A shift of perspective on system safety has been made from failure of elements or errors to performance variability to understand events occurring in modern complex socio-technical systems. While the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) is a well-established methodology for analyzing system behaviors in terms of variability, assessing relative risk levels requires more specified representation and handling of the quantitative aspects of variabilities. This dissertation proposed and examined a quantitative scheme to use the FRAM by defining rules for variability propagation and aggregation in consideration of interactions and adaptive operation of functions. Quantitative value calibration for the variability is proposed to consider the structure of FRAM model using quantitative variability propagation. Potential variability of each function can be characterized based on the calibration result with expert evaluation of the performance margin of each function. Then, the quantitative FRAM analysis is suggested for comparative analysis of potential risks and system changes. Quantitative variability simulation is also proposed by defining system reactions to events in terms of variability which allows to examine organizational factors of the system. Application to an emergency response system for infectious disease in relation to managing crisis response for 2019 coronavirus disease (COVID-19) demonstrates the usefulness of the proposed method for assessing the relative importance of potential risks and critical conditions. Although the example was taken in the infectious disease containment case, the proposed method can generally support strategic decision-making from a safety perspective in other domains as well.
현대의 복잡하고 사회-기술적인 시스템에서 발생하는 사건들을 이해하기 위해 실패나 오류가 아닌 변동성으로 시스템 안전에 대한 관점이 전환되었다. 기능 공명 분석법 (FRAM) 은 변동성 측면에서 시스템을 분석하기 위한 확립된 방법론이지만 상대적인 위험 수준을 평가하기 위해서는 변동성의 정량적인 모습이 좀 더 구체적으로 표현되고 다루어질 필요가 있다. 이 논문에서는 기능들의 상호작용과 적응적 작동을 고려하여 변동성 전파 및 중첩 규칙을 정의함으로써 FRAM을 정량적으로 사용하기 위한 방안을 제안하고 검토하였고, 이를 이용하여 FRAM 모델의 구조를 고려한 정량적 값 교정 방법을 제안하였다. 교정 결과를 기반으로 각 기능의 수행 여유에 대한 전문가 평가를 통해 기능의 잠재적 변동성을 특성화 할 수 있다. 다음, 잠재적인 위험과 시스템 변화를 비교하기 위한 정량적 FRAM 분석 방법을 제안하였고, 사건에 대한 시스템의 반응을 정의함으로써 조직적 요인의 영향을 파악하기 위한 정량적 변동성 시뮬레이션을 제안하였다. 코로나바이러스감염증-19 (COVID-19) 와 관련하여 감염병 위기 대응 시스템에 대한 사례 분석은 잠재적 위험들과 중요한 조건들의 상대적 중요성을 평가하기 위한 제안된 방법론의 유용성을 보여주었으며, 제안된 방법론은 일반적으로 다른 분야에서도 안전 관점의 전략적 의사결정을 지원할 수 있다.
