[논문]안전인증 대상 위험 기계 및 기구 관련 재해 원인분석

최기흥

doi:10.14346/jkosos.2020.35.4.1

안전인증 대상 위험 기계 및 기구 관련 재해 원인분석
Cause Analysis of Accidents Associated with Dangerous Machines and Devices Subject to Safety Certification 원문보기

한국안전학회지 = Journal of the Korean Society of Safety, v.35 no.4, 2020년, pp.1 - 8

Abstract ▼ AI-Helper

Intensity of accidents associated with dangerous machines and devices are (hereafter items), in general, high compared to other industrial accidents. This study focuses on cause analysis of accidents associated with items that are subject to safety certification. The method is based on automated analysis of abstracts of accidents written in descriptive format. The analysis results indicate that more than 50% of accidents associated with items are caused by technical reasons and nearly 50% of accidents were preventable. More effective prevention of industrial accidents would then be realized by safety certification at the stage of danger generation. Transition from the direct regulation on users to manufacturers is also needed to improve the effectiveness and efficiency of industrial safety system in Korea.

주제어

표/그림 (6)

표 Table 1. Number of accidents associated with dangerous machines and devices(hereafter "items") subject to safety certification due to technical, managerial and educational causes over the past 6 years (2012~2017) in Korea
표 Table 2. Number of deaths associated with items subject to safety certification due to technical, managerial and educational causes over the past 6 years (2012~2017) in Korea
표 Table 3. Detailed causes of accidents associated with items subject to safety certification due to technical causes over the past 6 years (2012~2017) in Korea
표 Table 4. Detailed causes of accidents associated with items subject to safety certification due to managerial causes over the past 6 years (2012~2017) in Korea
표 Table 5. Detailed causes of accidents associated with items subject to safety certification due to educational causes over the past 6 years (2012~2017) in Korea
표 Table 6. Number of accidents due to inappropriate safety guarding and its ratio to total number of accidents associated with safety inspection items, safety device items and safety measure items over the past 6 years (2012~2017) in Republic of Korea

AI 본문요약
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문제 정의

위험기계 관련 재해의 예방을 위해서는 다양한 재해 원인의 해소가 필요하나 제조단계에서 결함을 방지하여 기술적 재해요인을 해소는 것이 근원적 예방을 위해 가장 바람직하다. 본 연구에서는 기술적 재해요인을 따로 분리하여 재해예방 가능 여부를 분석하였다²⁾. 즉, 예방이 가능한 재해는 위험기계의 결함이 원인인 경우 (재해원인코드 110, 111, 112, 113, 114, 119)와 다양한 원인에 의한 방호장치의 기능상실 (재해원인 코드 120) 등 두 가지로 제한하였다.
이 경우 단순 기계적 결함 관련 키워드나 부적절 또는 불안전 행동 관련 키워드로 재해원인을 상세히 분석하기 어려운 면이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해소하기 위하여 다음과 같은 방법으로 재해원인을 심층 분석하였다.

가설 설정

1: Only elevators and escalators are considered. (Cages, human lifts and human carriers are also considered)
1: Only elevators are considered. (Escalators, cages, human lifts and human carriers are also considered)
1: Only lifts(elevators) are considered.

제안 방법

본 연구에서는 이전 연구에서 제안된 Excel 소프트웨어의 키워드 자동검색을 활용하되 키워드를 보다 정밀하게 세분화하여 서술형 재해개요 분석을 자동화하였다. Excel 소프트웨어의 COUNTIF() 함수를 활용한 키워드 자동검색 기능을 사용하여 재해개요를 자동분석하고 재해원인을 재해석하였다. 즉, 재해원인의 자동 검색을 위해서는 다양한 키워드의 활용이 필수적이다.
사용자가 위험의 발생원인인 경우 관리적 원인 또는 교육적 원인으로 대분류하였다. 각각의 대분류 원인은 계층적 분류체계에 따라 중간분류 하였으며 고용노동부가 정의한 사망재해 원인 항목을 소분류 항목으로 수용하였다. 다만, 위험기계의 생산공정 결함 관련 항목은 산업재해와의 직접적인 연관성을 객관적으로 입증하기 어렵기 때문에 제외하였다.
교육적 원인에 의한 재해건수 추정의 경우도 마찬가지로 재해개요 중 교육(교육, 훈련, 트레이닝 등)과 연관된 다양한 키워드를 활용하여 재해와 안전교육간 연관성을 검색하고 관련 재해건수를 추정하였다.
우선, 이전 연구에서 제안된 위험원인 제공자 중심의 재해원인 분류체계를 2012년부터 2017년까지 6년간 안전인증 대상 위험기계 관련 재해에 적용한다. 또한, 자동화 된 재해원인 분석방법에 기반하여 재해의 원인을 분석한다. 본 연구에서 적용하는 체계적인 분류체계와 재해원인 분석방법은 분석과정과 결과의 일관성을 보장하기 때문에 산업용 기계 및 기구의 안전인증 등 바람직한 규제의 형태와 타당성을 검증할 수 있다.
본 논문에서는 안전인증 대상 위험기계 및 기구 관련 재해원인 분석을 위해 다음과 같이 새로운 재해원인 분류체계와 분석방법을 활용한다. 우선, 이전 연구에서 제안된 위험원인 제공자 중심의 재해원인 분류체계를 2012년부터 2017년까지 6년간 안전인증 대상 위험기계 관련 재해에 적용한다.
본 논문에서는 이전 연구에서 제안된 새로운 재해분류체계와 자동화 된 재해원인 분석방법에 기반하여 2012년부터 2017년까지 6년간 안전인증 대상 위험기계 관련 재해의 원인을 분석하였다. 일관성 있는 재해원인 분석을 위해 보다 세분화된 재해원인 관련 키워드와 Excel 소프트웨어의 자동검색 기능을 결합하여 서술형 재해개요를 분석하였다.
본 연구에서는 이전 연구에서 제안된 Excel 소프트웨어의 키워드 자동검색을 활용하되 키워드를 보다 정밀하게 세분화하여 서술형 재해개요 분석을 자동화하였다. Excel 소프트웨어의 COUNTIF() 함수를 활용한 키워드 자동검색 기능을 사용하여 재해개요를 자동분석하고 재해원인을 재해석하였다.
특히 Table 5에 나타난 바와 같이 사망재해의 경우, 재해개요를 상세히 기술하는데 따른 키워드가 중복서술의 문제가 있다. 본 연구에서는 재해분석 건수가 100%를 초과할 경우 100%를 기준으로 선형 보정하여 분석에 활용하였다.
즉 기계 및 기구의 작동점 (Point of Operation)에서 다음과 같은 재해가 발생한 경우 방호장치의 기능이 부적절한 것으로 간주하였다⁵⁾. 아래의 용어 중 일부는 재해분석에 사용되는 공식용어는 아니나 산업재해조사표 중 재해개요에 자주 사용된 용어이므로 본 연구에서는 이를 분석에 활용하였다.
예를 들면, “*기계*결함*”, “*기계*고장*”, “*기계*불량*”, “*기계*이상*”과 같이 기계관련 결함건수를 독립적으로 추정한 후 합산하였으며 기계관련 동의 어인 “설비”, “시설” 또는 “기구” (장치, 장구, 기구, 도구 등) 등에도 각각 동일하게 “결함” (결함, 고장, 불량, 이상 등) 키워드를 독립적으로 결합, 적용하여 관련 재해건수를 추정하였다.
본 논문에서는 안전인증 대상 위험기계 및 기구 관련 재해원인 분석을 위해 다음과 같이 새로운 재해원인 분류체계와 분석방법을 활용한다. 우선, 이전 연구에서 제안된 위험원인 제공자 중심의 재해원인 분류체계를 2012년부터 2017년까지 6년간 안전인증 대상 위험기계 관련 재해에 적용한다. 또한, 자동화 된 재해원인 분석방법에 기반하여 재해의 원인을 분석한다.
본 논문에서는 이전 연구에서 제안된 새로운 재해분류체계와 자동화 된 재해원인 분석방법에 기반하여 2012년부터 2017년까지 6년간 안전인증 대상 위험기계 관련 재해의 원인을 분석하였다. 일관성 있는 재해원인 분석을 위해 보다 세분화된 재해원인 관련 키워드와 Excel 소프트웨어의 자동검색 기능을 결합하여 서술형 재해개요를 분석하였다. 제안된 재해분석 방법을 적용한 결과에 따르면 제조단계에서 안전인증 등을 통한 위험원의 발생을 억제하면 예방 가능한 관련 재해는 50% 정도에 이른다.
에서는 위험원인 제공자 중심의 재해원인 분류체계를 제안하였다. 제안된 재해원인 분류체계는 대분류, 중분류 및 소분류의 계층적 구조를 갖는다. 즉, 위험의 발생(Danger Generation)과 관련하여 제조자와 사용자를 원인제공자로 구별하고 제조자가 위험의 발생원인 경우 다양한 기술적 원인을 고려하였다.

성능/효과

데이터의 해석은 곧 “산업안전시스템”의 모델링 (Modeling of Industrial Safety System)과 연동되기 때문에 본 연구에서 제시된 재해개요의 자동분석 방법을 인공지능 기법으로 확장할 수 있다.
방호장치의 기능이 부적절하여 발생한 재해건수 비중이 안전검사 대상 산업용 기계 및 기구의 경우 53.5%이며 방호조치 또는 필요한 조치 대상 품목의 경우 37.9%이고 전체평균 51.1%를 나타내었다. 즉, 전체 관련 재해 중 방호장치가 설치되고 정상적으로 작동하는 상태에서 발생한 재해는 48.
또한, 자동화 된 재해원인 분석방법에 기반하여 재해의 원인을 분석한다. 본 연구에서 적용하는 체계적인 분류체계와 재해원인 분석방법은 분석과정과 결과의 일관성을 보장하기 때문에 산업용 기계 및 기구의 안전인증 등 바람직한 규제의 형태와 타당성을 검증할 수 있다. 궁극적으로는 체계적인 재해원인 분석과 정교한 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 기법의 결합을 통해 산재예방 예산의 효율성과 보다 세밀한 산업안전 전략의 수립 및 효용성 제고에 활용될 수 있다.
제안된 재해분석 방법을 적용한 결과에 따르면 제조단계에서 안전인증 등을 통한 위험원의 발생을 억제하면 예방 가능한 관련 재해는 50% 정도에 이른다. 분석결과는 또한 위험기계의 사용자를 과도하게 규제하는 것보다 제조자와 사용자를 균형있게 규제하는 것이 재해예방에 더 효과적임을 나타내었다.
분석결과에 따르면 최근 6년간 발생한 주요 안전인증 대상 위험기계 관련 재해 총 12,015건 중 기술적 재해요인의 해소를 통해 예방가능하다고 판단된 재해건수는 5,695건 (47.4%)이었다. 일반 승강기에 에스컬레이터, 인력양중기, 인력운반기 등을 더하면 총 재해 14,480건 중 6,900건이 예방 가능하여 비중은 47.
데이터의 해석은 곧 “산업안전시스템”의 모델링 (Modeling of Industrial Safety System)과 연동되기 때문에 본 연구에서 제시된 재해개요의 자동분석 방법을 인공지능 기법으로 확장할 수 있다. 이를 통하여 안전인증, 안전검사, 안전관리 및 안전교육 등 규제의 효용성과 산재예방 예산의 효율성을 확보하여 산업안전보건 정책의 완성도를 크게 향상시킬 수 있다.
일관성 있는 재해원인 분석을 위해 보다 세분화된 재해원인 관련 키워드와 Excel 소프트웨어의 자동검색 기능을 결합하여 서술형 재해개요를 분석하였다. 제안된 재해분석 방법을 적용한 결과에 따르면 제조단계에서 안전인증 등을 통한 위험원의 발생을 억제하면 예방 가능한 관련 재해는 50% 정도에 이른다. 분석결과는 또한 위험기계의 사용자를 과도하게 규제하는 것보다 제조자와 사용자를 균형있게 규제하는 것이 재해예방에 더 효과적임을 나타내었다.

후속연구

본 연구에서 적용하는 체계적인 분류체계와 재해원인 분석방법은 분석과정과 결과의 일관성을 보장하기 때문에 산업용 기계 및 기구의 안전인증 등 바람직한 규제의 형태와 타당성을 검증할 수 있다. 궁극적으로는 체계적인 재해원인 분석과 정교한 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 기법의 결합을 통해 산재예방 예산의 효율성과 보다 세밀한 산업안전 전략의 수립 및 효용성 제고에 활용될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	산업 현장에서 쓰이는 기계 및 기구를 위험기계 및 기구로 볼 수 있는 이유는 무엇인가?	산업현장에서 쓰이는 기계 및 기구는 관련 재해가 다른 기인물에 의한 재해에 비해 재해의 빈도뿐만 아니라 강도가 특히 높기 때문에 위험기계 및 기구로 볼 수 있다1). 위험기계에 의한 재해는 재해원인의 체계적인 분석과 이의 해소를 통해 예방할 수 있다.
	이전 연구에서 제안한 위험원인 제공자 중심의 재해원인 분류체계는 어떤 구조로 되어 있는가?	이전 연구3,4)에서는 위험원인 제공자 중심의 재해원인 분류체계를 제안하였다. 제안된 재해원인 분류체계는 대분류, 중분류 및 소분류의 계층적 구조를 갖는다. 즉, 위험의 발생(Danger Generation)과 관련하여 제조자와 사용자를 원인제공자로 구별하고 제조자가 위험의 발생원인 경우 다양한 기술적 원인을 고려하였다.
	위험기계에 의한 재해는 어떤 방법을 통해 예방할 수 있는가?	산업현장에서 쓰이는 기계 및 기구는 관련 재해가 다른 기인물에 의한 재해에 비해 재해의 빈도뿐만 아니라 강도가 특히 높기 때문에 위험기계 및 기구로 볼 수 있다1). 위험기계에 의한 재해는 재해원인의 체계적인 분석과 이의 해소를 통해 예방할 수 있다.

참고문헌 (8)

Yearly Industrial Accident Analysis Report, KOSHA, 2012-2017.
G. H. Choi, "Improvement of Reliability in Cause Analysis of Industrial Accidents", J. Korean Soc. Saf., Vol. 29, No. 6, pp. 1-8, 2014.
Classification of Causes of Deaths in Industrial Accidents, Ministry of Employment and Labor, Korea.
G. H. Choi, "Cause Analysis of Accidents Associated with Industrial Machines and Devices", J. Korean Soc. Saf., Vol. 33, No. 6, pp. 16-21, 2018.
G. H. Choi, "Adjustment of Industrial Machines and Devices Subject to Safety Certification, Self-Declaration of Conformity and Safety Inspection", Research Report, OSHRI, 2018.
G. H. Choi, "Balance and Effectiveness of Direct Regulations on Manufacturers and Users of Industrial Machines", J. Korean Soc. Saf., Vol. 30, No. 1, pp. 1-7, 2015.
G. H. Choi, "Effectiveness of Direct Safety Regulations on Manufacturers and Users of Industrial Machines: Its Implications on Industrial Safety Policies in Korea", SHAW, Vol. 8, pp. 59-66, 2017.
G. H. Choi, "Effectiveness and Balance of Compulsory and Voluntary Safety Certification of Industrial Machines and Devices", J. Korean Soc. Saf., Vol. 31, No. 1, pp. 7-12, 2016.

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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