For a long time, safety has been recognized as a top priority in high-reliability industries such as aviation and nuclear power plants (NPPs). As advanced technology develops, it has been demonstrated by many accidents in the past that software (human) has greater influence on the safety than hardware (equipment). Therefore, the human of an organization should be emphasized in order to enhance the safety in the complex industries. Safety culture plays an important role in such organization software. The concept of safety culture in the nuclear power domain was first established in the International Atomic Energy Agency safety series [1], wherein the importance of employee attitudes for maintaining organizational safety was emphasized. The safety failure in nuclear industries means irreparable performance failure. Therefore, industries have been continuing their efforts to measure the safety culture awareness of workers and to improve the vulnerable areas. Safety culture assessment is a critical step in the process of enhancing safety culture. However, it is very difficult and highly uncertain to measure the safety culture awareness of workers. The results of safety culture assessment are mostly subjective, qualitative and inconsistent. Given the current situation, this paper suggests a quantitative methodology for safety culture assessment based on Bayesian networks. A proposed safety culture framework for NPPs would include the following: (1) a norm system, (2) a safety management system, (3) safety culture awareness of worker, and (4) Worker behavior. The safety culture awareness of workers at NPPs was reasoned through the proposed methodology. Then, vulnerable areas in NPPs were derived quantitatively through sensitivity analysis. The reliability of the suggested model was verified through the application to real accident cases. It is expected that this methodology will help the reduction of time and cost for safety culture assessment in NPPs, and providing the consistent results.
오랫동안 고 신뢰성 산업에서 안전은 최우선 과제로 인식되어 왔다. 첨단기술이 발달할수록 안전에 큰 영향을 미치는 것은 하드웨어(설비)보다 소프트웨어(인간)라는 것은 많은 사고들을 통해 증명되었다. 따라서 복잡한 산업에서 안전을 향상시키기 위해서는 조직의 소프트웨어에 주목해야 하며, 안전문화는 이러한 조직의 소프트웨어에 중요한 역할을 한다. 특히, 원자력 산업에서의 안전 실패는 돌이킬 수 없는 성능 저하를 의미하므로, 산업계에서는 끊임없이 안전문화 인식을 측정하고 취약영역을 개선 해오고 있다. 안전문화 평가는 안전문화 향상 과정의 중요한 단계이지만, 안전문화 인식을 측정하는 것은 어렵고 불확실성이 높다. 또한, 평가결과는 대부분 정성적이며 일관성이 없는 현실이다. 이런 상황을 고려하여, 본 논문에서는 베이지안 네트워크 기반의 정량적 원전 안전문화 평가방법론을 제안하였다. 종사자들의 안전문화 인식은 원전 안전문화 프레임워크 기반으로 설계된 평가모델을 통해 추론하였고, 민감도분석을 통해 원전의 취약영역을 정량적으로 도출하였다. 또한, 모델의 신뢰성은 실제 사고 사례들을 적용함으로써 검증하였다. 본 평가 방법론은 원전의 안전문화 평가 시 소요되는 시간과 비용을 줄이고 일관성 있는 결과를 제공하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
