[논문]한국어 퍼지 언어변수를 이용한 리스크 평가

임현교; 변상훈; 김현정

doi:10.14346/jkosos.2015.30.4.151

한국어 퍼지 언어변수를 이용한 리스크 평가
Risk Assessment using Fuzzy Linguistic Variables in Korean 원문보기

한국안전학회지 = Journal of the Korean Society of Safety, v.30 no.4, 2015년, pp.151 - 158

임현교 (충북대학교 안전공학과) , 변상훈 (충북대학교 안전공학과) , 김현정 (국립재난안전연구원 안전연구실)

Abstract ▼ AI-Helper

Usually risk assessment is performed for the safety of diverse industries though, many kinds of risks cannot be analyzed effectively by using classical probability models due to lack of experience data and impreciseness of human decision making. For these reasons, fuzzy risk assessment utilizing subjective judgment and experience of skillful experts has been considered as a solution. In this study, to comprehend the relationship between conventional fuzzy theory and human conceptual images on risks, linguistic variables were reviewed with reference to fuzzy membership functions, especially in the Korean language. As interviewees, about a hundred people including students as well as safety engineers voluntarily participated. The research results showed that most people were in favor of adjective expressions decorated with adverbs rather than naive expressions such as "high" or "low", and that directly translated linguistic variables were not appropriate for the Korean people in risk assessment as far. Therefore, with consideration of the selection tendency by the Korean people in linguistic variables, it could be concluded that 5 level expressions would be most favorable for linguistic variables in risk assessments in Korea.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그런 까닭에 많은 학자들은 사람들이 사용하는 언어를 퍼지함수로 표현하되 언어변수의 모호성을 극복하고자, 언어변수에 대응하는 수치 값을 얻고자 하였다. 예를 들어, Hersh와 Caramazza는 19명의 피실험자에게 크기가 다양한 12개의 사각형을 무작위로 보여주고, 크기를 표현하는 13개의 언어 중 가장 적절하다고 생각되는 언어를 선택하도록 하여 인간이 인식하는 크기에 대한 언어개념을 퍼지 함수로 표현하고자 하였으며⁵⁾, Onisawa와 Yasushi는 휴먼에러 가능성의 소속함수를 정의하고 휴먼에러 가능성을 언어변수로 표현하여 분류하고자 하였다⁶⁾.
본 연구는 리스크 요인을 한국어 언어변수로 제시하는 경우, 각 표현에 대하여 평가자들이 갖고 있는 인식 정도의 차이를 소속함수로 나타내어 응답자들의 인식 차이를 비교하고, 한국어 언어변수를 제시하기 위한 합리적 방안을 모색함으로써, 리스크 평가의 유효성을 향상시키기 위하여 수행되었다.
본 연구는 리스크 평가와 관련하여 흔히 이용되고 있는 언어변수 체계의 문제점을 확인하고, 해결책을 모색하고자 수행되었다. 연구결과에 따르면 응답자들은 대체로 언어변수에 비하여 리스크 수치를 낮게 평가하는 일관된 경향을 보였으나, 리스크를 3개 수준으로 표현하는 언어변수에 대한 인식은 대체로 비슷하고 객관성이 보였다.

제안 방법

각 그룹 평가자들로부터 도출한 결과로부터 언어변수에 대응하는 소속함수를 분류하고, 각 함수들의 최소값, 최빈값, 최대값의 평균을 구하여 해당 언어변수의 인식 범위를 비교하였다. 우선, “크다”, “보통이다”, “작다”의 기본적 언어변수를 비교한 결과는 Fig.
각각의 위험상황에 대하여 각 그룹의 평가자들이 리스크를 표현하는데 사용한 언어표현 및 소속함수 결과를 취합하고, 평가자들에게서 얻은 결과를 언어변수 별로 구분하였다. 단, 응답 항목이 완성되지 못하여 불완전한 항목은 분석에서 제외하였다.
1은 피실험자들에 제시된 일러스트레이션의 예이다. 다만, 피실험자들에게는 한글로 제시되었으나, 여기에는 본 학회지 편집규정상 영어로 수정하였다.
리스크의 크기는 각 요인별로 “크다”, “보통이다”, “작다”의 3수준으로 구분하여 응답자가 쉽게 구분할 수 있도록 하였다.
이와 같은 방법으로 개별적인 상황에 대하여 정량적 평가가 끝나면, 다음에는 해당 상황에 대한 리스크의 크기를 가장 적절한 언어변수 한 개를 선정하여 표현하도록 요구하였다. 이때, 필요하면 설문지에 제시된 정도부사(adverbs of degree) 중 가장 적절하다고 생각되는 언어변수를 한 개 추가하거나, 또는 본인이 판단하기에 가장 적절하다고 판단되는 부사를 하나 추가하도록 하여, 언어변수의 도입을 유도하였다.
이에 비하여 제2수준과 제4수준의 경우에는 “다소”, “약간”, “조금”, “비교적” 등의 정도부사와 “작다”, “크다” 등의 형용사로 구성할 것을 제안하였다.
피실험자는 크게 세 그룹으로 나누어 선발하였다. 첫 번째 그룹은 리스크평가에 대하여 관심이 깊다고 판단되는 안전공학 전공의 20대 대학생 35명(수학기간 평균 3.
피실험자로 하여금 제시된 위험상황에 대하여 위험요인으로 인한 사고의 발생 빈도 및 발생 강도를 우선 Fig. 1에 보는 바와 같이 각각 100 mm 선형 척도에 표시하게 하여 개별적 요인에 대한 평가를 통하여 리스크 평가의 안정성을 높인 후, 최종 리스크 값이라고 예상되는 최빈값(가장 확신도가 높은 값), 최소값 및 최대값을 각각 100 mm 선형 척도에 표시하게 하였다.

대상 데이터

리스크가 포함된 위험 상황은 한국산업안전보건공단에서 제작한 위험예지훈련도해집⁸⁾에 게재된 일러스트레이션(illustration) 중 10매를 선정하여 활용하였으며, 무작위로 응답자에게 제시되었다. Fig.
본 연구에서는 기존 리스크 관련 연구에서 이용된 부사를 조사하여 먼저 102개의 부사를 추출한 후, 표준국어대사전에서 그 의미를 검토하여 빈도, 강도 및 리스크를 수식하는데 적절하다고 판단되는 부사를 최종 적으로 선별하였다. 실제로 피실험자에게 제시된 부사는 Fig.
첫 번째 그룹은 리스크평가에 대하여 관심이 깊다고 판단되는 안전공학 전공의 20대 대학생 35명(수학기간 평균 3.5±1.5년)을 선발하였으며, 두 번째 그룹은 특히 언어변수에 민감하다고 판단되는 20대 대학생으로 국문학 전공의 학생 32명(수학기간 평균 3.3±1.4년)을 선발하였고, 나머지 세 번째 그룹으로는 생산현장에서 실제로 위험요인을 인지하고 리스크 평가를 수행하는 안전관리자 31명(업무경력 평균 6.6±6.0년)을 선발하였다.

성능/효과

5개 수준에 대한 분석결과에 따르면, 응답자들의 대부분이 정도부사없이 단순히 “크다”, “작다”는 형용사를 쓰기보다는 “조금”, “매우” 등의 정도부사를 추가하여 표현하는 것을 희망하였다.
7개 수준의 언어변수와 관련체계를 분석한 결과, 언어변수의 수가 증가함에 따라 “작다”, “보통이다”, “크다”로 이어지는 중간 범위의 리스크 수준에 대응하는 언어변수의 인식폭은 점차 줄어드는 반면 언어변수에 대한 혼동은 점차 증대될 것으로 예상되어, 응답자의 혼동을 증가시킬 뿐 응답의 정확성을 기대하기는 곤란한 것으로 예상되었다.
결과적으로 생산활동 중의 모든 위험요인은 언어를 통하여 인식되며, 언어를 통하여 평가되고, 언어를 통하여 취합되며, 언어를 통하여 표현됨으로써 동료들에게 전달된다고 이해될 수 있다. 그러나 언어표현에 대한 개인의 인식정도는 주관적이므로, 퍼지 리스크 평가에 언어변수를 이용하는 경우, 언어변수는 언어를 구사하는 사람의 지식 수준과 언어 능력, 사회적 환경과 문화적 배경 등에 의하여 크게 영향을 받게 되므로, 이 과정 중에 모호함이 개입되지 않을 수 없다.
결과적으로, 리스크 평가에 관한 한 응답자들의 혼동을 줄일 수 있는 한국어 언어변수 체계로는 “매우 작다”, “조금 작다”, “보통이다”, “조금 크다”, “매우 크다”로 이루어지는 5수준 체계가 가장 적절한 것으로 판단되었다.
단, 응답 항목이 완성되지 못하여 불완전한 항목은 분석에서 제외하였다. 그 결과, 안전공학 전공 학생그룹에서는 350개의 응답 중 349개의 응답을, 국어국문학 전공 학생그룹의 경우에는 320개의 응답 중 309개, 그리고 안전관리자 그룹의 경우에는 310개의 응답 중 297개의 응답결과를 분석하였다.
이러한 인간의 성향을 감안한다면, 예를 들어, 응답자들에게 9수준의 리스크 범주를 요구하여 언어변수가 더 늘어날수록 “조금 작다”, “보통이다”, 그리고 “조금 크다”로 형성되는 중간 범위 내에 더욱 좁은 폭의 범주가 새로 추가되어 응답자들이 인식하는 언어변수 대응폭은 점점 더 줄어드는 반면, 언어로 인한 혼동은 더욱 증대될 것이라는 것은 어렵지 않게 유추할 수 있다. 그러므로 결과적으로, 리스크에 관한 한국어 언어변수는 Table 7에 보는 바와 같이 5개 수준으로 제시하는 것이 가장 바람직하다고 판단되었다.
반면, 학생 집단과는 반대로, “매우 크다” 함수의 범위는 좁고, “매우 좁다”의 범위가 넓을 것이라는 점을 예상하면, 학생집단에 비하여 안전관리자 집단은 리스크를 작게 인식하고 있다는 점을 이해할 수 있었다.
본 연구는 리스크 평가와 관련하여 흔히 이용되고 있는 언어변수 체계의 문제점을 확인하고, 해결책을 모색하고자 수행되었다. 연구결과에 따르면 응답자들은 대체로 언어변수에 비하여 리스크 수치를 낮게 평가하는 일관된 경향을 보였으나, 리스크를 3개 수준으로 표현하는 언어변수에 대한 인식은 대체로 비슷하고 객관성이 보였다.
이 Table에 따르면, 각 그룹들의 의견을 종합해 볼 때 최하위 언어변수는 단연 “매우 작다”가 압도적이고, 중간 수준에는 “보통이다”, 최고위 수준에는 “매우 크다”가 적절한 것으로 판단되었다.
이 결과에 따르면, 집단에 관계없이 “보통이다”라는 개념은 완벽하다고 할 만큼 동일하다는 것을 알 수 있으며, “크다”라는 개념에 대해서도 인식에 크게 차이가 없음을 알 수 있다.
이것은 안전공학 전공 학생집단에 비하여 리스크를 크게 인식하는 경향이 있다는 것을 보여주는데, “크다” 함수의 오른쪽 범위에 위치하게 되는 “매우 크다” 함수의 범위가 넓을 것이라는 점과, “작다” 함수의 왼쪽 범위에 위치하게 되는 “매우 작다” 함수의 범위가 좁을 것이라는 점을 감안한다면, 국문학 전공 학생집단은 같은 상황에 대하여 리스크를 상대적으로 크게 인식하고 있다는 점을 이해할 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	인간은 어떤 동물인가?	잘 알려져 있다시피 인간은 언어의 동물(Homo Linguistics)이다. 인간은 언어를 통하여 자신의 의견을 피력하고, 다른 사람이나 외계로부터의 정보를 받아들이고 동료들과 교환하며 살아간다.
	언어변수에 대응하는 수치 값을 얻고자 한 연구에는 무엇이 있는가?	그런 까닭에 많은 학자들은 사람들이 사용하는 언어를 퍼지함수로 표현하되 언어변수의 모호성을 극복하고자, 언어변수에 대응하는 수치 값을 얻고자 하였다. 예를 들어, Hersh와 Caramazza는 19명의 피실험자에게 크기가 다양한 12개의 사각형을 무작위로 보여주고, 크기를 표현하는 13개의 언어 중 가장 적절하다고 생각되는 언어를 선택하도록 하여 인간이 인식하는 크기에 대한 언어개념을 퍼지 함수로 표현하고자 하였으며5), Onisawa와 Yasushi는 휴먼에러 가능성의 소속함수를 정의하고 휴먼에러 가능성을 언어변수로 표현하여 분류하고자 하였다6). 또한 Karwowski와 Mital은 산업현장의 리스크를 퍼지함수로 표현하는 데 있어서 Table 1과 같이 언어변수를 이용할 것을 제안하였다3).
	인간은 어떻게 살아가는가?	잘 알려져 있다시피 인간은 언어의 동물(Homo Linguistics)이다. 인간은 언어를 통하여 자신의 의견을 피력하고, 다른 사람이나 외계로부터의 정보를 받아들이고 동료들과 교환하며 살아간다. 따라서, 인간의 판단이나 사고는 언어와 서로 불가분의 관계에 있으며, 언어가 없으면 인간의 판단은 존재할 수가 없고, 언어가 없는 개념은 결국 존재할 수 없다는 사실은 언어학자들에 의하여 이미 널리 알려져 있다4).

참고문헌 (10)

W.H. Heinrich, D. Petersen and N. Ross, Industrial Accident Prevention, 5th ed., McGraw-Hill, New York, 1980.
K.T. Grabam and G.F. Kinney, "A Practical Safety Analysis System for Hazards Control," J. of Safety Research, Vol.12, pp.13-20, 1980.
W. Karwowski and A. Mital, "Potential Applications of Fuzzy Sets in Industrial Safety Engineering," Fuzzy Sets and Systems, Vol.19, No.2, pp.105-120, 1989.
R. L. Solso, Cognitive Psychology, 4th ed., Allyn and Bacon, 1995.
H. M. Hersh and A. Caramazza, "A Fuzzy Set Approach to Modifiers and Vagueness in Natural Language," Journal of Experimental Psychology, Vol.105, No.3, pp.254-276, 1976.

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T. Onisawa and N. Yasushi, "Fuzzy Human Reliability Analysis on the Chernobyl Accident", Fuzzy Sets and Systems, Vol.28, No.2, pp.115-127, 1988.

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S. Y. Jung, "Development of A Fuzzy Multi-Criteria Risk Assessment Method", Ph.D. Thesis, Graduate School of Dongkuk University, 1998 (in Korean).
S. H. Kim, Collected Illustrations for Hazard Anticipation Training, Korea Occupational Safety and Health Agency, 2007 (in Korean).
C. Wickens, Engineering Psychology and Human Performance, Scott, Foresman and Company, 1984.
G. Miller, "The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information," Psychological Review, Vol.63, pp.81-97, 1956.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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