화학공정산업에서 인적 신뢰도 평가 방법에 관한 연구

박명섭, 서재민, 김윤화, 고재욱

광운대학교 화학공학과

Study on Methods of Human Error Reliability in Chemical Process Industry

Myung-Seop Park, Jae-Min Seo, Yoon-Hwa Kim, Jae-Wook Ko

Dept. of Chemical Engineering, Kwangwoon Univ.

1. 서 론

자동화를 향한 요즘의 추세는 인간-기계 체계에서의 인간의 개입성격을 변화시키고 있는 바 인간의 기여는 기계의 운전과 보전 쪽으로 좀 더 기울어지고 있다. 운전자의 상당한 시간이 체계를 감시하는데 쓰이고 있다. 그 자체의 성격 때문에 자동화는 인간에게 심각한 결과를 초래할 많은 새로운 문제점들을 안겨 주었다.

인적 오류(Human Error)는 공장 설비의 설계, 제작, 건설, 운전, 폐쇄 등 모든 단계에서 발생할 수 있는데 지금까지 발생한 크고 작은 사건, 사고의 대부분이 직·간접으로 인적 오류의 영향과 연관되어 있음은 잘 알려져 있는 사실이다. 통계적으로 화학공장과 같은 시설물인 경우, 외국 자료에서는 인적 오류와 관여된 사고가 전체 사고의 80%이상을 차지한다고 지적되고 있다.

2. 이 론 및 방 법

인적 신뢰도에서 정량화는 매우 중요하며 실제적으로 사용되는 기법은 그리 많지 않다.

화학공정 시설에서 인적 오류에 대한 정량적 분석 절차를 간단히 나타내면 그림 1과 같다.

그림 1. 인적 오류 정량분석 절차

본 연구에서는 전문가 아닌 Operator들이 HEP(Human Error Probability)를 구할 수 있는 방법을 소개하고 PIF를 이용한 인적오류 감소전략 수립을  보여준다

2-1. TESEO (Tecnica Empirica Stima Errori Operatori : Empirical Technique to Estimate Opertator Errors)

이 모델은 다섯 가지 Factor의 곱셈 함수로써 작업자 실패 가능성을 나타낸다. 즉,

□ 수행되는 작업의 형태 ( K1 )

□ 작업 실행하기 위한 유효 시간 ( K2 ; 또한 Temporary stress factor )

□ 인간 작업자의 특성 ( K3 )

□ 작업자의 감성 상태 ( K4 ; 또한 'Activity's anxiety factor )

□ 환경적 인간공학 특성( K5 ; 또한 □Activitiy's ergonomic factor )

따라서 주어진 업무에 대해 인적 오류 가능성 (Human Error Probability ; HEP)은 다음과 같이 계산 될 수 있다.

[eqn: HEP``` =`` K1 times K2 times K3 times K4 times K5]

이 각각의 factor의 값은 표와 그래프로부터 얻어낼 수 있다.

표 1. 수행되는 작업 형태

작업 형태 (Type of Activity)	K1
간단함, 기계적이고 틀에 박힌 일 주의의 필요, 기계적이고 틀에 박힌 일 틀에 박히지 않을 일	0.001 0.01 0.1

그림 2. Temporary Stress Factor K2 for Routine Time Activity	그림 3. Temporary Stress Factor K2 for Non-Routine Time Activtiy

그림 4. Progress of the Operator's Typologic Factor as a Function of his/her Degree of Experience and Training(K3)	그림 5. Progress of the Anxiety Factor as a Function of the Degree of Emergency (K4)

기법 사용을 위한 간단한 Logic Diagram은 다음과 같다.

그림  . HEP 산출 Logic Diagram

이 기법(TESEO)은 적용 속도가 빠르고 사용하기 쉬우며, 또한 민감도 분석(Sensitivity Analysis)을 용이하게 한다. 즉, 인적 신뢰도에 관한 인적 요소 개선 효과를 결정하는데 도움을 줄 수 있다.

3. 적용 사례 및 고찰

시스템 설명 : 작업자는 원거리 제어 밸브를 개방하기 위한 두 개의 탱크 사이에 생산 이송라인을 선택해야 한다. 작업자는 밸브의 인식 못하고, 제어실은 잡음과 조명이 부적절하다. 작업을 수행할 수 있는 유효시간은 5분이며, 작업자의 경험은 평균적인 수준을 유지하고 있다.  각각의 표와 그래프를 이용해서  Human Error Probability(HEP)는 K1×K2×K3×K4×K5 = 0.05를 나타낸다. 보다 정확한 업무 분석이 이루어진다면 도표보다는 그래프를 이용하여 근사값을 얻어낼 수 있을 것이다. 이것을 바탕으로 정성적 업무 분석에 의해 나타난 결과를 이용해서 개선 방안을 제시 할 수 있다. 만약, 제어실의 환경이 호전된다면 K5의 값은 1로 바뀌게되며 HEP는 0.005감소한다. 그리고 PIF의 요소를 이용한 각 요소들의 변화로써 인적 오류감소 방향을 제시할 수 있다.

4. 향후 연구 계획 및 결론

화학산업과 같은 장치산업이 점차 자동화, 대형화됨에 따라 인간이 시스템에 관여하는 작업은 보다 복잡해지고 있다. 이것은 기계적 오류보다는 인적오류로 인한 치명적인 인명사고와 같은 대형 사고를 유발할 확률이 점차 높아짐을 의미한다. 따라서 인적 오류에 대한 다각적인 분석을 수행하여 사고 발생 억제에 최선을 다하여야 한다. 본 연구를 하면서 인적 요소에 관한 Data의 부족과 서로의 정보 공유가 어려워서 보다 적절한 결과를 얻어내기 힘들고 이 기법들은 해외에서 적용·발전된 것으로 국내에 적용하기에는 많은 어려움이 있고 국내 실제 공정에 적용과 검토가 필요하다. 그리고 본 기법은 단점을 보완하기위해 다른 기법들과의 병행함으로써 보다 유용하고 정확한 결과를 나타낼 것이라 사료된다. 차후에 간단한 프로그램을 개발함으로써 작업자들이 쉽게 공정에 적용할 수 있을것이다.

감 사

본 연구는 과학기술정책연구원의 인위재해방재기술사업과 포항공과대학교 공정산업의 지능자동화연구센터를 통한 한국과학재단 우수연구센터 지원금에 의한 것입니다.

참고 문헌

1. CCPS, □Guidelines for Preventing Human Error in Process Safety□, AIChE, NY, 1994.

2. J. Rasmussen, K. Duncan & J. Leplat, □New Technology and Human Error□, John Wiley & Sons Inc., 1987.

3. 한국화학공학회 & 서울산업대학교 안전과학연구소,□화재 폭발위험물질의 위험성 평가방법에 관한 학술연구 용역 (화학물질을 취급하는 작업자의 오류 가능성을 중심으로)□, 1995.12.

4. AEA Technology, □Human Reliability Assessor□s Guide□

5. John Wiley & Sons, Inc. , □Handbook of Human Factors□ 1987.