[논문]장시간 체공 항공기 조종사의 피로위험관리 적용 연구

김대호; 이장룡

doi:10.12985/ksaa.2019.27.2.047

장시간 체공 항공기 조종사의 피로위험관리 적용 연구
A Study on Application of Fatigue Risk Management System for Pilot to Fly Longer Hours 원문보기

한국항공운항학회지 = Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics, v.27 no.2, 2019년, pp.47 - 53

김대호 (공군 항공안전단) , 이장룡 (한국항공대학교 항공운항학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The development of the aviation industry and the changes in the military operation mission environment are demanding more long - distance operation (long - time flight), and such a flying environment is a risk factor for fatigue - related accidents. For the aviation related organizations such as ICAO and FAA, fatigue risk management system (FRMS) are applied along with flight time restriction regulations to prevent fatigue related accidents. The most important process in FRMS is fatigue risk management. Fatigue risk management systematically manages fatigue through scientific fatigue risk data collection and fatigue risk assessment. The purpose of this study is to applicate the assessment of scientific fatigue risk management to pilots of airplanes engaged in long flight. We reviewed the current state of risk management and FRMS through previous research. We also developed fatigue risk management indicators and examined the validity of internationally recognized fatigue risk data collection methods and fatigue risk assessment tools. There are 134 mission (flight) data used for development. In order to verify the indicators, the fatigue risk score between the items was assigned through pair-wise comparison. In addition, the verify test results were normalized.

주제어

표/그림 (6)

표 Table 1. Independent Variable of Fatigue Risk Data
표 Table 2. Fatigue Risk Factors
그림 Fig 1. Result of Fatigue Risk Assessment
표 Table 3. Result of Pair-wise Comparison
표 Tabel 4. level of Fatigue Risk Assessment
표 Tabel 5. Fatigue Risk Evaluation Index

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이러한 항공분야 환경적 변화에 대응하고 비행안전을 위해서 피로위험관리는 필요하며, 임무특성에 맞는 과학화된 피로위험관리를 위한 Tool 개발 및 적용 연구가 요구된다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 문헌분석을 통하여 위험관리 현황과 FRMS를 고찰하고, 국제적으로 공인된 데이터 수집(수면 현황, 각성/졸리움 sheet 등) 및 피로위험 평가 Tool 고찰을 통하여, 한국 공군형 피로위험관리 지표를 개발하고 타당성을 검증하고자 한다.

제안 방법

장시간 체공이라함은 연속비행 8시간 혹은 일일 8시간이상의 임무를 수행하는 것을 말한다. 피로데이터는 기초배경 조사, 수면시간 조사, 수면 질 및 각성도 조사, 수면 및 활동 일지를 활용하였다.

대상 데이터

데이터의 수집은 안전실사를 통해 현장방문 시 관련 연구취지와 내용을 자세히 설명하고 무기명으로 실시하였고, 2~3일간 연속데이터를 수집하여 데이터의 신뢰성을 높였다. 5개 기종(장시간 체공항공기 운영부대)을 대상으로 ’18년 6월에서 9월까지 데이터를 수집하였으며, 인터뷰를 병행 실시하였다. 총 획득 데이터는 134개이며 Table 1과 같다.
본 연구에서 활용할 기본 데이터는 비행자격, 근무경력, 성별, 결혼 유무, 자녀 유무, 가족 수, 수면·활동일지이다. 데이터의 수집은 안전실사를 통해 현장방문 시 관련 연구취지와 내용을 자세히 설명하고 무기명으로 실시하였고, 2~3일간 연속데이터를 수집하여 데이터의 신뢰성을 높였다.
평가항목의 피로위험도 점수는 Edwards(1994)의 항목 간 쌍대비교(Pair-wise Comparison)를 통해 항목별 피로위험 점 배점을 차등화 적용하기로 한다[23]. 이를 위해서 피로관련 데이터를 수집한 후 공군 항공안전단 및 안전전문가(안전교육 교수, 연구원, 조종사 등 포함) 20명, 현장 조종사 10명, 총 30명을 대상으로 쌍대비교(0, 1) 분석을 실시하였다. 쌍대비교를 위한 f_ij의 f matrix는 수식(1)과 같다.
5개 기종(장시간 체공항공기 운영부대)을 대상으로 ’18년 6월에서 9월까지 데이터를 수집하였으며, 인터뷰를 병행 실시하였다. 총 획득 데이터는 134개이며 Table 1과 같다.
피로위험관리 대상은 장시간 체공 항공기(감시·정찰, 공수 임무) 운영 조종사이다. 감시통제기의 경우 24시간 영공을 연속하여 비행하여야 하는데 1회 임무시 보통 8시간이상 장시간 비행하게 되며, 임무특성에 따라 기종도 다양하다.

데이터처리

따라서 현장에서 얻어진 데이터는 정규분포를 따르는 것으로 나타났으며, 정규화(Normalizing)를 적용할 수 있다. 최종 점수에 의한 평가결과는 위험에 대한 단계별 조치기준을 설정하기 위해서 위험도 측정 Scale을 5구간으로 피로위험 수준을 구분하였다. 평가결과의 정규화 적용에 대한 검증과 위험도 구간 설정 방법론은 2차례에 걸친 연구 검토회의(1차: 4월 6일, 2차: 8월 1일)에 참가한 항공안전분야 경력 10년이상의 박사급 외부 자문위원들(9명)을 통해서 그 방법과 타당성을 인정받았다.
평가결과의 정규화 검정은 콜모고로프-스미르노프(Kolomogorov-Smirnov) 적합도 검정을 통하여 SPSS로 정규분석 검정을 실시하였다[24]. K-S Z 통계량은 1.

이론/모형

두 번째는 주관적 졸음 및 각성 평가 단계로, 조종사가 자신의 졸음 정도 및 각성 정도를 주관적으로 실시간 평정하는 단계로서, 일반적으로 The Karolinska Sleepiness Scale(KSS)와 The Samn-Perelli Fatigue Scale을 사용한다.
평가항목의 피로위험도 점수는 Edwards(1994)의 항목 간 쌍대비교(Pair-wise Comparison)를 통해 항목별 피로위험 점 배점을 차등화 적용하기로 한다[23]. 이를 위해서 피로관련 데이터를 수집한 후 공군 항공안전단 및 안전전문가(안전교육 교수, 연구원, 조종사 등 포함) 20명, 현장 조종사 10명, 총 30명을 대상으로 쌍대비교(0, 1) 분석을 실시하였다.

성능/효과

본 연구에서 개발·적용된 피로위험 데이터 수집방법 및 피로위험평가 지표 등의 위험관리절차 방법은 피로를 조직적·과학적으로 대응하기 위한 좋은 가이드로 사료된다. 단, 본 연구에서의 제한점은 피로위험 데이터 수집시 수집방법의 애로점 때문에 Actigraphy나 표준 수면 다원검사법에 의한 수면데이터 수집과 분석방법을 채택하지 못하였다.
첫째로, FRI는 피로위험과 관련된 실질적인 근무시간, 휴식시간, 수면시간 등을 확인하고, 피로에 영향을 주는 Workload, 작업 시 주의정도, 직장까지의 출퇴근 시간 등에 대해서 종합적으로 계산한다. FRI는 교대근무형태의 직업군을 비롯한 제조업에 주로 적용되며, 그 결과는 KSS(The Karolinska Sleepiness Scale, 각성도 평가) 결과와 병행함으로써 신뢰성 있는 피로위험평가 결과를 도출할 수 있다.
피로위험평가 지표를 활용하여 134개 데이터를 적용한 결과, 평균 4.61점(표준편차 1.714)으로 나타났으며, Fig 1과 같다.

후속연구

이와 같은 결과를 통해서 유추해보면 독립변수(비행자격, 근무경력, 성별, 결혼유무, 자녀유무, 가족 수, 기종/운영대대)에 의해서 평가항목 결과가 영향을 받지 않는 것으로 나타나, 본 연구에서 개발된 피로위험평가지표는 한국 공군에 적용할 만 한 것으로 사료된다. 다만 본 연구의 결과는 실험적 적용이므로 향후 표본수를 늘여 일반화할 필요가 있다.
본 연구에서 개발·적용된 피로위험 데이터 수집방법 및 피로위험평가 지표 등의 위험관리절차 방법은 피로를 조직적·과학적으로 대응하기 위한 좋은 가이드로 사료된다. 단, 본 연구에서의 제한점은 피로위험 데이터 수집시 수집방법의 애로점 때문에 Actigraphy나 표준 수면 다원검사법에 의한 수면데이터 수집과 분석방법을 채택하지 못하였다. 선행연구인 Lee(2016)의 결과에서도 일부 유용한 결과자료가 제시됨에도 불구하고, 연구 참가자들이 익숙하지 않은 장비에 대한 측정데이터 신뢰성의 문제점(측정 중단, 이격, 수면일지와 맞지 않는 결과, 데이터 저장오류 등)과 현장연구 통제 한계 등을 제기하고 있다.
향후 보다 심도 있는 과학적 피로관리를 위해서 미국 공군 AvORM에서 적용하고 있는 SAFTE(Sleep, Activity, Fatigue, and Task Effectiveness)와 같은 모델을 한국 조종사용으로 적용하여 검증할 필요가 있다[25]. 또한 수집방법의 발전 및 고도화를 통해, 보다 쉬운 데이터의 수집과 과학적 분석도구의 제공, 개인 데이터 보호를 위한 보안솔루션 개발, 그리고 대상자들의 편하게 사용할 수 있는 인터페이스(Interface) 기기로의 적용이 필요하다.
이러한 항공분야 환경적 변화에 대응하고 비행안전을 위해서 피로위험관리는 필요하며, 임무특성에 맞는 과학화된 피로위험관리를 위한 Tool 개발 및 적용 연구가 요구된다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 문헌분석을 통하여 위험관리 현황과 FRMS를 고찰하고, 국제적으로 공인된 데이터 수집(수면 현황, 각성/졸리움 sheet 등) 및 피로위험 평가 Tool 고찰을 통하여, 한국 공군형 피로위험관리 지표를 개발하고 타당성을 검증하고자 한다.
353) 결과도 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해서 유추해보면 독립변수(비행자격, 근무경력, 성별, 결혼유무, 자녀유무, 가족 수, 기종/운영대대)에 의해서 평가항목 결과가 영향을 받지 않는 것으로 나타나, 본 연구에서 개발된 피로위험평가지표는 한국 공군에 적용할 만 한 것으로 사료된다. 다만 본 연구의 결과는 실험적 적용이므로 향후 표본수를 늘여 일반화할 필요가 있다.
선행연구인 Lee(2016)의 결과에서도 일부 유용한 결과자료가 제시됨에도 불구하고, 연구 참가자들이 익숙하지 않은 장비에 대한 측정데이터 신뢰성의 문제점(측정 중단, 이격, 수면일지와 맞지 않는 결과, 데이터 저장오류 등)과 현장연구 통제 한계 등을 제기하고 있다. 향후 보다 심도 있는 과학적 피로관리를 위해서 미국 공군 AvORM에서 적용하고 있는 SAFTE(Sleep, Activity, Fatigue, and Task Effectiveness)와 같은 모델을 한국 조종사용으로 적용하여 검증할 필요가 있다[25]. 또한 수집방법의 발전 및 고도화를 통해, 보다 쉬운 데이터의 수집과 과학적 분석도구의 제공, 개인 데이터 보호를 위한 보안솔루션 개발, 그리고 대상자들의 편하게 사용할 수 있는 인터페이스(Interface) 기기로의 적용이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본문에서 언급된 기초 배경 조사는 무엇인가?	첫 번째 단계로 기초 배경 조사는, 인구 통계학적 요소 및 비행 경력과 관련한 기본적인 요인을 측정하는 것으로서, 평상시 휴식기간 중 일반적인 수면, 근무 기간 중 수면 패턴 등을측정한다.
	FRMS 도입의 원인과 목적은?	장시간 비행은 피로를 증가시키며, 피로는 비행사고의 잠재적 원인으로 나타나기 때문에, 이와같은 이유로 ICAO, FAA 등 민간항공분야에서는 피로관련 항공사고의 예방을 위한 FRMS(Fatigue Risk Management System, 피로위험관리시스템) 도입 노력을 진행 중에 있으며[1][2], 군 항공분야에서도 피로위험관리를 위해서 관련규정을 정하고, 과학적인 노력을 하고 있다[3].
	본 실험에서 정규화(Normalizing)를 적용할 수 있는 여부를 어떻게 검증했는가?	평가결과의 정규화 검정은 콜모고로프-스미르노프(Kolomogorov-Smirnov) 적합도 검정을 통하여 SPSS로 정규분석 검정을 실시하였다[24]. K-S Z 통계량은 1.241이며, 이에 대한 확률 값은 0.092로 나타났다. 따라서 현장에서 얻어진 데이터는 정규분포를 따르는 것으로 나타났으며, 정규화(Normalizing)를 적용할 수 있다.

참고문헌 (25)

ICAO. Fatigue Risk Management Systems, 2011.
FAA. Fatigue Risk Management Systems for Aviation Safety, FAA AC 120-103A, 2013.
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Panjun Kwon. A Study on the Need of Strategic Transport System for Korean Peninsula, Mokwon Univ, 2009.
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10.1093/sleep/26.3.342 Ancoli-Israel S. et al., The Role of Actigraphy in the Study of Sleep and Circadian Rhythm, American Academy of Sleep Medicine Review Paper, Sleep, 26(3), 2003, pp342-392. 10.1093/sleep/26.3.342 12749557

상세보기
Spencer M.B, Rovertson, K.A & Folkard S. The Development of a Fatigue/Risk Index for Shift Worker, Health and Safety Executive Report no 446, 2006.
Wondea Jung, Jonghyun Ko, Jinkyun Park, Sanglog Kwak, Seoungsu Lim. Task Load Analysis of KTX Operation by Using NASA-TLX Method, The Korean Society for Railway Fall Conference, 2006.
IATA. Common Protocol for Minimum Data Collection Variables in Aviation Operations, 2015.
US AF. Aviation Operational Risk Management (AvORM) Program, MACI 90-903, 2018.
10.1080/00140139.2010.489960 Asit D. & Danny D.M. Sensitivity and Diagnosticity of NASA-TLX and Simplified SWAT to Assess the Mental Workload Associated with Operating and Agricultural Sprayer, Ergonomics, 53(7), 2010, pp848-857. 10.1080/00140139.2010.489960 20582766

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10.9766/KIMST.2015.18.6.789 Dongsoo Kim & Wooil Lee. Development of Evaluation System for Aviation Mission Suitability Developing on Pilot's Alertness and Physiological Stability Level, Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology, 18(6), 2015, pp789-796. 10.9766/KIMST.2015.18.6.789

원문보기 상세보기
Kangjun Lee. A Study on the Establishment of Korean type Fatigue Management System, MOLT, 1994.
Edwards, A. L. Techniques of Attitude Scale Construction, IRVINGTON PUBLISHERS, INC, 1994.
http://www.ibm.com/products/spss-statistics
Hursh S.R, Redmond D.P, Johnson M.L, Thorne D.R, Belenky G, Balkin T.J, Fatigue Models for Applied Research in Warfighting, Aviation Space Environ Med, 75(3 Suppl), 2004, A44-A53.

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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