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pp.390-398
본 연구에서는 LNG 기자재 실증설비의 안전 관리 고도화를 위해, 비정형 HAZOP(Hazard and Operability Study) 데이터를 활용한 정규표현식 기반 데이터 전처리 및 위험 네트워크 분석 프레임워크를 제안하였다. (재)한국조선해양기자재연구원(KOMERI)에 구축된 LNG 기자재 실증설비에 대해 수행된 HAZOP 워크숍의 392건 유효 시나리오를 분석 대상으로 하였다. 먼저, 정규표현식을 활용하여 워크 시트 내 장비 태그의 비표준 표기를 표준화하고, Cause-Safeguard 간 인과관계를 추출하여 84개 노드와 944개 방향성 엣지로 구성된 위험 지식그래프를 구축하였다. 이후 네트워크 연결 중심성 분석을 수행한 결과, 레벨 트랜스미터 LT101(연결 중심성 0.7108)을 비롯한 상위 계 측 장비군이 설비 전체 운전 모드에 걸쳐 공통 방호 기능을 수행하는 핵심 노드임을 정량적으로 식별하였다. 특히 상위 5개 장비(LT101, LT201, PIT001, PIT101, PIT201)는 네트워크 평균 중심성 대비 2.41배 이상의 높은 연결 중심성을 나타내어, 기존 정성적 HAZOP에서는 명시 적으로 드러나기 어려운 방호 기능의 구조적 집중 현상을 데이터 기반으로 가시화하였다. 본 연구의 프레임워크는 기존 전문가의 직관에 의존하던 정성적 위험 평가를 정량적으로 보완할 수 있으며, 향후 유사 설비의 안전 분석에 재활용 가능한 데이터 기반을 제공한다.
This study proposes a framework for preprocessing unstructured HAZOP (Hazard and Operability Study) data using regular expressions and analyzing risk networks to enhance safety management of an LNG equipment test facility. The analysis included 392 valid scenarios from a HAZOP workshop conducted on an LNG equipment test facility at the Korea Marine Equipment Research Institute (KOMERI). First, equipment tags with inconsistent notations in the HAZOP worksheets were standardized through regex-based preprocessing. Cause-Safeguard response relationships were then extracted to construct a risk knowledge graph comprising 84 nodes and 944 directed edges. Subsequent degree centrality analysis revealed that the level transmitter LT101 (degree centrality: 0.7108) and other highly ranked instrumentation devices serve as critical nodes performing common safeguard functions across all operational modes. Notably, the top five devices (LT101, LT201, PIT001, PIT101 and PIT201) exhibited degree centrality values more than 2.41 times the network average, quantitatively demonstrating the structural concentration of safeguard functions that is difficult to identify through conventional qualitative HAZOP analysis. The proposed framework complements expert-dependent qualitative risk assessment with data-driven quantitative analysis and provides a reusable data foundation for safety analysis of similar facilities.
Abstract
1. 서 론
1.1 연구 배경
1.2 연구 목적
2. 이론적 배경
2.1 HAZOP 의 한계와 디지털 전환
2.2 지식그래프 및 네트워크 중심성 분석
3. 연구 대상 및 방법
3.1 연구방법론 개요
3.2 대상 설비 및 HAZOP 수행 개요
3.3 정규표현식 기반 HAZOP 데이터 전처리 및 태그 표준화
3.4 위험 네트워크 모델링
4. 연구 결과
4.1 데이터 전처리 결과
4.2 위험 네트워크 구축 결과
4.3 연결 중심성 분석 결과
4.4 결과 고찰
5. 결 론
감사의 글
References
