[논문]조직의 안전분위기가 항공교통관제사의 안전행동에 미치는 영향

이효상; 박진우

doi:10.12985/ksaa.2019.27.1.010

[국내논문] 조직의 안전분위기가 항공교통관제사의 안전행동에 미치는 영향
The Effect of organizational safety climate at Air Traffic controller's safety behavior 원문보기

한국항공운항학회지 = Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics, v.27 no.1, 2019년, pp.10 - 19

이효상 (국토교통부 항공교통본부 공역정보과 공역기획) , 박진우 (한국항공대학교 경영학부)

Abstract ▼ AI-Helper

As a domestic aviation industry has been growing continuously, the air traffic volume of en-route has increased rapidly to 2,300 a day. According to developing air navigation system including Performance Based Navigation(PBN), the manner of flights has diversified. Consequentially task of air traffic service has been increasing more and more and the organization of Air Traffic Service(ATC) established one Air traffic management Office(ATMO), extends to 3 Regional organization(Seoul, Busan, Jeju) and a number of air traffic controller exceeds 600. The purpose of this research is going to investigate the relationship between organization's safety climate and air traffic controller's safety behavior, In pursuing above, previous studies related to co-worker and supervisor's safety climate were examined for literature review. Based on this previous studies, research model was constructed. Hypothesis was verified by effect. Data from 209 samples was employed for final survey. The main results show that co-worker and supervisor's safety climate were meaningful factors to effect perceived Safety Behavior and safety knowledge, safety motivation were significantly and positive related to safety compliance.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig 1. Research Model
표 Table 1. Demographic information of sample
표 Table 2. Variable reliability
표 Table 3. Descriptive statistics
표 Table 4. Person correlation
표 Table 5. Fit index
표 Table 6. Construct validity
표 Table 7. Convergent validity
표 Table 8. Result of research hypotheses testing

AI 본문요약
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문제 정의

(2008)의 연구를 토대로 먼저, 관제조직 내의 그룹을 동료와 감독자로 나누어 안전분위기를 조직, 동료 및 감독자의 안전분위기로 구분 적용하고, Brian et al.(2016)의 연구를 토대로 안전분위기가 안전동기와 안전지식에 영향을 주는지를 확인하여 결국은 관제사의 안전행동에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 한다.
특히, 안전분위기를 동료 와 감독자로 나누어 진행한 연구는 현재까지 수행 되지 않았다. 따라서, 본 연구는 항공교통관제조직의 안전분위기가 감독관 및 동료와 안전지식, 안전동기 변수로 하여 항공교통관제사의 안전행동에 미치는 영향을 밝혀보고자 한다. 세부적으로 언급하면, Mulia et al.
본 연구는 관제업무와 관련하여 조직, 동료, 감독자의 안전분위기, 안전동기와 안전지식이 항공교통관제사의 안전행동에 미치는 영향을 실증분석을 통해 알아보고자 선행연구를 바탕으로〈그림 1〉과 같은 연구모형을 제시하였다. 특히, 선행연구에서는 안전행동을 안전준수와 안전참여로 나누고 있는데, 항공교통관제의 안전을 위해서는 안전기준 등의 준수가 더 중요성을 있으므로 본 연구에서는 안전행동을 안전준수에 한정하였다.
본 연구는 항공교통관제조직의 안전분위기가 감독관과 동료의 안전분위기에 미치는 영향과 항공교통관제사의 안전행동에 주는 긍정적인 영향을 규명하고자 하였다. 항공교통관제사 209명을 대상으로 실증 분석한 결과는 다음과 같다.

가설 설정

H1a. 관제 조직의 안전분위기는 관제실 동료의 안전분위기에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
H4. 관제사의 안전동기는 관제사의 안전행동에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
H3. 관제사의 안전지식은 관제사의 안전행동에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
H2b. 관제실 동료의 안전분위기는 관제사의 안전동기에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
H2a. 관제실 동료의 안전분위기는 관제사의 안전지식에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
H1b. 조직 조직의 안전분위기는 관제실 감독자의 안전분위기에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

제안 방법

첫째, 응답자의 인구통계학적 특성을 알아보기 위하여 빈도분석을 실시하였다. 둘째, 확인적 요인분석과 구조모형의 경로계수를 규명하기 위하여 구조방정식 모형을 이용하여 연구가설을 검증하였다.
본 연구에서 사용한 설문지는 기존 문헌연구를 기초로 예비조사를 먼저 실시한 후 설문내용을 보완․수정하여 작성하였다. 설문지는 인구통계학적 특성 및 조직의 안전분위기, 관제조직 감독자의 안전분위기, 동료의 안전분위기, 안전동기, 안전지식 과 안전행동(안전 준수)로 구성되어 있다.
본 연구에서는 적합도 평가 지수의 기준이 확립된 CFI(Comparative Fit Index), TLI(Tucker-Lewis Indes), RMSEA(Root-Mean Squre Error of Approximation) 를 통해 모형의 적합도를 평가하였다.
본 연구에서 사용한 설문지는 기존 문헌연구를 기초로 예비조사를 먼저 실시한 후 설문내용을 보완․수정하여 작성하였다. 설문지는 인구통계학적 특성 및 조직의 안전분위기, 관제조직 감독자의 안전분위기, 동료의 안전분위기, 안전동기, 안전지식 과 안전행동(안전 준수)로 구성되어 있다. 설문지상의 척도는 리커트 7점 척도로 작성했으며, 7점은 ‘매우 그렇다’, 1점은 ‘전혀 그렇지 않다’로 측정하였다.
정규성 검정은 일변량 정규성과 다변량 정규성 모두 검토하였으며 정규성 항목 중 왜도와 첨도를 통해 파악하였다. 왜도는 자료의 대칭성정도를 나타낸 것으로 평균에 대한 대칭적 정규분포와는 달리 양의 왜도는 자료가 평균 좌측에 몰려있고, 음의 왜도는 평균의 우측에 몰려있어 평균에 대한 비대칭적 분포를 이룬다.
본 연구는 관제업무와 관련하여 조직, 동료, 감독자의 안전분위기, 안전동기와 안전지식이 항공교통관제사의 안전행동에 미치는 영향을 실증분석을 통해 알아보고자 선행연구를 바탕으로〈그림 1〉과 같은 연구모형을 제시하였다. 특히, 선행연구에서는 안전행동을 안전준수와 안전참여로 나누고 있는데, 항공교통관제의 안전을 위해서는 안전기준 등의 준수가 더 중요성을 있으므로 본 연구에서는 안전행동을 안전준수에 한정하였다.

대상 데이터

조사는 2018년 10월15일부터 2019년 2월 10일까지 대구, 인천 항공교통관제소 및 제주지방항공청 및 서울지방항공청 관제사를 대상으로 실시하였다. 설문지는 총 250부 배포하였고, 그 중 220부를 회수하였으나 불성실한 설문지 11부를 제외한 총 209부를 최종분석에 사용하였다.
설문지상의 척도는 리커트 7점 척도로 작성했으며, 7점은 ‘매우 그렇다’, 1점은 ‘전혀 그렇지 않다’로 측정하였다. 조사는 2018년 10월15일부터 2019년 2월 10일까지 대구, 인천 항공교통관제소 및 제주지방항공청 및 서울지방항공청 관제사를 대상으로 실시하였다. 설문지는 총 250부 배포하였고, 그 중 220부를 회수하였으나 불성실한 설문지 11부를 제외한 총 209부를 최종분석에 사용하였다.

데이터처리

구조방정식 모형 분석을 진행하기 전에 각 잠재변인을 구성하는 관측변인이 타당하게 구성되었는 지를 파악하기 위해 확인적 요인분석(Confirmatory factor analysis: CFA)을 실시하였다.
동일개념을 측정하는 복수의 문항들이 어느 정도 일치하는가를 검증하는 것으로, 각 변수에 대한 개념신뢰도(Construct Relibility)와 평균분산추출값(Average Variance Extracted: AVE)을 측정하였다. 수렴타당도 평가 기준인 개념신뢰도 0.
본 연구의 가설을 검증하기 위하여 항공교통관 제사의 설문조사를 바탕으로 수집된 자료에 대하여 SPSS 19.0 프로그램과 AMOS 19.0 통계 패키지 프로그램을 활용하여 분석하였다. 첫째, 응답자의 인구통계학적 특성을 알아보기 위하여 빈도분석을 실시하였다.
응답자의 특성을 분석하기 위하여 인구통계학적 특성과 일반적 특성에 대하여 빈도분석을 실시하였다. 표본의 일반적 특성은〈표 1〉와 같다.
0 통계 패키지 프로그램을 활용하여 분석하였다. 첫째, 응답자의 인구통계학적 특성을 알아보기 위하여 빈도분석을 실시하였다. 둘째, 확인적 요인분석과 구조모형의 경로계수를 규명하기 위하여 구조방정식 모형을 이용하여 연구가설을 검증하였다.

이론/모형

세부적으로 언급하면, Mulia et al.(2008)이 제시한 안전분위기 평가모형과 Brian H.W. Guo, Tak Wing Yiu, Vicent A. Gonzales(2016)이 제시한 모형을 항공교통관제사에 적용하여 안전분위기가 조직에 미치는 영향과 안전동기와 안전지식이 관제사의 안전행동과의 관계를 분석하였다.

성능/효과

2.2.2 개념 타당도 분석 각 관측변인이 잠재변인을 잘 반영하는지 파악하기 위해, 관측변인들의 요인 부하량을 확인한 결과, 모든 경로계수가 유의한 것으로 나타나, 관측변인들이 해당 잠재변인을 잘 반영하는 것으로 판단되었다. 또한 표준화 경로계수(β)가 0.
감독관 안전분위기와 동료 안전분위기의 상관계수가 0.829으로, 감독관 안전분위기와 안전지식의 상관계수가 0.694으로, 감독관 안전분위기와 안전 동기의 상관계수가 0.560으로, 감독관 안전분위기와 안전행동의 상관계수가 0.580으로 통계적으로 유 의한 양의 상관관계를 보이고 있다. 동료 안전분위기와 안전지식의 상관계수가 0.
006이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 감독관의 안전분위기에서 안전동기는 비표준화 베타값이 0.551이고, 검정통계량은 t값이 2.664 이며 유의확률이 0.008이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 동료의 안전분위기에서 안전지식은 비표준화 베타값이 0.
000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 감독관의 안전분위기에서 안전지식은 비표준화 베타값이 0.450이고, 검정 통계량은 t값이 2.764이며 유의확률이 0.006이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 감독관의 안전분위기에서 안전동기는 비표준화 베타값이 0.
구조방정식 모형을 활용하여 본 연구의 가설을 검증 했으며, 검증결과 모형 적합도 지수는 CMIN/DF=1.803, GFI=0.869, AGFI=0.830, RMR= 0.044, CFI=0.956, NFI=0.908, RMSEA=0.062로 나타났다. 일부 수치(GFI, AGFI, RMSEA)는 기준치를 넘지는 않지만 전반적으로 만족할 만하다.
셋째, 관제실 동료의 안전분위기는 관제사의 안전지식에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 관제사의 안전동기와 안전지식은 관제사의 안전관제(안전준수)에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 항공교통관제사의 관제업무 수행에 감독관과 동료의 안전분위기가 관제 안전행동을 이끄는 중요한 요인임을 보여주는 것이다.
001이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 동료의 안전분위기에서 안전동기는 비표준화 베타값이 0.146이고, 검정통계량은 t값이 0.826이며 유의확률이 0.409이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 안전지식에서 안전행동은 비표준화 베타값이 0.
008이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 동료의 안전분위기에서 안전지식은 비표준화 베타값이 0.472이고, 검정통계량은 t값이 3.247이며, 유의확률이 0.001이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 동료의 안전분위기에서 안전동기는 비표준화 베타값이 0.
이는, 조직의 리더 및 중간관리자의 안전을 중시하는 분위기는 관제실의 관제사 동료와 감독관의 안전중시 분위기에 절대적인 영향이 있음을 의미한다. 둘째, 관제실 감독관의 안전 분위기는 관제사의 안전지식과 안전 동기에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 관제실 동료의 안전분위기는 관제사의 안전지식에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
둘째, 관제실 감독관의 안전 분위기는 관제사의 안전지식과 안전 동기에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 관제실 동료의 안전분위기는 관제사의 안전지식에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 관제사의 안전동기와 안전지식은 관제사의 안전관제(안전준수)에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.
000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 안전동기에서 안전행동은 비표준화 베타값이 0.453이고, 검정통계량은 t값이 4.250이며, 유의확률이 0.000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이상과 같은 연구가설 검증결과 가설 H1a, H1b, H2a, H2c, H2d, H3, H4는 채택되었고, H2b는 기각되었다.
409이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 안전지식에서 안전행동은 비표준화 베타값이 0.379이고, 검정통계량은 t값이 4.745이며, 유의확률이 0.000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 안전동기에서 안전행동은 비표준화 베타값이 0.
000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이상과 같은 연구가설 검증결과 가설 H1a, H1b, H2a, H2c, H2d, H3, H4는 채택되었고, H2b는 기각되었다.
9보다 높은 값을 보였다. 절대적 합지수인 RMSEA는 기준치인 .10보다 낮은 값을 보며, 전반적으로 양호한 적합도를 보여 확인적 요인 분석 모형은 적합한 것으로 판단되었다.
조직의 안전분위기는 평균이 5.32, 표준편차가 0.888, 동료의 안전분위기는 평균이 5.73, 표준편차가 0.777, 감독관의 안전분위기는 평균이 5.80, 표준편차가 0.793으로 나타났다. 안전지식은 평균이 5.
조직의 안전분위기에서 감독관의 안전분위기는 비표준화 베타값이 0.623이고, 검정통계량은 t값이 7.600이며 유의확률이 0.000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 조직의 안전분위기에서 동료의 안전분위기는 비표준화 베타 값이 0.
000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 조직의 안전분위기에서 동료의 안전분위기는 비표준화 베타 값이 0.651이고, 검정통계량은 t값이 7.123이며 유의확률이 0.000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 감독관의 안전분위기에서 안전지식은 비표준화 베타값이 0.
630으로 통계적으로 유의한 양의 상관 관계를 보이고 있다. 조직의 안전분위기와 동료의 안전분위기의 상관계수가 0.710로, 조직의 안전분위기와 안전지식의 상관계수가 0.555으로, 조직의 안전분위기와 안전동기의 상관계수가 0.566으로, 조직의 안전분위기와 안전행동의 상관계수가 0.496으로 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보이고 있다.
조직의 안전분위기의 신뢰도는 0.923이며, 동료의 안전분위기는 0.934, 감독관의 안전분위기는 0.919, 안전지식은 0.909, 안전행동은 0.902으로 전반적으로 매우 높은 신뢰도를 보였고, 안전동기는 0.680으로 다른 변수들보다 다소 낮은 신뢰도를 보이고 있다
증분적합지수인 TLI는 기준치인 0.9 값보다 높고, CFI도 기준치인 0.9보다 높은 값을 보였다. 절대적 합지수인 RMSEA는 기준치인 .
첫째, 관제조직의 안전분위기는 관제실의 동료와 감독관의 안전분위기에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는, 조직의 리더 및 중간관리자의 안전을 중시하는 분위기는 관제실의 관제사 동료와 감독관의 안전중시 분위기에 절대적인 영향이 있음을 의미한다.

후속연구

첫째, 항공교통관제 업무를 수행하기 위한 관제 기준 및 관제 경험 및 스트레스, 안전에 대한 관제사의 태도 등이 구체적으로 관제사의 안전행동에 어떻게 영향을 미치는지를 알 수 없었기에, 앞으로 추가 연구가 필요하다. 둘째, 관제기관은 업무범위에 따라 계류장, 비행장, 접근, 항공로관제기관으로 나누어지기에, 향후에는 조직별 또는 조직 전체를 통합한 안전분위기에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다.
이러한 가설에 대한 검증 결과는 선행연구에서 나타난 결과와 일치하는 것으로 관제기관내의 안전분위기를 증대하는 방향으로 관제 안전정책을 수립·운영하여야 할 것이다.
본 연구의 한계점 및 향후 연구과제는 다음과 같다. 첫째, 항공교통관제 업무를 수행하기 위한 관제 기준 및 관제 경험 및 스트레스, 안전에 대한 관제사의 태도 등이 구체적으로 관제사의 안전행동에 어떻게 영향을 미치는지를 알 수 없었기에, 앞으로 추가 연구가 필요하다. 둘째, 관제기관은 업무범위에 따라 계류장, 비행장, 접근, 항공로관제기관으로 나누어지기에, 향후에는 조직별 또는 조직 전체를 통합한 안전분위기에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	항공수요는 폭발적으로 증가하고 있는 이유는?	예를 들면 1일 항공로 교통량은 약 400대(1995년)에서 1,000대(2005년)을 넘어 최대 2,300대(2018년)에 이르렀다. 이는 인공위성을 활용한 성능기반항행(Performance Based Navigation: PBN) 등 첨단항행시설의 발달로 항공기의 비행방법이 다양화됨에 따라 항공수요가 증가한 결과이며, 부가적으로 항공 업무량이 늘어나고 있음에 따라 항공 조직도 2개의 지방청(서울, 부산지방항공청)에서 제주지방항공청이 추가로 신설 (2015)되고, 항공로를 담당하는 기존의 인천항공교 통관제소에 대구항공교통관제소를 추가하고 이를 총괄하는 항공교통본부를 발족(2017)·운영 중이며, 항공교통관제를 직접 수행하는 관제사 또한 2018년 현재 약 600명에 이르고 있다. 이에 따라, 항공기 사고 예방을 위해 항공교통업무를 담당하는 항공 교통관제사의 안전분위기 및 안전환경 조성, 피로 관리 등 안전관리가 적극적으로 필요한 시점이다.
	안전분위기에 영향을 미치는 8가지 요인은?	‘안전분위기(Safety Climate)’에 대한 정의 및 하위 요인들에 대한 주장은 연구자들마다 다르지만 일반적으로 ‘조직이나 작업장 내에서 근로자의 안전에 대한 가치와 중요성에 대한 공유된 지각’으로 정의된다. 세부적으로, Zohar(1980)는 ‘안전분위기’를 조 직에서 구성원이 갖는 안전에 대한 기대 및 조직의 안전에 대한 단일화되고 일관성있는 인지의 조합으로 정의하고, 안전교육, 경영자의 안전태도, 안전행동의 승진 영향, 근무지의 위험성, 작업속도와 안전영향, 안전 담당자의 위치, 안전행동이 사회적 지위에 미치는 영향, 안전위원회의 위치와 같은 8가지 요인으로 나누었다.
	안전분위기의 정의는 무엇인가?	‘안전분위기(Safety Climate)’에 대한 정의 및 하위 요인들에 대한 주장은 연구자들마다 다르지만 일반적으로 ‘조직이나 작업장 내에서 근로자의 안전에 대한 가치와 중요성에 대한 공유된 지각’으로 정의된다. 세부적으로, Zohar(1980)는 ‘안전분위기’를 조 직에서 구성원이 갖는 안전에 대한 기대 및 조직의 안전에 대한 단일화되고 일관성있는 인지의 조합으로 정의하고, 안전교육, 경영자의 안전태도, 안전행동의 승진 영향, 근무지의 위험성, 작업속도와 안전영향, 안전 담당자의 위치, 안전행동이 사회적 지위에 미치는 영향, 안전위원회의 위치와 같은 8가지 요인으로 나누었다.

참고문헌 (18)

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10.1016/j.ssci.2012.04.010 Margherita Brondino, Silvia A. Silva, Margherita pasini, “Multilevel approach to organizational and group safety climate and safety performance: Co-workers as the missing link"，Safety Science, Vol. 50, 2012, pp. 1847-1856. 10.1016/j.ssci.2012.04.010

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Seongeun Ha, Taehee Kim, Yeongju Na, “ Study on Safety Climate Level of Construction Company depending on Business Scale in South Korea", Journal of the Korea Institute of building construction, Vol. 18, No. 1, 2008, pp.161-162.
10.22143/HSS21.8.5.50 Seogwon Lee, Kwan-young Ahn, Eung-soon Choi "The Moderating Effect of Safety Climate on Relationship Between Transformational Leadership and Safety Performance: In the Army Transportation Service“, The Journal of Humanities and Social science, Vol. 8, No. 5, 2017, pp.885-903. 10.22143/HSS21.8.5.50

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Oh jun Kwon, Seongweon Choe, Youngsun Kim "Man-Machine System Safety : A Study on the Evaluation of Safety Climate in the Service Industry“, The Journal of Korean Safety, Vol. 25, No. 4, 2010, pp.76-83.
Kwan-young Ahn, “The Relationship Between Safety Climate and Safety Performance, and the Moderating Effect of Age ”, The Journal of Korean Safety, Vol. 20, No. 4, 2005, pp.122-129.
10.14346/JKOSOS.2013.28.2.066 Kwang su Moon, Jae Hee Lee, She Zeen Oah, “The Effects of Safety Leadership of Manager and Safety Climate in the Organization on the Workers’ Safety Behaviors”, The Journal of Korean Safety, Vol. 28, No. 2, 2013, pp.66-72. 10.14346/JKOSOS.2013.28.2.066

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10.6106/KJCEM.2013.14.1.101 Dong pil Shin, Dong eun Lee, “The structural analysis between safety factors having an effect on the construction workers' behavior”, The Korea Institute of Construction Engineering and Management(KJCEM) vol. 14, 2013, pp.101-114. 10.6106/KJCEM.2013.14.1.101

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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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