WASH-1400[1]이 발간된 이후 수행되어왔던 많은 확률론적 안전성 평가 결과를 보면 노심손상빈도를 나타내는 사고경위 중 많은 부분이 인간행위와 관련이 있는 것으로 밝혀져 확률론적 안전성 평가에서 인간행위를 다루는 것은 매우 중요하게 되었다. 그러나 인간신뢰도분석은 인간행위의 다변성(variability)으로 인해 인간행위의 모델링이 어렵고 데이타가 부족해 뚜렷한 방법론이 없어 분석시 분석자의 주관성이 개입될 여지가 있고 분석결과에는 많은 불확실성을 포함하고 있다. 노심손상빈도를 나타내는 사고경위에는 다수 인간행위가 있는 포함돼있는 단절집합을 얻게되는데 이러한 인간행위들 사이에는 기기의 공통원인 고장처럼 의존성이 존재한다. 이러한 의존성의 평가방법 또한 뚜렷하게 설정되어 있지 않은 형편이다. 이에 본 논문에서는 월성 2,3,4호기 확률론적 안전성 평가 모델에 고려되어있는 인간행위들의 인간오류 확률 값과 의존성 수준의 변화에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 초기사건 이후의 인간행위가 노심손상빈도 변화에 크게 기여하는 것이 밝혀졌고, 다수 인간행위들 사이의 의존성 수준변화가 노심손상빈도 변화에 큰 영향을 준다는 것이 밝혀졌다.
지금까지 수행되었던 원자력발전소의 확률론적 안전성 평가 (Probabilistic Safety Assessment; PSA) 결과, 노심손상 빈도의 30% - 70%가 인간행위와 관련이 있는 것으로 밝혀져 PSA에서 인간행위를 적절히 다루는 것은 매우 중요하다. 특히 원자력발전소의 정지운전인 경우에는 자동으로 작동하는 계통이 거의 없어 고장수목(fault tree)과 사건수목(event tree)의 모델링에 많은 운전인 행위가 포함되기 때문에 노심손상 빈도와 관련이 있는 인간행위는 전출력 운전(full power operation)에 대한 PSA 결과의 경우보다 많은 것으로 나타났다. PSA에서 인간신뢰도분석(human reliability analysis)은 PSA의 논리구조인 고장수목과 사건수목에 모델링될 인간행위를 파악하고 정량화하는 것이다. 현재 인간신뢰도분석은 인간행위에 대한 데이타의 부족과 인간행위 자체의 다변성(variability)으로 인해 분석에 어려움이 있고 분석자의 주관성이 개입될 여지가 많은 실정이며, 이에 따라 분석 결과에는 많은 불확실성을 내포하게 된다. (중략)
인간신뢰도분석 절차인 SHARP(Systematic Human Action Reliability Procedure)와 인간행위 정량화 방법인 THERP(Technique for Human Error Rate Prediction)를 토대로 하고 원자력발전소의 저출력/정지 운전의 특징적인 상황을 반영하여 가압 경수로의 저출력/정지운전의 PSA를 위한 인간신뢰도분석 절차서를 개발하였다. 개발된 인간신뢰도분석 절차서의 주요사항은 다음과 같다; 1) 원자력발전소의 이상사태에 대응하는 운전원 행위는 두 개의 기본사건인 진단실패와 수행실패 사건으로 모델링 한다. 2) 절차서에 없는 행위이라도 일부 운전원이 그 행위에 대한 절차와 조건을 알고 있으면 그 행위에 대해 성공가능성을 고려한다. 3) 인간신뢰도분석시 본 연구에서 개발된 표(work sheet)의 사용으로 인간행위 정량화 과정에 대한 타당성 및 신뢰성을 제고시키고 정량화과정을 쉽게 추적할 수 있다. 4) 인간신뢰도분석자의 판단이 필요한 부분에 결정수목을 사용하기 때문에 인간신뢰도 분석 시 개입될 수 있는 분석자의 주관성을 일정부분 배제할 수 있고 일관된 인간신뢰도분석을 수행 할 수 있다.
인간의 행위에는 외부환경으로부터 감각정보가 입력되어 반응되는 무의식적인 행동과 뇌에 의한 추론과 인지에 의한 행동으로 분류할 수 있다. 동일한 환경 조건하에서의 인간 행위분류의 통해 활용 적합한 응용프로그램을 개발하여 적용하여 본다. 본 논문에서는 인간의 몸에 부착하여 움직임을 데이터로 분석할 수 있도록 행동인식 시스템을 개발하였다. 인간행동의 인식패턴을 분류하기 위해 Soft-Computing Algorithm을 행위 추출센서에 적용시킨 단독 시스템을 개발하여 센서모듈로부터 인간의 행동 패턴을 분류할 수 있도록 한다. 이러한 센서모듈은 3축 각속도 및 가속도 센서를 부착시킨 모듈로 Micro-Processor를 사용하여 모듈을 구성하였으며, 구축된 모듈은 인간의 몸에 착용하여 인간의 움직임을 디지털 데이터로 변환된다. 변환된 데이터를 무선통신을 통해 워크스테이션에 전달되어 인간행위에 대한 패턴분류 알고리즘 처리가 가능하며, 추출된 데이터를 기반으로 인간의 행동분석과 교정이 이루어 질 수 있도록 한다. 본 논문에서의 최종 시나리오는 운전자의 행동패턴을 이용한 행동 감지 및 서비스 시스템을 구성하는 데에 목적을 둔다.
확률론적 안전성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)나 정량적인 위험도 평가(Quantitative Risk Assessment: QRA)에서 인간신뢰도분석(human reliability analysis)은 인간행위를 기기처럼 생각하여 전체 시스템의 안전성에 중요한 초기사건(initiating event) 이전이나 초기사건 이후 또는 초기사건을 유발하는 인간행위를 파악하고 정량화하여, 확률론적 평가의 논리구조인 사건 및 고장수목(event tree 및 fault tree)이나 사고경위 단절집합 (accident sequence outsets)에 포함시키는 것이다. (중략)
우리는 흔히 인간은 자신의 행위를 선택하고 통제할 수 있는 자유의지를 지닌 존재이기 때문에 행위에 대해 그 책임을 물을 수 있다고 말한다. 인간의 행위는 자연현상처럼 단순한 움직임으로 파악될 수 없다. 행위에는 마음이 작용하여 매우 복잡한 내면의 과정을 거쳐 나타나기 때문이다. 인간의 행위는 인간의 내부와 외부로부터 다양한 영향을 받는다. 행위에 영향을 주는 다양한 내적 외적 요인들은 '자신의 자유의지로 선택하고 통제할 수 있는 영역', '통제가능한 영역으로 변환 될 수 있는 영역', '부분적으로 결정된 영역', 그리고 '선택이나 통제가 불가능한 완전히 결정된 영역'으로 나뉘어진다. 인간의 행위에 영향을 주는 내적 외적 요인들에는 자신의 자유의지로 선택되고 통제가능한 요인들이 있는 반면, 자신이 선택하거나 통제 할 수 없는 상당히 많은 요인들도 있다는 것에 우리는 주목해야 한다. 인간에게 자유의지가 있다는 사회통념에 의해, 자신이 선택하거나 통제할 수 없는 요인들로부터 영향을 받아 발생된 인간의 행위에 대한 책임까지도 행위자에게 지우게 하는 것은 매우 불합리하다. 스스로 선택할 수없는 유전요인이나 환경요인으로 인한 책임문제가 이에 해당한다. 이런 문제를 해결하기위해서는 정치력과 교육력이 요청된다. 좋지 못한 외적인 환경요인들로 인해 발생한 책임은 정치에 있다. 인간의 내면에 올바른 가치관을 형성시킴으로 좋지 않은 내적 유전요인을 극복할 수 있는 힘은 교육에 있다. 이런 점에서 정치와 교육은 인간행위에 대한 책임문제에서 자유로울 수 없다.
기계 또는 소프트웨어 프로그램과 같은 인공물은 단순히 도구일 뿐인가? 이미 많은 프로그램들이 인간사용자들을 안내하거나 도와주는 일을 하고 있다. 본 연구에서는 행위자(agents) 개념을 사용하여, 인간플레이어와 게임봇의 행위성에 대해 살펴볼 것이다. 게임봇은 상호작용성과 자율성은 물론이고 적응성의 단계에 진입하고 있다. 게임수행 동안, 게임봇과 인간플레이어는 서로를 구성하는 사이보그 동료이다. 그런 점에서 게임봇은 정치사회적 존재가 되고 있다. 컴퓨터 환경에서 인간행위자는 인공행위자와의 관계에서 구성되는 사이보그적 존재가 되므로, 그들은 전통적인 인간행위자와는 다르다.
본 논문에서는 네트워크 카메라를 이용한 물체 감시 및 비정상 행위의 판단을 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 물체의 감시를 위해 SIFT 알고리즘에 기반으로 감시 물체의 특징 정보를 DB화 하고, 히스토그램(Histogram)기법을 활용하여 감시지역을 설정한다. 또한 인간의 행동 및 비정상 행위를 판단하기 위하여, 가상 인간 스켈레톤 모델을 이용하여 입력된 영상에서의 인간의 특징점을 추출한다. 추출된 특징점을 바탕으로 PCA(Principal Component Analysis)를 이용하여 인간의 움직임을 보다 정확하게 표현할 수 있는 특징벡터를 생성하였다. 생성된 특징벡터를 기반으로 퍼지분류기를 이용하여 인간의 행동을 분류하고, 생성된 특징벡터와 특정물체의 거리를 기반으로 인간의 비정상행위를 판단한다. 제안된 방법은 실험을 통해 시스템의 응용 가능성을 증명한다.
원자력발전소의 정량적 위험성 평가를 위해서 확률론적 안정성 평가 기법이 이용되고 있다. 확률론적 안전성 평가를 수행하기 위해서는 여러 가지 분야의 다양한 신뢰도 데이터가 필요한데, 이를 위한 각종의 신뢰도 자료 중에 인간의 지각 행위 및 수행 행위로부터 발생하는 인적 오류 확률은 그 특성상 실질적이 오류 확률을 얻기가 매우 어렵다. 그래서 인적 오류 확률을 구하기 위해서는 인간 신뢰도 분석분야의 전문가들이 제안한 인간 신뢰도 분석 방법을 이용하여 인적 오류 확률을 추정한다. 한국 원자력 연구소에서는 이를 위해 인간의 지각 및 수행 행위에서 야기되는 인간 오류 사건을 관리하고 인적 오류 확률을 추정하기 위한 인간 신뢰도 분석 시스템을 개발하고 있다. 본 연구에서는 인간 신뢰도 분석 시스템의 개발 과정 및 데이터베이스 설계 그리고 입출력 시스템의 설계에 관하여 기술하였다.
원자력발전소의 정량적 위험성 평가를 위해서 확률론적 안정성 평가 기법이 이용되고 있는데, 이를 위해서는 여러 가지 분야의 다양한 신뢰도 데이터가 필요하다. 이러한 신뢰도 자료 중에 인간의 지각 행위 및 수행 행위로부터 발생하는 인적 오류 확률은 그 특성상 실질적이 오류 확률을 얻기가 매우 어렵다. 그래서 인적 오류 확률을 구하기 위해서는 인간 신뢰도 분석 분야의 전문가들이 제안한 인간 신뢰도 분석 방법을 이용하여 인적 오류 확률을 추정한다. 한국 원자력 연구소에서는 이를 위해 인간의 지각 및 수행 행위에서 야기되는 인간 오류 사건을 관리하고 인적 오류 확률을 추정하기 위한 인간 신뢰도 분석 시스템을 개발하고 있다. 본 연구에서는 인간 신뢰도 분석 시스템의 개발 과정에 관하여 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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