[논문]ANP 기법을 이용한 기업의 재해 수준 평가

백신원; 임미혜

doi:10.5762/kais.2019.20.12.44

ANP 기법을 이용한 기업의 재해 수준 평가
Assessment of Disaster Levels of Company using the Analytic Network Process 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.12, 2019년, pp.44 - 52

백신원 (한경대학교 토목안전환경공학과) , 임미혜 ((주)서울산업안전컨설팅)

초록
AI-Helper

다양한 업종별 산업이 존재하고 규모가 커지면서 산업재해 사고 또한 다양화되고 있고 해마다 줄지 않고 있는 추세를 보이고 있다. 이러한 산업재해는 다양한 방법으로 분석 및 통계화하여 발표되고 있다. 대부분의 기업은 자사의 재해 수준에 대해 재해율을 이용하여 타 기업체와의 비교 정도만 할 뿐 기업체 개별적 특성을 반영한 비교와 이를 기초로 한 기업의 특성을 고려한 안전관리 활동계획을 수립하는 업체는 거의 찾아볼 수 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 지난 5개년(2013~2017) 간의 재해통계에서 도출된 데이터와 전문가 판단에 의한 설문조사를 통한 안전정보 특성과 ANP 기법을 이용한 각 기업들 간의 재해 수준을 평가할 수 있는 기법을 개발하는데 그 연구의 목적이 있다. 본 논문에서는 재해통계자료 중 기업의 재해 수준을 평가하는 데 있어 중요하다고 생각되는 6가지 요인을 선정하였는데, 이 6가지 요인으로는 산업 형태 및 규모별 현황, 작업자 연령별 현황, 재해 정도별 현황, 입사 근속 기간별 현황, 발생형태별 현황 등을 들 수 있다. 본 연구에서는 재해요인별 가중치를 도출함으로써 각 기업들의 재해통계와 도출된 가중치를 이용하여 그 기업의 재해 수준을 비교 평가할 수 있도록 점수화하는 방법을 제시할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Industrial accidents differ considerably according to the industry and the scale of these industries. These industrial disasters have been analyzed in various ways. Therefore, a technique was developed to evaluate the disaster level among companies using the ANP method and the data derived from the disaster statistics over the past five years(2013~2017), as well as the safety information characteristics through questionnaires. The objective of the study was to determine the disaster level and safety level of a company. In this paper, six factors that are considered important for assessing the disaster level of the enterprise among the disaster statistics were selected. These factors included the industry type and size, age of employee, duration of treatment, duration of employment, and typical occurrence. Most companies use the accident rate for their disaster level to compare only with other companies. In this study, the weighting factors of the company were derived taking the characteristics of each company into consideration. Therefore, the disaster level of each company can be evaluated using the disaster statistics from each company and the derived weighting factors.

주제어

표/그림 (16)

그림 Fig. 1. ANP Procedures
그림 Fig. 2. ANP model between the top factors
표 Table 1. RI values according to the n value
그림 Fig. 3. Super matrix in ANP
그림 Fig. 4. The structure of top and bottom factors in this study
표 Table 2. Weighted matrix of top factors
표 Table 3. Limit super matrix of bottom factors
표 Table 4. Weighting value of Industrial type(A)
표 Table 5. Weighting value of Industrial size(B)
표 Table 6. Weighting value of age of employee(C)
표 Table 7. Weighting value of duration of treatment(D)
표 Table 8. Weighting value of duration of employment (E)
표 Table 9. Weighting value of typical occurrence(F)
표 Table 10. Weighting factors
표 Table 11. Accident status of A company(2018)
표 Table 12. Accident status of B company(2018)

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

두 가지 방법으로 분석한 결과가 다른 이유는 AHP방법은 변수들 사이의 상관관계를 고려하지 않는 트리 구조이고, ANP방법은 변수들 사이의 상관관계 및 피드백 효과를 모두 고려하는 네트워크 구조이기 때문이다. 따라서 향후 그린 ICT 정책의 수립 시 변수의 상관관계를 보다 명확히 파악하여 두 가지 분석 방법을 적절히 활용하여 정책효과의 극대화를 꾀할 수 있을 것이라 제시하였다.
기존의 사용되고 있는 산업재해 통계와 연구들을 재해의 발생추이, 발생 빈도, 요인들 간의 상관관계 등 단순통계량 중심의 분석에 국한되어있기 때문에 산업재해의 특성을 종합적으로 파악하는데 제한이 있다고 보여 진다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 최근 5년간 재해 데이터를 토대로 발생 현황에 대한 지역적, 업종별 특성을 분석하고자 하였다. 데이터의 구조적 특성을 파악하는데 효과적인 정보를 제공하여 주는 다변량 분석기법(multivariate analysis)을 활용하여 재해발생의 특성을 분석하고자 하며, 이와 같은 분석을 통하여 우리나라 실정에 맞는 효과적인 안전관리 정책을 수립하는데 기여할수 있다고 제시한 연구자도 있었다[2].

제안 방법

또한, 도시지역계획분야에서 연구가 미흡하였던 대표적인 도시재난인 풍수해에 대해 연구를 진행한 경우도 있었다[6]. 기존 풍수해 재해요인별, 국지적으로 진행되었던 안전성 평가를 종합적이며, 광범위한 차원에서 진행하고자 전국 시군을 대상으로 분석하였다. 풍수해 안전성 평가는 다기준 의사결정 기법의 하나인 ANP분석기법을활용하였으며, 다양한 도시평가 요인을 반영하기 위해 문헌고찰 이외에 전문가 자문을 통해 기존에 고려하지 못했던 다양한 지표를 검토하였다.
두 번째 단계는 구축된 네트워크 모형을 바탕으로 각 요소의 중요도를 산정하기 위해 설문을 작성하여 쌍대비교를 한다. 쌍대비교 방법은 AHP에서 수행하는 방법과동일하며, 이때 AHP에서와 마찬가지로 CI(Consistence Index)와 RI(Random Index)의 비율인 CR(Consistency Ratio)을 이용하여 일관성 검사를 수행하는데, RI는 n 값에 따라 주어지는 상수로 아래의 Table 1에 의한 값을 사용하게 된다.
산업재해의 실태에 대한 단순한 기술통계 분석(빈도 분석, 발생률 계산 등) 정도에 머무르고 있는 선행연구의 부족한 점을 보완하고자 산업부문별 재해위험도를 분석하는 연구도 있었다[3]. 따라서, 재해발생의 패턴을 다양한 유형(산업별, 재해유형별, 발생시간별, 입사 근속기간별 등)으로 구분하여 비교 분석하고, 재해 발생에 대한확률분포 모형을 추정함으로써 특정 시간대별로 재해발생 확률을 예측할 수 있도록 하였다.
본 연구는 자사의 재해 수준 및 안전 수준을 평가하기 위해 선정된 요인들을 네트워크 형태로 구조화시키며, 5개년 간의 재해통계에서 도출된 데이터와 전문가 판단에 의한 설문조사를 안전 정보의 특성으로 이용하여ANP(Analytic Network Process) 기법을 적용하고 이를 통해 최종적인 중요도를 부여하게 된다.
본 연구에서는 6가지의 상위 요소의 중요도를 구하기 위해 안전 및 컨설팅 전문가 20인에게 설문을 통해 각각의 쌍대비교행렬을 구하고 이를 정규화(normalize)하여 평균을 구한 6가지 상위 요소의 쌍대비교 행렬은 Table 2와 같고, 이 Table 2에서 가중치 열은 각 행의 값을 더하고 평균하여 구함으로써 6가지 상위 요소에 대한 가중치를 결정할 수 있었다. 이때 20인의 상위요소의 설문조사에 대 한 일관성 비율(CR)이 식 (2)를 만족하는 것으로 나타나 일관성이 있는 것으로 판정할 수 있었다.
본 연구에서는 다기준 의사결정의 주요 결정 사항인 기업별 안전 평가기법의 상위 6가지 요인 별 각 하위 요인의 가중치 분석을 위해 ANP 모델을 구축하고 중요도를 측정하였다. 6가지의 상위 요인은 재해통계 자료로부터 선정하였다[8].
국내의 체계적인 그린 ICT 정책의 수립을 위해 고려해야 할 정책 목표의 우선순위를 분석하는 연구도 있었다[5]. 이를 위해 AHP와 ANP 방법을 적용하여 5가지 주요 정책적 목표에 대한 우선순위를 각각 분석하였다. ANP 방법을 이용한 분석 결과 기술성, 효율성, 경제성,환경성, 안정성의 순위로 가중치가 도출되었다.
기존 풍수해 재해요인별, 국지적으로 진행되었던 안전성 평가를 종합적이며, 광범위한 차원에서 진행하고자 전국 시군을 대상으로 분석하였다. 풍수해 안전성 평가는 다기준 의사결정 기법의 하나인 ANP분석기법을활용하였으며, 다양한 도시평가 요인을 반영하기 위해 문헌고찰 이외에 전문가 자문을 통해 기존에 고려하지 못했던 다양한 지표를 검토하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 다기준 의사결정의 주요 결정 사항인 기업별 안전 평가기법의 상위 6가지 요인 별 각 하위 요인의 가중치 분석을 위해 ANP 모델을 구축하고 중요도를 측정하였다. 6가지의 상위 요인은 재해통계 자료로부터 선정하였다[8]. 상위 요인으로는 산업 형태별, 산업 규모별, 작업자 연령별, 재해 정도(치료예상기간) 별, 작업자 입사 근속 기간별, 발생형태별요인이며, 하위요인으로는 각 요인별 세부요인이고 2차 요인에 해당된다.
이를 위해 재해통계를 활용하여 현 상황의 구체적인 수치를 인식하고 판단하여 적합한 안전 활동 계획을 내릴 수 있어야 한다. 본 논문은 산업안전보건공단에서 매년 재해현황 통계자료로 제시하고 있는 산업재해현황을 기초로, 다양하게 분석된 산업재해요인들 중 기업의 재해 수준 및 안전 수준을 평가하는데가장 중요하다고 생각되는 6가지 요인을 선정하였다. 6가지 요인으로는 산업 형태 및 규모별 현황, 작업자 연령별 현황, 재해 정도별 현황, 입사 근속 기간별 요인, 발생 형태별 현황이다.
본 연구에서는 결과의 객관성을 보다 높이기 위해 산업안전보건공단에서 발표한 5개년(2013~2017) 간의 재해 통계자료를 활용하고자 하였는데, 산업 형태별 5개년 재해율 평균값을 정규화하고 Table 2의 가중치를 곱하여 구한 산업 형태별 가중치 결과는 다음의 Table 4와 같다. Table 5는 산업 규모별 5개년 재해율 평균값을 정규화하고 Table 2의 가중치를 곱하여 구한 산업 규모별가중치 결과이며, Table 6은 작업자 연령별 5개년 재해자수 평균값을 정규화하고 Table 2의 가중치를 곱하여구한 작업자 연령별 가중치 결과이다.
한편, 본 연구에서는 기업 간 재해 수준을 비교하기 위해 두 업체를 선정하였는데, A기업은 시흥에 위치한 160명 근로자 규모의 자동차 부품 제조업체이며, 2018년도 산업재해자료는 Table 11과 같다. B기업은 인천에 위치한 230명 근로자 규모의 전자제품 부품 제조업체이며, 2018년도 산업재해자료는 Table 12와 같다.

이론/모형

본 연구에서는 네트워크 분석과정을 이용한 기업별 재해 수준 및 안전 수준을 점수화하는 평가 모형을 이용하였는데, 보통 ANP분석을 위한 과정은 다음과 같은 4단계의 절차를 통해 수행된다.

성능/효과

이를 위해 AHP와 ANP 방법을 적용하여 5가지 주요 정책적 목표에 대한 우선순위를 각각 분석하였다. ANP 방법을 이용한 분석 결과 기술성, 효율성, 경제성,환경성, 안정성의 순위로 가중치가 도출되었다. 두 가지 방법으로 분석한 결과가 다른 이유는 AHP방법은 변수들 사이의 상관관계를 고려하지 않는 트리 구조이고, ANP방법은 변수들 사이의 상관관계 및 피드백 효과를 모두 고려하는 네트워크 구조이기 때문이다.
A기업과 B기업의 재해율은 비슷하였으나 본 연구에서 ANP를 이용하여 산정된 가중치와 재해통계를 기초로 구한 가중치를 기준으로 점수화를 한 결과, A기업은 68.8점, B기업은 97.5점으로 나와 A기업보다는 B기업의 재해 수준이 높음을 알 수 있었으며, 이 재해 수준 점수 결과는 A기업의 안전 수준이 B기업의 안전 수준보다 높다고 평가할 수 있다. 따라서 본 연구에서 도출된 재해 수준 평가를 위한 점수화 방안을 이용해서 기업체의 개별적 특성을 반영한 안전관리 계획을 수립함에 있어 큰 기초를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 ANP 모델을 이용하여 산업 형태별, 산업 규모별, 작업자 연령별, 작업자 입사 근속 기간별, 발생 형태별 하위 요소에 대한 가중치를 Table 3과 같이 구할 수 있었으며 재해통계를 바탕으로 Table 4 ~Table 9까지의 가중치로부터 최종적인 Table 10의 각 요소별 가중치를 구할 수 있어 기업의 재해 수준 및 안전수준을 점수화할 수 있는 기초를 마련하였다. 따라서 기업별 재해 수준 및 안전 수준 평가 점수는 다음과 같은 식 (3)에 의해서 구할 수 있게 된다.
본 연구에서는 기업들의 재해 수준을 평가할 수 있는 방안으로 ANP의 기법을 활용하여 재해요인별 가중치를 도출하였고, 이러한 결과와 재해통계를 기초로 한 가중치 및 기업들의 재해통계를 기초로 각 기업들의 재해 수준을 점수화할 수 있었다.
다음 단계는 슈퍼 매트릭스 W를 구성하기 위하여 각각 상위 요인 내의 하위 요인들 사이의 상대적 중요도를 계산하였는데, 이는 각각의 하위 요인이 다른 하위 요인에 영향을 주는 정도를 나타낸다. 본 연구에서는 상위 요소와 마찬가지로 하위 요소에 대해 안전 및 컨설팅 전문가 20인에게 설문을 통해 각각의 쌍대비교 행렬을 구하고 이를 정규화(normalize)하여 평균을 구함으로써 초기 초행렬을 구성할 수 있었는데, 이때 20인의 하위 요소의 설문조사에 대한 일관성 비율(CR)도 식 (2)를 만족하는 것으로 나타났다. 한편 이 초기 초행렬에 Table 2의 상위 요소의 가중치를 곱하여 가중 초행렬(weighted super matrix)을 구할 수 있었고, 이 가중 초행렬을 무한대로 곱하여 일정한 값으로 수렴하게 되는 수렴 초행렬(limit super matrix)을 구할 수 있었는데 본 연구에서 구한 수렴 초행렬은 Table 3과 같다.

후속연구

그렇기 때문에 다양한 요인을 바탕으로 한 재해 수준 및 안전 수준 평가가 이루어질 때 기업은 자사의 재해 수준 및 안전수준을 정확히 판단할 수 있게 된다. 그리고 기업이 재해 수준 및 안전 수준을 정확히 판단할 수 있게 되면 획일적으로 이루어졌던 안전 활동 등이 기업의 재해 수준 및 안전 수준에 맞게 개선될 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 사용되고 있는 산업재해 통계와 연구들을 재해의 발생추이, 발생 빈도, 요인들 간의 상관관계 등 단순통계량 중심의 분석에 국한되어있기 때문에 산업재해의 특성을 종합적으로 파악하는데 제한이 있다고 보여 진다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 최근 5년간 재해 데이터를 토대로 발생 현황에 대한 지역적, 업종별 특성을 분석하고자 하였다.
5점으로 나와 A기업보다는 B기업의 재해 수준이 높음을 알 수 있었으며, 이 재해 수준 점수 결과는 A기업의 안전 수준이 B기업의 안전 수준보다 높다고 평가할 수 있다. 따라서 본 연구에서 도출된 재해 수준 평가를 위한 점수화 방안을 이용해서 기업체의 개별적 특성을 반영한 안전관리 계획을 수립함에 있어 큰 기초를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
따라서, 본 연구 결과를 통해 산업 종류 및 산업 규모가 다르더라도 각 기업들의 재해 수준 및 안전 수준을 비교하여 평가할 수 있는 방안을 제시할 수 있었으며, 추후 연구에서는 본 연구결과와 다양한 기업들의 재해통계를 적용하여 산업 종류별로 재해 수준 및 안전 수준의 등급화도 추진할 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	산업재해요인들 중 평가하는데 가장 중요한 6가지 요인은 무엇인가?	본 논문은 산업안전보건공단에서 매년 재해현황 통계자료로 제시하고 있는 산업재해현황을 기초로, 다양하게 분석된 산업재해요인들 중 기업의 재해 수준 및 안전 수준을 평가하는데가장 중요하다고 생각되는 6가지 요인을 선정하였다. 6가지 요인으로는 산업 형태 및 규모별 현황, 작업자 연령별 현황, 재해 정도별 현황, 입사 근속 기간별 요인, 발생 형태별 현황이다. 이러한 산업재해 요인들은 매년 다양한 방법으로 분석 및 통계화하여 발표하고 있다.
	ANP는 무엇인가?	ANP는 1996년 Thomas L. Saaty에 의해 제시된 것으로 기존의 AHP(Analytic Hierarchy Process : 계층적 의사결정 방법)를 일반화한 것이며, 평가요소들 간의 다양한 상호연관성을 반영하여 보다 정교한 의사결정을 수행하기 위해 개발된 평가기법이다. Fig.
	산업재해에 관한 기업들의 문제점은 무엇인가?	이러한 산업재해는 다양한 방법으로 분석 및 통계화하여 발표되고 있다. 대부분의 기업은 자사의 재해 수준에 대해 재해율을 이용하여 타 기업체와의 비교 정도만 할 뿐 기업체 개별적 특성을 반영한 비교와 이를 기초로 한 기업의 특성을 고려한 안전관리 활동계획을 수립하는 업체는 거의 찾아볼 수 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 지난 5개년(2013~2017) 간의 재해통계에서 도출된 데이터와 전문가 판단에 의한 설문조사를 통한 안전정보 특성과 ANP 기법을 이용한 각 기업들 간의 재해 수준을 평가할 수 있는 기법을 개발하는데 그 연구의 목적이 있다.

참고문헌 (8)

Kyung-Tak Jhee, Young-Ho Song, Kook-Sam Chung, "Categorical Analysis for the Factors of Industrial Accidents Cases", Journal of the KOSOS, Vol.17, No.1, pp.94-98, 2010. UCI: G704-000647.2002.17.1.001
Jung-Eun Lim, Hong-Cheol Lee, Sung-Jun Park, "A Study of the Structural Analysis for Fatal Industrial Accidents using Multivariate Analysis Methods", Journal of the Ergonomics Society of Korea, Vol.23, No.4, pp.22-34, 2004. UCI: G704-000286.2004.23.4.004
Hag-Yeol Kim, Tae-Young Heo, "A Analysis of Relative Injury Risk by Industry and Estimation of a Circular Distribution Model for Industrial Injury", Seoul City Research, Vol.11, No.1, pp.127-138, 2010.
Dong-Wan Kim, Min-Yong Park, "A Study of the Application of ANP Method as Remodeling Evaluation for Heating System", Journal of the Architecture Plan, Vol.19, No.1, pp.225-232, 2003. UCI: G704-A00167.2003.19.1.024
Yong Ho Shim, Gi Seob Byun, Bong Gyou Lee, "Deriving Strategic Priorities of Green ICT Policy using AHP and ANP", Journal of Korean Internet Information, Vol.12, No.1, pp.85-98, 2011. UCI: G704-001022.2011.12.1.003
Sang_Won Kim, Geun_Young Kim, "Food-Disaster Safety Evaluation of Korean Local Government using Analytic", Journal of Korean Region Development, Vol.24, No.2, pp.1-14, 2012. UCI: G704-000688.2012.24.2.003
Shinwon Paik, Misun Lee, "A Study on the Method of Safety Condition Evaluation using Analytic Hierarchy Process", Journal of the KOSOS, Vol.5, No.1, pp.85-89, 2012. UCI: G704-000114.2013.55.3.006
Analysis of Industrial Accidents, Korea Occupational Safety and Health Agency, 2013-2017.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증