해양사고 원인의 70 % 이상을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요한 이슈이다. 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가함으로써 예상되는 위기의 수준을 과학적으로 예측할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해서는 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 연계 데이터 확보를 위한 것으로, 해양안전심판원의 통계 데이터 사이의 연계성 확보 방안을 주로 검토하였다. 그리고 이러한 통계 데이터를 인적 모델에 적용하는 방법과 전략도 검토하였다. 인적 모델은 회사, 선박, 해기사 관련 요소들이 총체적으로 반영될 필요가 있음을 알았고, 이러한 세 가지 요소로 구성된 통합 모델을 설계하기 위한 방안도 검토하였다. 특히, 각 요소들에 포함될 데이터 사이의 연계성 확보를 위해서 해양사고 연계 체인(Chain)을 도입하였다. 확보한 데이터는 사고의 가장 근본원인인 Hazard부터 사고의 영향을 나타내는 Impact까지의 6 단계 분석 방법을 적용하여 통계 데이터에 결합되어 있는 원인과 결과 사이의 연계성을 확보할 수 있는 방안을 수립하였다. 본 연구는 중장기적으로 추진할 과제이기 때문에 향후 본 연구 내용을 토대로 인적 모델을 개발하여 해양사고 예방에 적극 기여하고자 한다.
해양사고 원인의 대부분을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요하며 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 이러한 데이터는 정부 공식통계로서 해양안전심판원에서 제공하는 재결서의 내용 분석을 통해 얻고자 하나, 측정변수가 너무 많아 계산량이 방대하다. 본 연구에서는 재결서 분석서의 원인판단에서 기준이 되는 해양안전심판원의 해양사고조사심판정보포털(이하 해심)에서 제공하는 재결서 내용의 핵심적인 내용으로 구성된 '주제어 '데이터를 활용하여 주제어에 포함된 핵심단어 분석절차를 수립하였다. 이들 단어가 구분형태별로 어떻게 분포된 상태인지 알아보고, 선박사고별로 최적으로 설명할 수 있는 단어 객체수를 검토해보고자 한다. 향후 축소된 차원으로도 해양사고 인적과실의 인과관계 설명이 가능하면, 인적모델의 측정변수를 결정하는 경우 쉽게 타당성을 확인 할 수 있어 해양안전을 위한 중요한 자료로 활용할 수 있다.
인적오류 예방은 해양사고 예방에 가장 중요한 이슈로 현재 인식되고 있다. 현재 이러한 인적오류를 예방하기 위한 다양한 과학적인 기법들이 등장하고 있으나, 실제 인적오류를 예방할 수 있는 기법은 아직 개발되어 있지 못한 실정이다. 그 이유는 인적오류의 발생 원인과 특징이 사람을 대상으로 하기 때문에 실로 방대하고 원인식별이 어려우며, 원인과 결과 사이의 인과관계 구축에는 한계가 있기 때문이다. 기존 개발된 다양한 기법들은 이론적으로는 완벽할 수 있으나, 실제 방대한 원인과 결과 사이에 형성된 연계체인을 모두 흡수하기가 곤란하기 때문이다. 현재 IMO의 공식안전성평가(FSA) 기법이 해상분야에 널리 적용되고 있으나 구체적으로 어떠한 기법을 적용하여 인적오류를 적용할 수 있는지에 대해서는 아직도 애매모호한 실정이다. FTA, ETA, FEMA, SWIFT 등 다양한 분석기법의 등장과 AI, Fuzzy, MMC, Kalman 등 기초과학분야의 기본적인 이론과 기술을 적용할 수 있으나 인간의 인적오류 식별과 분석 및 평가와 예측에는 한계가 있는 것이 현재의 실정이다. 한편 최근에는 기존에 많은 문제점을 내포하고 있는 것으로 고려되었던 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)가 다시 분석과 예측 분야에 등장하고 있는데, BN의 장점을 수용하고 단점을 해결할 수 있는 방법들이 연구되고 있기 때문이다. BN의 장점은 전방추론과 후방추론을 적용하여 사고의 원인과 결과를 분석한 후, 이에 대한 해결 방안을 식별할 수 있기 때문이다. BN의 단점은 이진(binary) 구조의 데이터만을 수용할 수 있기 때문에 상관 변수들이 방대한 경우 계산시간이 방대해지고 이를 모두 수용할 수 있는 방법이 없기 때문이다. 따라서 BN 구조를 어떻게 설계하는냐가 최근의 이수로 등장하고 있다. 본 연구에서는 이러한 제 문제점을 고찰하고 인적오류 모델 개발에 최적인 방법 또는 기술을 모색하는데 있다.
시스템의 안전에 대한 인적오류(Human Error)의 영향은 심각하지만 구체적인 평가는 매우 어렵다. 주로 사용되는 인간신뢰도분석(HRA : Human Reliability Analysis)은 전체 시스템의 위험도에 대한 정량적 평가를 지원하는 데 집중되고 있고, 세부적인 평가는 개별적인 실험이나 사례에 의존하고 있다. 세부적인 평가나 설계 의사결정 과정을 지원하기가 어렵기 때문에, 종합적인 차원에서 인간공학적 확인 및 검증의 실무가 원활하지 않았다. 이러한 문제의 원인은 인적오류 평가에 활용된 HRA기법의 낙후성과 인적오류 평가가 MMI 설계과정과 잘 연결되지 않은 것이 주된 원인으로 보인다.(중략)
국외에서는 대형시스템을 사용하는 항공, 해양, 원자력, 철도 등에서 발생하는 사고 중 인적오류가 포함된 사고에 대한 분석 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 우리나라에서는 영국, 미국 등의 철도선진국과 비교하여 인적오류를 고려한 철도시스템의 체계적인 운영이 미흡하며, 관련 기준을 별도로 규명하지 않고 있는 실정이다. 또한, 사고 분석을 위한 방법이나 절차, 인적오류와 관련된 원인요소에 대한 항목이 제한적이어서 사고분석이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 철도사고구분에 따른 위험사건들을 체계화하여 기관사, 사령, 역무원을 포함한 철도안전업무종사자의 수행도에 영향을 끼칠 수 있는 인적오류원인들을 국내외 연구결과를 바탕으로 체계화하고, 국내 철도 사고 사례를 통해 적합한 인적오류원인을 도출할 수 있는 분류방안을 마련한다.
사고에는 반드시 원인이 있게 마련이다. 비행사고의 원인중 인적요소가 대부분을 차지하고 있음을 상기할 때, 인적과실에 영향을 미치는 원인들을 분석하여 그에대한 대책을 마련한다면 비행사고 예방에 크게 도움이 될것이다. 본 고에서는 비행사고 원인중에서 조종사의 과실에 대하여 심리적, 생리적 측면을 중심으로 설문조사를 하였고, 그 결과를 토대로 비행사고 요인을 분석하였다. 앞으로 본고의 내용이 보완되어 비행사고 방지를 위한 참고자료로 활용될 수 있기를 바란다.
본 연구의 목적은 과거 12년(2010~2021년)간 발생한 상선의 충돌사고 668건을 조사하여 충돌의 원인요인을 조사하고 이를 통계적으로 분석하여 항해사의 인적과실 예방 충돌회피(HEPCA) 모델을 제안하는 것이다. 중앙해양안전심판원의 통계연보 및 충돌사건 재결서를 조사하여 상선의 충돌 원인요인 데이터를 수집하고 통계분석 도구인 SPSS를 이용하여 빈도분석을 수행하였다. 1단계 분석으로 상선 충돌사고 668건을 대상으로 충돌원인을 분석하였고, 2단계 분석에서는 식별된 최대빈도 원인요인을 세부적으로 분석하였다. 분석결과, 충돌원인은 항해사의 인적과실이 98 %인 것으로 식별되었으며, 빈도 높은 요인 순서는 경계소홀 > 항행법규위반 > 조선 부적절 순이었다. 경계소홀의 원인 요인은 주로 상대선 초인 후 지속감시 소홀이었으며 상대선박의 존재를 인식하지 못한 원인은 주로 당직시간에 다른 작업을 한 요인이었다. 분석결과를 적용하여 인적과실 예방을 위한 HEPCA 모델을 제안하였고, 이를 재결서의 충돌사건에 적용해보았다. 본 연구결과는 해기사 교육기관 및 실무에서 항해사의 인적과실로 발생하는 충돌사고를 방지하기 위한 교육 자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
건설현장에서 도로개설, 터널굴착, 시가지 고층건물 지하굴착 등으로 화약류의 사용은 날로 증가되고 있으며, 이로 인한 화약류의 사고도 비례하여 증가하고 있어 점차 사회문제화 되고 있다. 본 연구에서는 이미 개발된 발파사고의 분석에 필요한 사고조사표와 이를 이용하여 발파사고를 체계적으로 분석한 FTA기법 분석에서 발파사고 중 가장 많은 비율을 차지하는 인적원인에 대한 체크리스트를 개발하였으며, 이를 이용한 현장에서의 적용에 대한분석을 실시하였다. 그 결과 발파작업 중 가장 힘들고 불편한 공정인 장전작업에서 가장 많은 오류가 발생하였으므로 이에 대한 개선 작업에 관심을 기울여야 할 것으로 생각된다.
국외에서는 대형시스템을 사용하는 항공, 해양, 원자력, 철도 등에서 발생하는 사고 중 인적오류가 포함된 사고에 대한 분석 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 국내의 경우 인적오류 연구에 대한 필요성도 미비한 상황이다. 특히, 철도산업의 경우 사고 분석을 위한 방법이나 절차, 인적오류와 관련된 원인요소에 대한 항목이 제한적이여서 사고 분석이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 인적오류가 내재된 사고 분석 및 분석 지원, 사고 사례 관리 등이 가능한 지원시스템의 프레임워크를 제안한다.
1990년부터 14년간 총 65건의 회전익 사고가 발생하여 연 평균 4.6건의 사고가 발생하였다. 항공대국으로 안전한 수준에 이르기 위하여 회전익 항공기 사고의 잠재적 조건 선행 분석자료 및 연구결과 등을 활용하여 회전익 항공기 항공안전대책을 살펴보았다. 소방항공의 경우 인적요인이 사고 발생원인의 57%로 주 요인으로 나타났으며, 국가기관에서도 2000년 이후 사고 중에서 인적요인이 주 요인으로 인적요인이 중요한 개선대상으로 밝혀졌다. 항공안전 전문가들과 인터뷰를 실시하여 회전익 항공기의 잠재 조건에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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