[논문]철도 사고 및 장애의 인적오류 유형 분석

고종현; 정원대; 김재환

문제 정의

본 논문에서는 인적오류 분석을 위하여 인적오류 유형 분류 체계를 제시하였으며 철도청에서 운영하는 노선에서 2004년도에 발생한 철도 사고 및 장애 자료를 분석하여 직접적인 인적오류에 의해 발생된 사고 및 장애를 선별한 후 이에 대해 인적 오류 특성 및 직무특성 분석을 수행하였다.
사용 된다〃. 본 논문에서는 철도 사고 및 장애에 개입된 인적오류 유형 분석을 위한 목적으로 인적오류 유형 분류체계를 도입하였으며 크게 오류 모드(error mode)와 오류타입 (eiTor type) 의 2가지 분류로 나눴다.
본 논문에서는 철도청에서 운영하는 노선에서 2004년도에 발생한 철도 사고 및 장애 사건 전체를 분석하여, 직접적인 인적오류에 의해 발생된 사건 90건을 선별한 후 이에 대한 상세한 인적오류 유형 분석 및 인적오류 관련 직무특성 분석을 수행하였다. 인적오류 분석을 위하여 타 산업에서 사용하는 인적 오류 분류체계를 수정하여 철도사고에 적용 가능한 분류체계를 제시하였고 이를 바탕으로 오류 모드 및 오류 타입에 따라 인적오류 유형 분석을 수행하였다.

제안 방법

'오류모드사드 사건 발생에 주요한 인적오류의 개입 단계와 형태를 나타내는 인적오류 유형으로서 인적오류모드에 관한 분류체계로는, 1992년 Embrey啲 에 의해 제시된 PHEA(Predictive Human Error Analysis) 분류체계를 기반으로 하여 철도 사건의 인적 오류 분석에 적절한 수준으로 개정하여 사용하였다. 본 논문에서 사용한 분류체계는 계획(planning), 흐}.
'오류타입'은 개입된 오류의 발생 기인적 관점에서 고려된 인적오류 유형으로서 인적오류타입에 관한 분류체계로는 가장 일반적으로 널리 사용되는 Reason의 오류유형 분류체계를 일부 수정하여 사용하였다. Reason의 분류체계는 Fig.
2004년 한 해 동안 철도청에서 운영하는 노선에서 발생한 사고 및 장애 총 1, 091건'가에 대해 예비 인적 오류 유형 분석을 수행하였다. 예비 분석 결과 2004년 사고 및 장애 자료'2)전체에 대하여 내포된 인적 오류를 도출하고 그 원인을 분석하는 것은 불가능하다고 판단하였다.
Reason의 분류체계는 Fig. 1과 같이 행위의 의도성 여부에 따라 Slip과 Lapse 그리고 Mistake 와 Violation으로 구분하였다. 본 논문에서는 실제 사고 및 장애 자료(2)에 적용해 본 결과 31 분석 대상'에서 밝힌 한계 점에 따라 Slip고]* Lapse의 구분이 모호하여 Slip/Lapse로 통합하여 표시하였고, 상황 파악 및 의사결정 등 의도형성 과정 중의 오류인 Mistake, 주어진 규정의 의도적인(deliberate) 위반인 Violation과 같이 3가지로 구분하여 분석하였다.
인 (checking), 작업 (operation), 의사소통(communication) 등 4개 단계의 오류모드를 고려하였다. 각 단계마다 수행오류(error of commission)와 누락오류(error of omission) 개념을 도입하였고 수행오류는 다시 부정확 (incorrect)과 불충분(incorr同ete)으로 나누어서 세부 유형은 결국 각 단계마다 3가지로 구분하였다. 각 단계별 세부 오류모드의 분류 및 정의는 Table 1과 같다.
인적오류가 개입된 사고에서도 한 작업자의 잘못이 아니라 다른 직무를 수행하는 여러 작업자와 함께 관련된 경우가 많았다. 그러나 통계 분석의 편리성을 위해 본 논문에서는 인적오류가 복합적으로 개입된 경우라£, 사고 유발에 가장 직접적이고 중요하다고 판단되는 인적 오류만을 대상으로 유형 분석을 수행하였다
인적오류 분석을 위하여 타 산업에서 사용하는 인적 오류 분류체계를 수정하여 철도사고에 적용 가능한 분류체계를 제시하였고 이를 바탕으로 오류 모드 및 오류 타입에 따라 인적오류 유형 분석을 수행하였다. 또한, 사건의 원인 및 유형, 오류관련 작업의 종류 및 작업자 등 다양한 체계를 이용하여 분석을 수행하였다.
사용하였다. 본 논문에서 사용한 분류체계는 계획(planning), 흐}.인 (checking), 작업 (operation), 의사소통(communication) 등 4개 단계의 오류모드를 고려하였다.
1과 같이 행위의 의도성 여부에 따라 Slip과 Lapse 그리고 Mistake 와 Violation으로 구분하였다. 본 논문에서는 실제 사고 및 장애 자료(2)에 적용해 본 결과 31 분석 대상'에서 밝힌 한계 점에 따라 Slip고]* Lapse의 구분이 모호하여 Slip/Lapse로 통합하여 표시하였고, 상황 파악 및 의사결정 등 의도형성 과정 중의 오류인 Mistake, 주어진 규정의 의도적인(deliberate) 위반인 Violation과 같이 3가지로 구분하여 분석하였다. 각 오류 타입에 대한 정의는 Table 2와 같다.
작업자 . 사건원인으로 정리한 후 앞서 정의한 오류 모드와 오류타입으로 인적오류 유형 분석을 수행하였다.
본 논문에서 사용한 분류체계는 계획(planning), 흐}.인 (checking), 작업 (operation), 의사소통(communication) 등 4개 단계의 오류모드를 고려하였다. 각 단계마다 수행오류(error of commission)와 누락오류(error of omission) 개념을 도입하였고 수행오류는 다시 부정확 (incorrect)과 불충분(incorr同ete)으로 나누어서 세부 유형은 결국 각 단계마다 3가지로 구분하였다.
인적오류 분석을 위하여 타 산업에서 사용하는 인적 오류 분류체계를 수정하여 철도사고에 적용 가능한 분류체계를 제시하였고 이를 바탕으로 오류 모드 및 오류 타입에 따라 인적오류 유형 분석을 수행하였다. 또한, 사건의 원인 및 유형, 오류관련 작업의 종류 및 작업자 등 다양한 체계를 이용하여 분석을 수행하였다.
인적오류 유형 분석과는 별도로 90건에 대해 사건, 작업, 작업자, 사건원인별로 분석하였다.

대상 데이터

선로 . 전차선로(급전장치) . 신호 보안장치에 대한 점검/보수 작업에서 발생하는 인적오류에 대해서도 추후 연구가 필요할 것으로 예상된다.

이론/모형

미진하다. 이승원'은 인적오류로 인한 입환 사고에 대해 인지과학적 모델을 도입하였고 허성곤质은 철도 사고에 대해 FTA(Fault Tree Analysis) 및 AHP (Analytic Hierachy Process) 기법을 이용하였다. 이외에는 주로 기존 사고분류 체계를 하드웨어 관점에서 수정하거나 사고분류 체계의 표준화 방안에 대해 연구하고 있으며 몇몇 연구자들은 인적오류가 중요한 요소라고 인식은 하고 있으나 반복적 교육과 오류 행위자의 규정 준수만이 인적오류의 해결방법인 것으로 결론짓고 있다.

성능/효과

분석되었다. 또한, 작업오류가 55%, 확인오류가 36%로 전체 인적오류 중 91%가 작업오류와 확인오류로 인해 발생함을 알 수 있었다. 이러한 오류 모드 분석에 의하여 추후 연구 시 초점을 맞추어야 할 대상이 무엇인지 분명히 파악할 수 있었다.
발생빈도가 가장 높은 작업유형은 운전작업(40건, 44%)이었고 점검/보수 작업(29건, 32.2%), 입환작업(14건, 15.6%)도 발생빈도가 높았다.
본 논문은 작성관점이 인적오류의 원인분석에 있지 않았던 2004년 사고 및 장애 자료를 참고로 하여 분석한 한계점에도 불구하고 기존 분석이 특정한 사고 또는 장애에만 초점을 맞추었던 것과는 다르게 한 해 동안 인적오류로 인해 발생된 모든 사고 및 장애 항목에 대해 체계적인 인적오류 유형 분석 연구를 수행하여 의미 있는 분석 결과를 도출할 수 있었다. 추후 자료의 범위를 확대하여 분석결과의 신뢰성을 높이면 인적오류 관리를 위한 효과적인 대응책 수립의 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
오류타입 분석 결과 Fig. 3과 같이 Slip/Lapse가 49건(54%) 발생되었으며 규정위반인 Violation이 27 건(30%), Mistake가 14건(16%)이 발생된 것으로 분석되었다. 전체의 절반이 넘는 수치가 조치 수행 중에 발생하거나 정보 확인/인식 중에 발생하거나 망각 또는 기억 오류에 의해 발생한 인적오류이다.
위와 같이 다양한 유형으로 분석한 결과를 종합하면 운전업무를 담당하는 기관사와 관련된 오류가 많은 비율을 차지함을 알 수 있었다. 따라서, 인적 오류 방지를 위한 연구는 우선적으로 기관사에 초점을 맞추는 것이 효과적일 것으로 판단된다.
인적오류에 의해 발생한 90여건의 사건에 대한 오류 유형 분석 결과 어떠한 사건이 상대적으로 발생 빈도가 높은지, 어떠한 작업자가 더 많이 인적 오류에 관계되는지, 어떠한 작업 시 더 많은 인적 오류가 발생하는지에 대해 파악할 수 있었으며 특히, 오류 모드 및 오류타입의 관점에서 중점적으로 관리를 하여야 할 인적오류 유형을 확인할 수 있었다. 오류 모드별로는, 작업오류, 와, 확인오류, 가 각각 55%, 36%를 차지하였으며, 오류타입별로는, Slip/L叩se, , 'Violation, , 'Mistake'가 각각 55%, 30%, 16%로 나타났다.

후속연구

이러한 모델에 기반하고 있다. 사고의 외형적 원인에 따라 사고를 범주화 시키는 사고분류 체계와는 달리 인적오류 분류체계는 인적오류의 외적 형태뿐만 아니라 오류에 내재되어 있는 오류 메커니즘과 관련된 오류유형까지도 분석이 가능하므로 추후 인적오류 방지 방안 연구에 활용이 가능하다.
전차선로(급전장치) . 신호 보안장치에 대한 점검/보수 작업에서 발생하는 인적오류에 대해서도 추후 연구가 필요할 것으로 예상된다.
추후 자료의 범위를 확대하여 분석결과의 신뢰성을 높이면 인적오류 관리를 위한 효과적인 대응책 수립의 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

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