[논문]항공사 EBT 프로그램 모델 개발

최지헌; 김성엽; 김현덕

doi:10.12673/jant.2023.27.5.528

항공사 EBT 프로그램 모델 개발
Development of Airline EBT Program Model 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.27 no.5, 2023년, pp.528 - 533

최지헌 (진에어) , 김성엽 (한국항공대학교 항공운항학과) , 김현덕 (한국항공대학교 항공운항학과)

초록
AI-Helper

항공사에서는 보다 효과적인 교육훈련을 실시하고자 실무와 연계한 훈련 프로그램을 도입하고자 하였다. 이를 위해 항공사들은 항공 인력의 실무 역량 강화 및 안전 문화 증진을 위해 증거 기반 훈련(EBT)을 시행해 오고 있다. 항공사들은 효과적인 EBT 모델 개발을 위해 운항 데이터 및 사례 연구를 분석하여 항공 인력의 역량 및 실무 능력을 체계적으로 평가할 수 있다. 또한 승무원 자원 관리(CRM)와 같은 기술적 방법 및 인적 요인을 포함하는 전체적인 접근법을 적용하여 EBT 모델을 구성할 수 있다. EBT 도입으로 인해 항공사들은 조종사의 실무 업무에 대한 진단 및 피드백 시스템을 구축하게 되며 개인 맞춤형 교육을 제공할 수 있고 교육 성과를 거쳐 교육 효과를 검증하는 교육훈련 체계를 확립하게 된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Airlines tried to introduce training programs in connection with practical work in order to provide more effective education and training. To this end, airlines have been conducting evidence-based training(EBT) to strengthen the practical capabilities of aviation personnel and enhance safety culture. Airlines can systematically evaluate the capabilities and practical capabilities of aviation personnel by analyzing operational data and case studies for effective EBT model development. In addition, EBT models can be constructed by applying technical methods such as crew resource management (CRM) and a holistic approach that includes human factors. Due to the introduction of EBT, airlines will establish diagnostic and feedback systems for pilots' practical work, provide personalized education, and establish an education and training system that verifies the effectiveness of education through educational outcomes.

주제어

표/그림 (4)

그림 그림 1. 활주로 풍속에 따른 V-G 값의 변화 Fig. 1. Changes in V-G values according to Runway wind speed
표 표 1. 역량 및 행동지표 Table. 1. Competencies and BI(Behavior Indicate)
그림 그림 2. 활주로 풍향에 따른 V-G 값의 변화 Fig. 2. Changes in V-G values according to Runway wind direction
그림 그림 3. 중량에 따른 V-G 값의 변화 Fig. 3. Changes in V-G values according to GROSS WEIGHT

AI 본문요약
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문제 정의

이를 위해 운항환경에서 발췌하는 데이터 자료의 선정과 수집방법, 데이터 분석을 실행하는 훈련담당자의 실무를 돕고자 구체적인 적용(안)을 선보인다. 이 연구에서는 데이터 분석 방법을 활용한 EBT 훈련 모델을 계획하고 적용하는 사례 중심으로 제시한다.
이 연구에서는 항공사가 EBT를 적용하기 위한 표준 모델을 제시하고자 하였다. 이를 위해 운항환경에서 발췌하는 데이터 자료의 선정과 수집방법, 데이터 분석을 실행하는 훈련담당자의 실무를 돕고자 구체적인 적용(안)을 선보인다.

제안 방법

이모델에서는 B737 항공기의 착륙 값을 종속변수로 하여 이에 미치는 다양한 변수들을 도출해내며 중요 요인을 분석하였다. 이 과정에서 식별된 위해 요인들은 역량 강화를 위한 훈련요인으로 분류하였으며 EBT 역량과 연계 적용하여 항공사의 EBT 모델을 구축하는 방안을 구체화하였다.
단순히 사례로 제시하는 것이 아니라 증거기반에 충실하기 위한 학술적 연구방법론과 과학적인 방법을 적용하는 구체적인 방법을 예시안을 통해 제시한다. 이 연구는 착륙단계에 미치는 영향요인을 선정하고 이 요인들의 가중치를 선정하는 방법, 방법의 논리와 과학성을 바탕으로 훈련과목의 선정과 적용 결과인 시나리오를 개발하는 일련의 과정을 소개하였다. EBT 훈련은 성과분석을 통해 재분석되어 운항쳬계로 수렴된다.
이 연구에서는 계획단계로 항공기의 착륙단계를 선정하고 착륙단계의 현상을 나타내는 정량적 데이터를 활용하여 EBT에 적용한다. 계획단계는 운항환경을 분석하는 성과분석에서 시작된다.
데이터 분석은 수집된 데이터를 요소별로 구분하고 중요도에 따라 우선순위를 선정하여 요인화 하는 과정이 중요하다. 이모델에서는 B737 항공기의 착륙 값을 종속변수로 하여 이에 미치는 다양한 변수들을 도출해내며 중요 요인을 분석하였다. 이 과정에서 식별된 위해 요인들은 역량 강화를 위한 훈련요인으로 분류하였으며 EBT 역량과 연계 적용하여 항공사의 EBT 모델을 구축하는 방안을 구체화하였다.

성능/효과

첫째, 항공사는 운항하는 항로와 지역, 기상 조건 등에 따라 달라지는 운항환경을 고려하여 EBT 프로그램을 개발해야 한다. 둘째, EBT 프로그램은 승무원들의 직무와 관련된 역량을 강화하는 것이 필요하다. 조직에 달성하는 훈련목표와 개인의 역량을 강화하는 요인을 균형있게 선정하는 것도 중요하다.
따라서 착륙단계에서 EBT 훈련은 flight path management & manual control 요소와 situation awarness 요소를 적용하여 훈련시나리오를 개발하는 것이 타당할 것이다
조직에 달성하는 훈련목표와 개인의 역량을 강화하는 요인을 균형있게 선정하는 것도 중요하다. 셋째, 항공기의 종류와 크기에 따라 운항 시스템과 절차가 다르므로 항공기의 특성을 고려하여 EBT 프로그램을 개발해야 한다. 넷째, 안전과 관련된 최신 동향을 반영하여 EBT 프로그램을 업데이트하고 개선해야 한다.
따라서 착륙단계에서 바람 방향은 조종사의 착륙에 영향을 미친다는 것을 알 수 있다. 이 연구의 결과에서 측풍 성분과 배풍 성분에서 V-G값의 범위는 산발적으로 나타나고 있는 것을 알 수 있으며 조종사의 표준기량의 범위가 Fig 1.의 결과보다 1.3G를 중심으로 확대되고 있는 것을 알 수 있다. 이것은 EBT 역량 표1의 flight path management & manual control과 연관되어 지며 행동지표에 의거한 시나리오 훈련의 근거자료가 된다.
종합적으로 항공사 B737 항공기의 착륙 V-G 값을 분석해 보면 바람 방향과 세기에 따른 조종사 기량의 관계를 분석할 수 있다. 착륙단계에서 바람방향, 바람세기, 중량 순으로 착륙에 영향을 미친다.
EBT(Evidence Based Training)를 개발하기 위해서는 다음과 같은 고려요인들이 있다. 첫째, 항공사는 운항하는 항로와 지역, 기상 조건 등에 따라 달라지는 운항환경을 고려하여 EBT 프로그램을 개발해야 한다. 둘째, EBT 프로그램은 승무원들의 직무와 관련된 역량을 강화하는 것이 필요하다.

후속연구

ICAO는 데이터 분석방법에 대해 소개하며 정량적 분석의 필요성을 제시한다. 그러나 국내 항공사의 EBT 훈련 모델은 이 부분을 간과하여 효과적인 모델을 개발하지 못하고 있으며 조직의 유관부서와 연계되지 못한 한계를 보여주고 있다.
따라서 착륙단계에서 EBT 훈련은 flight path management & manual control 요소와 situation awarness 요소를 적용하여 훈련시나리오를 개발하는 것이 타당할 것이다. 데이터 분석에서 나타난 결과는 조종사 훈련을 목적으로 활주로 바람 방향과 세기의 변화를 다변화하는 시나리오 개발과 위험을 사전에 방지하고 EBT 역량을 구체화하는 훈련모델을 개발할 수 있을 것이다.
EBT는 실무 능력으로 개발하는 데는 분명 한계가 있기 때문에 실무자의 능력을 고려하여 시행된다는 것을 정책결정자는 명심해야 할 것이다. 아울러 항공분야에서의 훈련 프로그램을 개발하고 구현함으로써 안전하고 우수한 항공 운항을 실현하는 데 도움이 될 것이다.
모델의 개발과 구성이 중요한 이유는 순환체계에서 강화되는 지속성을 유지하기 위함이다. 이 연구의 결과에서 보여준 지속적인 역량 강화의 결과를 토대로 국내항공사에서 시행되는 EBT 훈련이 훈련철학에 맞게 정립되고 정착되는 계기를 마련하였으면 한다. EBT는 실무 능력으로 개발하는 데는 분명 한계가 있기 때문에 실무자의 능력을 고려하여 시행된다는 것을 정책결정자는 명심해야 할 것이다.
착륙단계에서 바람방향, 바람세기, 중량 순으로 착륙에 영향을 미친다. 이처럼 데이터 분석을 활용한 EBT 훈련 계획을 수립한다면 EBT 훈련에 부합하는 증거에 의한 모델화가 가능하다. 활주로의 바람 방향과 바람 세기의 정보를 획득하는 역량은 표1의 situation awarness 역량이며, 이 정보에 대한 기장과 부기장의 협조는 CRM 역량으로 구분할 수 있다.

참고문헌 (7)

ICAO Doc 9995, Manual of Evidence-based Training, 1th？ed, Quebec Canada, pp. I.3.1-I.3.8, 2013.
Korean air, Evidence-based Training Manual. 2020.
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ICAO Doc 9806, Human Factors Guidelines for Safety？Audits Manual, 1th ed, Quebec Canada, pp. 5.1-5.9, 2002.
IATA, Evidence-Based Training Implementation Guide. 1th ed, Montreal, Quebec Canada, pp. 70-77, 2013.
H. K Kim, "A Study on Efficient Evidence-Based？Training(EBT) Application Method" The journal of Korea？Navigation Institute Vol. 27, No. No. 1, pp. 23-35, 2023

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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