計測自動制御学会東北支部 第 215 回研究集会(2004.5.27)
資料番号 215-16

保守作業支援のための情報処理システムの開発
Development of Information System for Maintenance Support○佐藤 寿*，伊藤 洋*，高橋 信*，北村 正晴*○Hisashi Sato*, Yo Ito*, Makoto Takahashi*, Masaharu Kitamura**東北大学大学院工学研究科*Graduate School of Engineering, Tohoku University
キーワード：保守支援(maintenance support), 知的診断技術(intelligent diagnosis), 携帯デバイス(portable device), PDA(portable data appliance), モバイルエージェント(mobile agent)
連絡先：〒980-8579 宮城県仙台市青葉区荒巻字青葉 01 東北大学大学院工学研究科
量子エネルギー工学専攻 北村研究室 佐藤 寿，Tel & Fax: 022-217-7921，
E-mail: sato@luke.qse.tohoku.ac.jp

1. はじめにてメリットがありかつ使いやすいシステムでなければならない．

原子力プラントにおける保全活動の効率化

本稿では，（財）エネルギー総合工学研究所には，コンピュータを中心にした情報化技術のの革新的実用原子炉技術開発提案公募事業「原広範囲な適用が不可欠である．コンピュータや子力発電プラント運用高度化のための次世代ネットワーク技術は近年急速に発達し，ハード

ヒューマンマシンシステムの研究」3)の一環とウエア的性能は指数関数的に向上しているが，して行った，携帯端末とモバイルエージェント

その性能的向上に見合うように現場での適用による保守支援システムに関する研究結果にが進んでいるわけではない．更に，原子力におついて述べる．この研究プロジェクトにおいてける時間計画保全から状態監視保全へというは，最終的にオフサイト運転保守センターの実保守の流れを考えた場合，処理する必要のある現を目指した研究を多面的に行ってきたが，本情報の量はますます増大することが予想され研究はそのための要素技術の開発と位置づけている1)．保全活動における情報処理の効率化，られ，日常点検を対象にして現時点で利用可能信頼性の向上という観点からも，情報化技術のな情報処理技術の適用を試み，その有効性につ積極的導入を行う必要がある．また，原子力プいて検討を行ったものである．

ラントの保全活動という観点から考えると，人間中心の活動であるという点を見逃すことは

2. 現場作業支援におけるニーズできず，ヒューマンファクターに関する視点を本研究においては、効率的な作業支援システ

重視する必要がある2)．情報化技術の導入に当ムの開発を目的としている。ここで、「効率的たっては，利用する側の人間（保修員）にとっな作業支援」とは、作業員に対する負荷（主に情報獲得、操作に関する負荷）を増大させるこなデータを収集することができる。本研究におとなく、蓄積される量的に増大する情報を効率いて携帯情報端末を通じて現場で行うと仮定的に扱うことを可能にする支援を意味していしている作業は以下のようになる。

る。当然のことながら、このような支援を実現するためには、近年急速に発展している情報化•計測パラメータの確認（現状表示、傾向表技術の導入が不可欠であるが、特に、携帯型のポータブル情報デバイス(PDA)等の利用と、そ示）•

事例ベース型診断（過去の事例との類似性の背後の情報管理・検索技術が中心的な課題と照合による診断）なる。PDA デバイスに関しては既に実用的な•

概要診断：統計的な異常の診断レベルでの利用が行われているが、既存の利用•

詳細診断：高度信号処理技術による異常診

形態においては PDA デバイスを情報の入力と断一時保存のためにのみ利用しており、ネットワークに接続し動的にデータの参照を行うよう

これらの作業は、これまではデータを持ち帰なシステムはまだ一般化してはいないというって事務・管理棟での作業であったが、現場にが現状である。このような動的なデータのやりおいて少ない負荷でこれらの作業が実施できとりを実現するためには、単なる PDA の導入れば、トラブル対処の効率化が期待される。

だけにとどまらず、その背後に効率的なデータ処理系とデータベースシステムを準備する必要がある。

3. 保守支援システムの全体構成
3.1

システム概要Fig. 1 に本研究で提唱する次世代型大規模プ
現場作業員へのヒアリングの結果では、トラ

ラ ン ト 保 守 ・ 診 断 支 援 シ ス テ ム (MASSIA,ブルの発生時に現場において独自に状況把握

MAintenance Support System using Intelligentとトラブル対処が行えるような支援環境の重Agents) の概要を示す．本システムは複数のプ要性が示唆されている。ここでのポイントは、ラントがネットワークを介して互いに接続さ通常は事務・管理棟まで戻らないと確認できなれ，分散データベースによって情報が分散していような詳細な保守関係の情報（過去のパラメ蓄積されている状況を想定し，それらの情報をータの履歴、過去のトラブル事例等）を、現場モバイルエージェントによって伝達，処理するにおいて煩雑な操作を必要としないインタフことによって日常点検および保守作業時におェースを通じて獲得できる点である。 以上述

ける保守作業員の情報獲得活動および情報認

べた現場作業におけるニーズに関する考察に識を支援する知的システムである．

基づいて、本研究では、日常保守において、現在帳票により行われているようなデータ収集と確認作業に関しては、自律的な機能を有するソフトウエア「モバイルエージェント」により行われるという枠組みを提唱する。作業員は携帯情報端末を携行し、現場の機器設備側に設置される小型 UCD (Ubiquitous Computing Device)と交信することで、モバイルエージェントの通信を行い、現場機器の状態に関する更なる詳細

要機器に接続された UCD を用いてモバイルエージェントが自律的にデータの取得を行い，収集されたデータはネットワークを介して現場単位の LDB に保存する．

以下に，エージェントの動作，および作業員との連携について述
べる．

3.2.1 エージェントによる監視
通常の点検・監視業務はエージェントが定期的に巡回して行い，その巡回周期は機器の重要性，サンプリング時間等に応じて柔軟に変更す
Fig. 1 Over view of MASSIA

本システムは次に示す三つの特徴を持つ．
(1)分散型データベースの導入(2)モバイルエージェントの導入(3)作業員用携帯型情報端末の導入
MASSIA システムが利用される状況として以下のような状況を想定する．
•

作業員は PDA，タブレット PC といった携帯型の情報端末を携行する．以後携帯情報端末を WID (Wearable Information Device)と呼ぶ．

•各 監 視 対 象 機 器 は ， 計 測 用 の UCD(Ubiquitous Computing Device) により監視を行う．但し，この UCD は，小型化のために機能的にも能力的にも制限があるとする．

•各コンポーネント間はネットワークにより相互に接続されデータのやりとりを行うことが可能であるが，接続帯域および安定性には制限があるとする．
本研究で導入するモバイルエージェントは自律的にネットワーク内の各要素(現場機器，作業員・DB サーバ)の間を移動しデータの収集・分析・判断を行うことができる．

3.2

支援の枠組み本研究では，保守作業員による日常監視と，モバイルエージェントが行う日常監視とのシームレスな統合を目指している．通常時には主ることができるものとする．更には，状況に応じてその監視体制のレベルをエージェントが自律的に変更する．具体的には，運転の継続には支障ないが，明らかに何らかの異常が発生したことが確認されたという場合には，巡回頻度を上げて，密度の高い監視レベルに移行するといった処理を行う．WID を持った作業員が行う現場巡回は以下のような場合に行うものとする．

3.2.2 エージェントからの要請
エージェントの位置づけは保守作業員と同等であり，ある程度は自律的に処理を行ってその結果を記録し，更に必要に応じて点検頻度の変更等を行うが，センシング能力や判断能力においては人間の方が上位である．従ってあるレベル以上の異常を認識した場合には，人間の作業員が現場に赴き，判断することを要請する．
その際作業員に対し，エージェントが異常と判断した信号の発生源および根拠となる情報を提示する．その情報をもとに作業員は現場において判断に必要となる追加情報を，WID 上のインタフェースから解析・検索を通じて獲得し，その情報を更に加味した上で判断を下すことを可能にする．

3.2.3 現場判断
エージェントにより全ての異常を検知することは不可能であり，監視を完全に任せてしまうことはできない．従って，従来通り保守作業員が定期的に現場を巡回し自主的な監視，診断を行う状況を想定する．その際，現状のプラン(Remote Procedure Calling) によって行う場合

トでは現場では出来ずにオフィスに持ち帰っとエージェントを用いる場合では，前者が両ホている詳細な解析や診断を現場において行う

スト間に一定の接続帯域を確保して情報の授ことができる環境を WID により実現する．こ受をするのに対して，後者ではサービスと同一れにより作業員の自主的な情報獲得活動を支

ホスト上のエージェントに対してシンプルな援するとともに，現場における状況認識能力の命令を行い，エージェントがサービスに対して向上，即ち異常への速やかな対応を可能とする．

接続を行うという形態をとる．この間，エージ

3.3

モバイルエージェント技術

ェントはクライアント側との接続と独立してモバイルエージェントは，自身のコード・内実行可能であるから，接続を維持する必要は無部変数等を保持したまま，ネットワークを介しい（Fig. 2）．また異なるホスト間の転送速度とて接続された各種のマシン上へと転送・移動し，比べ，サービスを行うローカルマシン上，また移動先の計算機資源を利用して実行可能なアは隣接するマシン上でのサービスに対するアプリケーションであり，それぞれが相互にプロクセスは極めて高速であるから，特に本システグラムとして実行されるとともに，データの授ムのようにホスト間の接続帯域に制限があり，受，生成，廃棄といったプロセスを通して相互かつ多量のデータ授受が行われる場合には，エに協調し，目的とするタスクを実行する．

ージェントの利用が極めて有効であると考え

本プロトタイプシステムにおいてエージェられる．

ントは，データベースや解析処理を担う計算機上を移動しつつ，データの取得や分析を行い，人間のバックエンドモジュールとしての役割を担う．各々のデバイスおよび要素間の通信の性能には制限があることを踏まえ，本研究ではモバイルエージェントの特性を積極的に利用したシステム構築を行った．エージェントのミ
ドルウェアとしては，JAVA4)をベースとしたモ
バイルエージェント環境のフレームワークであり，オープンソースであることから必要に応Fig. 2 Comparison of service access approach

じた仕様の拡張が可能であるAglets Framework

between remote procedure calling and mobile agent

SDK (Software Development Kit) Version 2.0.2 5)を用いた．このフレームワークは充実したライブラリ群と情報資源の豊富さ，及びシンプルで汎用性の高い環境を有しており，本システムに適した環境であると判断した．
モバイルエージェントを用いたアプリケーションを用いることによって，従来の固定実行型のプログラムでは実現できない柔軟性が得られる．例えばリモートホスト上で実行されているサービスに対してのアクセスについての例を挙げると，リモートホスト上から RPC

3.4 PDA の導入
本 シ ス テ ム に お い て は WID (WearableInformation Device)は，システムに対する窓口であり，システムの使用感を大きく左右するものである．このため，携帯性がよく，情報の閲覧性の高いデバイスを WID として選択するのが妥当である．また，プロトタイプシステムの構築には最新の Java 環境を用いるため，J2ME(Java 2 Micro Edition ; 小型機器向けの Java 2 サブセット版) が整備されていることが必須条

件である．この観点から本プロトタイプシステ

MASSIA サーバが各種エージェントの生成，派ムでは PDA (Personal Data Appliance)である

遣，通信等を行う．この場合，WID と MASSIAZAURUS SL-C760 (SHARP) を WID として採

サ ー バ 間 に 限 っ て 言 え ば ， RPC (Remote用した．SL-C760 は重量が約 250g と軽量で，Procedure Calling) のアプローチを取っている

かつ画面解像度が 480×640 と高精細で情報のことになるが，グラフ描画結果受信時には圧縮閲覧性が高い．かつ J2ME がサポートされていされたデータとして WID が受信する等の負荷るため SL-C760 が妥当な選択であると考える．

低減策を講じた．

WID 上で動作するアプリケーションとして
MASSIA Tool を開発した．以下に，MASSIA
Tool について概説し，WID とモバイルエージェント間の連携について言及する．

3.4.1 MASSIA Tool

4. プロトタイプシステムと模擬プラントにおける評価
4.1

プロトタイプシステム

プロトタイプシステムは大きく二つのブロ

MASSIA Tool は MASSIA システムに対するックから成る．一つは作業現場となる監視対象窓口となるアプリケーションであり，次の機能機器を含む区画，そしてもう一つはその区画かを有する(Fig. 3)．

ら隔離された区画にある管理区画である．

・プラントパラメータ確認機能

作業現場および監視対象機器としては，材料試

プラントパラメータ毎にグラフ表示が可能
・解析機能

験用の安全裕度テストベンチ(以後 SSBF ;System Safety Benchmark Facility と呼ぶ)を採任意のプラントパラメータに対し周波数解用した．SSBF は沸騰水型原子力プラントの配析等の高度解析が実行できる管を模擬した実験施設で，高負荷環境下におけ・類似波形検索機能

るプラント構造材の劣化および破壊挙動につ任意の波形をテンプレートとし，類似する波いて，また，その過程におけるループ水質の挙形を検索する動について評価を行うための施設である．このSSBF においては，常時試験機器に設置したセンサからの情報を A/D 変換しデータベースに記録を行っている．計測パラメータは温度や圧力，配管内を流れる水の流速や pH 等の水質データなど，29ch におよぶ．これらのデータを対象として，パラメータの確認，解析や検索といった機能の実証を行うため，施設内に LDB，UCD，および CEX (Computation Executer)といったデバイスを設置し，距離的に離れた別研究

Fig. 3 Panels of MASSIA Tool

棟内に MDB，MASSIA Server，および Office PCを設置し，ネットワークにより接続した．以下

3.4.2 WID とモバイルエージェント間の連携
WID とモバイルエージェントとの連携はMASSIA サーバを介して行う．つまり，WIDが直接通信するのは MASSIA サーバであり，では，安全裕度テストベンチが設置されている
建物を研究棟Ａ，別研究棟を研究棟Ｂとする(Fig. 4)．
各々のデバイスの主な役割は以下の通りで

•ある．

解析，検索の実行指示コントローラで結果のブラウズ機能を持つ

Objective system: System Safety Benchmark Facility

Laboratory A(Simulates plant block)

研究棟 B （管理棟区画を模擬）(1) MDB (Main Database)•

機器およびデータベースについての関連情報や管理のためのインデックス情報を

MASSIA Tool
Measure
LDB

UCD

格納する
•

CEX

データを収集するエージェントに対し，デWIDータの格納場所，関連情報を提供する(2) MASSIA Server

RecordMobile agent

Laboratory B(Simulates controlcenter)

MDB•

WID に対するホストとなる．

•WID からの指示コマンドに対して必要に応じたエージェントを生成，派遣する

Office PC•

エージェントによって得たデータ(リスト・数値グラフ等の情報)を WID に返送す
る

Fig. 4 Overview of proto type system(3) Office PC
研究棟 A (プラント区画を模擬)•管理を行っているオフィス上にある事務(1) UCD (Ubiquitous Computing Device)
•

用の PC

計測エージェントによりデータの計測を•作業員に対し異常発生時に通知を行う

行い常時監視すると共にデータベースに•

WID と同機能の監視，解析機能を持つ蓄積する(MASSIA Tool)•

解析用のリソースを提供する•

内部データおよび記録領域は持たない

し，次節以降のシステム評価を行った．

•エージェントの実行環境を提供する

4.2(2) LDB (Local Database)•••

シナリオベース評価

3.2 節に述べた支援の枠組みに基づき，その計測エージェントにより計測したデータ一連のシナリオを達成できることを確認したを格納する

結果を以下に示す．

エージェントの実行環境を提供する

4.2.1 監視・計測エージェント(3) CEX (Computation Executer)•

以上のようなプロトタイプシステムを構築

計測エージェントは，内部変数として一定個現場単位の補助計算用サーバ(UCD の計算数のデータを保持し，監視エージェントにデー能力を補う役割を担う)タを提供すると共にデータを LDB 上に記録すエージェントの実行環境を提供するる役割を担う．実装においては，計測エージェ(4) WID (Wearable Information Device)

ントの内部変数上にコピーしたデータ配列を•作業員が携帯する情報デバイスで解析ツ

一定時間毎に監視エージェントが自ら保持すール(MASSIA Tool)の実行環境となるる診断用データ配列にコピーし，古いデータとLDB，MDB に格納されたデータのブラウ入れ替えを行うという操作を行った．

•ザとなる

監視エージェントが用いる診断手法は，現状

のシステムでは単純に閾値との比較を行うのる周波数解析を行った結果を以下に示す(Fig.

みで行った．各チャネルの平均的な値を元に二6)．

段階の上限閾値および下限閾値を設定し，その値との比較により，システムの判定を行った．
チャネルによってはノイズを異常と判断したケースや，正常な変動であるにも関わらず異常と判定されるケースが生じるものの，結果として定義通りの閾値を超えた際には確実に異常レベルが判定され，通知が行われた．

4.2.2 通知エージェント
通知エージェントが，以下ようなポップアップウインドウを表示することにより，監視員に対して異常についての情報を提供することを確認した．

Fig. 6 Result of spectrum analysis using FFT onMASSIA Tool
System condition & error occurring timeError occurring place

MASSIA Tool による FFT 解析は，その解像度を変更することが可能であり，注目する周波数帯に対する詳細な解析が可能であることも確認した．

4.2.5 類似波形検索
時系列波形類似度の計算を行い，高類似度の点を抽出する PC ベースのテストアプリケーシ
ョンを用いた評価を行った．以下にサンプルアプリケーションの実行例を示す(Fig. 7)．
Trend of error signal

Fig. 5 Pop-up window raised by notification agent

4.2.3 パラメータ確認
通知エージェントから異常の報告を受けた
作業員は現場での互換による情報収集を行うが，同時に WID を用いてプラントパラメータ履歴を参照する．MASSIA Tool (WID 用端末アプリケーション)が，エージェントと連携し，パラメータのグラフ表示が可能なことを確認

Fig. 7 Result of similarity matching test

した．

4.2.4 解析
一つのパラメータに対して，実際に FFT によ

上が検索対象のデータ，左下がマッチング用のテンプレート，右下が類似度である．検索対象のグラフには類似度を重ねて表示している．

スすることに加え，必要なデータのみ集約して類似度のグラフ下部の番号で類似度の高い順帰還するため，理論的には RPC ペースのアクにピーク位置を示している．

セスより高速であることが期待される．ここでこの例では，引張試験機の変位データ(400,000 点，約 1 ヶ月に相当)を検索対象として，1000 点(約 1 時間半に相当)のテンプレートは，このことを検証するため，実証実験を行った結果を示す．
この実験におけるテストプログラムの処理に対する類似度を計算し，類似度の高い点を抽内容は以下の通りである．

出している．この場合，テンプレートは検索対(1) Device B から A に対する RPC によりデー象のデータの一部を切り出して用いた．結果とタを指定個数取得し，配列に格納した後，して完全に一致した部分だけが突出して類似所要実行時間を計測度が高く，一致する部分を完全に特定できていることが分かる．

(2) Device B 上にエージェントを生成し，Device A 上に転送する．Device A 上で指定以上，シナリオベース評価を行い，想定する個数のデータを取得し，データを WID 上

枠組みに対する機能がシステムとして実装さのグラフ表示に必要な量に圧縮した後，デれていることを確認した．また，トラブル対応ータを保持したまま帰還するにおける原因同定における効果的なシステムであることも確認できた．

4.3

パフォーマンスベース評価

システムに実装した各機能のパフォーマンスの定量的評価を行った．評価にあたっては，以下の３台のデバイスを用いて行った．代表的なスペックは下記の通りである．
Table 1 Specification of Devices

Device A

Device B

Device C

CPU : Pentium4 2.26GHz /RAM:512MB / OS: Redhat Linux
7.3 (MDB)
CPU : Pentium4 2.0 GHz /RAM:512MB / OS: Windows2000(OfficePC)
Celeron 700MHz / RAM:384MB /OS : Redhat Linux 7.3 (LDB)

Fig. 8 Comparison of data-acquisition between
RPC-based method and Mobile Agent-basedmethod

実験の結果を Fig. 8 に示す．結果，RPC を用いた場合と比べ 140%の速度向上が観測された．
従ってエージェントによるデータの取得は従

なお，以下のアクセス手法による実行時間の比較には，それぞれのデバイスにおける実行速度の差によって生ずる影響を考慮し，Device A

来の手法と比べ大幅に効率が良いと結論づけられる．
上記実験においては，WID の解像度が固定及び B を用いて比較を行っている．

であることを利用して，転送されるデータを4.3.1 データ取得機能評価（RPC と Mobile

1.6MB から 3.84kB へとデータ量を最大でおよAgent の比較）

そ 1/416 にまで削減している．特に，読み込む

エージェントベースのデータ取得は，エージ

データ量が増加した場合，WID のような限らェントがデータベース上でローカルにアクセれた記憶領域しか持たないデバイスでは，メモリのオーバーフロー等の問題が発生しやすいつのエージェントを用いた場合処理時間が 20が，このデータ削減のアプローチによってその秒程度と体感できるほどの高速化が図れていような問題も回避可能である．

ることが確認できる．このような高速化はシス

この実験により速度の向上効果に加えて，更テムの使用感を大きく向上させると考えられにネットワークに対する負荷の軽減効果が大る．本実験においては同一スペックの PC を用きいことがはっきりと確認された．RPC によいたわけではなかったため，必ずしも一律な速るアプローチでは，データの取得開始から終了度の向上は得られていない．しかしながら，長までの時間は全て接続を確立した状態であり，期間のデータに対する検索を行う際の，複数エ前述の例を用いると 400,000 点のデータを取得ージェントの有効性は十分に確認できた．

する際にはおよそ 17 秒にわたってネットワー

以上の結果は全て WID にとってのリモートクに負荷を掛けることになる．それに対してエマシン上での処理に相当する．エージェントにージェントを用いた場合では，転送には１秒足よりデータベース上の情報，計算結果は表示にらずしか必要とはせず，転送されるデータ量も必要なデータに最適化し，転送するため，WIDまたごくわずかである．

が行う授受コストは極めて低いレベルで実現

4.3.2 分散実行機能評価可能であることが実証された．また，並列計算

本研究では，負荷の大きな計算を細分化してなど，従来の方法では行えなかった複雑な計算複数エージェントに計算させることにより，通処理も高速で実行可能であり，全く新しい機能常の手法と比べて処理の高速化，即ち計算時間が携帯型デバイス上に実現可能であることがの短縮が出来ると考え，その検証を行った．

示された．

以下にテストプログラムの概要を述べる．
(処理内容)•

引張試験機変位データの指定個数のデー
タに対し，データを 1〜3 分割する•

それぞれのデータを Device B 上から各デバイス上に転送した子エージェント(類似度計算エージェント)により取得し，データ点数 1000 点(約 1 時間半のデータ)のテンプレートに対して類似度を計算する•

結果を Device B 上の親エージェントに返す•

Fig. 9 Similarity calculation time using multiple
mobile agents

以上の処理に要した実行時間を計測する※類似度計算には本研究グループが開発した

5. 結論6)

EDS を用いている.
結果より，単一のエージェントを用いた場合と比べ，3 台のデバイスを用いて並列計算した場合では，実行速度がほぼ倍になっている( Fig.
9)．例えば，400,000 点(約 1 カ月分)のデータ点数に対する処理を見る場合，単一のエージェン
トを用いたときの処理時間がおよそ 43 秒，3本研究では、時間計画保全に向けての保全作業における情報処理の効率化を図るために、モバイルエージェントと携帯情報端末を用いた支援システムを提案し、その有効性の検証を行った。携帯情報端末を用いて、保全作業の現場でどれだけ効率的に情報へのアクセスが行えるかという点に重点を置きプロトタイプシス

11th Int Symp on environmental degradation of

テムを作成し、実験用の設備を用いてその有効materials in nuclear power system-water性を検証した。結果として、開発したシステム

reactors, 805-815, (2003)

は想定されるシナリオに対して十分な機能を

7) Catur DIANTONO，高橋信，北村正晴: “原子提供出来ること、エージェントによるデータ処

力プラントにおける知的情報統合のための理が効率の点で有効であることを確認した。

情報検索手法”，日本原子力学会誌 Vol.42,

現時点ではエージェントの自律性、処理のス

No.11, 1215-1225, (2000)

ケーラビリティの点で更に検討すべき課題は

8) M.Takahashi, T.Miyazaki, A. Miyamoto and残っているが、本研究において提唱した保全作

M.Kitamura: Goal-Oriented Flexible Sensing

業に対する情報化の方向性は、今後のオフサイ

for Higher Diagnostic Performance of Nuclear

ト運転保守センターの実現へ向けて基盤となPower Plant Instrumentation, Progress in

る要素技術を提供するものであると考える。

Nuclear Energy, Vol. 43, No.1-4, 105-111,(2003)

今後は、現場における付加的なセンシングによる状況の絞り込みや8)、運転との関連を視野に入れた診断9)の実現に向けて研究を続けていく予定である。

参考文献
1) 北村(編): 日本原子力学会
シン・システム部会

ヒューマン・マ

原子力施設保守保全

高度化研究調査委員会報告書, (2000)
2) 吉川榮和,大井忠: オフサイト運転保守支援センター, 保全学, 3(1), (2004)
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(2002)
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http://java.sun.com/reference/docs/
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Java(TM) に よ る 移 動 エ ー ジ ェ ン ト Aglets,
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et. al.: "A System Safety Benchmark

Facility for SCC Pipe Tests with High and Low
Flow Rate Condition and Some Preliminary
Test Results in BWR Environment", Proc. of9) 進化する診断技術 −人間・機械協調型の新
しいパラダイムを目指して−日本原子力学
会誌, 40(9), 652-683 , (1998)