터 기술 기반의 디지털 타입으로 변하고 있는 추세이다. 새로운 인간 기기 연계의 도입으로 원자력 발전소 주제어실 변화로 인하여 운전원의 업무가 발전소 상태를 컴퓨터 화면을 통해 모니터링하고 소프트 제어기를 이용하여 기기를 조작하고 사고를 진단하는 형태로 바뀌었다. 이로 인하여 운전원의 업무들이 정신적 작업부하를 많이 요하게 되었다. 높은 정신적 작업부하는 운전원의 인적오류를 유발할 수 있게 되고 이는 원자력 발전소 안전에 치명적인 영향을 줄 수 있다. 그리하여 주제어실 내 운전원들의 정신적 작업부하를 줄여주기 위해 경보원인추적시스템 또는 네비게이션시스템과 같이 다양한 디지털 운전지원시스템들이 개발되고 있는 실정이다. 하지만 이런 운전지원시스템들이 운전원들에게 긍정적인 효과뿐만 아니라 부정적인 효과를 가져올 수 있으며 이로 인해 새롭게 인적오류가 증가할 수 있다는 문헌 배경이 존재하였다. 이러한 배경을 통해 운전지원시스템이 운전원의 정신적 작업부하를 포함한 인적수행도에 어떠한 영향을 미치는지 평가해볼 필요가 있다고 생각하여 연구를 진행하였다.
현재 운전원의 정신적 작업부하를 측정하는 방법에 NASA-TLX와 같은 주관적 설문기법이 흔히 쓰이고 있는 실정이다. 하지만 이런 주관적 설문기법은 몇 가지의 한계점을 가지고 있다. 운전원 스스로가 정신적 작업부하를 평가한다는 점에서 측정 결과가 왜곡될 수 있으며 업무가 다 끝난 후에 설문지를 작성하기 때문에 운전원의 마지막 상태에 따라 업무에 대한 작업부하가 측정될 수 있다. 이러한 단점들을 보완하기 위해 최근에 생체신호 기반의 측정기법들이 대두되고 있다. 본 연구에서는 운전원의 생체신호를 객관적으로 또한 직접적으로 측정하여 정신적 작업부하를 평가할 수 있는 방법을 제안하였고 생체신호로서 운전원들의 전전두엽 부분의 뇌파 신호를 사용하였다. 다양한 연구결과들을 토대로 뇌파기반의 작업부하지표 (EWI)를 제안하였고 이를 이미 검증된 NASA-TLX와의 상관분석을 통하여 검증하였다. 그리고 인적오류 개수와의 상관관계를 EWI와 NASA-TLX를 비교하여 주관적 설문기법보다 인적수행도와의 상관관계가 더 깊음을 보였다. 이러한 과정을 통해 제안한 뇌파기반의 작업부하지표가 원자력 발전소 업무 시 운전원의 정신적 작업부하 측정에 타당함을 보였고 인적수행도와의 관계도 상당히 깊었음을 알 수 있었다.
제안한 뇌파기반의 작업부하지표를 이용하여 운전지원시스템이 인간운전원의 인적수행도에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 실험을 통하여 조사하였다. 앞서 실험한 데이터 (EWI와 인적오류 개수)를 이용하여 군집분석과 통계분석을 통하여 숙련도에 따라 두 집단으로 나누었다. 이후 발전소 업무는 크게 수행업무와 진단업무 두 가지로 나누어 지며 이에 따라 각각 업무들을 돕는 운전지원시스템들에 대하여 두 종류의 실험을 수행하였다. 첫번째는 운전원의 수행업무를 도와주는 운전지원시스템이 운전원의 숙련도에 따라 각각 인적수행도 (EWI 와 the number of human errors)에 어떠한 영향을 미치는 지 알아보았으며 두번째로 운전원의 진단업무를 돕는 운전지원시스템이 운전원의 숙련도에 따라 각각 인적수행도 (EWI와 failure rate of malfunction diagnosis)에 어떠한 영향을 미치는 지 알아보았다. 그 결과 두 종류의 운전지원시스템이 비숙련자 집단과 숙련자 집단 모두에게 정신적 작업부하 및 정확도 측면에서 도움이 되었다. 하지만 운전지원시스템들이 비숙련자 집단에게 더 큰 효과를 보였음을 알 수 있었다. 또한 비숙련자 운전원들이 수행업무 보다 진단업무 시 정신적 작업부하가 더 컸음을 알 수 있었으며 진단업무를 돕는 운전지원시스템이 수행업무에 관련된 운전지원시스템보다 더 큰 도움이 됨을 알 수 있었다. 운전지원시스템과 함께 업무를 수행한 비숙련자 집단들의 인적수행도는 운전지원시스템 없이 업무를 수행한 숙련자 집단의 인적수행도와 거의 동등하였고 숙련자 집단에게 두 종류의 운전지원시스템이 적용되었을 땐 ideal 운전원의 인적수행도에 가깝도록 나왔음을 알 수 있었다.
본 연구를 통하여 뇌파기반의 작업부하 측정지표를 제안하였고 이 지표를 통해 추후 운전원의 정신적 작업부하의 객관적인 측정과 앞으로 개발될 운전지원시스템의 평가에 용이하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다. 동시에 본 연구에서 운전지원시스템 평가 시 측정된 비숙련자와 숙련자의 EWI가 추후 운전원의 교육 및 운전지원시스템 설계에 도움이 될 것으로 예상된다.
