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문제 정의
- 이에 본 연구에서는 A보험사의 클레임 레코드를 토대로 실제 건설공사 현장 내에 사고에 따른 보상금 지급액 데이터를 수집하여 사고원인 분석(공정률별, 계절별, 총공사금액별)을 통해 리스크 중점관리요인을 도출하고 이를 토대로, 건설공사보험에서의 적정한 보상금 지급액 회귀 모델을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 결과는 향후 건설 공사의 정량적인 리스크 분석 모델 개발 및 리스크 요인에 대한 검토를 위한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
- 하지만 상기 분석은 단순한 기술통계분석으로 보상금 지급액의 발생에 대해 설명하는데 한계가 있었으며, 본 연구의 목적인 건설 공사 현장의 정량적인 리스크 분석을 위해서는 확률론적인 리스크 추정 방법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 리스크 추정을 위해, 건설 공사 현장의 규모에 따라 사고 피해 크기를 고려한 피해율을 설정하고 이를 예측하고자 회귀분석을 실시하였다.
- 본 연구의 회귀분석은 향후 국내 건설공사의 목적물손해배상의 적정한 보상금 지급액 예측모델을 개발에 목적을 두고 있으며 식(1)과 같은 회귀모형을 구축하였다. 회귀모형의 변수는 선행연구 분석 및 이전 분석을 토대로 도출하였다.
제안 방법
- 본 연구는 실제 건설공사 현장 내 사고가 발생하여 보상금을 지급한 금액을 토대로 다음과 같은 방법으로 진행된다. 첫째, 이론적 고찰을 통해 선행연구 및 국내외 리스크 관리방안에 관한 연구를 분석하였다. 둘째, 2001년부터 2012년까지의 건축공사에 보험 가입대상중 목적물손해 배상에 한정하여 보상금 지급액을 수집하였다.
- 둘째, 2001년부터 2012년까지의 건축공사에 보험 가입대상중 목적물손해 배상에 한정하여 보상금 지급액을 수집하였다. 셋째, 수집된 데이터를 토대로 사고원인 분석을 하기 위해, 각각 누적공정률, 계절, 총공사금액별로 원인별 사고빈도 및 보상금 지급액 분석을 실시하였다. 넷째, 리스크 요인들을 종속변수인 보상금 지급액과 독립변수로써 자연재해, 지리정보, 시공방법 및 능력, 프로젝트 규모로 분류하여 다중회귀분석을 실시하였다.
- 이는 프로젝트에서 착공되는 시점부터 준공되어 발주자에게 인도될 때까지 전체 공사기간 동안 이루어진다. 즉, 목적물손해 배상과 제 3자 배상은 보상하는 범위가 차이가 있으므로 리스크 관리요인들도 차이가 날 것으로 판단하여 본 연구에서는 이 중 목적물손해 배상에 한정하여 연구를 진행하였다.
- 이에 본 연구에서는 선행연구와 다음과 같은 차별성을 갖는다. 첫째, 건설공사보험 정책적 제안 연구에서 벗어나 실제 보상금 지급액 데이터를 활용하여 통계 분석을 실시하고, 정량적인 분석 모델과 피해함수를 제시하였다. 둘째, 리스크 분류체계를 건설공사보험에서 제시하는 사고원인을 사용하여 과거사례를 분석하였다.
- 첫째, 건설공사보험 정책적 제안 연구에서 벗어나 실제 보상금 지급액 데이터를 활용하여 통계 분석을 실시하고, 정량적인 분석 모델과 피해함수를 제시하였다. 둘째, 리스크 분류체계를 건설공사보험에서 제시하는 사고원인을 사용하여 과거사례를 분석하였다.
- 평균 보상금 지급액도 20∼40%, 60∼80%, 80∼100% 구간이 0∼20%, 40∼60% 구간에 비해 높은 것으로 나타났다. 이에 대해 사고가 대부분 발생하는 구간의 사고원인 분포를 분석해보았다.
- 계절별 분석의 경우, 수집된 데이터를 봄(3월, 4월, 5월), 여름(6월, 7월, 8월), 가을(9월, 10월, 11월), 겨울(12월, 1월, 2월)로 나누어 분류하였다.
- 총공사금액에 따른 사고빈도 및 보상금 지급액을 분석하기 위해 총공사금액을 각각 100∼950억 원, 950∼1,800억 원, 1,800∼2,650억 원, 2,650∼3,500억 원으로 나누어 보상금 지급액과 비교하였다.
- 이와 같이, 사고빈도와 보상금 지급액에 따라 사고원인별 분석을 실시하였다. 하지만 상기 분석은 단순한 기술통계분석으로 보상금 지급액의 발생에 대해 설명하는데 한계가 있었으며, 본 연구의 목적인 건설 공사 현장의 정량적인 리스크 분석을 위해서는 확률론적인 리스크 추정 방법이 요구된다.
- 본 연구의 회귀분석은 향후 국내 건설공사의 목적물손해배상의 적정한 보상금 지급액 예측모델을 개발에 목적을 두고 있으며 식(1)과 같은 회귀모형을 구축하였다. 회귀모형의 변수는 선행연구 분석 및 이전 분석을 토대로 도출하였다.
- Table 11은 보상금 지급액과 총공사금액의 기술통계를 나타낸다. 본 연구에서는 133개의 건설프로젝트의 보상금 지급금액과 총공사금액을 활용하여 종속변수인 피해율로 활용하였다.
- 본 연구에서는 자연재해 위험도와 지리정보, 시공방법 및 능력, 프로젝트 규모로 분류하여 Table 12와 같이 총 4개의 항목으로 수집하였다.
- 첫째, 자연재해요인으로 독일 B 보험사의 NATHAN Hazard map을 이용하여 자연재해 위험도를 산정하였다[14]. 위험지도에서 제시된 여러 재해를 Figure 2와 같이, 3개의 요인으로 구분한 후, 각각 요인에서 국내 적용가능한 대표적인 요인인 Earthquakes, Tropical cyclones, Flash flood를 각 건설공사 위치정보를 활용하여 변수로 수집하였다.
- 첫째, 자연재해요인으로 독일 B 보험사의 NATHAN Hazard map을 이용하여 자연재해 위험도를 산정하였다[14]. 위험지도에서 제시된 여러 재해를 Figure 2와 같이, 3개의 요인으로 구분한 후, 각각 요인에서 국내 적용가능한 대표적인 요인인 Earthquakes, Tropical cyclones, Flash flood를 각 건설공사 위치정보를 활용하여 변수로 수집하였다.
- 둘째, 건설정보요인으로는 지리정보, 시공방법 및 능력, 프로젝트 규모로 분류하였다. 피해율에 영향을 미칠만한 지리정보를 지역조건과 고도로 수집하였으며, 시공방법 및 능력으로 구조 타입 및 피사고 시공사의 시공능력을 선정하였다.
- 둘째, 건설정보요인으로는 지리정보, 시공방법 및 능력, 프로젝트 규모로 분류하였다. 피해율에 영향을 미칠만한 지리정보를 지역조건과 고도로 수집하였으며, 시공방법 및 능력으로 구조 타입 및 피사고 시공사의 시공능력을 선정하였다.
- 마지막 프로젝트 규모는 지상층수, 지하층수, 총공사기간, 누적공정률을 변수로 선정하였다. 이에 11개의 항목을 독립변수로 하여 각 변수들과 피해율의 관계를 분석하였다.
- 마지막 프로젝트 규모는 지상층수, 지하층수, 총공사기간, 누적공정률을 변수로 선정하였다. 이에 11개의 항목을 독립변수로 하여 각 변수들과 피해율의 관계를 분석하였다.
- 이를 토대로 중점관리요인을 도출하기위해 사고원인 분석을 하였다. 그 결과, 공정률별로 20∼40%, 60∼80%, 80∼100% 구간은 각각 22.
- 2%를 차지하였다. 상기 분석은 본 연구의 목적인 리스크에 대하여 정량적인 추정을 할 수 없으며, 따라서 다중회귀분석을 통해 리스크를 추정하기 위해 종속변수로 피해율을, 독립변수로 자연재해 위험도와 지리정보, 시공방법 및 능력, 프로젝트 규모로 분류하였다.
- 이에 따라, 복잡해진 현대 건설 프로젝트에서 예측 및 대응할 수 없는 리스크 관리 방법에 관한 연구가 필요하다. 이에 본 연구는 A보험사의 클레임 레코드를 토대로 실제 건설 공사 현장 내에 보상금 지급액 데이터를 수집하였으며, 사고원인 분석 및 회귀분석을 실시하였다. 사고원인 분석을 위해 본 연구에서는 공정률별, 계절별, 총공사금액별로 분류하고, 사고 빈도와 보상금 지급액으로 분석하여 리스크 중점관리요인을 도출하였다.
- 이에 본 연구는 A보험사의 클레임 레코드를 토대로 실제 건설 공사 현장 내에 보상금 지급액 데이터를 수집하였으며, 사고원인 분석 및 회귀분석을 실시하였다. 사고원인 분석을 위해 본 연구에서는 공정률별, 계절별, 총공사금액별로 분류하고, 사고 빈도와 보상금 지급액으로 분석하여 리스크 중점관리요인을 도출하였다. 두 번째, 종속변수로 피해율을, 독립변수로 자연재해 위험도와 지리정보, 시공방법 및 능력, 프로젝트 규모로 분류하여 다중회귀분석을 실시하여, 총공사금액 대비 보상금 지급액에 대한 피해율 예측 모델을 개발하였다.
- 사고원인 분석을 위해 본 연구에서는 공정률별, 계절별, 총공사금액별로 분류하고, 사고 빈도와 보상금 지급액으로 분석하여 리스크 중점관리요인을 도출하였다. 두 번째, 종속변수로 피해율을, 독립변수로 자연재해 위험도와 지리정보, 시공방법 및 능력, 프로젝트 규모로 분류하여 다중회귀분석을 실시하여, 총공사금액 대비 보상금 지급액에 대한 피해율 예측 모델을 개발하였다. 회귀분석 결과 45.
대상 데이터
- 첫째, 이론적 고찰을 통해 선행연구 및 국내외 리스크 관리방안에 관한 연구를 분석하였다. 둘째, 2001년부터 2012년까지의 건축공사에 보험 가입대상중 목적물손해 배상에 한정하여 보상금 지급액을 수집하였다. 셋째, 수집된 데이터를 토대로 사고원인 분석을 하기 위해, 각각 누적공정률, 계절, 총공사금액별로 원인별 사고빈도 및 보상금 지급액 분석을 실시하였다.
- 본 연구에서 데이터 수집은 A보험사의 클레임 레코드를 기반으로 건설현장에서 피해가 발생하여 실제 보상금을 지급한 데이터를 수집하였다. 또한, 2001년부터 2012년까지 국내 건설공사보험의 약관에 따라 비슷한 공정을 가진 건축공사(Building)의 유형을 대상으로 분석하였다[3].
- 본 연구에서 데이터 수집은 A보험사의 클레임 레코드를 기반으로 건설현장에서 피해가 발생하여 실제 보상금을 지급한 데이터를 수집하였다. 또한, 2001년부터 2012년까지 국내 건설공사보험의 약관에 따라 비슷한 공정을 가진 건축공사(Building)의 유형을 대상으로 분석하였다[3]. 또한, 건설공사보험에서 배상하는 목적물손해 배상과 제 3자 배상 중에서 공사물건에 대해 배상하는 목적물손해에 대한 보상금을 지급받은 경우로 한정하였다.
- 최근 건설 프로젝트에서는 예측 불가능한 리스크 요소가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 리스크 파악하고 분석하기 위해서, A 보험사의 클레임 레코드를 수집하였다. A 보험사의 보상금 지급액은 2001년부터 2012년까지 배상을 받은 건설공사의 목적물 손해액을 대상으로 하였으며, 사고원인을 건설공사 보험 약관에 따라 13가지로 분류하였다.
- 이에 본 연구에서는 이러한 리스크 파악하고 분석하기 위해서, A 보험사의 클레임 레코드를 수집하였다. A 보험사의 보상금 지급액은 2001년부터 2012년까지 배상을 받은 건설공사의 목적물 손해액을 대상으로 하였으며, 사고원인을 건설공사 보험 약관에 따라 13가지로 분류하였다.
데이터처리
- 셋째, 수집된 데이터를 토대로 사고원인 분석을 하기 위해, 각각 누적공정률, 계절, 총공사금액별로 원인별 사고빈도 및 보상금 지급액 분석을 실시하였다. 넷째, 리스크 요인들을 종속변수인 보상금 지급액과 독립변수로써 자연재해, 지리정보, 시공방법 및 능력, 프로젝트 규모로 분류하여 다중회귀분석을 실시하였다. Figure 1은 본 연구의 방법을 나타낸다.
- 건설프로젝트의 사고원인을 분석하기 위해 실제 국내 사례를 통한 데이터를 Table 6와 같이 누적공정률, 계절, 총공사금액으로 구분한 후 기술통계분석을 실시하였다.
- 누적공정률의 경우 수집된 데이터를 공정률 20%로 각 구간별로 나누어 5개의 구간으로 분류하였으며, 이를 사고 빈도와 평균 보상금 지급액과 비교하였다.
- 회귀분석을 만족하기 위해서 종속변수가 정규분포를 따르는지에 대한 정규성 검정을 실시하였다. 본 연구에서 사용된 표본의 크기에서 Shapiro-Wilk test가 성능이 가장 좋다[14].
성능/효과
- Table 5는 2001년부터 2012년까지 발생한 사고원인별 사고빈도 및 보상금 지급액에 대한 기술통계를 나타낸다. 사고 빈도의 경우, 태풍, 공사수행 중 작업 실수, 집중호우, 화재 및 폭발 순으로 많이 발생하였으며 이에 따른 보상금 지급액 평균은 태풍, 기계 고장 및 누전, 작업자 부주의, 번개, 도난 순서대로 크게 나타났다.
- 평균 보상금 지급액도 20∼40%, 60∼80%, 80∼100% 구간이 0∼20%, 40∼60% 구간에 비해 높은 것으로 나타났다.
- 3) 80∼100% 구간에서는 전체 리스크 비율이 폭우가 47.4%, 화재/폭발이 35.2%로 주요원인으로 나타났으며, 비교적 다른 사고원인의 영향을 덜 받았다.
- 2) 60∼80% 구간은 폭우와 태풍이 주요 원인으로 나타났으며, 각각 전체 리스크 비율의 31.8%, 22%를 차지하였다.
- 1) 20∼40% 구간의 경우 화재/폭발에서 사고 빈도가 15회, 평균 보상금 지급액이 2.2억 원으로 전체 리스크 비율의 39.7%를 차지하였으며, 그 다음은 공사수행 중 작업 실수(22.9%)과 태풍(16.6%) 순서로 나타났다.
- 분석결과, 사고원인을 다음과 같이 네 가지 분류로 볼 수 있다. 1) 빈도가 낮지만 피해가 큰 사고, 2) 발생빈도가 높고 피해가 적은 사고, 3) 빈도와 피해가 모두 낮은 사고, 4) 빈도와 피해가 모두 큰 사고이며, 각각 사고의 특징은 사고원인에 대한 대응방법에 영향을 준다. Table 7의 경우, 공사수행 중 작업 실수, 화재/폭발, 태풍.
- 8%, 22%를 차지하였다. 공사수행 중 작업 실수의 경우 빈도는 높았으나, 평균 보상금 지급액이 작은 것으로 분석되었다.
- 1) 봄 구간의 경우 화재/폭발 및 기타에 대한 영향이 각각 전체 리스크 비율의 45.4%, 26.6%로 크게 나타난 반면 사고빈도는 대체로 낮았다.
- 3) 1,800∼2,650억 원 구간에서는 태풍이 74.9%의 비율을 차지하여, 사고 발생 원인이 태풍에서 주로 나타났다.
- 2) 950∼1,800억 원 구간은 폭우와 태풍이 주요 원인으로 나타났으며, 각각 전체 리스크 비율의 42.1%, 34.3%를 차지하였다.
- 1) 100∼950억 원 구간의 경우, 폭우, 화재/폭발, 공사 수행 중 작업 실수 순서대로 전체 리스크 비율이 26.4%, 24.7%, 22.1%로 나타났다.
- 2) 여름 구간의 경우 사고원인의 57%가 폭우로 사고빈도가 14회, 평균 보상금 지급액이 2.2억 원으로 나타났다. 그 다음으로 태풍의 전체 리스크 비율은 15%로 나타났다.
- 3) 가을 구간의 전체 리스크 비율은 화재/폭발 및 태풍, 폭우 순서로 33.4%, 26.2%, 11.2%로 나타났다.
- 총공사금액별 사고원인 분석 결과 건설프로젝트 규모가 커질수록 사고원인의 종류가 급격하게 감소하는 것을 알 수 있다. 이에 규모가 작은 구간에서 좀 더 다양한 사고 대책이 요구된다.
- 또한, 독립변수 중 지진, 태풍, 현장 고도, 시공능력, 공정률을 이용한 회귀모델은 유의확률이 0.05이상으로 보상금 지급액과 관계가 없는 것으로 나타났다. 따라서 Table 14와 같이 독립변수로는 지역조건, 홍수, 지상층, 지하층, 총공사기간, 구조타입을 지정하였으며, 모든 변수가 유의확률이 모두 0.
- 그 결과, 공정률별로 20∼40%, 60∼80%, 80∼100% 구간은 각각 22.6%, 26.3%, 27%로 전체 공정 중 대부분의 사고가 발생하였으며, 계절별로는 겨울, 봄, 여름, 가을 순서대로 각각 11%, 14.4%, 27.1%, 47.5%가 발생하였다.
- 5%가 발생하였다. 총공사금액별로 분석한 결과에 따르면 규모가 커질수록 총 보상금 지급액이 감소하였으며, 180억 미만의 공사가 79.2%를 차지하였다. 상기 분석은 본 연구의 목적인 리스크에 대하여 정량적인 추정을 할 수 없으며, 따라서 다중회귀분석을 통해 리스크를 추정하기 위해 종속변수로 피해율을, 독립변수로 자연재해 위험도와 지리정보, 시공방법 및 능력, 프로젝트 규모로 분류하였다.
- 회귀분석 결과 45.5%의 설명력을 가진 피해율예측모델을 개발 및 검증하였다. 이에 뒷받침하여 ANOVA 분석시 유의확률이 0.
- 5%의 설명력을 가진 피해율예측모델을 개발 및 검증하였다. 이에 뒷받침하여 ANOVA 분석시 유의확률이 0.05이하로 만족하였으며, 로그화된 종속변수 역시 정규성 분포를 따르는 것으로 나타났다. 하지만 본 모형의 데이터는 건설공사보험 중 건설공사와 목적물손해에 한정하여 수집한 한계가 있다.
후속연구
- 이에 본 연구에서는 A보험사의 클레임 레코드를 토대로 실제 건설공사 현장 내에 사고에 따른 보상금 지급액 데이터를 수집하여 사고원인 분석(공정률별, 계절별, 총공사금액별)을 통해 리스크 중점관리요인을 도출하고 이를 토대로, 건설공사보험에서의 적정한 보상금 지급액 회귀 모델을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 결과는 향후 건설 공사의 정량적인 리스크 분석 모델 개발 및 리스크 요인에 대한 검토를 위한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
- 이와 같이, 사고빈도와 보상금 지급액에 따라 사고원인별 분석을 실시하였다. 하지만 상기 분석은 단순한 기술통계분석으로 보상금 지급액의 발생에 대해 설명하는데 한계가 있었으며, 본 연구의 목적인 건설 공사 현장의 정량적인 리스크 분석을 위해서는 확률론적인 리스크 추정 방법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 리스크 추정을 위해, 건설 공사 현장의 규모에 따라 사고 피해 크기를 고려한 피해율을 설정하고 이를 예측하고자 회귀분석을 실시하였다.
- 이는 예측값의 ±2Se가 실측값의 95%를 포함하고 있음을 나타낸다. 하지만 본 연구의 모델은 45.5%의 설명력만 있으며, 나머지 54.5%는 알려지지 않은 변수들이 존재하는 것으로 파악되므로 향후 이에 대한 후속연구가 필요하다.
- 05이하로 만족하였으며, 로그화된 종속변수 역시 정규성 분포를 따르는 것으로 나타났다. 하지만 본 모형의 데이터는 건설공사보험 중 건설공사와 목적물손해에 한정하여 수집한 한계가 있다. 따라서 향후 제 3자 배상 및 다양한 가입대상에 추가적으로 분석해야할 것이다.
- 하지만 본 모형의 데이터는 건설공사보험 중 건설공사와 목적물손해에 한정하여 수집한 한계가 있다. 따라서 향후 제 3자 배상 및 다양한 가입대상에 추가적으로 분석해야할 것이다. 또한 본 연구의 영향 요인 외에 나머지 54.
- 5%의 설명력을 가진 피해율예측모델을 개발 및 검증하였다. 본 연구의 결과는 향후 건설 공사의 정량적인 리스크 분석 모델 개발 및 리스크 인자에 대한 검토를 위한 자료로 활용될 것이다.
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