수정된 모형을 적용한 화학공장 근로자의 인적오류 유발요인 분석 = Analysis of Human Error Causal Factor for Chemical Plant Workers with Modified Model

국문 초록 (Abstract)

인적오류는 사고 발생 과정의 중요한 부분으로서, 기술의 발전으로 설비의 신뢰성이 향상되면서, 기술적인 요인보다는 인적오류로 인한 사고 비율은 상대적으로 점점 증가할 것으로 예상된다. 인적오류를 줄이기 위해서, 크게 2가지의 연구가 있어 왔다. 첫째는 작업자에게 영향을 미치는 영향요인(Performance Shaping Factor, PSF)에 초점을 둔 미시적인 접근 연구이고, 둘째는 안전문화가 작업자의 행동에 미치는 영향을 연구하는 거시적인 접근 연구이다. 선행연구를 통해, 인적오류에 대한 영향요인(PSF)은 서로 간에도 영향관계가 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 미시적인 접근에서의 인적오류 영향요인(PSF)과 거시적인 접근에서의 안전문화를 조합하여 새로운 모델을 개발하였다. 모델의 가설을 검증하기 위해 화학업종 제조업체 직원 283명으로부터 설문 응답을 받아 이를 구조방정식 모형으로 분석하였으며, 모형은 기본모형, 대안모형, 통제변수 반영 모형으로 나눠 분석하였다.
본 연구 결과, 3가지 결론을 얻었다.
첫째, 기본모형에서 안전문화는 작업자의 컨디션에 영향을 미치는 모든 요인인 작업조건, 작업환경, 작업장 배치, 작업절차, 자원지원에 유의성 있게 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 수정된 대안모형에서는 안전문화가 자원지원과 작업조건, 작업절차에만 영향을 미치는 것으로 나타났고, 작업장 배치와 작업환경과 같은 물리적 조건은 안전문화와 직접적인 영향관계가 없었다. 작업조건의 경우, 안전문화와 자원지원 모두로 부터 영향을 받았지만, 안전문화로부터는 부(-)의 영향을, 자원지원으로부터는 정(+)의 영향을 받는 것으로 나타났다. 이는 구체적인 지원 없이 안전문화만 강조하면, 오히려 작업조건에 부정적인 영향을 미쳐 인적오류를 더욱 많이 일으키는 요인으로 작용할 수 있음을 말해준다. 따라서, 인적오류를 줄이기 위해서는 안전문화 향상과 함께 충분한 자원지원이 이루어져야 한다.
둘째, 기본모형에서는 자원지원이 작업자의 흥분·화남·답답함에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 대안모형에서는 자원지원이 작업자의 흥분·화남·답답함에 작업조건, 작업환경을 거쳐 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 작업자가 화나거나 답답함을 느끼는 것은 주로 물리적인 작업환경 때문임을 말해준다. 작업자의 흥분·화남·답답함이 안전규정 위반의 직접적인 요인인 바, 안전규정 준수를 유도하기 위해서는 작업장 소음, 조명, 온도와 같은 작업환경 개선이 필요하고, 작업 시행 전에 작업계획을 세밀히 세워 작업자들이 이에 적응할 시간을 줌으로써, 작업자들이 동시에 여러 가지 작업을 하거나 급하게 뭔가를 처리할 필요가 없도록 적절한 작업조건을 만들어 주어야 한다.
셋째, 작업자의 피로도는 인적오류 중 행동실수(Slip), 기억실수(Lapse), 착오(Mistake)에 영향을 준다. 즉, 작업자가 피로를 적게 느낄수록, 행동실수(Slip), 기억실수(Lapse), 착오(Mistake)를 적게 일으킨다. 기본모형에서는 작업조건, 작업환경이 작업자의 피로도에 주요한 영향요인인 것으로 나타났고, 대안모형에서는 이들 외에 작업절차도 작업자의 피로도에 대한 영향요인 것으로 나타났다. 따라서, 작업자의 피로로 인한 행동실수(Slip), 기억실수(Lapse), 착오(Mistake)를 예방하기 위해서는 소음, 조명, 온도·습도와 같은 작업환경을 개선해야 하고, 작업절차서가 최대한 간단명료하게 작성되어, 작업자들이 직감적으로 작업절차의 내용을 이해할 수 있도록 해야 하며, 작업 시간 압박을 줄이고 작업 중에는 뭔가를 계산하거나 높은 수준의 사고(Thinking)를 할 필요가 없도록 작업조건을 개선할 필요가 있다.
그리고, 본 연구는 실무적으로 다음의 안전프로그램에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
첫째, 기존의 미시적인 접근 중 하나인 HRA(Human Reliability Analysis)에서 활용되는 변수인 PSF(Performance Shaping Factor)와 POE (Portion Of Effect) 중 POE를 본 연구 결과를 토대로 보다 객관적으로 도출할 수 있다. 이를 통해, 특정 작업에 대한 HEP(Human Error Probability)를 보다 정확하고 객관적으로 도출할 수 있다.
둘째, 만약 사고 조사 중 사고의 직접적인 원인이 설비 요인이 아니라 인적인 요인이었다면, 본 연구 결과를 토대로 작업자의 인적오류의 원인을 파악하거나 검증할 수 있다.
셋째, 많은 사업장에서 시행하고 있는 행동관찰 프로그램 (BBP, Behavior Based Performance 또는 BBS, Behavior Based Safety)에 본 연구에서 발견된 인적오류 유발요인별 영향관계를 적용하면, 작업자의 불안전한 행동을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. BBP를 통해 관찰자는 피관찰 작업자에게 해당 행동으로 인해 발생할 수 있는 위험성을 친절하게 일깨워 주고, 불안전한 행동을 왜 했는지와 그 당시 피관찰 작업자의 상태를 물어 봄으로써, 관찰자는 피관찰 작업자의 불안전한 행동은 작업자 상태와 관련이 있다는 것을 일깨워줄 수 있으며, 조직은 BBP 데이터와 본 연구결과를 기초로, 작업자의 상태에 영향을 미치는 작업조건, 작업 환경, 작업절차, 작업장 조건, 자원 지원을 개선함으로써, 작업자의 불안전한 행동 유발 조건을 저감할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Human error is an important part in accident occurrence process. Moreover, as technology advances, equipment reliability has been improved. Therefore relative portion of accidents resulting from human factor rather than equipment factor is expected to increase. In human error, there have been 2 domains of study. The first one is a micro approach, focusing on influencing factor (PSF, Performance Shaping Factor) to the worker. The second one is a macro approach, studying the effect of safety culture on workers' behavior. Through literature review, it was found that there is influencing relationship among human error influencing factors (PSF) as well.
In this study, new model was developed through combination of micro & macro approach. For validation of hypothesis in the developed model, survey responses were received from 283 employees in chemical manufacturing company and it was analyzed by Structural Equation Modeling and 3 different models (Basic model, Alternative Model, Basic model + Control variable) were analyzed.
Through this study, three conclusions were drawn.
First, in the basic model, safety culture was found to have a significant positive (+) effect on all factors affecting the condition of workers: working conditions, working environment, work station, working procedures and resource support. However, in the modified alternative model, it was found that safety culture only affected resource support, working conditions, and working procedures, and physical conditions such as work station and working environment received no direct influence from safety culture. In case of working condition, both safety culture and resource support affected, but it was found that the safety culture had a negative (-) influence and the resource support had a positive (+) effect. This suggests that if only safety culture is emphasized without specific support, it can negatively affect working conditions and it can cause more human errors. Therefore, in order to reduce human error, sufficient resource support should be provided along with the improvement of safety culture.
Second, in the basic model, it was found that resource support affects workers' upset, frustration indicating that the workers feel upset or frustrated mainly because of the physical work environment. Workers' upset, frustration are direct factors of safety rule violation. In order to improve compliance with safety rules, it is necessary to improve the working environment such as workplace noise, lighting, and temperature. Also, through detailed work plan in advance, organization should give workers enough time to get familiarized with work and create the right working conditions so that workers do not have to do multiple tasks at the same time or do something in a hurry.
Third, worker's fatigue affects behavioral mistakes (Slip), memory errors (Lapse), and mistakes among human errors. In other words, the less fatigue the workers feel, the less slip, lapse and mistake occur. In the basic model, working conditions and working environment were found to be major influencing factors on workers' fatigue, and in the alternative model, working procedures were also shown to be influencing factors on workers' fatigue. Therefore, in order to prevent slip, lapse and mistake due to workers' fatigue, it is necessary to improve the working environment such as noise, lighting, temperature and humidity, and to keep the working procedure as simple and clear as possible so that workers can intuitively understand and it is necessary to reduce the time pressure and improve working conditions so that there is no need to calculate something or think at a high level during work.
And the result of this study can be applied to safety programs as follows.
First, PSF (Performance Shaping Factor) and POE (Portion Of Effect), which are variables used in HRA (Human Reliability Analysis), one of the existing micro approaches, can be derived more objectively based on the results of this study. Through this, it is possible to more accurately and objectively derive HEP (Human Error Probability) for a specific task.
Second, If, during the accident investigation, the direct cause of the accident was found to be human factor rather than facility factor, the cause of human error can be identified or verified based on the results of this study.
Third, if the influence relationship of each human error-causing factor found in this study is applied to the behavior observation program (BBP, Behavior Based Performance, or BBS, Behavior Based Safety) which is widely implemented safety program in many companies, it is possible to reduce the unsafe behavior of workers. During BBP, observer should kindly remind the observed worker of the possible negative consequence from his (or her) behavior. It is also necessary that observer should remind the observed worker that unsafe behavior and condition of worker is correlated by asking him (or her) why the unsafe action was taken and the condition of the worker at that time. And organization can reduce unsafe behavior of workers by improving working condition, working environment, working procedure, work station and resource support which influence workers' condition based on BBP data and the result of this study.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구의 배경 1
• 1.2 연구 목적 및 내용 13
• 제 2 장 이론적 배경 및 선행연구 16
• 2.1 인적오류의 개요 16
• 2.1.1 인지과정(Cognitive process) 16
• 2.1.2 인적오류의 분류 23
• 2.2 인적오류 유발요인 36
• 2.2.1 인적오류 가능성(HEP, Human Error Probability) 36
• 2.2.2 인적오류 영향요인(PSF, Performance Shaping Factor) 40
• 제 3 장 연구 방법 64
• 3.1 주요변수와 측정변수 64
• 3.1.1 주요 변수의 개념 정리 64
• 3.1.2 측정변수의 조작적 정의 68
• 3.2 연구 모형과 가설 75
• 3.2.1 연구모형 75
• 3.2.2 연구가설 78
• 제 4 장 인적오류 영향요인 분석결과 81
• 4.1 조사대상자의 기초통계량 81
• 4.2 확인적 요인 분석 83
• 4.2.1 X 도구 83
• 4.2.2 M1 도구 85
• 4.2.3 M2 도구 87
• 4.2.4 Y 도구 89
• 4.3 측정도구의 신뢰도와 타당도 분석 91
• 4.3.1 신뢰도 분석 91
• 4.3.2 집중타당도 분석 92
• 4.3.3 판별타당도 분석 93
• 4.4 주요 변수의 기술통계와 상관관계 101
• 4.4.1 기술통계 101
• 4.4.2 상관관계 102
• 4.5 연구모형 분석 및 가설검증 105
• 4.5.1 연구모형 분석결과 105
• 4.5.2 대안모형 분석결과 115
• 4.5.3 통제변수 반영 분석결과 120
• 4.5.4 인적오류 구조 모형 주요 잠재변수에 대한 집단별 차이분석 123
• 4.6 연구결과요약 129
• 제 5 장 결론 및 향후 연구과제 133
• 5.1 결론 133
• 5.2 연구의 한계점 및 향후 연구제언 137
• 참고 문헌 139
• 부록 144