인간의 오차율 예측 기법

Technique for human error-rate prediction

인간 오류율 예측 기법(TERP)은 인간 신뢰성 평가(HRA) 분야에서 작업 완료 과정에서 인간 오류가 발생할 확률을 평가하는 데 사용되는 기법입니다. 이러한 분석을 통해(특정 작업에서 사람의 오류가 발생할 확률을 계산한 후) 시스템 내에서 오류가 발생할 가능성을 줄이기 위해 몇 가지 수정 조치를 취할 수 있습니다. REP의 전반적인 목표는 주어진 프로세스 동안 안전성을 높이기 위해 확률론적 방법론적 분석을 적용하고 문서화하는 것입니다. REP는 오류 식별, 오류 정량화 및 오류 감소와 같은 분야에서 사용됩니다.[1]

기술

REP는 1세대 기술과 2세대 기술의 두 가지 분류 중 하나로 구분되는 여러 가지 기술을 의미할 수 있습니다. 1세대 기술은 관련 오류 식별 및 고려의 정량화에서 오류 상황에 적합한지 여부에 대한 단순 이분법 또는 이분법적 구조를 기반으로 합니다. 2세대 기법은 오차를 평가하고 정량화하는 데 있어 더 이론적이며, 오히려 도식의 상황적 요소나 상호 작용적 요소를 다루고 있습니다. HRA 기술은 의료, 엔지니어링, 원자력, 운송 및 비즈니스를 포함한 다양한 분야 및 산업 분야에서 다양한 응용 분야에 활용됩니다.

REP는 결함 트리 접근법(엔지니어링 위험 평가와 유사)을 사용하여 인간 오류 확률(HEP)을 모델링하며, 이러한 확률에 영향을 미칠 수 있는 성능 형성 요소를 통합 및 설명합니다. 예를 들어, 인간 신뢰성 분석 이벤트 트리(HRAET)에 대한 확률은 저자 Alan D에 의해 개발된 데이터베이스로부터 추출된 계산 평가 도구입니다. 스웨인과 H.E. Guttmann. 보충 데이터가 인간과 관련된 오류의 검사를 심화시킬 수 있는 경우 시뮬레이션이나 사고 보고서의 로컬 데이터를 대신 사용할 수 있습니다. 결과 트리는 작업과 관련된 단계에 대한 단계별 설명을 논리적 순서로 보여줍니다. 이 기법은 HRAET 및 HEP 정량화 형태로 작업 분석, 오류 식별, 표현 등 많은 다양한 활동을 동시에 관리하기 때문에 토탈 방법론으로[2] 알려져 있습니다.

배경

REP는 1세대 방법론으로, 그 절차가 기존의 신뢰성 분석이 기계를 모델링하는 방식을 따른다는 것을 의미합니다.[3] 이 기술은 미국 원자력 규제 위원회의 Sandia Laboratories에서 개발되었습니다.[4] 그 주요 저자는 오랜 기간에 걸쳐 점진적으로 TERP 방법론을 개발한 Swain입니다.[2] REP는 HEP를 포함하는 대규모 인간 신뢰성 데이터베이스에 의존하며 식물 데이터와 전문가의 판단에 기초합니다. 이 기술은 HRA에서 처음으로 광범위하게 사용된 방법이며, 심지어 원래의 핵 환경을 넘어서는 다양한 응용 분야에서 여전히 널리 사용되고 있습니다.

REP방법론

TERP 기법의 방법론은 크게 5단계로 나뉩니다.

1. 관심 있는 시스템 장애 정의

이러한 고장에는 인간의 오류가 고장 확률에 영향을 미칠 가능성이 더 큰 시스템의 기능과 위험 평가원의 관심이 있는 기능이 포함됩니다. 관심이 없을 수 있는 작업에는 작동상 중요하지 않거나 이미 안전 대책이 존재하는 작업이 포함됩니다.

2. 관련 인체 작업을 나열하고 분석하며 발생 가능한 인체 오류 및 관련 인체 오류 복구 모드를 식별합니다.

이 프로세스 단계에서는 종합적인 작업과 인적 오류 분석이 필요합니다. 작업 분석은 작업 운영자가 필요로 하는 이산 요소와 정보를 나열하고 순서를 지정합니다. 작업의 각 단계마다 발생 가능한 오류를 분석가가 고려하여 정확하게 정의합니다. 그런 다음 분석가는 각 작업 단계에 대해 발생 가능한 오류를 고려합니다. 이러한 오류는 다음과 같은 범주로 나눌 수 있습니다.

  • 누락 오류 – 작업의 단계 또는 전체 작업 자체를 생략합니다.
  • 커미션 오류 – 여기에는 다음과 같은 몇 가지 유형의 오류가 포함됩니다.
    • 선택 오류 – 컨트롤 사용 또는 명령 발행 오류
    • 시퀀스 오류 – 필요한 작업이 잘못된 순서로 수행됨
    • 타이밍 오류 – 작업이 필요할 때 이전 또는 이후에 실행됨
    • 수량 오류 – 수량이 부족하거나 초과됨

이를 달성할 경우 작업에 대한 오류 확률이 크게 감소할 수 있으므로 오류 복구 기회도 고려해야 합니다.

작업 및 관련 결과는 작업 절차를 그래픽으로 표현하기 위해 HRAET에 입력됩니다. 트리의 기존 이벤트 트리 방법론과의 호환성, 즉 각 노드의 끝에 있는 이진 결정 지점을 포함하여 수학적으로 평가할 수 있습니다.

이벤트 트리는 시스템 내에서 발생하는 모든 이벤트를 시각적으로 표시합니다. 시작 이벤트로 시작한 다음 시작 이벤트의 다양한 결과로 가지가 발달합니다. 이들 경로는 발생 확률과 관련된 여러 가지 경로로 표현됩니다. 앞서 언급했듯이 트리는 이진 논리로 작동하므로 각 이벤트가 성공하거나 실패합니다.

다음은 시스템 화재를 나타내는 이벤트 트리의 예입니다.

작업의 모든 하위 작업이 HRAET 내에서 완전히 표현되고 각 하위 작업의 실패 확률이 알려진 조건에서 작업의 최종 신뢰도를 계산할 수 있습니다.

3. 관련 오류 확률 추정

각 하위 작업의 HEP가 트리에 입력됩니다. 모든 고장 분기에는 알려진 확률이 있어야 합니다. 그렇지 않으면 시스템이 최종 답변을 제공하지 못합니다. HRAET는 기본 오퍼레이터 작업을 더 미세한 단계로 분해하는 기능을 제공하며, 이는 성공과 실패의 형태로 표현됩니다. 이 트리는 이벤트가 발생하는 순서를 나타내며 표시된 각 분기에서 발생할 수 있는 장애도 고려합니다. 각 상위 작업이 하위 작업으로 분류되는 정도는 연속적인 개별 분기에 대한 HEP의 가용성에 따라 달라집니다. HEP는 TERP 데이터베이스, 시뮬레이션 데이터, 과거 사고 데이터 및 전문가 판단과 같은 다양한 출처에서 파생될 수 있습니다. PSF는 이러한 HEP 계산에 통합되어야 합니다. 이에 대한 주요 지침 소스는 TERP 핸드북입니다. 그러나 분석가는 각 요인이 작업에 적용되는 정도를 결정할 때 자신의 재량을 사용해야 합니다.

4. 시스템 고장 이벤트에 대한 인적 오류의 영향 추정

HRA가 완료되면 전체 신뢰도 분석 결과와 비교하여 실패에 대한 인적 기여도를 평가할 수 있습니다. 이 작업은 HEP를 전체 시스템의 결함 이벤트 트리에 삽입하여 완료할 수 있으며, 이를 통해 전체 시스템의 상황 내에서 인체 요인을 고려할 수 있습니다.

5. 시스템에 변경 사항을 권장하고 시스템 고장 확률을 다시 계산합니다.

인체 인자 기여가 알려지면 민감도 분석을 사용하여 HEP를 어떻게 감소시킬 수 있는지 확인할 수 있습니다. 오류 복구 경로는 확인된 오류를 줄일 수 있는 가능한 접근 방식을 고려할 때 평가자에게 도움이 되기 때문에 이벤트 트리에 통합될 수 있습니다.

작업예

맥락

다음 예는 HEP(Human Error Probability) 계산에서 TERP 방법론이 실제 사용될 수 있는 방법을 보여줍니다. 지진 사건 후 질소 퍼지 시스템이 고장난 후 탱크 내 침전(ITP) 처리 탱크(48, 49)에 비상 퍼지 환기 장비를 사용하여 공기 기반 환기를 설정하기 위한 HEP를 결정하는 데 사용됩니다.

가정

최종 HEP 계산이 유효하려면 다음과 같은 가정이 충족되어야 합니다.

  1. ITP 처리 탱크 48 및 49에 공기 기반 환기 장치를 설치하도록 유도하는 지진 이벤트 개시기가 있으며, 경우에 따라 50개가 될 수도 있습니다.
  2. 온 및 오프사이트 전원은 컨텍스트 내에서 모두 사용할 수 없으므로 작업자가 수행하는 제어 조치는 탱크 상단에서 로컬로 수행됩니다.
  3. 지진이 발생한 후 긴급 숙청 환기를 사용하여 작업자가 공기 기반 환기를 설정하는 데 사용할 수 있는 시간은 3일입니다.
  4. ITP 장비 및 구성품 상태를 평가하기 위해 일관된 방법을 채택할 수 있도록 ITP 장비 상태 모니터링 절차를 개발할 필요성이 있으며, 사고 발생 기간 동안 선택된 프로세스 파라미터를 사용할 수 있어야 합니다.
  5. 사건의 초기 진단과 탱크 상단에 비상 퍼지 환기 장비를 배치하기 위한 가정된 응답 시간이 존재합니다. 전자는 10시간, 후자는 4시간입니다.
  6. 탱크 내 침전 프로세스는 비상 퍼지 환기 장비가 라이저에 연결되어야 하는 정확한 조건을 식별하는 관련 운영 안전 요구 사항(OSR)을 가지고 있습니다.
  7. "탱크 48 시스템" 표준 작동 절차에는 올바른 완료를 위해 포함되어야 하는 특정 조건 및 조치가 있습니다(자세한 내용은 파일 참조).
  8. 비상 퍼지 환기 장치 장치의 중요한 구성 요소는 유량 표시기입니다. 비상 퍼지 환기 장치가 잘못 연결된 경우 복구 작업을 수행할 수 있기 때문에 필요합니다.
  9. 필요한 작업을 수행할 수 있는 인력은 모두 필요한 기술을 보유하고 있습니다.
  10. 유지보수 담당자가 수행하는 비상 퍼지 환기 장비의 설치 과정에서 탱크 작업자가 이 과정을 모니터링해야 합니다.

방법

이 방법은 인간의 오류에 기여할 수 있는 다양한 요소를 고려하고 이러한 확률을 평가하고 정량화하기 위한 체계적인 접근 방법을 제공합니다.

TERP 방법과 관련된 주요 단계는 다음과 같습니다.

작업 분석: 첫 번째 단계는 전체 작업을 개별 단계 또는 단계로 분해하는 것입니다. 각 단계는 인간 작업자가 수행하는 특정 활동이나 행동을 나타냅니다.

오류 식별: 각 작업 단계별로 잠재적인 인적 오류를 식별합니다. 이러한 오류는 오역, 주의 분산 또는 기억력 손실과 같은 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.

오류 정량화: 다음 단계는 확인된 각 오류에 확률을 할당하는 것입니다. 이러한 확률은 과거 데이터, 전문가 판단 또는 기타 관련 출처를 기반으로 합니다. REP는 종종 다양한 유형의 작업에 대해 일반적인 인간 오류 확률 데이터베이스를 사용합니다.

전체 오류 확률 계산: 작업의 전체 오류 확률은 각 단계의 개별 오류 확률을 결합하여 계산됩니다. 이 방법은 하나의 오류가 발생하면 다른 오류의 가능성에 영향을 미칠 수 있음을 인식하여 독립적 오류와 종속적 오류를 모두 고려합니다.

민감도 분석: REP를 사용하면 오차 확률의 변화가 전체 결과에 미치는 영향을 평가하는 민감도 분석이 가능합니다. 이를 통해 예측된 인적 오류율에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 식별하는 데 도움이 됩니다.

문서 및 보고: 마지막 단계는 작업 내역, 식별된 오류, 할당된 확률 및 전체 예측된 인간 오류율을 포함하여 분석을 문서화하는 것입니다. 이 정보는 의사 결정자와 시스템 설계자에게 매우 중요합니다.

REP는 원자력, 항공 및 화학 가공과 같이 인적 성과가 중요한 산업에서 널리 사용됩니다. TRP는 인간 오류 예측을 위한 체계적인 프레임워크를 제공하지만, 이 방법은 전문가의 판단과 과거 데이터에 의존하며, 그 정확성은 입력 데이터의 품질과 분석가의 전문성에 의해 영향을 받을 수 있다는 점에 유의해야 합니다.

HEART(Human Error Assessment and Reduction Technique) 및 베이지안 네트워크 기반 접근법과 같은 다른 HRA 방법도 존재하며, 방법의 선택은 분석되는 시스템의 특정 요구 사항과 특성에 따라 달라집니다.

정상적인 절차와 표준 운영 절차에 대한 초기 작업 분석을 수행했습니다. 이를 통해 작업자는 환기 시스템이 손실된 경우 비상 퍼지 환기 장비를 정렬한 다음 이를 시작할 수 있습니다. 그런 다음 각 개별 작업을 분석하여 오류 확률과 오류 요인을 운영자의 응답을 나타내는 이벤트에 할당할 수 있었습니다.

  • 확인된 다양한 성능 성형 인자(PSF)를 고려하기 위해 HEP의 수가 조정되었습니다.
  • 작업의 특성과 승무원의 행동을 평가하여 복구 확률을 암호화했습니다. 이러한 확률은 작업 친숙도, 알람 및 독립 검사와 같은 요소에 의해 영향을 받습니다.
  • 개별 작업에 대한 오류 확률이 결정되면 이벤트 트리를 구성한 다음 계산 공식을 도출했습니다. 실패 확률은 고려 중인 경로를 따라 각각의 실패 확률의 곱을 통해 구했습니다.

지진 이벤트 후 탱크 내 침전조(48 또는 49)에 비상 퍼지 환기 장비를 정렬하고 시작하기 위한 HRA 이벤트 트리.

각 고장 경로 확률의 합은 총 고장 경로 확률(FT)을 제공했습니다.

결과.

  • 과제 A: 진단, HEP 6.0E-4 EF=30
  • 과제 B: 육안검사 신속하게 시행, 회수인자 HEP=0.001 EF=3
  • 과제 C: 표준 작동 절차 시작 HEP= .003 EF= 3
  • 과제 D: 유지관리자 후크업 비상 퍼지 환기 장비 HEP=.003 EF=3
  • 과제 E: 유지관리자 2 후크업 긴급 퍼지, 복구 계수 CHP=0.5 EF=2
  • 과제 G: 탱크 작업자 지시 / verifying 후크, 복구 계수 CHP = 0.5 하한 = .015 상한 = 0.15
  • 작업 H: 흐름 표시기 읽기, 복구 계수 CHP = .15 하한 = .04 상한 = .5
  • 과제 I: 진단 HEP= 1.0E-5 EF= 30
  • 과제 J: 휴대용 LFL 분석기를 사용하여 LFL을 분석합니다. 복구 계수 CHP = 0.5 Lower bound = .015 Lower bound = .15

다양한 수치와 작업으로 볼 때, 지진 발생 후 질소 퍼지 시스템 고장 후 In-tank 강수처리탱크(48, 49)의 비상 퍼지 환기 장비를 사용하여 공기 기반 환기를 구축하기 위한 HEP는 4.2 E-6임을 알 수 있습니다. 이 수치는 로그 정규 척도에서 중앙값으로 판단됩니다. 그러나 이 결과는 앞서 언급한 모든 가정이 구현된 경우에만 유효합니다.

TRP의 장점

  • 모든 설계 단계에서 TRP 사용이 가능합니다. 또한, TRP는 이미 시행 중인 설계에 대한 평가에만 국한되지 않으며, 분석의 세부 수준으로 인해 특정 평가의 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.[5]
  • REP는 확률적 위험 평가(PRA)와 호환됩니다. 이 기법의 방법론은 고장 트리 신뢰성 방법론과 쉽게 통합될 수 있음을 의미합니다.[5]
  • TERP 프로세스는 투명하고 구조화되어 위험 평가에 고려된 인적 요소에 대한 논리적 검토를 제공하며, 이를 통해 결과를 간단한 방식으로 분석하고 가정을 도전할 수 있습니다.[5]
  • 이 기술은 다양한 인간 신뢰성 영역에서 광범위하게 사용될 수 있으며 얼굴 유효성 수준이 높습니다.[5]
  • 오류 복구를 강조하는 점에서 독특한 방법론이며 다양한 동작 또는 오류 간의 종속 관계를 정량적으로 모델링하기도 합니다.

TRP의 단점

  • REP 분석은 매우 자원 집약적이며 신뢰할 수 있는 HEP 값을 생성하기 위해 많은 노력이 필요할 수 있습니다. 이는 각 단계의 분석에 필요한 작업 수준에 대한 정확한 평가를 보장하여 제어할 수 있습니다.[5]
  • 그 기술은 시스템 개선에 도움이 되지 않습니다. HEART와 같은 다른 일부 인체 신뢰성 평가 도구에 비해, TERP는 고려되는 PSF의 범위가 일반적으로 낮고 오류의 근본적인 심리적 원인이 확인되지 않기 때문에 상대적으로 정교하지 않은 도구입니다.
  • 기법의 일관성과 관련하여, 동일한 작업과 관련된 위험에 대한 여러 분석가들의 평가와 관련하여 실제적으로 큰 불일치가 발견되었습니다. 이러한 불일치는 예를 들어 전문가 판단 또는 PSF의 적용과 비교하여 TRP 테이블을 사용하여 해당 작업의 프로세스 매핑 또는 각 작업과 관련된 HEP의 추정에서 발생할 수 있습니다.[6][7]
  • 이 방법론은 PSF의 영향과 평가되는 오류에 대한 상황의 영향을 모델링하는 방법에 대한 지침을 평가자에게 제공하지 못합니다.
  • TERP HRAET는 암묵적으로 각 하위 태스크의 HEP가 다른 모든 것으로부터 독립적이라고 가정합니다. 즉, 운영자가 태스크 경로를 통해 최적이 아닌 경로를 선택하는 경우 HRAET는 자체적으로 업데이트되지 않습니다. 이는 HEP가 후속 HEP의 베이지안 업데이트를 허용할 수 있는 대안적인 (즉, 최적이 아닌) "성공" 경로를 이벤트 트리에 도입하는 것보다 단순히 오류로부터의 회복 기회에 의해 감소됨으로써 강화됩니다.
  • TRP는 "1세대" HRA 도구이며, 다른 도구들과 공통적으로 맥락을 적절하게 고려하지 않는다는 비판을 받아 왔습니다.[3]

기타 인적 신뢰성 평가

다른 인간 신뢰성 평가(HRA)는 여러 연구자들에 의해 만들어졌습니다. 여기에는 인지 신뢰성 및 오류 분석 방법(CREAM), 인간 오류 평가 기법(THEA), 원인 기반 의사 결정 트리(CBDT), 인간 오류 저장소 및 분석 기법(HERA), 표준화된 발전소 분석 위험(SPAR), 인간 오류 분석 기법(ATHANA), 위험 및 운영성 연구(HAZOP), 예측 오차 분석 및 감소(SPEAR) 시스템, 인간 오차 평가 및 감소 기법(HEART).[8]

참고문헌

  1. ^ Calixto, Eduardo (2016-01-01), Calixto, Eduardo (ed.), "Chapter 5 - Human Reliability Analysis", Gas and Oil Reliability Engineering (Second Edition), Boston: Gulf Professional Publishing, pp. 471–552, doi:10.1016/b978-0-12-805427-7.00005-1, ISBN 978-0-12-805427-7, retrieved 2023-12-20
  2. ^ a b Kirwan, B. (1994) 실질적인 인간 신뢰성 평가를 위한 가이드. CRC 누르기. ISBN 978-0748400522.
  3. ^ a b Hollnagel, E. (2005) 상황에 따른 인간 신뢰성 평가. 원자력 공학 및 기술. 37(2). 페이지 159-166.
  4. ^ Swain, A.D. & Guttmann, H.E., 원자력 발전소 응용에 중점을 둔 인간 신뢰성 분석 핸드북. 1983, NUREG/CR-1278, USNRC.
  5. ^ a b c d e 험프리스, P. (1995) 인간 신뢰성 평가사 가이드. 신뢰성 그룹의 인적 요인. ISBN 0853564205
  6. ^ Kirwan, B. (1996) 세 가지 인간 신뢰성 정량화 기법의 검증 - TERP, HEART, JHEDI : Part I -- 기법 설명 및 검증 문제 응용인간공학. 27(6) 359-373. doi.org/10.1016/S0003-6870(96)00044-0
  7. ^ Kirwan, B. (1997) 세 가지 인체 신뢰도 측정 기법의 검증 - TERP, HEART, JHEDI : Part II - 검증 연습 결과 응용 인체공학. 28(1) 17-25.
  8. ^ DeMott, D.L. (2014?) "인간의 신뢰성과 사업을 하는 데 드는 비용". 연간 유지보수 및 신뢰성 심포지엄