[논문]반응표면 데이터마이닝 기법을 이용한 원전 종사자의 강건 직무 스트레스 관리 방법에 관한 연구

이용희; 장통일; 이용희

doi:10.14346/jkosos.2013.28.1.158

Abstract ▼ AI-Helper

While job stress evaluations are reported in the recent surveys upon the nuclear power plants(NPPs), any significant advance in the types of questionnaires is not currently found. There are limitations to their usefulness as analytic tools for the management of safety resources in NPPs. Data mining(...

While job stress evaluations are reported in the recent surveys upon the nuclear power plants(NPPs), any significant advance in the types of questionnaires is not currently found. There are limitations to their usefulness as analytic tools for the management of safety resources in NPPs. Data mining(DM) has emerged as one of the key features for data computing and analysis to conduct a survey analysis. There are still limitations to its capability such as dimensionality associated with many survey questions and quality of information. Even though some survey methods may have significant advantages, often these methods do not provide enough evidence of causal relationships and the statistical inferences among a large number of input factors and responses. In order to address these limitations on the data computing and analysis capabilities, we propose an advanced procedure of survey analysis incorporating the DM method into a statistical analysis. The DM method can reduce dimensionality of risk factors, but DM method may not discuss the robustness of solutions, either by considering data preprocesses for outliers and missing values, or by considering uncontrollable noise factors. We propose three steps to address these limitations. The first step shows data mining with response surface method(RSM), to deal with specific situations by creating a new method called response surface data mining(RSDM). The second step follows the RSDM with detailed statistical relationships between the risk factors and the response of interest, and shows the demonstration the proposed RSDM can effectively find significant physical, psycho-social, and environmental risk factors by reducing the dimensionality with the process providing detailed statistical inferences. The final step suggest a robust stress management system which effectively manage job stress of the workers in NPPs as a part of a safety resource management using the surrogate variable concept.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

직무 스트레스는 여러 요인들의 복합성에서 나오는 다중요인을 포함하고 있어, 이를 분석하고 예방하는 관리 방법을 정립하기가 어렵다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위하여 데이터를 바탕으로 유의한 가설 또는 지식패턴을 도출하는 데이터 마이닝 기법과 통계적 방법을 응용하여 새로운 분석기법을 제안하였다. 또한, 대용특성(surrogate variable)을 이용하여 비용효과 분석을 포함한 현실적 관리방안을 포함하는 로버스트 스트레스 관리 체계로 제시하였다.
. 본 연구에서는 이를 기반으로 원전 종사자의 스트레스를 효과적으로 평가 및 관리하는 방안을 제안하고자 한다. 특히 Correlation- Based Feature Selection(CBFS)⁴⁾를 적용한 데이터 마이닝 기법과 통계적 방법을 조합한 분석 기법이 직무 스트레스에 영향을 미치는 요인의 설문 기반 분석에서 효과적으로 적용하는 방법을 제시하였다.

제안 방법

본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위하여 데이터를 바탕으로 유의한 가설 또는 지식패턴을 도출하는 데이터 마이닝 기법과 통계적 방법을 응용하여 새로운 분석기법을 제안하였다. 또한, 대용특성(surrogate variable)을 이용하여 비용효과 분석을 포함한 현실적 관리방안을 포함하는 로버스트 스트레스 관리 체계로 제시하였다. 구체적으로는 Correlation-Based Feature Selection (CBFS)를 적용한 데이터 마이닝 기법과 통계적 방법인 Response Surface Methodology(RSM)를 조합하는 방식으로, 분석 결과로부터 직무 스트레스에 영향을 미치는 요인들을 효과적으로 관리할 수 있는 방법을 제시하였다.
특히 Correlation- Based Feature Selection(CBFS)⁴⁾를 적용한 데이터 마이닝 기법과 통계적 방법을 조합한 분석 기법이 직무 스트레스에 영향을 미치는 요인의 설문 기반 분석에서 효과적으로 적용하는 방법을 제시하였다. 또한, 새로운 분석기법을 기반으로 많은 설문 항목들에 포함된 요인들의 규모를 축소시키면서 종속변수와 상관관계가 높은 유의한 인자들을 도출하는 분석방법 및 절차를 제시하였다. 마지막으로, 원전 운영에서 안전문화(safety culture) 관리의 일환으로, 종사자들의 스트레스를 효과적으로 관리하는 강건(robust) 스트레스 관리 체계를 제안하였다.
또한, 새로운 분석기법을 기반으로 많은 설문 항목들에 포함된 요인들의 규모를 축소시키면서 종속변수와 상관관계가 높은 유의한 인자들을 도출하는 분석방법 및 절차를 제시하였다. 마지막으로, 원전 운영에서 안전문화(safety culture) 관리의 일환으로, 종사자들의 스트레스를 효과적으로 관리하는 강건(robust) 스트레스 관리 체계를 제안하였다.
본 연구에서는 이를 기반으로 원전 종사자의 스트레스를 효과적으로 평가 및 관리하는 방안을 제안하고자 한다. 특히 Correlation- Based Feature Selection(CBFS)⁴⁾를 적용한 데이터 마이닝 기법과 통계적 방법을 조합한 분석 기법이 직무 스트레스에 영향을 미치는 요인의 설문 기반 분석에서 효과적으로 적용하는 방법을 제시하였다. 또한, 새로운 분석기법을 기반으로 많은 설문 항목들에 포함된 요인들의 규모를 축소시키면서 종속변수와 상관관계가 높은 유의한 인자들을 도출하는 분석방법 및 절차를 제시하였다.
사회/심리적 요인은 직무 스트레스 관련 선행연구들에서 가장 중요하게 다루고 있는 영역으로, 생산표준, 요구 기술 수준, 자율성 등의 50개 항목으로 구성되어 있다. 환경적 요인은 소음, 조명, 온도 등의 13개 항목으로 구성되어 있으며, 신체적 요인은 휴식, 반복성 작업 등 총 7개 항목으로 구성되어 있다.

데이터처리

또한, 대용특성(surrogate variable)을 이용하여 비용효과 분석을 포함한 현실적 관리방안을 포함하는 로버스트 스트레스 관리 체계로 제시하였다. 구체적으로는 Correlation-Based Feature Selection (CBFS)를 적용한 데이터 마이닝 기법과 통계적 방법인 Response Surface Methodology(RSM)를 조합하는 방식으로, 분석 결과로부터 직무 스트레스에 영향을 미치는 요인들을 효과적으로 관리할 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 분석기법으로 많은 설문 항목들에 포함된 요인들의 규모를 줄여 주면서 종속변수와 상관관계가 높은 유의한 인자들을 지속적으로 도출할 수 있으므로, 원전의 종사자 스트레스 관리에 적용할 수 있을 것이다.

이론/모형

이전 연구들의 큰 흐름은 신체적인 요인은 배제하고 심리적 환경적 요인에 초점을 맞춰왔다. 신체적 요인까지 고려한 방법이 IJSQ(Integrated Job Stress Questionnaire)⁷⁾이다.

성능/효과

또한 본 논문에서 제시하는 대용특성 기술을 이용한 강건 스트레스 관리 체계를 구축할 경우, 종사자 측면의 기술 역량의 기반을 유지하고 강화할 수 있다. 진단 실험 등을 통한 다양한 방법으로 현실적 데이터를 수집하고, 본 연구의 결과를 원전 현장에 적용하여 실무화하는 과정이 필요하다.
Feature Selection(FS)은 중복적인 요인을 제거하면서 이러한 다량의 범위성(dimensionality)을 줄여주는 데에 효과적인 방법으로 알려져 있다. 또한, 요인을 추출하는 효율과 결과의 포용성을 올리고, 예측 정밀도와 같은 영역에서의 마이닝 수행도를 향상시킨다. FS 알고리듬은 피쳐 (feature)의 부분집합(subsets) 공간을 통하여 탐색을 수행한다¹²⁾.

후속연구

진단 실험 등을 통한 다양한 방법으로 현실적 데이터를 수집하고, 본 연구의 결과를 원전 현장에 적용하여 실무화하는 과정이 필요하다. 또한 본 연구에서 제안한 기법은 스트레스뿐만 아니라 다중요인을 내포하고 있는 조직적 측면에서의 안전자원관리¹⁵⁾ 및 안전문화를 개선하는 핵심 기술로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
또한, X_i가 다루기 곤란한 인자이고, 독립변수(x_k, x_i, ……, x_n)와 상관하는 인자 y_k가 관심을 가지는 인자일 때, 관심을 가지는 종속변수 Y_k의 대용특성으로 X₁을 가질 수 있다. 이러한 원리를 원전 종사자의 직무 스트레스 관리에 적용하여, Fig. 4에서와 같이 DM기법으로 뽑아진 직무 스트레스의 여러 요인들 중 보다 효과적인 대용특성 요인으로 다루기 힘든 요인을 관리할 수 있다면, 비용적인 측면에서 이점을 가지면서 종사자의 직무 건전성을 보다 효과적으로 유지관리 할 수 있을 것이다.
구체적으로는 Correlation-Based Feature Selection (CBFS)를 적용한 데이터 마이닝 기법과 통계적 방법인 Response Surface Methodology(RSM)를 조합하는 방식으로, 분석 결과로부터 직무 스트레스에 영향을 미치는 요인들을 효과적으로 관리할 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 분석기법으로 많은 설문 항목들에 포함된 요인들의 규모를 줄여 주면서 종속변수와 상관관계가 높은 유의한 인자들을 지속적으로 도출할 수 있으므로, 원전의 종사자 스트레스 관리에 적용할 수 있을 것이다.
또한 본 논문에서 제시하는 대용특성 기술을 이용한 강건 스트레스 관리 체계를 구축할 경우, 종사자 측면의 기술 역량의 기반을 유지하고 강화할 수 있다. 진단 실험 등을 통한 다양한 방법으로 현실적 데이터를 수집하고, 본 연구의 결과를 원전 현장에 적용하여 실무화하는 과정이 필요하다. 또한 본 연구에서 제안한 기법은 스트레스뿐만 아니라 다중요인을 내포하고 있는 조직적 측면에서의 안전자원관리¹⁵⁾ 및 안전문화를 개선하는 핵심 기술로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스트레스를 측정하는 주관적인 방법은 무엇이 있는가?	스트레스를 측정하는 주관적인 방법으로는 설문, 인터뷰, 개인자각, 관측 등이 있으며, 구체적인 방법으로는 JCQ (Job Content Questionnaire)8), Occupational Stress Index, GJSQ (Generic Job Stress Questionnaire)9) 등이 있다. 국내에서는 한국인 직무 스트레스 측정도구 KOSS가 가장 흔히 사용되고 있다. 이런 평가방법들은 자기기입식 도구로서, 각 하부영역을 통합하여 하나의 전체 스트레스 점수를 도출할 경우 총체적인 비교가 가능하다는 장점이 있지만, 독립적인 하부 영역의 단순합산이 초래할 수 있는 측정오류의 단점이 있다.
	데이터마이닝의 주요 목적은?	또한, 감추어진 한계를 추출하고 미래를 예측하기 위한 수단으로 사용되고 있다. 데이터마이닝의 주요 목적은 대량의 데이터베이스로부터 잠재적이고 잘 알려지지 않은 유용한 정보를 추출하기 위한 것이다11). 이러한 추출을 성공적으로 달성하기 위하여, 데이터 마이닝은 통계와 패턴 인지와 같은 컴퓨터 기술을 사용한다.
	설문, 인터뷰, 개인자각, 관측 등 스트레스를 측정하는 주관적인 방법들의 특징은?	국내에서는 한국인 직무 스트레스 측정도구 KOSS가 가장 흔히 사용되고 있다. 이런 평가방법들은 자기기입식 도구로서, 각 하부영역을 통합하여 하나의 전체 스트레스 점수를 도출할 경우 총체적인 비교가 가능하다는 장점이 있지만, 독립적인 하부 영역의 단순합산이 초래할 수 있는 측정오류의 단점이 있다. 각 영역별 점수만을 대상으로 분석할 경우 영역 간 점수 비교 결과를 어떻게 해석하고 평가하느냐의 문제점을 안게 된다. 개인이 인식한 주관적인 스트레스의 양을 측정하는 것이어서 개인적 특성에 따라 스트레스를 다르게 인식할 수 있다는 한계점을 가진다.

참고문헌 (15)

D. Katz and R. L. Kahn, "The Social Psychology of Organizations(2nd ed.)", New York : Wiley, 1978.
M. T. Matteson and J. M. Ivancevich, "Type A and B Behavior Patterns and Self-reported Health Symptoms and Stress : Examining Individual and Organizational Fit", J Occup Med., Vol. 24, No. 8, pp. 585-589, 1982.

상세보기
J. W. Seifert, "Data Mining: An Overview", CRS Report RL-31798, 2004.
D. Allen, "The Relationship between Variable Selection and Data Augmentation and a Method for Prediction", Technometrics 16, pp. 125-127, 1974.

상세보기
http://www.kosha.or.kr
Yonghee Lee, Jong-Hun Yun and Yong-Hee Lee, "A Study on the Coincidences Between Group Traits and Personal Traits upon the Job Stress", Journal of the Society of Korea Industrail and Systems Engineering Vol. 35, no. 2, pp. 19-27, 2012.
Yonghee Lee and Sangmun Shin, "Job Stress Evaluation using Response Surface Datamining" International Journal of Industrial Ergonomics 40 pp. 379-385, 2010.

상세보기
R. Karasek, G. Gordon, C. Pietrokovsky, M. Rrese, C. Pieper, J. Schwartz, L. Fry and D. Schirer, "Job Content Questionnaire: Questionnaire and User''s Guide", University of Massachusetts, Lowell, 1985.
J. J. Hurrell and M. A. McLaney, "Exposure to Job Stresse, A New Psychometric Instrument", Scandinavian Journal of Work, Environment & Health 14, pp. 27-28. 1988.
M. J. O'Neill, "Ergonomic Design for Organizational Effectiveness", Lewis Publishers, 1998.
W. Frawley, G. S. Piatetsky and C. Matheus, "Knowledge Discovery in Databases: an Overview" AI Magazine Fall, pp. 213-228, 1992.
D. Allen, "The Relationship between Variable Selection and Data Augmentation and a Method for Prediction", Technometrics 16, pp. 125-127, 1974.

상세보기
M. A. Hall, "Correlation-based Feature Selection for Machine Learning", Ph. D. Dissertation, Waikato University, Department of Computer Science, Hamilton, New Zealand, 1988.
R. R. Quinlan, "Induction of decision trees", Issue 1, Machine Learning. Hingham, MA, pp. 81-106, 1986.
Yong-Hee Lee, "Nu-SRM(Nuclear Safety Resource Management) for Organizational Safety in Korean NPPs", 5-th JNES-KINS Joint Workshop, 2012.

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