사건수 분석

사건수 분석(事變樹分析) 또는 이벤트 트리 분석(event tree analysis, ETA)은 단일 초기 사건을 통해 반응을 탐색하고 결과의 확률 및 전체 시스템 분석을 평가하는 경로를 설정하는 성공 및 실패 모두에 대한 전향적, 하향식, 논리적 모델링 기법이다. 이 분석 기법은 사건이 발생한 경우 기능하는 시스템 또는 실패한 시스템의 영향을 분석하는 데 사용된다.

ETA는 원자력 발전소, 우주선, 화학 공장을 포함한 광범위한 시스템에 적용할 수 있는 초기 사건 발생 후 발생할 확률이 있는 시스템의 모든 결과를 식별하는 강력한 도구이다. 이 기법은 설계 과정 초기에 시스템에 적용하여 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 식별하고, 문제가 발생한 후 수정하는 대신 사전에 방지할 수 있다. 이러한 전향적 논리 과정을 통해 ETA를 리스크 평가제도 도구로 사용하면 리스크 평가제도 담당자에게 발생 확률을 제공함으로써 부정적인 결과가 발생하는 것을 방지하는 데 도움이 될 수 있다. ETA는 사건수라는 일종의 모델링 기법을 사용하는데, 이는 불 대수를 사용하여 단일 사건에서 사건을 분기시킨다.

역사
"사건수"라는 이름은 WASH-1400 원자력 발전소 안전 연구(약 1974년) 중에 처음 소개되었는데, 당시 WASH-1400 팀은 결함수가 너무 커서 결함수 해석에 대한 대체 방법이 필요했다. 사건수라는 이름을 사용하지는 않았지만, UKAEA는 1968년 설계 사무실에서 ETA를 처음 도입했으며, 처음에는 전체 발전소 리스크 평가를 사용하여 500MW 중수 증기 발생 원자로 설계를 최적화하려고 시도했다. 이 연구는 ETA가 분석을 관리 가능한 형태로 응축했음을 보여주었다. ETA는 WASH-1400 동안 처음 개발된 것은 아니지만, 철저하게 사용된 첫 번째 사례 중 하나였다. UKAEA 연구는 보호 시스템이 작동하거나 실패하며, 요구당 실패 확률은 결함수 또는 유사한 분석 방법을 사용하여 계산된다는 가정을 사용했다. ETA는 초기 사건 이후의 모든 시퀀스를 식별한다. 이러한 시퀀스 중 다수는 전체 결과에 영향을 미치기에는 빈도 또는 영향이 너무 작으므로 분석에서 제외될 수 있다. 1971년 독일 뮌헨에서 열린 CREST 심포지엄에서 발표된 논문은 이것이 어떻게 수행되었는지 보여주었다. 미국 환경보호청의 WASH-1400 초안 연구의 결론은 참고문헌 1의 역할과 AEC에서 사용한 최대 가능 사고 접근 방식에 대한 비판을 인정한다. MCA는 격납 시설의 신뢰성 목표를 설정하지만, 다른 모든 안전 시스템의 목표는 더 작지만 더 빈번한 사고에 의해 설정되며 MCA에 의해 놓칠 수 있다.

2009년에는 한국의 한강 아래 해저 터널 굴착에 터널굴착기를 사용하여 리스크 평가제도가 수행되었다. ETA는 터널 건설의 예비 설계 단계에서 사건 발생 확률을 제공하여 위험성을 정량화하는 데 사용되었는데, 이는 한국의 터널 건설이 건설 부문에서 가장 높은 부상 및 사망률을 보이기 때문이다.

이론
확률적 위험성 평가를 수행하는 것은 시스템의 상태 또는 구성을 변경하는 일련의 초기 사건으로 시작한다. 초기 사건은 반응을 시작하는 사건으로, 예를 들어 스파크(초기 사건)가 화재를 일으켜 다른 사건(중간 사건)인 나무가 타는 것으로 이어지고, 최종적으로는 나무가 더 이상 먹을 사과를 제공하지 않는 결과에 이를 수 있다. 각 초기 사건은 다른 사건으로 이어지며, 이 경로를 계속 따라가면서 각 중간 사건의 발생 확률은 결함수 해석을 사용하여 계산될 수 있고, 최종 상태(나무가 더 이상 먹을 사과를 제공하지 않는 결과)에 도달할 때까지 계속된다. 중간 사건은 일반적으로 이진법 (성공/실패 또는 예/아니오)으로 나뉘지만, 사건이 상호 배타적이어서 동시에 발생할 수 없는 한 두 가지 이상으로 나 뉠 수도 있다. 스파크가 초기 사건이라면 스파크가 화재를 일으킬 수도 있고(이진 예) 일으키지 않을 수도 있으며(아니오), 화재가 나무로 번질 수도 있고 번지지 않을 수도 있다. 최종 상태는 성공 또는 결과의 심각도로 분류된다. 성공의 예는 화재가 시작되지 않고 나무가 여전히 먹을 사과를 제공하는 것이고, 결과의 심각도는 화재가 시작되어 사과를 식량원으로 잃는 것이다. 손실 최종 상태는 초기 사건의 부정적인 결과인 경로의 끝에 있는 모든 상태일 수 있다. 손실 최종 상태는 시스템에 따라 크게 달라지는데, 예를 들어 공장의 품질 프로세스를 측정하는 경우 손실 또는 최종 상태는 제품을 다시 작업하거나 쓰레기통에 버려야 하는 것이다. 몇 가지 일반적인 손실 최종 상태는 다음과 같다.
인명 손실 또는 인명 부상/질병
장비 또는 재산(소프트웨어 포함) 손상 또는 손실
테스트 결과로 인한 예상치 못한 또는 부수적인 손상
임무 실패
시스템 가용성 손실
환경 손상

thumbnail|right|사건수 다이어그램 예시

방법론
사건수 분석의 전반적인 목표는 선택된 초기 사건으로 인해 발생할 수 있는 해를 끼칠 수 있는 잠재적인 부정적인 결과의 확률을 결정하는 것이다. 사건수 다이어그램을 구성하려면 중간 사건, 사고 시나리오 및 초기 사건을 이해하기 위해 시스템에 대한 자세한 정보를 사용하는 것이 필요하다. 사건수는 이 사건의 결과가 이진(성공/실패) 방식으로 이어지는 초기 사건으로 시작한다. 각 사건은 일련의 성공 또는 실패가 발생하는 경로를 생성하며, 해당 경로의 전체 발생 확률을 계산할 수 있다. 중간 사건의 실패 확률은 결함수 해석을 사용하여 계산할 수 있으며, 성공 확률은 1 = 성공 확률 (ps) + 실패 확률 (pf)에서 계산할 수 있다. 예를 들어, 방정식 1 = (ps) + (pf)에서 결함수 해석을 통해 pf=.1임을 안다면, 간단한 대수학을 통해 ps를 풀 수 있으며, ps = (1) - (pf)이므로 ps = (1) - (.1)이 되고 ps=.9가 된다.

사건수 다이어그램은 초기 사건에서 가능한 모든 경로를 모델링한다. 초기 사건은 왼쪽에서 수평선으로 시작하여 수직으로 분기된다. 수직 분기는 초기 사건의 성공/실패를 나타낸다. 수직 분기의 끝에는 첫 번째 사건의 성공 또는 실패를 나타내는 수평선이 위아래로 그려지며, 설명(일반적으로 성공 또는 실패)이 1s와 같은 경로를 나타내는 태그와 함께 작성된다(여기서 s는 성공이고 1은 사건 번호이며, 1f도 마찬가지로 1은 사건 번호이고 f는 실패를 나타낸다 - 첨부된 다이어그램 참조). 이 과정은 최종 상태에 도달할 때까지 계속된다. 사건수 다이어그램이 모든 경로에 대한 최종 상태에 도달하면 결과 확률 방정식이 작성된다.

사건수 분석을 수행하는 단계:

시스템 정의: 무엇을 포함해야 하는지 또는 경계를 어디에 그릴지 정의한다.
사고 시나리오 식별: 시스템 설계 내에서 위험 또는 사고 시나리오를 찾기 위해 시스템 평가를 수행한다.
초기 사건 식별: 위해 분석을 사용하여 초기 사건을 정의한다.
중간 사건 식별: 특정 시나리오와 관련된 대책을 식별한다.
사건수 다이어그램 구축
사건 실패 확률 획득: 실패 확률을 얻을 수 없는 경우 결함수 해석을 사용하여 계산한다.
결과 위험 식별: 사건 경로의 전체 확률을 계산하고 위험성을 결정한다.
결과 위험 평가: 각 경로의 위험성을 평가하고 수용 가능성을 결정한다.
시정 조치 권고: 경로의 결과 위험성이 수용할 수 없는 경우, 위험성을 변경하는 설계 변경을 개발한다.
ETA 문서화: 전체 프로세스를 사건수 다이어그램에 문서화하고 필요에 따라 새로운 정보로 업데이트한다.

수학적 개념

1 = (성공 확률) + (실패 확률)

성공 확률은 실패 확률에서 파생될 수 있다.

전체 경로 확률 = (사건 1의 확률) × (사건 2의 확률) × ... × (사건 n의 확률)

리스크 평가제도에서

사건수 분석은 사건의 위험성에 곱하여 리스크를 결정하는 데 사용되는 확률을 결정함으로써 리스크 평가에 사용될 수 있다. 사건수 분석을 통해 특정 시스템에 대한 가장 큰 실패 확률을 생성하는 경로를 쉽게 확인할 수 있다. 초기 사건과 실패 사이에 아무런 중간 사건이 없는 단일 지점 실패를 찾는 것이 일반적이다. 사건수 분석을 통해 단일 지점 실패를 목표로 삼아 전체 실패 확률을 줄이고 시스템의 위험성을 줄이는 중간 단계를 포함할 수 있다. 중간 사건을 추가하는 아이디어는 너무 큰 위험성을 생성하는 모든 경로에 대해 시스템의 어느 곳에서든 발생할 수 있으며, 추가된 중간 사건은 확률을 줄여 위험성을 줄일 수 있다.

장점
여러 개의 공존하는 결함 및 실패 평가 가능
 실패 및 성공 사례에서 동시에 작동
최종 사건을 예측할 필요 없음
단일 지점 실패 영역, 시스템 취약성 및 낮은 효과의 대책을 식별하고 평가하여 자원을 적절하게 배포 가능
 실패로 이어지는 시스템 내 경로를 식별하고 추적하여 비효율적인 대책을 표시 가능
작업 전산화 가능
다양한 세부 수준에서 수행 가능
시각적인 인과 관계
상대적으로 배우고 실행하기 쉬움
복잡한 시스템을 이해하기 쉬운 방식으로 모델링
시스템 경계를 넘어 결함 경로 추적
하드웨어, 소프트웨어, 환경 및 인간 상호 작용 결합
확률 평가 허용
상업용 소프트웨어 사용 가능

한계
한 번에 하나의 초기 사건만 다룸
초기 도전 과제는 분석가가 식별해야 함
경로는 분석가가 식별해야 함
각 경로의 손실 수준은 추가 분석 없이는 구별하기 어려움
성공 또는 실패 확률을 찾기 어려움
미묘한 시스템 차이를 간과할 수 있음
부분적인 성공/실패를 구별할 수 없음
실질적인 훈련과 경험을 갖춘 분석가 필요

소프트웨어
ETA는 상대적으로 간단하지만, 더 복잡한 시스템의 경우 소프트웨어를 사용하여 다이어그램을 구축하고 프로세스에서 사람의 실수를 줄여 더 빠르게 계산을 수행할 수 있다. ETA 수행을 지원하는 다양한 유형의 소프트웨어가 있다. 원자력 산업에서는 RiskSpectrum 소프트웨어가 널리 사용되는데, 이 소프트웨어는 사건수 분석과 결함수 해석을 모두 제공한다. 전문가급 자유 소프트웨어 솔루션도 널리 사용 가능하다. SCRAM은 확률론적 안전성 평가 애플리케이션을 위한 Open-PSA Model Exchange Format 개방형 표준을 구현하는 오픈 소스 도구의 한 예이다.

 같이 보기 
 결함수 해석
 고장 모드 및 영향 분석

 각주 

분류:데이터 모델링
분류:시스템 공학