본 연구에서는 승객, 공중 및 직원의 철도 사상사고를 대상으로 위험도 평가모델을 개발하였다. 이를 위해 철도 사상사고의 위험요인을 분석하여 관련 위험사건을 정의하였고, 위험사건의 발생을 초래하는 위험요인들의 논리적 연계성을 사건발생 시나리오로 구성하여 사건발생빈도 평가모델을 고장수목(Fault Tree)을 이용하여 개발하였다. 또한 사건수목(Event Tree)을 이용하여 인명피해를 초래하는 영향인자를 사건진전 시나리오로 구성하고, 위험사건별 사고 심각도를 등가사망지수로 환산하여 계산하는 위험도 평가모델을 개발하였다. 본 연구의 결과는 비용효과 분석, 안전대책의 민감도 분석 등에 다양하게 활용될 수 있다.
본 연구에서는 승객, 공중 및 직원의 철도 사상사고를 대상으로 위험도 평가모델을 개발하였다. 이를 위해 철도 사상사고의 위험요인을 분석하여 관련 위험사건을 정의하였고, 위험사건의 발생을 초래하는 위험요인들의 논리적 연계성을 사건발생 시나리오로 구성하여 사건발생빈도 평가모델을 고장수목(Fault Tree)을 이용하여 개발하였다. 또한 사건수목(Event Tree)을 이용하여 인명피해를 초래하는 영향인자를 사건진전 시나리오로 구성하고, 위험사건별 사고 심각도를 등가사망지수로 환산하여 계산하는 위험도 평가모델을 개발하였다. 본 연구의 결과는 비용효과 분석, 안전대책의 민감도 분석 등에 다양하게 활용될 수 있다.
This study shows the developing process of the risk assessment models for railway casualty accidents. To evaluate the risks of these accidents, the hazardous events and the hazardous factors were identified by the review of the accident history and engineering interpretation of the accident behavior...
This study shows the developing process of the risk assessment models for railway casualty accidents. To evaluate the risks of these accidents, the hazardous events and the hazardous factors were identified by the review of the accident history and engineering interpretation of the accident behavior. The frequency of each hazardous event was evaluated from the historical accident data and structured expert judgments by using the Fault Tree Analysis (FTA) technique. In addition, to assess the severity of each hazardous event, the ETA (Event Tree Analysis) technique and other safety techniques were applied. The risk assessment models developed can be effectively utilized in defining the risk reduction measures in connection with the option analysis.
This study shows the developing process of the risk assessment models for railway casualty accidents. To evaluate the risks of these accidents, the hazardous events and the hazardous factors were identified by the review of the accident history and engineering interpretation of the accident behavior. The frequency of each hazardous event was evaluated from the historical accident data and structured expert judgments by using the Fault Tree Analysis (FTA) technique. In addition, to assess the severity of each hazardous event, the ETA (Event Tree Analysis) technique and other safety techniques were applied. The risk assessment models developed can be effectively utilized in defining the risk reduction measures in connection with the option analysis.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구에서는 열차 속도와 발견거리가 인명피해에 미치는 영향을 검토하기 위해 공개된 많은 문헌을 조사하였으나 현재까지 관련된 문헌을 찾기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 Table 4에서 열차 속도와 발견거리가 인명피해에 미치는 영향을 검토할 수 있는 사고자료로 지난 2년 간(*04」05) 한국철도공사에서 KROIS(Korean Railroad Operating Information System)[21]°fl 등록된 전체 사고 중 열차 속도와 발견거리의 정보가 존재하는 열차 충격 위험사 건에 대하여 열차 속도와 발견거리가 인명피해에 미치는 영향을 조사하였다. Fig.
철도 사상 사고 시나리오는 위험사건을 중심으로 위험사건이 발생하기 전까지 과정을 나타낸 사건 발생 시나리오와 위험사건이 발생 후 사고가 확대되는 과정을 나타내는 사 건진전 시나리오로 구성된다. 본 논문에서는 지면 관계상 전체 위험 사건의 시나리오는 생략하고, 열차 충격 위험사건 을 대상으로 개발된 시나리오의 구성을 소개한다. 철도 사 상사고 시나리오에 대한 세부 내용은 참고문헌[20]을 참고하기 바란다.
본 연구에서는 철도사상 사고의 위험도 평가를 위한 모델을 개발하기 위해 먼저 국내 철도 사상 사고 사례를 체계적으로 분석하여 국내 철도에 적합한 철도 사상 사고의 위험사건과 위험요인을 정의하였고, 발생 빈도를 결정하기 위한 사건 발생 시나리오 모형과 피해 심각도를 산정하기 위한 사건 진전 시나리오 모형을 개발하였다. 다음으로 본 연구 에서는 위험사건별 발생빈도를 산정하기 위하여 고장수목 분석 기법을 적용하여 사건발생 시나리오를 기반으로 발생 빈도 평가모델을 개발하였고, 사건진전 시나리오를 기반으 로 사건수목분석 기법을 적용하여 위험사건별 등가사망지 수로 환산된 정량적인 위험도 평가모델을 개발하였다.
본 연구의 범위는 철도시스템 차원에서 위험도 평가모 델을 개발하는 것이다. 따라서 사고 시나리오의 복잡성을 줄이기 위하여 사건별 특이한 위험요인을 위험 상황으로 나타내고, 위험 상황별 근본 원인은 미국, 영국 등의 철도에서 공통적으로 사용되는 위험요인으로 표현하였다 [7, 25].
가설 설정
3의 결과와 같이 신뢰성 있는 결과를 나타낸다. Fig. 3의 결과에 대한 다양한 해석이 존재할 수 있지만 본 연구에서는 열차 제동거리 영역과 인명피해의 관계에서 열차 제동거리 영역의 최악의 상황(worst case)을 가정하여 열차 충격 위험 사건이 발생하지 않는 안전영역을「열차속도 40knVh 이하 와 발견거리 150m 이상」으로 정의하였다. 3장에서 설명될 위험도의 세부적인 평가를 위하여 안전영역 정의 방법과 같은 방법으로 경상자의 발생 확률이 낮고 중상이상의 심각도를 가진 구간을「열차속도 90km/h 이상과 발견거리 150m 이하」로 정의하였다.
4는 열차 충격 위 험사건의 발생에 대한 FTA 모델링 사례를 제시한 것이다. 수치계산을 설명하기 위해서 FT(Fault Tree)의 구성인자는 서로 독립이라고 가정하였고, 발생 빈도 값은 사고자료를 기반으로 한다. 따라서 상위 Event의 발생 확률은 하위 Event의 발생 확률의 합과 같다.
제안 방법
이와 같은 이유로 본 연구에서는 국내 철도 사상 사고의 직.간 접 원인과 중요 기여요소를 분석하여 관련 위험사건과 위험요인을 정의하였고, 각 위험사건에서 위험요인의 논리적 연계성을 사건 발생 및 진전 시나리오로 구성하였다. 또한 위험사건별 발생 빈도를 산정하기 위하여 고장수목분석(FTA, Fault Tree Analysis) 기법을 적용하여 사건발 생 시나리오를 기반으로 발생 빈도 평가 모델을 개발하였고, 사건 진전 시나리오를 기반으로 사건수목 분석(ETA, Event Tree Analysis) 기법을 적용하여 위험 사건별 등가 사망지수 로 환산된 정량적인 위험도 평가모델을 제시하였으며, 세부내용을 본문에 수록하였다.
여기에서 위험사건은 사고로 발전될 잠재적 가능성이 높은 상황을 말한다. 그리고 위험도 평가 단계에서는 이들 시나리오를 기반으로 위험사건의 발생확X빈도)과 사건 진 전 과정의 인명피해에 대한 결과 심각도를 산정하여, 최종적으로 발생 확률과 인명피해의 곱으로 표현되는 위험도를 정량적으로 평가하는 것으로 하였다.
본 연구에서는 철도사상 사고의 위험도 평가를 위한 모델을 개발하기 위해 먼저 국내 철도 사상 사고 사례를 체계적으로 분석하여 국내 철도에 적합한 철도 사상 사고의 위험사건과 위험요인을 정의하였고, 발생 빈도를 결정하기 위한 사건 발생 시나리오 모형과 피해 심각도를 산정하기 위한 사건 진전 시나리오 모형을 개발하였다. 다음으로 본 연구 에서는 위험사건별 발생빈도를 산정하기 위하여 고장수목 분석 기법을 적용하여 사건발생 시나리오를 기반으로 발생 빈도 평가모델을 개발하였고, 사건진전 시나리오를 기반으 로 사건수목분석 기법을 적용하여 위험사건별 등가사망지 수로 환산된 정량적인 위험도 평가모델을 개발하였다. 마 지막으로 본 연구에서는 철도 사상 사고 이력을 기반으로 개발된 모델의 적합성을 평가하였고, 평가 결과에서 개발모델 과 실제 사고 이력이 근소한 차이(0.
예를 들어, 역사 내부에서의 무단 침입 을 막는 방법(예를 들어 스크린도어 설치)과 건널목 또는 역간선로에서 무단 침입을 막는 방법은 상이할 수 있다. 따라서 위험사건, 위험 상황, 위험요인의 3단계 중 어느 부분에서는 장소의 구분을 반드시 해야 하는데, 본 연구에 서는 위험상황에서 장소의 구분을 하였다. 이와 같은 이유로 장소를 구분하고 운행열차 추락, 선로근접 작업, 무단침입 등의 위험상황을 장소별로 공통적으로 적용하여 표시 하였다.
간 접 원인과 중요 기여요소를 분석하여 관련 위험사건과 위험요인을 정의하였고, 각 위험사건에서 위험요인의 논리적 연계성을 사건 발생 및 진전 시나리오로 구성하였다. 또한 위험사건별 발생 빈도를 산정하기 위하여 고장수목분석(FTA, Fault Tree Analysis) 기법을 적용하여 사건발 생 시나리오를 기반으로 발생 빈도 평가 모델을 개발하였고, 사건 진전 시나리오를 기반으로 사건수목 분석(ETA, Event Tree Analysis) 기법을 적용하여 위험 사건별 등가 사망지수 로 환산된 정량적인 위험도 평가모델을 제시하였으며, 세부내용을 본문에 수록하였다.
본 연구에서는 인명피해(사망/중상/경상)를 산정할 수 있 는 결과 심각도 평가모델을 ETA 기법을 적용하여 개발하였으며, 개발 모델은 위험사건의 발생에 따른 사고 피해의 확대과정을 논리적으로 전개한 사건 진전 시나리오를 바탕으로 한다. 철도 사상 사고의 경우 철도사고의 다른 종류와 비교하여 사고자료가 충분하여 대부분의 ET(Event Tree)의 분기 확률을 사고자료를 기반으로 객관적 관점에서 계산할 수 있었다.
위험도를 평가하기 위해서는 사고 시나리오의 분기별 발생 빈도(또는 확률) 및 인명피해에 대한 평가가 이루어져야 한다. 본절에서는 철도 사상 사고 위험도 평가모델을 소개하고, 개발된 모델의 타당성을 검토하기 위해 한국철도공사 관할의 철도시스템을 대상으로 지난 2년간 (, 04」05년)의 연간 위험도를 평가한다.
위험사건의 발생 후 확대되는 과정을 나타내는 사건 진전 시나리오는 인명피해를 초래하는 핵심 영향인자를 선별하고 영향인 자별 인명피해에 영향을 줄 수 있는 피해 기준을 검토하여 작성되었다. Table 4와 같이 열차 충격 위험 사건 이 발생했을 때 인명피해에 영향을 줄 수 있는 핵심인자로 열차 기관사의 사고 대상자 발견거리, 발견 시 열차 운행 속도(=제동 초속도), 사고대상자 충격량(피해도)을 선별하 였다.
따라서 위험사건, 위험 상황, 위험요인의 3단계 중 어느 부분에서는 장소의 구분을 반드시 해야 하는데, 본 연구에 서는 위험상황에서 장소의 구분을 하였다. 이와 같은 이유로 장소를 구분하고 운행열차 추락, 선로근접 작업, 무단침입 등의 위험상황을 장소별로 공통적으로 적용하여 표시 하였다.
철도 사상 사고 위험도 평가를 위한 기초분석 모델인 철 도 사상사고의 시나리오 개발을 위해, 현존하는 사고자료와 다양한 사고 목록을 참고하예 15-19], 인명피해를 초래할 수 있는 위험사건을 Table 1에 분류에 따라 철도 교통 사 상사고와 철도안전사상사고를 구분하여 Table 2와 같이 정의하였고, 각각의 위험사건을 다시 통계분석상의 목적으로 여객/공중/직원별로 구분하였다.+
이론/모형
발생 빈도 평가는 위험사건 형식별로 위험상황과 위험요인을 개발된 사건 발생 시나리오를 기반으로 FTA 기법을 적용하여 관계 논리를 모델링하였다. Fig.
성능/효과
다음으로 본 연구 에서는 위험사건별 발생빈도를 산정하기 위하여 고장수목 분석 기법을 적용하여 사건발생 시나리오를 기반으로 발생 빈도 평가모델을 개발하였고, 사건진전 시나리오를 기반으 로 사건수목분석 기법을 적용하여 위험사건별 등가사망지 수로 환산된 정량적인 위험도 평가모델을 개발하였다. 마 지막으로 본 연구에서는 철도 사상 사고 이력을 기반으로 개발된 모델의 적합성을 평가하였고, 평가 결과에서 개발모델 과 실제 사고 이력이 근소한 차이(0.57%)만이 발생하여 개 발모델이 적합함을 알 수 있었다.
Table 6은 위험사건별로 개발 모델이 산정한 연간 인명피해와 실제 발생한 연간 인명피해를 등가 사망지수로 환산한 위험도를 나타낸다. 위험사건을 종합한 등가 사망 위험도는 개발 모델에서 181.88명으로 산정되었고 실제 발생한 위험도는 182.93명으로서 1.05명의 차이(0.57%)만이 발생하여 개발 모델이 타당한 것임을 입증한다.
후속연구
또한 각 분기 확률별 인명피해를 나타내는 심각도는 등가 사망자로 환산(사망 1명= 중상자 10명= 경상자 200명)[기하여 표현되었다. 그러나 향후 추가적인 연구에서 충분한 자료가 확보되면 제시된 ET를 보완하여 보다 신뢰성 있는 수치의 산출이 가능할 것으로 판단된다.
7명)어】 대해 위험 상황 별로 세부적인 위험도 평가를 한 결과를 나타낸다. 이와 같은 위험 상황별 위험도 평 가결과는 향후 위험도 경감대책 수립 및 평가에서 경감대책의 비용효과 분석 시 유용하게 사용될 수 있다. 예를 들어, 모든 역사 내 스크린도어 설치시 ''승강장에서 열차 통 과 직전침입'', ''승강장 안전지역 이틸-'', “역사 내 선로 통 행”, “승강장 추락' 등의 위험 상황에 의한 열차충격 위험사 건을 예방할 수 있으므로, Table 7에서 같이 열차 충격 위험 사건에 대하여 42.
철도 사상 사고의 경우 철도사고의 다른 종류와 비교하여 사고자료가 충분하여 대부분의 ET(Event Tree)의 분기 확률을 사고자료를 기반으로 객관적 관점에서 계산할 수 있었다. 자료가 충분하지 못하는 경우 인적 신뢰도 분석 분야에 HEART(Human Error Assessment and Reduction Technique)[23, 24]와 전문가의 의견 및 공학적 판단을 병행 고려하여 적용하였으며, 향후 추가적인 연구를 통해 보완이 필요한 분야이다.
향후 본 연구의 결과는 철도 시스템의 위험도 평가 단계 에서 체계적으로 국내 철도 사상 사고의 직.간 접 원인과 중요 기여 요소를 분석하고, 국내 철도사상 사고의 발생 확률과 위험도를 정량적으로 평가하는 데 활용될 수 있으며, 비용효과 분석, 안 전대책의 민감도 분석 등에 다양하게 활용될 수 있다.
참고문헌 (25)
건설교통부(2004), "철도안전법", 제7245호, 제 5조
왕종배, 박찬우(2006), "위험도 평가 기반의 철도시스템 안전관리", 한국방재학회 논문집, 제 3권. 제 3호, pp.10-21
건설교통부(2006), "제1차 철도안전 종합계획"
European Commission (2004), "Safety Management in Railway, D.2.3:Common Safety Methods", pp. 19-26
European Commission (2004), "Safety Management in Railway, WP.2.4: Acceptable Risk Level", pp. 14-18
Rail Safety and Standard Board (2005), "Investigation of common safety methods", pp.35-46
Rail Safety and Standard Board (2006), "Profile of Safety Risk on the UK Mainline Railway", issue 5, pp. 1-9
Rail Safety and Standard Board (2004), "A statistical review of the RSSB Safety Risk Model (WPI)"
건설교통부(2006), '철도사고보고 및 조사에 관한 지침', 제 2006-3호
건설교통부(2007), "철도사고등의 보고에 관한 지침", 제 2007-512호
ISO/IEC Guide 51 (1991), "Safety Aspect-Guidelines for their inclusion in standards", pp. 3-4
Rail Safety and Standard Board(2007), "Engineering Safety management(The Yellow Book)", Guidance Issue 4, pp. 151-194
Rail Safety and Standard Board, Railway Group Guidance Note GE/GN8561 (2002), "Guidance on the Preparation of Risk Assessments within Railway Safety Cases", pp. 3-29
US DOD (1993), "Military Standard : System Safety Program Requirements", MIL-STD-882C
박찬우, 왕종배, 박주남, 곽상록(2007), "철도 사상사고 위험도 평가를 위한 정량화 분석 기초모델 개발", 한국철도학회 춘계학술대회 논문집
박찬우, 왕종배, 곽상록, 박주남, 장승철(2006), "철도 위험도평가 SW 및 사고분석 프로그램 개발에 관한 연구", 한국안전학회 추계학술대회, pp. 148-153
곽상록, 홍선호, 왕종배, 조연옥(2004), "확률론적 기법을 활용한 철도터널의 화재사고 시나리오의 구성", 한국철도학회논문집 제7권 4호, pp. 302-306
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.