다중 모델 접근 방법을 이용한 안전성 분석기의 개발에 관한 연구

강경욱, 이병우, 서정철*, 윤인섭

서울대학교 화학공학과, 공군사관학교 화학과*

A study on the development of Automated Hazard Analyser

using multimodel approach

Kyung Wook Kang, Byungwoo Lee, Jung Chul Suh, En Sup Yoon

Dept. of Chem. Eng., Seoul National University, Air Force Academy Dept. of Chemistry

서론

최근 들어 산업 현장에서 안전에 대한 관심이 높아지면서 공장에서 안전성을 확보하기 위한 노력은 설계 단계에서부터 시작하여 조업 단계, 공정의 변경 단계 등 공정의 전체 수명 주기 동안 진행되고 있다. 특히 화학 공장은 여러 가지 위험한 물리, 화학적 성질을 가진 물질들을 자주 다루며, 공장을 구성하는 공정 장치(process unit)들이 고온, 고압 같은 극한 물리적 상태(extreme physical condition)를 만들 가능성이 있기 때문에 다른 어떤 종류의 공장보다도 많은 사고 유발 요소를 지니고 있다. 이러한 잠재 위험(potential hazards)을 알아내고 그에 대한 적절한 대비를 하는 것이 공장의 안전을 확보하는 첫걸음이다. 근래에 컴퓨터 기술이 발전하면서 이를 이용하여 이러한 작업을 자동화하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다.

본 연구에서는 다중접근방식을 이용한 화학 공정의 안전성 분석에 적합한 새로운 지식 모델링 방법과 추론 알고리듬을 G2로 구현하였다.

추론 알고리듬

본 연구의 목적은 안전성 분석에 필요한 적절한 지식들을 사고의 이해(the understanding of the accident)를 통해 정의하고 이를 컴퓨터가 인식할 수 있도록 지식 모델링 기법(knowledge modeling)을 개발하며, 이에 의해 모델링된 지식을 기반으로 안전성 분석을 수행하는 위험성 분석 알고리듬(hazard analysis algorithm)을 개발하여 안전성 분석 자동화 시스템을 구축하는 것이다.

그런데 최근에 제시되었던 위험성 평가 자동화 시스템은 다음과 같은 공통적인 한계가 있고, 안전성 분석에 요구되는 조건을 만족시키지 못하고 있다.

① 안전 장치 고려(Safeguard Consideration)

기존의 시스템들은 공정에 장치되어 있는 안전 장치들을 고려하기 어렵게 되어있다. 또한 복잡한 전개 과정을 거쳐 발생하는 사고에 대해서는 설계자가 모든 사고의 경우를 사전에 고려하기가 어렵다.

② 사고의 다양성(Accident Diversity)

실제 화학 공장에서 일어나는 사고의 형태는 매우 다양한데 비해서 기존의 시스템들은 이러한 사고를 표현하는데 한계가 있었다. 지금까지 제안된 시스템들은 대개 물리적 위험 요소를 알아내는 데 국한되어있다.

③ 원인과 결과의 다양성(Cause and Consequence Diversity)

화학 공장은 stream integration을 통하여 한 곳의 기능 이상이 공정 전체에 영향을 미칠 수 있다. 기존의 시스템들은 궁극적인 이상(ultimate malfunction)과 직접 기능 이상을 표현할 수 없었다.

④ 사고 발생 경로 혹은 과정(Pathway or event combination leading to accidents)

기존의 시스템들은 단순히 변수 일탈의 원인과 결과만을 제시해주기 때문에 사고의 중간 과정을 알기 어렵다.

⑤ 다양한 위험성 분석 추론 방식

기존의 시스템들은 자동화의 대상이 HAZOP 방법론에 국한되어있다. 대개 기존의 시스템들은 주어진 변수 일탈에서 추론을 시작하거나, 이상(fault)을 가정하여 위험 요소를 알아내고자 한다.

기존의 시스템들이 이러한 단점을 지니고 있는 이유는 근본적으로 안전성 분석에 활용 가능하도록 많은 정보를 표현하는 모델링을 하지 못했기 때문이다.

따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근 전략으로 문제 해결을 시도하였다.

① 사고 메카니즘 규명(Accident Mechanism)

HAZOP에 국한하지 않고 일반적인 위험성 평가에 필요한 지식을 정의하고 이를 모델링하여 위험성 평가 알고리듬을 지원하게 한다. 이를 위하여 안전성 분석의 대상이 되는 사고(accident)의 메카니즘을 규명하여 필요한 지식을 정의한다.

② 지식 모델링 기법 개발(Knowledge Modeling)

장치 지식 베이스(unit knowledge base)와 물질 지식 베이스(material knowledge base), 구조 지식 베이스(organizational knowledge base) 의 개발

③ 추론 알고리듬 개발(Hazard Analysis Reasoning)

변수중심의 Deviation analysis algorithm, 기능이상중심의 Malfunction analysis algorithm, 사고중심의 Accident analysis algorithm의 개발

지식의 표현방법

기존의 지식들은 기본적으로 if-then을 이용한 일대일대응형식으로만 표현하였다. 이러한 구조로는 다양하고도 체계적인 구조를 짤 수 없게 되어있다. 일단 이렇게 짜여진 구조로는 확장과 수정이 어렵고 이해하기도 힘들다. 그 동안 새롭고 효율적인 자료구조들이 고안되고 이들을 평가하는 방법도 새롭게 고안되어 왔다. 이러한 자료의 구조로서는 배열, 스택과 큐, 리스트, 트리, 그래프 등등이 있다. 여기서 사용한 자료구조로는 트리구조이다. 직관적으로, 트리구조란 정보의 항목들이 가지(branch)로 연결될 수 있게 데이터가 조직되는 것을 말한다. 트리구조를 그림 1에 나타내었다.

다중모델

본 연구에서 구현한 시스템은 장치 지식 베이스(unit knowledge base)와 물질 지식 베이스(material knowledge base), 구조 지식 베이스(organizational knowledge base)의 세 가지 지식 모델링과 Deviation, Malfunction, Accident analysis의 세 가지 안전성 분석 알고리듬(hazard analysis algorithm)으로 구성되어있다.

구현된 모델의 특징은 장치 모델의 경우, 하나의 장치를 두 가지 다른 측면(변수(variable)와 기능(function))에서 분리하여 모델링하고, 장치를 표현하는 변수들을 장치의 inlet, internal, outlet에서의 변수로 분리하였고, 이러한 변수를 통해 거동 모델(behavior model)과 기능 모델(function model)을 연결시킴으로서 기존의 접근 방법에서 사용된 모델들이 표현할 수 없는 미묘한 사항들을 나타낼 수 있었다. 물질 지식 베이스는 다른 시스템에서는 다룰 수 없었던 예기치 않은 반응(unwanted reaction)을 포함하여 다양한 화학적 위험 상황을 나타낼 수 있도록 고안되었다. 구조 모델에서는 공정의 연결 구조를 안전성 분석에 적합하도록 해석하여 표현하고, 공정 장치들의 연결 상태뿐만 아니라 안전 장치에 대한 정보를 가지고 있어서 추론 알고리듬에 필요한 지식을 제공한다.

이 모델들을 이용한 안전성 분석 추론 기구는 실제 전문가들이 안전성 분석을 수행하는 절차와 사고의 발생 단계를 고려하여 개발되었다. 제안된 세 가지 안전성 분석 추론 기구는 각각 서로 다른 관점에서 안전성 분석을 수행하게 되어 있다. Deviation analysis algorithm은 변수 일탈을 중심으로  안전성 분석을 수행하고, Malfunction analysis algorithm은 기능 이상을 중심으로 안전성 분석을 수행한다. 또한 Accident analysis algorithm은 앞의 두 가지 알고리듬에 의해 정해진 물리 화학적 상태로부터 모든 가능한 실제 사고를 추론해낸다. 장치지식베이스중의 기능모델과 거동모델의 일부를 그림2, 그림3에 각각 보였다.

결론

제안된 시스템을 Olefin dimerization 공정의 feed section에 적용한 사례 연구를 통하여 제안된 시스템의 분석 결과를 살펴보았다.

본 연구에서 제안된 시스템은 주로 좁은 의미의 안전성 분석 즉, 위험성 확인에 초점을 맞추고 있다. 그러나 기존의 다른 방법론들과는 달리 본 시스템의 적용 결과는 위험성 확인 작업의 다음 단계 작업이라 할 수 있는 Fault Tree Analysis에 바로 연결될 수 있는 결과를 제시한다

감사

본 연구는 포항공과대학교 지능자동화연구센터를 통한 한국과학재단 우수연구센터 지원금에 의한 것입니다.

참고문헌

1. 채희엽, □화학공정의 위험성 인식을 위한 전문가 시스템,□ 석사 학위 논문, 서울대학교 (1992).

2. 이병우, □화학공정에서의 위험성 평가의 자동화를 위한 지식 표현에 관한 연구□, 석사학위논문, 서울대학교 화학공학과 (1995).

3. 서정철, □화학 공정의 안전성 분석을 위한 다중 모델 접근 방법□, 박사학위논문, 서울대학교 화학공학과 (1997).

4. Lees, F.P., Loss Prevention in the Process Industries, Butterworth, London (1980).

5. NFPA, NFPA Code 49 Hazardous Chemical Data, National Fire Protection Association (1991b).

6. Ellis Horowitz, Fundamentals of Data Structures in C, COMPUTER SCIENCE PRESS, (1993).

그림1. 샘플트리

그림 2. Unit Functional Model of PIPE.

그림 3. Unit Behavior Model of PIPE.