[논문]철도관제사의 사고유발 요인에 관한 탐색적 구조분석

김경남; 신택현

doi:10.9709/jkss.2018.27.1.119

철도관제사의 사고유발 요인에 관한 탐색적 구조분석
An Exploratory Structural Analysis of the Accident Causing Factors in Railway Traffic Controllers 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.27 no.1, 2018년, pp.119 - 126

김경남 (서울9호선) , 신택현

초록
AI-Helper

본 연구는 철도관제사의 인적오류를 유발하는 요인이 무엇인지를 AMOS 구조방정식 모형을 활용하여 탐색적으로 검증하려는 목적에서 시도되었다. 관제사와 관련된 문헌연구를 토대로 피로와 스트레스를 외생변인, 정보처리과정에서의 오류(인지, 기억, 저장 및 실행오류)를 내생변인, 그리고 종속변인으로 책임사고와 아차사고를 설정하였다. 여러 기관의 현직관제사 201명의 설문을 분석한 결과, '스트레스 ${\rightarrow}$ 기억오류 ${\rightarrow}$ 저장오류 ${\rightarrow}$ 아차사고 ${\rightarrow}$ 책임사고'의 인과관계 고리가 성립한다는 것을 발견하였다. 이 같은 연구결과는 인적오류와 관련하여 관제사의 사고 저감을 위해서는 그 선행요인인 스트레스를 효과적으로 관리하여 정보처리과정에서의 기억 및 실행오류를 저감시킬 필요가 있다는 것을 시사한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study intended to exploratively testify human error causing factors for railway traffic controller, using AMOS structural equation model. Through literature survey, fatigue and stress as exogenous variable, errors in information process such as cognitive, memory, storage, and execution error as endogenous variable, and accident and incident(near-miss) as dependent variable were set up. Results based on AMOS using 201 railway traffic controllers' questionnaire showed that a clear causality loop like as 'stress ${\rightarrow}$ memory error ${\rightarrow}$ storage error ${\rightarrow}$ incident(near-miss) ${\rightarrow}$ accident' is formed. This result suggests that for the purpose of mitigation of traffic controller's accident, it is so necessary to reduce memory and execution error in the information processing process based on the effective management of stress, as the precedent of them.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 이처럼 철도안전을 주제로 한 연구에서 도외시되고 있는 철도관제사에게 초점을 맞춰 이들의 인적오류 유발에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지를 탐색적 관점에서 접근하여 밝혀보려는데 주요 목적이 있다.

제안 방법

확인요인분석을 토대로 적합도를 충족하는 최종 변인인 스트레스, 기억오류 및 실행오류, 그리고 책임사고와 아차사고 간의 인과관계 검증을 위해 구조방정식 모형을 활용하여 분석하였다.

대상 데이터

본 연구를 수행하기 위해 2017년 5월 중 전국 철도운영기관의 현직관제사를 대상으로 201부의 유효설문을 획득하여 이를 대상으로 통계처리 하였다.

데이터처리

따라서 책임사고와 아차사고 는 Dummy 변수를 이용하여 등간척도로 전환하였다. 2 단계에서는 1단계 통계결과를 토대로 측정도구의 타당성 및 신뢰도 측정을 위해 구조방정식 프로그램인 AMOS 20.0을 활용하여 확인요인분석을 실시하였다. 구조방정식 모형은 전통적 회귀분석이 다루지 못하는 측정오차를 고려하면서 다중 및 상호종속관계를 동시에 추정할 수 있기 때문에 회귀분석에 비해 좀 더 정확한 측정을 가능하게 해준다.
본 연구의 수행을 위해 먼저 1단계에서 유효설문 데이터를 대상으로 SPSS에 의한 탐색적 요인분석을 실시하여 척도순화과정을 거쳐 공통성이 낮은 항목을 제거하면서 주요 구성개념을 정리하였다. 책임사고 및 아차사고의 경우는 그 응답치를 ‘예’와‘아니오’라는 명목척도로 측정한 만큼, 회귀분석을 위해서는 이를 양적 성격의 등간척도로 변환할 필요성이 있다.
확인적 요인분석에서는 적합도의 적용이 중요한데 이를 엄격하게 적용할 경우 RMSEA(root mean square error of approximation) 0.08 이하, GFI(goodness-of-fitindex), NFI(normed fit index), CFI(comparative fit index), IFI(incremental fit index)는 0.9 이상, SRMR(standardized RMR)은 0.08 이하가 바람직하다. [Table 2]는 타당성을 저해하는 항목의 제거 후 모형적합도 지수를 나타낸 것이다.

성능/효과

둘째, 실행오류는 아차사고에는 유의한 영향을 미치는 반면 책임사고로 연결되지는 않는 것으로 나타났다. 하지만 아차사고는 책임사고를 유발하는 유의한 요인으로 작용하고 있다.
이 같은 일련의 인과관계를 요약하면 ‘스트레스 → 기억오류 → 저장오류 → 아차사고 → 책임사고’의 관계로 요약될 수 있다. 결국 관제사의 과도한 스트레스가 궁극적으로 책임사고를 유발할 수 있는 외생변인으로 작용한다는 사실을 본 연구결과는 보여주고 있다.
첫째, 철도관제사의 경우 피로보다는 스트레스가 정보처리과정에서 기억오류를 유발하는 선행요인인 것으로 나타났는데, 이 기억오류는 실행단계에서의 오류를 유발하고 있다.

후속연구

따라서 관제사들이 겪는 스트레스가 궁극적인 인적오류의 주된 잠재요인임을 인식하여 스트레스를 그 자체로만 접근하고 대증적인 요법과 치유방법의 개발에만 집중할 것이 아니라 관점을 넓혀 스트레스와 정보처리과정의 오류 및 사고의 인과관계라는 측면에서 접근하고 제도적인 개선방안을 함께 모색할 때 궁극적으로 관제사의 정보처리과정에서의 오류와 아차사고 및 책임사고의 발생 빈도와 확률을 저감시킬 수 있을 것으로 여겨진다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	전통적 회귀분석과 비교했을 때 구조방정식 모형의 장점은?	0을 활용하여 확인요인분석을 실시하였다. 구조방정식 모형은 전통적 회귀분석이 다루지 못하는 측정오차를 고려하면서 다중 및 상호종속관계를 동시에 추정할 수 있기 때문에 회귀분석에 비해 좀 더 정확한 측정을 가능하게 해준다. 반복적인 확인요인분석을 통해 모형적합도를 저해하는 변인 및 항목들을 추가로 제거한 결과, 본 연구에서 외생변인으로 설정한 피로와 스트레스 변인 중 피로가 탈락하였고, 내생변인 가운데는 인지오류와 저장오류가 탈락하였다.
	관제사의 경우 외생변인으로 설정한 피로가 내생변인에 아무런 영향을 미치지 못한 이유는?	첫째, 본 연구에서 외생변인으로 설정한 피로와 스트레스 중 피로는 기관사에 대한 선행연구결과들과 달리 관제사의 경우에는 내생변인에 아무런 영향을 미치지 못했다. 기관사의 경우 교번근무제도 하에서 정시근무의 강박감을 느끼면서 상당한 강도가 있는 운전업무를 수행하기 때문에 심리적, 신체적 피로가 매우 중요한 요인으로 부각되고 있지만, 관제사의 경우는 교대근무제도 하에서 비교적 장시간을 긴장감과 함께 스크린을 모니터링 하기 때문에 상당한 눈의 피로감을 느끼게 된다.
	인적 오류란 무엇인가?	인적 오류에 대한 이해와 정의가 매우 다양한 가운데[2], 일반적으로 다음의 정의가 자주 인용된다. 즉 인적 오류 (human error)란 시스템의 성능, 안전 또는 효율을 저하시키거나 감소시킬 잠재력을 갖고 있는 부적절하거나 원치 않는 인간의 결정이나 행동으로, 어떤 허용범위를 벗어난 일련의 인간 동작 중의 하나로 정의된다(한국산업 안전보건공단, 2011).[3]

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상세보기
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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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