A New Dynamic HRA Method and Its Application

새로운 동적인간신뢰도 방법론과 적용

This paper present a new dynamic HRA (Human Reliability Analysis) method and its application for Quantifying the human error probabilities in implementing an accident management action. For comparisons of current HRA methods with the new method, the characteristics of THERP, HCR, and SLIM-MAUD, which are most frequently used methods in PSAs, are discussed. The action associated with the implementation of the cavity flooding during a station blackout sequence is considered for its application. This method is based on the concepts of the quantified correlation between the performance requirement and performance achievement. The MAAP 3.0B code and Latin Hypercube sampling technique are used to determine the uncertainty of the performance achievement parameter. Meanwhile, the value of the performance requirement parameter is obtained from interviews. Based on these stochastic distributions obtained, human error probabilities are calculated with respect to the various means and variances of the timings. It is shown that this method is very flexible in that it can be applied to any kind of the operator actions, including the actions associated with the implementation of accident management strategies.

이 논문은 새로운 동적 인간신뢰도 분석방법을 제시하였고, 사고관리 방안의 수행시 인간오류확률의 계산에 이 방법을 적용하였다. 기존의 다른 방법과 비교하기 위하여 PSA의 HRA수행시 가장 많이 사용되는 THERP, HCR, 및 SLIM-MAUD 방법론들의 특징을 논의하였다. 정전사고시 공동범람시키는 방안을 예제로 사용하였다. 이 방법은 Requirement와 Achievement의 연관개념에 기초하고 있다. Achievement 변수의 불확정성은 MAAP 전산코드와 Latin Hypercube Sampling 방법을 이용하여 결정하였고 Requirement 변수값은 운전원과의 면담을 통하여 얻었다. 이렇게 얻어진 변수들의 분포를 가지고 여러가지 시간값의 평균과 분산에 대하여 인간오류 확률값을 계산하였다. 이 방법은 매우 유연하여 사고관리 전략수행과 관련한 행위를 포함한 어떤 종류의 운전원 행위에도 적용가능 함을 보여주었다.