KR102534942B1 - 원자력 발전소 내 운전원의 운전 행위 분석 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 원자력 발전소 내 운전원의 운전 행위 분석 시스템에 관한 것으로, 운전원의 운전 행위에 대한 운전 데이터가 저장되어 있는 데이터베이스; 상기 데이터베이스를 이용하여 운전원의 인적수행도 평가를 위한 인적수행도 자료를 생성하며 상기 인적수행도 자료를 이용하여 운전원의 운전 행위를 분석하는 분석부; 및 상기 분석부의 분석 결과를 출력하는 출력부를 포함한다.

Description

원자력 발전소 내 운전원의 운전 행위 분석 시스템{System for analyzing operation action of operator in nuclear power plant}

본 발명은 원자력 발전소 내 운전원의 운전 행위 분석 시스템에 관한 것이다.

전산화절차서 시스템은 종이절차서를 컴퓨터에서 수행가능하도록 구현된 소프트웨어 기반의 절차서이다.

전산화절차서 시스템은 각 절차단계별 필요변수를 자동으로 불러오는 기능과 관련경보를 확인할 수 있도록 구현되어 운전원의 절차수행 시 편의를 증진시켰다.

하지만 운전원 고유의 수행능력과 관련 절차수행시 인적수행도를 확인하는 데이터 취득은 어려운 문제가 있었다.

한국 특허 공개 제2001-0076718호(2001년 8월 16일 공개)

따라서 본 발명의 목적은 원자력 발전소 내 운전원의 운전 행위 분석 시스템을 제공하는 것이다.

상기 본 발명의 목적은 원자력 발전소 내 운전원의 운전 행위 분석 시스템에 있어서, 운전원의 운전 행위에 대한 운전 데이터가 저장되어 있는 데이터베이스; 상기 데이터베이스를 이용하여 운전원의 인적수행도 평가를 위한 인적수행도 자료를 생성하며 상기 인적수행도 자료를 이용하여 운전원의 운전 행위를 분석하는 분석부; 및 상기 분석부의 분석 결과를 출력하는 출력부를 포함하는 것에 의해 달성된다.

상기 데이터베이스는, 운전원의 운전 영상에 대한 제1 데이터베이스; 운전원의 운전 음성에 대한 제2데이터베이스; 및 운전원의 운전 절차수행에 대한 제3데이터베이스를 포함할 수 있다.

상기 분석부는 상기 데이터베이스를 머신러닝하여 상기 인적수행도 자료를 마련할 수 있다.

상기 분석부는 상기 데이터베이스를 머신러닝하여 운전원의 표준행동 가이드를 마련할 수 있다.

상기 인적수행도 자료는 i) 안전관련 조치사항들에 대한 평균 시간 분석모듈, ii) 관찰된 운전원 오류들에 대한 분류 및 분석 모듈, iii) 수행도 영향 인자(performance shaping factor)들에 대한 분류 및 분석 모듈, iv) 사고 시작시간부터의 경과시간에 대한 운전원 오류확률 예측 분석 모듈, v) 사고 진단을 위해 운전원이 필요로 하는 정보 및 시간에 대한 상세 분석 모듈 및 vi) 운전절차서들의 문제점 도출 및 개선방향 제시를 포함하는 분석 모듈로부터 얻어질 수 있다.

각 운전원의 새로운 운전 데이터가 입력되면, 상기 분석부는, 상기 인적수행도 자료를 기초로 상기 새로운 운전 데이터를 분석하며, 상기 표준행동 가이드와 상기 새로운 운전 데이터를 비교 분석하며, 상기 새로운 운전 데이터는 상기 데이터 베이스에 포함될 수 있다.

상기 분석부는 상기 데이터베이스에서 해당 운전원의 운전 데이터만을 참조하여 상기 새로운 운전 데이터를 평가할 수 있다.

상기 분석부는 상기 새로운 운전 데이터를 반영하여 상기 인적수행도 자료를 갱신할 수 있다.

상기 분석 결과는 운전원의 고유식별번호, 수행시간, 오류분류 및 분석, 운전원 주변 상황분석, 인적행위에 대한 오류발생확률, 절차수행이력정보와 단계별 시간기록을 포함할 수 있다.

본 발명에 따르면 원자력 발전소 내 운전원의 운전 행위 분석 시스템이 제공된다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 운전원의 운전 행위 분석 시스템을 나타낸 것이다.

이하 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.

첨부된 도면은 본 발명의 기술적 사상을 더욱 구체적으로 설명하기 위하여 도시한 일 예에 불과하므로 본 발명의 사상이 첨부된 도면에 한정되는 것은 아니다. 또한 첨부된 도면은 각 구성요소 간의 관계를 설명하기 위해 크기와 간격 등이 실제와 달리 과장되어 있을 수 있다.

본 발명은 발전소에서 운전원이 전산화절차서를 수행할 때, 절차수행 단계별 영상분석을 통해 운전원의 행위 및 수행도가 적절히 이루어졌는지를 판단하고, 음성을 통한 운전명령체계의 적절함을 판단하고 표준화한다. 이를 통해 사고 발생시 의사결정과 조치, 수행 과정 분석을 통한 인적행위 개선이 가능해진다.

도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 행위 분석 시스템에 대해 설명한다.

본 발명에 따른 분석 시스템(1)은 데이터베이스(10), 분석부(20) 및 출력부(30)를 포함한다.

데이터베이스(10)는 운전원의 운전 영상에 대한 제1데이터베이스, 운전원의 운전 음성에 대한 제2데이터베이스 및 운전원의 절차수행에 대한 제3데이터베이스를 포함한다. 위 3가지 데이터베이스는 운전원 별로 구분가능하게 마련될 수 있다.

분석부(20)는 데이터베이스(10)를 이용하여 운전원의 인적수행도 평가를 위한 인적수행도 자료를 생성하며 운전원의 운전 행위를 분석한다. 분석부(20)는 전체 운전원의 운전에 대한 평가보고서(인적수행도 결과 분석 보고서), 개별 운전원의 운전원에 대한 평가보고서 및 특정 시기에 이루어진 운전에 대한 평가보고서 등 다양한 평가보고서를 작성할 수 있다.

또한 분석부(20)는 데이터베이스(10)를 머신러닝하여 운전원의 각 행위 등을 표준화한다.

가령 취득된 영상으로부터 운전원의 주제어실 화면에서 정보취득 접근경로, 절차서 이해 및 조치, 행위의 시작과 종결 시간, 수행 시 운전환경 등을 분석하여 각 개인과 같은 역할을 하는 그룹 간의 비교하고 취득된 정보를 통해 시간대영역에서 그룹의 주요 통계치(95% 신뢰수준)에서 각 행위를 표준화하는 것이다.

명령체계 또한 명사, 동사 등 문장을 이루는 각 요소가 전달과정에서 명확한지를 분석하여 운전원의 인지력에 기여하는 필수어휘 추출과 운전명령체계의 문장구성요소를 그룹군에서 취득된 정보의 통계치(95% 신뢰수준)에서 정규화하여 표준화를 한다는 것입니다.

출력부(30)는 분석부(20)의 분석 결과를 출력한다. 출력부(30)는, 이에 한정되지 않으나, 모니터 및/또는 프린터로 구성될 수 있으며, 전자파일 형태로 출력할 수도 있다.

이하 분석 시스템(1)의 작동에 대해 살펴본다.

분석부(20)에서 분석을 위해 필요한 인적수행도는 다음 분석모듈로부터 얻어진다.

i) 안전관련 조치사항들에 대한 평균 시간 분석 모듈

운전원이 설계기준사고 혹은 발전정지, 출력감발 후 필수안전설비 및 안전기능을 이용하여 발전소를 안전상태로 유지하여야 한다. 이때 안전설비의 조치사항에 대해 인지시점부터 해당 정상/비정상/비상 절차서의 조치시간 및 조치완료까지의 총 시간을 말하며, 취득된 시간은 절차서 스텝별로 Gaussian 분포에서 95% 신뢰수준의 조치시간을 말한다. 또한 설계기준사고 혹은 발전정지(출력감발)를 유발할 수 있는 유형에 따라 정의하고 각 정의된 유형별(시스템복잡성, 현장조치가 필요한 사고 등을 고려)로 조치시간을 관리함으로써 최소소요시간과 최대소요시간, 평균소요시간을 확인할 수 있고, 분석을 통해 각 운전원별로 시간대별 조치사항을 진단

ii) 관찰된 운전원 오류들에 대한 분류 및 분석 모듈

설계기준사고 혹은 발전정지, 출력감발 후 운전원의 정보 입수과정(정보오류로 인한 시간지연), 업무계획(사고완화를 위한 조치계획에서의 우선순위 판단오류), 수행 과정에서의 지연요소(현장과의 조치사항 조율에서 Communication 오류 및 현장 접근불가로 인한 조치지연 등의 요소)와 절차서 수행 시 절차 이해력 저해요인(절차 불명확, 수행항목 누락 등) 등 시간지연 기여요인이 운전원 오류에 어떻게 기여하는지를 확인하고 분석

또한 교육 및 훈련 시 사용하는 시뮬레이터를 통한 모의사고에서 훈련된 운전원의 업무 처리율과 비교하여 발전소 실제상황에서의 인적수행도 비교로 운전원의 오류 인자를 분석 및 분류

iii) 수행도 영향 인자(performance shaping factor)들에 대한 분류 및 분석 모듈

평상시 업무 집중도를 위한 업무환경(업무지시횟수, 경보발생건수, 일상정비오더발행회수, 절차서 수행횟수, 기타 운전원 역무 등)과 운전원의 교육(훈련) 수준[운전연수, 담당(RO/TO/EO)역무연수]에 따라 설계기준사고 혹은 발전정지, 출력감발 후 업무 환경과 비교하여 수행도에 영향을 줄 수 있는 인자를 도출 개선할 수 있도록 보고, 출력 시 해당 운전원에게 주어진 운전환경을 보고

iv) 사고 시작시간부터의 경과시간에 대한 운전원 오류확률 예측 분석 모듈

상기 i) 에서의 조치소요시간이 평균시간 대비 1이상 일 경우 오류 발생보고하며 상세분석을 위해 각 스텝별로 조치소요시간을 95%신뢰수준의 스텝소요시간 대비 지연시간을 보고함. 또한 1이하 일 경우 무시수준으로 보고하나, 각 스텝별 조치소요시간을 95%신뢰수준의 스텝별 소요시간 대비 지연시간을 보고하여 해당 운전원의 오류 발생률을 예측 할 수 있도록 함

v) 사고 진단을 위해 운전원이 필요로 하는 정보 및 시간에 대한 상세 분석 모듈

설계기준사고 혹은 발전정지, 출력감발 후 인지까지의 정보취득과정을 말하며, 정보는 경보, 절차서, 지시사항 등을 통해 알 수 있으며 취득한 정보를 통해 운전원이 절차서 착수 전까지 소요되는 전체과정을 시간영역에서 분석하여 보고

vi) 운전절차서들의 문제점 도출 및 개선방향 제시를 포함하는 분석 모듈

i) 에서의 안전설비의 조치사항에 대해 인지시점부터 해당 정상/비정상/비상 절차서의 조치시간 및 조치완료까지의 총 시간이 지연발생 시 절차서 인지요소에 문제가 있다고 보고되며 각 Step별로의 지연시간 분석으로 특성 Step에서 조치 지연으로 간주하여 보고함. 이는 절차서 개선 혹은 운전원 교육 시 반영될 수 있도록 보고

인적수행도 자료는 데이터베이스(10)를 머신 러닝 내지 딥 러닝하여 마련될 수 있다. 분석부(20)는 머신 러닝을 통해 운전원의 업무 특성이나 고유의 인적행위를 식별하고 표준화하며, 인적 수행도 결과 보고서를 생성한다. 인적수행도 결과 분석 보고서에는 운전원의 고유식별번호, 수행시간, 오류분류 및 분석, 운전원 주변 상황분석, 인적행위에 대한 오류발생확률, 절차수행이력정보와 단계별 시간기록 등이 포함될 수 있다.

또한 분석부(20)는 인적수행도 자료 중 ii), iii) 및 iv)의 출력에 의해 인적행위 개선사항을 도출하여 표준행동 가이드를 마련한다.

출력부(30)는 인적수행도 결과 분석 보고서를 출력한다. 인적수행도 결과 분석 보고서에는 인적행위 표준지표와 비교한 해당 운전원의 인적수행도 결과가 포함된다. 분석부(20)는 데이터베이스(10)에서 파일을 태깅하여 추적관리하며, 식별된 운전원의 과거 이력을 데이터베이스(10)에서 불러와 인적수행도의 추이과 인적행위 표준지표와 대비해 해법을 제시한다.

인적수행도 및/또는 인적수행도 결과 분석 보고서는 운전원 등의 필요시(요청시) 출력되며, 실시간으로 감시하는 상태에서 각 개인별 업무종료시점에 각 개인별 업무 인적수행도가 출력이 되며, 출력된 보고서를 근거하여 근무시간영역에서의 업무 집중도(수행도 영향인자)와 운전위해요인(절차서, 인지저하, 오류분석, 안전조치 수행시간 등)을 운전원 자신이 인지할 수 있도록 생성된다. 표준행동 가이드 등 표준화 관련 자료도 필요시 내지 요청시 출력될 수 있다.

분석부(20)는 운전원의 인적오류 및 개선사항에 대한 피드백 기능과 이전 수행이력 혹은 다른 운전원들의 절차수행과 비교하여 개선점과 보완점을 제공하는 리포트 기능을 갖는다.

데이터베이스(10)의 세부 구성에 대해 살펴보면 다음과 같다.

운전원 영상에 대한 제1데이터베이스는 시간대별 운전원 행위 평가용 DB이며, 운전원 기기 조작 및 조치 행위의 전 과정을 담고 있다.

제1데이터베이스는, 예를 들어, 비계획 비정상(abnormal) 혹은 고장(malfunction) 조치 업무에 대해서는 다음의 절차에 대한 정보를 담고 있다.

계획수립 -> 작업전 회의 -> 상위자 업무배정> 상위자 조작지시 -> 운전원 지시사항 확인 -> 상위자에 의한 운전원 이해여부 확인 (3-Way Communication) -> 운전원 해당 조치(STAR: : Stop -> Think -> Act -> Review) -> 운전원 조치 후 상위자 혹은 동료 확인 요청(동시확인, 독립확인) -> 종료

제1데이터베이스에 축적된 자료는 계획의 적합성, 정보수집의 적절성, 인지오류여부, 업무배정 적절성, 행위 적합성을 구별하여 1. 평균수행시간 영향 2. 운전원 오류 분석, 3. Performance shaping Factor 분류 및 분석, 4. 사고진단을 위한 운전원이 필요로 하는 정보 및 시간분석에 사용할 수 있다.

제1데이터베이스 중 절차수행의 경우 절차 수행 시 확인하는 화면 페이지(정보수집), 운전원 지시 및 현장 조작, 절차 수행 중 운전원 조치 행위를 저장한다.

예를 들어 다음의 절차에 대한 정보를 담고 있다.

계획수립 -> 작업 전 회의 -> 상위자 업무배정 -> 운전원 절차서 수행 착수(STAR) -> 해당 화면 페이지 팝업 -> 수행 전 상태확인 -> 절차수행 -> 현장 조작 조치 지시(3Way Communication) -> 현장 조작 조치 결과 회신 -> 시험착수(STAR) -> 시험완료 확인(동시확인, 독립확인) -> 현장 복구 지시(3Way Communication) -> 조치결과 회신 -> 시험완료 보고 -> 종료

본 데이터베이스에 축적된 자료는 절차 수행 전 정보수집 적절성, 운전원의 적절한 시험 수행 행위 분석, 지시의 적절성, 현장조작시간 및 절차서 수행 환경을 구별하여 1. 운전원 오류분석, 2. Performance shaping Factor 분류 및 분석, 3. 시간분석 4. 사고 시작시간부터의 경과시간에 대한 운전원 오류 확률 예측에 사용 5. 사고진단을 위한 운전원이 필요로 하는 정보 및 시간분석 6. 운전절차서들의 문제점 도출 및 개선방향 제시에 사용에 사용될 수 있다.

운전원 음성에 대한 제2데이터베이스는 시간대별 운전원 의사소통 평가용 데이터베이스이며, 3-Way Communication 수행 시 의사소통의 적절성을 판단하고, 운전원 근무환경(정보교환, 사용 용어 적절성 판단 등)을 저해하는 요인을 분석하여 1. 운전원 오류분석, 2. Performance shaping Factor 분류 및 분석, 3. 사고진단을 위한 운전원이 필요로 하는 정보 및 시간분석 4. 사고 시작시간부터의 경과시간에 대한 운전원 오류 확률 예측에 사용될 수 있다.

운전원 절차에 대한 제3데이터베이스는 절차서 수행시간 및 절차서의 적절성 평가용 DB이다. 제3데이터베이스로부터 시간영역으로 절차서 수행 단계별 수행 기록을 저장하여 2. Performance shaping Factor 분류 및 분석, 3. 사고진단을 위한 운전원이 필요로 하는 정보 및 시간분석 4. 운전절차서들의 문제점 도출 및 개선방향 제시에 사용할 수 있다.

운전원 별로 고유식별인자가 부여되어 정상운전, 비정상운전 및 비상운전절차 수행에서 식별된 운전원의 모든 행위(조작, 운전명령, 절차수행)는 데이터베이스(10)에 저장된다.

새로운 운전데이터가 입력되는 경우에 대해 살펴본다.

새로운 운전데이터는 실시간 운전데이터일 수 있다.

새로운 운전데이터 역시 운전원 영상 데이터, 운전원 음성 데이터 및 운전원 절차 데이터를 포함한다.

분석부(20)는 안전수행도 자료를 이용하여 새로운 운전데이터를 평가하고, 인적수행도 결과 분석 보고서를 발행한다.

또한 새로운 운전데이터는 기존의 데이터베이스(10)에 포함되며, 새로운 운전데이터를 반영하여 안전수행도 자료는 수정될 수 있다. 또한 새로운 운전데이터를 반영하여 표준화 결과 및 표준행동 가이드도 수정될 수 있다.

이상 설명한 분석 시스템(1)은 운전원의 인적수행도를 정량적으로 판단하는 근거를 제공하고 운전원의 인적행위 개선을 위한 자료를 추출할 수 있는 기반을 제공한다. 또한 미 인지된 운전원의 고유 행동에 대한 분석과 개선점 제시를 통해 정상운전, 비정상운전 및 비상운전에서의 상황 대처능력을 높여 줄 수 있다.

운전원들의 운전이력에 대한 머신러닝의 강화학습으로 표준행동 가이드를 제공할 수 있으며, 수행 차이를 비교분석하여 인적실수, 인적행위의 개선점과 보완점을 자동 추출 및 환류하여 운전원의 운전능력을 제고하는 발전소 안전성을 증진시킬 수 있다. 또한 모의실험과 달리 실제 사고 시 일어날 수 있는 운전원 인적 수행도 자료를 취득 분석하여 재발방지 및 후속조치에 활용할 수 있다. 본 발명의 인적수행도 결과 분석 리포트는 운전원 인적수행도 DB 구축과 인적오류 분석을 정형화 및 정량화함으로써 운전전략 개선에 활용할 수 있다.

전술한 실시예들은 본 발명을 설명하기 위한 예시로서, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양하게 변형하여 본 발명을 실시하는 것이 가능할 것이므로, 본 발명의 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (7)

1. 원자력 발전소 내 운전원의 운전 행위 분석 시스템에 있어서,
   운전원의 운전 행위에 대한 운전 데이터가 저장되어 있는 데이터베이스;
   상기 데이터베이스를 이용하여 운전원의 인적수행도 평가를 위한 인적수행도 자료를 생성하며 상기 인적수행도 자료를 이용하여 운전원의 운전 행위를 분석하는 분석부;
   상기 분석부의 분석 결과를 출력하는 출력부를 포함하며,
   상기 데이터베이스는,
   운전원의 운전 영상에 대한 제1 데이터베이스;
   운전원의 운전 음성에 대한 제2데이터베이스; 및
   운전원의 운전 절차수행에 대한 제3데이터베이스를 포함하며,
   상기 분석부는 상기 데이터베이스를 머신러닝하여 상기 인적수행도 자료를 마련하며,
   상기 분석부는 상기 데이터베이스를 머신러닝하여 운전원의 표준행동 가이드를 마련하며,
   상기 인적수행도 자료는
   i) 안전관련 조치사항들에 대한 평균 시간 분석모듈,
   ii) 관찰된 운전원 오류들에 대한 분류 및 분석 모듈,
   iii) 수행도 영향 인자(performance shaping factor)들에 대한 분류 및 분석 모듈,
   iv) 사고 시작시간부터의 경과시간에 대한 운전원 오류확률 예측 분석 모듈,
   v) 사고 진단을 위해 운전원이 필요로 하는 정보 및 시간에 대한 상세 분석 모듈 및
   vi) 운전절차서들의 문제점 도출 및 개선방향 제시를 포함하는 분석 모듈로부터 얻어지며,
   각 운전원의 새로운 운전 데이터가 입력되면,
   상기 분석부는,
   상기 인적수행도 자료를 기초로 상기 새로운 운전 데이터를 분석하며,
   상기 표준행동 가이드와 상기 새로운 운전 데이터를 비교 분석하며,
   상기 새로운 운전 데이터는 상기 데이터 베이스에 포함되며,
   상기 분석부는 상기 데이터베이스에서 해당 운전원의 운전 데이터만을 참조하여 상기 새로운 운전 데이터를 평가하는 분석 시스템.
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