정량적 위험성 평가 기법(Quantitative risk assessment techniques)

정량적 위험성 평가 기법(Quantitative risk assessment techniques)

부정적인 사건의 가능성과 결과를 평가하기 위해 통계적 분석과 수치 데이터를 사용하는 체계적인 방법입니다. 이를 통해 복잡한 시스템이나 프로세스와 관련된 불확실성과 위험 요소를 정량화할 수 있습니다.

위험 요소 식별, 데이터 수집 및 분석, 확률 및 결과 추정, 위험 집계 및 우선순위 지정, 의사 결정 및 위험 관리 전략 실행이 포함되며 잠재적 위험, 사건 또는 상황을 식별하는 과정으로 시작합니다. 이를 위해 전문가의 판단, 과거 데이터 또는 기타 정보 소스를 사용하여 관련 위험 요소를 파악합니다.

다음으로 통계적 기법을 사용하여 수치 데이터를 수집하고 분석하여 위험 매개변수에 대한 수치 추정치를 도출합니다.

발생 가능성은 빈도 또는 확률로 표현되며, 결과 추정에는 모델 또는 시뮬레이션을 사용하여 위험 요소의 잠재적 영향을 결정합니다. 이러한 개별 위험 추정치를 결합하여 전반적인 평가를 제공합니다. 이 단계에서는 여러 범주, 위치 또는 기간에 걸쳐 위험을 집계하는 작업이 포함될 수 있습니다.

결과는 의사 결정 프로세스에 정보를 제공하고 위험 관리 전략 개발을 지원하는 데 사용됩니다. 하지만 데이터 품질, 모델 가정, 전문가 판단과 같은 불확실성과 한계가 있으며, 결과를 해석하고 사용할 때 이를 고려해야 합니다.

조직이 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 리소스를 보다 효과적으로 할당할 수 있는 엄격하고 객관적이며 투명한 접근 방식을 제공하며 안전사고가 발생할 가능성과 그 결과를 측정하기 위해 수치 데이터와 통계적 분석을 사용하는 방법입니다.

1. 확률론적 위험성 평가(PRA, Probabilistic Risk Assessment)

복잡한 시스템이나 공정과 관련된 위험을 평가하는 방법론이며 통계 데이터와 확률 모델을 사용하여 잠재적인 시작 이벤트를 식별하고 다양한 사고 시나리오의 확률과 결과를 추정합니다. 잠재적인 안전 문제를 식별하고, 안전 조치의 효과를 평가하며, 위험 관리 및 완화를 위한 의사 결정을 지원합니다.

위험에 대한 포괄적인 이해를 제공하고, 객관적이고 투명한 접근 방식 사용, 중요 구성 요소 및 취약성을 식별하며, 의사 결정을 지원하고, 지속적인 개선 문화를 조성하는 데 도움이 되는 장점이지만 데이터 제한, 복잡성 및 리소스 집약성, 모델 가정 및 불확실성, 정량적 결과에 대한 과도한 의존 가능성 등의 약점도 있습니다.

원자력 발전소, 화학 및 공정 산업, 항공 및 운송, 인프라 및 중요 시설 등 다양한 산업에서 널리 적용되고 있습니다.

안전 사고의 정량적 위험 평가를 위한 유용한 도구이지만, 정성적 인사이트와 전문가의 판단으로 보완되어야 합니다.

2. 이벤트 트리 분석(ETA, Event Tree Analysis)

안전 위험을 평가하는 체계적이고 시각적인 방법으로, 다양한 산업 분야에서 널리 활용됩니다. 이벤트를 트리 구조로 그래픽으로 표현하여 시작 이벤트에서부터 후속 이벤트 또는 시스템 응답까지 분기됩니다.

이벤트 확률과 결과를 고려하여 위험 완화 전략과 비상 대응 계획을 식별할 수 있도록 합니다. 이 방법은 가능성이 높거나 심각한 사고 시나리오를 식별하고 대응 방안을 평가하는 데 유용합니다.

원자력발전소, 화학 및 공정 산업. 항공 및 운송,석유 및 가스 산업 등 다양한 산업 분야에서 적용할 수 있으며, 다른 위험 평가 기법과 통합하여 보다 포괄적인 분석을 수행할 수 있습니다.

단일 시작 이벤트에 초점을 맞추고 데이터의 정확성과 신뢰성에 의존하는 등의 한계가 있습니다. 결론적으로 안전 사고의 정량적 위험 평가를 위한 유용한 도구입니다.

3. 결함 트리 분석(FTA, Fault Tree Analysis)

안전사고나 원치 않는 사건의 잠재적 원인과 기여 요인을 분석하는 위험성 평가 기법으로, 원치 않는 이벤트에서 시작하여 최상위 이벤트에 기여하는 기본 이벤트나 근본 원인으로 분기하는 트리 구조로 이벤트를 그래픽으로 표현합니다. 각 이벤트의 확률과 논리적 관계를 고려하여 원치 않는 이벤트가 발생할 확률을 추정합니다.

체계적이고 시각적인 접근 방식, 근본 원인 파악, 안전 조치 평가, 유연성, 다른 기법과의 통합 등의 장점이 있지만 제한된 범위, 데이터 제한, 복잡성 및 자원 집약적 특성, 단순화 및 가정, 잠재적 부정확성 등의 단점도 있습니다.

원자력 발전소, 화학 및 공정 산업, 항공 및 운송, 석유 및 가스 산업 등 다양한 산업에 적용됩니다.

종합적인 위험 분석을 위해서는 다른 위험 평가 기법과 함께 사용되어야 합니다. 정량적 위험 평가에 유용한 기법으로서 안전 사고와 관련된 분석에 활용됩니다.

4. 고장 모드 및 영향 분석(FMEA, Failure Modes and Effects Analysis)

시스템, 제품 또는 공정에서 발생 가능한 고장 모드와 그 결과를 식별하고 평가하는 위험성 평가 방법입니다. 잠재적 고장 모드와 원인, 그리고 시스템, 제품 또는 프로세스에 미치는 영향을 파악하는 과정을 포함합니다.

이를 통해 각 장애 모드에 대한 발생 가능성, 결과의 심각성, 감지 기능을 평가하여 위험 우선순위 번호(RPN)를 계산하고, 이를 기반으로 위험 완화 노력의 우선순위를 설정하고 개선 방향을 제시합니다.

사전 예방적인 접근 방식을 채택하며, 구조화되고 체계적인 프로세스를 통해 위험 완화 노력의 우선순위를 지정하고, 지속적인 개선 문화를 장려하며, 부서 간 협업을 촉진하는 등 여러 가지 장점이 있지만 시간과 리소스를 많이 소비하며, 주관적인 판단에 의존하며, 범위가 제한적이며, RPN을 지나치게 강조하는 등 몇 가지 단점도 있습니다.

자동차 및 항공우주, 화학 및 공정 산업, 헬스케어 및 의료 기기, 전자 및 소비재 등 다양한 산업에서 널리 활용됩니다.

안전 사고의 정량적인 위험 평가를 위한 유용한 방법이지만, 그 한계와 불확실성을 인식하고 필요에 따라 다른 위험 평가 방법과 함께 종합적인 위험 분석을 수행해야 합니다.

5. 테카를로 시뮬레이션, 보호 계층 분석(Monte Carlo Simulation, and LOPA(Layer of Protection Analysis))

각각의 장단점 및 적용사례가 있습니다. 몬테카를로 시뮬레이션은 복잡한 시스템을 처리하고, 확률 분포를 제공하고, 민감도 분석을 수행하고, 다양한 시나리오를 평가할 수 있는 유연하고 포괄적인 기법입니다.

그러나 상당한 양의 데이터가 필요하고 리소스 집약적이며 해석하기 어려울 수 있습니다. 반면에 LOPA는 IPL에 초점을 맞춘 단순하고 비용 효율적인 기법이지만 범위가 제한적이며 정확한 데이터에 의존합니다.

모두 공정 및 화학 산업에서 안전 위험을 평가하고 기존 안전 조치의 격차를 식별하기 위해 일반적으로 적용됩니다.