[논문]디지털 기기 기반 직무 수행 시 인적오류위험성에 대한 실험적 평가

오연주; 장통일; 이용희

doi:10.14346/jkosos.2014.29.1.047

디지털 기기 기반 직무 수행 시 인적오류위험성에 대한 실험적 평가
An Experimental Evaluation on Human Error Hazards of Task using Digital Device 원문보기

한국안전학회지 = Journal of the Korean Society of Safety, v.29 no.1, 2014년, pp.47 - 53

오연주 (한국원자력연구원 계측제어.인간공학연구부) , 장통일 (한국원자력연구원 계측제어.인간공학연구부) , 이용희 (한국원자력연구원 계측제어.인간공학연구부)

Abstract ▼ AI-Helper

The application of advanced Main Control Room(MCR) is accompanied with lots of changes and different forms and features through the virtue of new digital technologies. The characteristics of these digital technologies and devices give many opportunities to the interface management, and can be integrated into a compact single workstation in advanced MCR so that workers can operate the plant with minimum physical burden under any operation conditions. However, these devices may introduce new types of human errors and thus a means to evaluate and prevent such errors is needed, especially those related to characteristics of digital devices. This paper reviewed the new type of human error hazards of tasks based on digital devices and surveyed researches on physiological assessment related to human error. An experiment was performed to verify human error hazards by physiological responses such as EEG which was measured to evaluate the cognitive workload of operators. And also, the performances of four tasks which are representative in human error hazard tasks based on digital devices were compared. Response time, ${\beta}$ power spectrum rate of each task by EEG, and mental workload by NASA-TLX were evaluated. In the results of the experiment, the rate of the ${\beta}$ power was increased in the task 1 and task 4 which are searching and navigating task and memory task of hierarchical information, respectively. In case of the mental workload, in most of evaluation items, task 1 and 4 were highly rated comparatively. In this paper, human error hazards might be identified by highly cognitive workload. Conclusively, it was concluded that the predictive method which is utilized in this paper and an experimental verification can be used to ensure the safety when applying the digital devices in Nuclear Power Plants (NPPs).

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

생리적 척도 중 본 연구에서는 뇌파 분석을 통하여 오류 발생 직무와 그렇지 않은 직무와의 뇌 활성도를 분석 하였다. 디지털 기기 기반의 대표 직무에서 인적오류 가능성을 인지시간 및 뇌 활성화 패턴을 통하여 확인하고자 하였다.
디지털 기기의 안전성을 확보하고 뛰어난 기능적 측면을 잘 활용하기 위해서는 기존의 정량적 인적오류 평가 방법과 더불어 정성적 인적오류 분석이 반드시 수행되어야 하며, 특히 인적오류의 특성을 파악하기 위해서는 생리심리학적 척도를 기반으로 한 접근방법도 요구된다. 따라서 본 연구에서는 디지털 기기를 이용한 직무 수행 시 발생 가능한 인적오류 위험성을 도출한 후, 생리적 현상, 정신적 작업부하 등을 분석함으로써 인적오류의 특성 및 위험성을 확인하고자 하였다.
본 논문에서는 디지털 기기를 이용한 직무 수행 시 발생 가능한 인적오류 위험성을 사전에 검토하고 실험적 접근 방법을 통해 인적오류 위험성을 확인하고자 하였다.
본 연구에서는 원자력 산업에서 적용 가능한 디지털 기기를 이용하여 주제어실 내 주요 인간공학 현안을 제시한 선행연구를 기반으로 실험 가능한 실험직무로 재설계하였다. 디지털 기기 기반 주제어실 관련 주요 인간공학 현안으로는 네비게이션 등과 같은 컴퓨터 기반 정보표시 장치의 interface management tasks가 있으며, 전산화 절차서의 keyhole effect, 소프트제어기에서 발생 가능한 description error, disordering the components of an action sequence, capture error, loss of activation error 등이 있다.
본 장에서는 2장에서 분류한 디지털 기기 기반의 직무 수행 시 발생가능한 인적오류위험성 유형들을 대상으로 인간공학적 실험접근 방법에 의하여 이들의 특성을 확인하고자 하였다.

제안 방법

수행도 측면에서 디지털 기기 기반의 직무 수행 시 직무별 수행에 대한 오류 유무, 반응시간 등을 비교하였다. 단, 직무별 직무 수행시간의 차이가 발생하므로 시간은 비율로 변환하여 분석하였다.
데이터는 총 직무 수행 시간동안 β파상대 주파수 스펙트럼 분석을 실시하였고 직무별 맵핑 데이터를 통해 뇌 활성도를 확인하였다.
디지털 기기 기반의 직무 수행 시 사용자의 인적오류 위험성을 확인하기 위해 생리신호의 변화를 분석하였다. 피실험자가 직무 시작을 위한 trigger 신호 발생 직후부터 모든 반응을 종료하고 다음 직무로 넘어가기 위한 trigger 신호 발생까지의 시간간격에 대한 뇌파 분석을 수행하였다.
2에서 제시된 것과 같은 4개의 직무에 대하여 각 직무별로 20문항을 수행하고 직무난이도에 따라 15초에서 40초의 직무수행 시간이 주어졌다. 또한 각 직무 종료 후 충분한 휴식시간을 제공하여 안정상태를 유지하도록 하였다. 피실험자 20명에 대하여 4가지 직무를 랜덤하게 제시하고 수행시간을 제한시켜 직무를 수행하도록 하였다.
본 연구에서는 디지털 기기 기반의 직무 수행 시 발생 가능한 인적오류 현안을 대표 실험직무로 선정하여 수행도, 생리적 척도, 작업부하로 위험성을 평가하였다. 본 연구는 기존의 사고, 사례 기반의 사후적 접근이 아닌 인적 오류 발생 메커니즘에 대한 실험적 분석, 사전적 접근 방법으로 수행도와 정량적 실험 데이터, 주관적 평가 데이터의 복합적인 분석으로 디지털 기기의 인적오류 위험성을 확인할 수 있었다.
생리적 척도 중 본 연구에서는 뇌파 분석을 통하여 오류 발생 직무와 그렇지 않은 직무와의 뇌 활성도를 분석 하였다. 디지털 기기 기반의 대표 직무에서 인적오류 가능성을 인지시간 및 뇌 활성화 패턴을 통하여 확인하고자 하였다.
선정된 네 개의 대표 오류를 기반으로 인간공학적 실험 평가 및 분석을 위해 Fig. 2와 같이 실험직무를 재설계하였다. Task 1은 탐색 및 관찰 실패에 대한 실험 직무로, 주어진 문장에서 순서가 뒤바뀐 어휘를 탐색하는 직무이다.
수행도 측면에서 디지털 기기 기반의 직무 수행 시 직무별 수행에 대한 오류 유무, 반응시간 등을 비교하였다. 단, 직무별 직무 수행시간의 차이가 발생하므로 시간은 비율로 변환하여 분석하였다.
실험에는 직무제시 및 피실험자의 반응시간 및 수행도 결과 저장을 위한 1대의 컴퓨터와 생체실험 결과 저장을 위한 1대의 컴퓨터를 사용하였으며, 시간 동기화를 위하여 프로그램을 개별 제작하여 활용하였다.
실험의 객관적 평가 결과를 확보하기 위하여 설계된 실험직무를 Fig. 2와 같이 이미지로 프로그래밍화하여 랜덤하게 직무를 수행할 수 있도록 컴퓨터 화면에 제시하였고, 이에 대한 피실험자의 반응이 자동으로 컴퓨터에 기록되도록 하였다. 수집된 반응의 기초차료는 다음과 같다.
유선으로 측정하는 (주)Laxtha의 PolyG-I 장비로, 뇌파 8채널을 측정하였다.
이를 위해 뇌파는 스펙트럼 분석 후 주파수 대역에 따라 α/(α+β+θ+δ), β/(α+β+θ+δ) 밴드파워를 구하였고, 뇌파 맵핑 프로그램을 이용하여 직무 수행시간에 따른 맵핑 데이터를 확인하였다.
평가 방법은 각 평가 척도마다 0에서 100까지의 점수를 부여하고 데이터의 일관성 검증을 위해 AHP(Analytic Hirerachy Process)기법에서 적용되었던 일관성 지수를 사용한다. 일관성 지수값이 0.1보다 작을 때 일관성이 있다고 판단하여 일관성이 검증된 데이터만을 정신적 작업부하 분석에 사용한다.
또한 각 직무 종료 후 충분한 휴식시간을 제공하여 안정상태를 유지하도록 하였다. 피실험자 20명에 대하여 4가지 직무를 랜덤하게 제시하고 수행시간을 제한시켜 직무를 수행하도록 하였다.
피실험자는 20대 중반의 건강한 남성 20인을 대상으로 수행하였다. 피실험자가 실험에 앞서 몇 가지 제한된 실험환경에 적합하도록 수면시간, 카페인 섭취, 음주 및 흡연 등을 제어하였다. 피실험자에게 충분한 수면시간을 권장하고 카페인, 음주 및 흡연을 자제하도록 권고하였다.
디지털 기기 기반의 직무 수행 시 사용자의 인적오류 위험성을 확인하기 위해 생리신호의 변화를 분석하였다. 피실험자가 직무 시작을 위한 trigger 신호 발생 직후부터 모든 반응을 종료하고 다음 직무로 넘어가기 위한 trigger 신호 발생까지의 시간간격에 대한 뇌파 분석을 수행하였다. 이를 위해 뇌파는 스펙트럼 분석 후 주파수 대역에 따라 α/(α+β+θ+δ), β/(α+β+θ+δ) 밴드파워를 구하였고, 뇌파 맵핑 프로그램을 이용하여 직무 수행시간에 따른 맵핑 데이터를 확인하였다.
피실험자들은 주어진 직무를 제한된 시간 내에 완료하도록 하였으며 Fig. 2에서 제시된 것과 같은 4개의 직무에 대하여 각 직무별로 20문항을 수행하고 직무난이도에 따라 15초에서 40초의 직무수행 시간이 주어졌다. 또한 각 직무 종료 후 충분한 휴식시간을 제공하여 안정상태를 유지하도록 하였다.

대상 데이터

피실험자는 20대 중반의 건강한 남성 20인을 대상으로 수행하였다. 피실험자가 실험에 앞서 몇 가지 제한된 실험환경에 적합하도록 수면시간, 카페인 섭취, 음주 및 흡연 등을 제어하였다.

이론/모형

뇌파는 10-20 국제 전극 배치법에 따라 전두엽, 두정엽, 측두엽, 후두엽 부위에 뇌파 측정용 전극을 부착하고 Laxtha의 뇌파 측정장비를 통하여 측정하였다. 각 전극의 부착 위치는 Fig.
본 연구에서는 직무별 정신적 작업부하를 평가하기 위해 대표적인 주관적 평가 방법인 NASA-TLX를 사용하였다. 이는 직무를 수행하는 데 요구되는 정신적 노력과 관련하여 정신적 요구, 신체적 요구, 시간적 요구, 수행도, 노력수준, 좌절수준의 6개 평가척도로 구성되어 있다.
이는 직무를 수행하는 데 요구되는 정신적 노력과 관련하여 정신적 요구, 신체적 요구, 시간적 요구, 수행도, 노력수준, 좌절수준의 6개 평가척도로 구성되어 있다. 평가 방법은 각 평가 척도마다 0에서 100까지의 점수를 부여하고 데이터의 일관성 검증을 위해 AHP(Analytic Hirerachy Process)기법에서 적용되었던 일관성 지수를 사용한다. 일관성 지수값이 0.

성능/효과

Task 1은 탐색 및 관찰 직무, Task 4는 정보 기억 직무로 4.1의 수행도 분석 결과와 비교한 결과 오답율이 높은 직무에서 정신적 부하가 높게 나타났으며 시간적 압박에 대한 노력수준도 높고 실패 시 좌절감에 따른 스트레스도 높게 나타남을 알 수 있었다. 유사한 디지털 기기 기반의 직무일지라도 직무 특성에 따라 사용자의 수행도 및 심리적 영향관계는 상이한 결과를 야기할 수 있다.
본 연구에서는 디지털 기기 기반의 직무 수행 시 발생 가능한 인적오류 현안을 대표 실험직무로 선정하여 수행도, 생리적 척도, 작업부하로 위험성을 평가하였다. 본 연구는 기존의 사고, 사례 기반의 사후적 접근이 아닌 인적 오류 발생 메커니즘에 대한 실험적 분석, 사전적 접근 방법으로 수행도와 정량적 실험 데이터, 주관적 평가 데이터의 복합적인 분석으로 디지털 기기의 인적오류 위험성을 확인할 수 있었다. 연구결과, 직무 특성에 따라 상당한 차이가 나타났으며 운전원들의 인지적 부하가 인적오류를 야기하는 상관관계가 있음을 확인하였다.
분석결과, Fig. 5에서 보는 바와 같이 Task 3이 평균 반응시간이 가장 빨랐고 Task 3, 2, 1, 4 순으로 나타났으며, 이는 통계적으로 유의하였다(p<0.1).
반응시간 간 차이는 각 직무별 정답 및 오답율과 비교하여 살펴볼 수 있다. 분석결과, 직무별 반응시간이 길수록 정답율이 낮은 경향을 보이고 오답율이 높은 경향을 보이고 있으나, 통계적으로 유의하지는 않았다.
직무를 수행하는 전체 시간을 다섯 구간으로 나누어 구간 내 β 밴드파워의 평균값을 계산하여 표시함으로써, 직무 수행결과별 뇌 활성도의 변화를 파악할 수 있었다. 성공적인 수행결과의 경우, 전체 직무 수행 시간 중초기 뇌파 활성도가 높은 반면, 수행도가 실패인 경우는, 오답과 무응답 모두 직무 수행 시간이 뒤로 갈수록 뇌파 활성도가 높아진다는 결과를 확인할 수 있었다. 이는 직무를 처리해야 하는 시간적 부담과 함께 인지적 처리가 원활하지 못한 결과로 해석할 수 있다.
수행도 실패 즉, 오답과 무응답에서 β파 스펙트럼 비율이 오답에서는 Task 1과 Task 4순으로 높게 나타났으며 무응답에서는 Task 4, Task 3순으로 높게 나타났다.
본 연구는 기존의 사고, 사례 기반의 사후적 접근이 아닌 인적 오류 발생 메커니즘에 대한 실험적 분석, 사전적 접근 방법으로 수행도와 정량적 실험 데이터, 주관적 평가 데이터의 복합적인 분석으로 디지털 기기의 인적오류 위험성을 확인할 수 있었다. 연구결과, 직무 특성에 따라 상당한 차이가 나타났으며 운전원들의 인지적 부하가 인적오류를 야기하는 상관관계가 있음을 확인하였다. 원전 종사자의 대표적인 데이터가 아니라 하더라도 디지털 기기 기반의 주제어실 설계 시 운전원들의 인지적 부하를 고려한 설계가 요구되며 아날로그식 주제어실에 익숙했던 정보처리를 디지털화하기 위한 교육 및 훈련의 필요성도 요구된다.
원전 주제어실 운전원의 정신적 작업부하는 새로운 인간 기계 시스템을 설계하거나 또는 기존의 시스템을 개선하는데 있어서 고려해야 할 중요한 요소임을 강조하며 현장에서 운전원들의 복합적인 인지 부하를 평가함으로써 인적수행도의 실험적 평가도 가능함을 확인할 수 있었다.
. 인간공학 검증을 위한 실험 관찰, 전산화절차서의 구조 검토, 운전 전문가 및 실험 참여 운전원의 평가 결과 등을 기반으로 인적오류 발생 가능성을 조사하였으며, 그 결과 Table 2와 같이 전산화 절차서의 구조적 특성에 따라 발생한 인적오류 유형을 확인할 수 있었다.
정답, 오답, 무응답 중 Task 1과 Task 2가 오답에서 가장 높은 값이 나타났으며 Task 3와 Task 4에서는 무응답에서 가장 높은 값을 나타냈다. 정답에서는 β파의 스펙트럼비율이 가장 낮게 나타났다.
직무를 수행하는 전체 시간을 다섯 구간으로 나누어 구간 내 β 밴드파워의 평균값을 계산하여 표시함으로써, 직무 수행결과별 뇌 활성도의 변화를 파악할 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대형정보표시판의 설계 목적은?	대형정보표시판(LDP)은 발전소 상태에 대한 개요수준의 정보 제공을 목적으로 설계되었으며, 개요 및 필수 안전정보를 고정영역에 연속 지시함으로써 전반적인 발전소 상태를 파악하도록 한다. 또한 운전원 콘솔의 정보표시 화면을 LDP의 가변영역(VDS : Variable Display Section)에 표시하여 전체 운전원에 대한 상황감시 공유와 협의를 지원한다.
	소프트제어기는 어떻게 구분되는가?	소프트제어기는 안전등급 기기의 연속제어 및 이산제어를 담당하는 안전등급 소프트제어기와 비안전등급 기기의 연속제어 및 이산제어를 담당하는 비안전등급 소프트제어기로 구분 및 설계되어 있다. 이는 전기적 및 물리적 독립성이 유지되도록 설계된 것이며, 비안전등급 소프트제어기는 평면 정보표시장치(FPD : Flat Pane Display)를 통하여 제어기가 제공된다.
	원전의 인적오류 발생을 분석하는데 있어 문제점은?	원전은 밀착(tight coupled) 및 대형 체계라는 특성을 가지고 있기 때문에 사소한 기기 결함에 의한 인적오류일지라도 치명적인 결과를 야기할 수 있다. 발생확률이 적어 인적오류 가능성 자료의 통계적 유의성 확보가 곤란하며 예외적인 사례별로 대응 방안의 탐색이 어렵다. 또한, 인간-기계-환경의 상호작용 및 HMI 기기 특성에 의한 인적 오류 발생가능성에 대한 분석을 수행하더라도 디지털 기기 기술의 빠른 생명 주기 사이클 때문에 인적오류 유발을 야기하는 인간공학적 현안을 파악하기 어렵다.

참고문헌 (13)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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