인적오류 분석을 위한 지원시스템 프레임웍 개발에 관한 연구

Abstract

항공, 해양 등과 같은 대형시스템의 안전성이 증가하면서, 시스템의 오작동으로 인한 사고의 수는 감소하는 반면 이를 실행에 옮기거나 의사결정을 수행하는 인간에 의한 사고의 발생 수가 증가하고 있다. 이러한 인적오류로 인한 사고의 재발을 방지하고, 사고 발생의 근본 원인을 파악하기 위한 움직임이 철도를 비롯한 타 산업 분야에서도 활발하게 진행되고 있으며 외국에서도 활발한 연구가 진행 중이다. 이러한 상황에서 인적오류의 분석체계를 토대로 분석을 지원할 수 있는 시스템의 개발이 필요하게 되었으나, 기존의 인적오류 분석체계들은 주로 서면방식이여서 이를 시스템으로 개발하는데 어려운 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 인적오류를 분석할 수 있는 분석체계를 토대로 철도 산업에 적합한 인적오류 분석을 위한 지원시스템의 프레임웍을 제시하고 일부 기능을 프로토타입 시스템으로 개발하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 인적오류 분석을 위한 지원시스템은 인적오류를 분석할 수 있는 인적오류 분석 모듈을 중심으로 사용자의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 유사사고 검색 모듈, 원인요소 추천 모듈, 원인요소 관리 모듈, 통계 모듈 등으로 구성되었다. 인적오류 분석을 위한 지원시스템 프레임웍의 모듈로 인적오류 분석 모듈은 인적오류가 내재된 사고를 분석하기 위한 분석 절차와 각 분석 단계별 분석 도구를 제시하여, 일관성 있는 사고 분석이 가능하도록 하였다. 또한 유사사고 검색 모듈과 원인요소 추천 모듈은 과거의 사고 사례의 결과를 토대로 사용자가 현재 분석중인 사고에 대한 해결책을 제안해 줄 수 있는 Case-Based Reasoning 기법을 활용하였다. 원인요소 관리 모듈은 사고를 유발시킨 오류의 원인 항목을 관리할 수 있는 모듈이고, 통계 모듈은 사고 분석 결과를 활용한 통계 분석을 제공하는 모듈이다. 제안된 인적오류 분석 지원시스템 프레임웍을 바탕으로 프로토타입 시스템을 개발하였다. 프로토타입 시스템은 인적오류 분석 모듈을 중심으로 개발되었고, 이를 통해서 인적오류 분석 지원시스템의 실제 구현에 도움을 주었다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 국내 철도 산업에서 연구가 활발히 진행되고 있는 인적오류에 대한 분석을 지원하는 웹 기반의 시스템 프레임웍을 제공함으로써 인적오류가 내재된 사고의 원인을 보다 정확하게 분석하고, 장기적으로 철도 산업 내 정책 수립 및 인적오류 연구의 지원방향을 모색하였다. 연구 결과는 인적오류 분석을 지원하는 시스템을 개발하는데 있어서의 프레임웍을 제시함으로써, 철도 산업이 아닌 타 산업에서도 활용할 수 있다.; While accidents caused by system failure decrease with enhanced safety of large-scaled systems in the area such as aerospace and maritime industry, the number of breakdowns by those who operate the system or make decisions increases. There are many on-going projects to prevent accidents by human error and identify underlying causes in many industries including railroad industry at home and abroad. At this point, although it is necessary to develop a system supporting human error analysis mechanism, existing human error analysis mechanisms are mainly in a written mode. Therefore, this study aims at proposing a framework for a computerized human error analysis system focused on rail road industry on the basis of human error analysis mechanism. Furthermore, a prototype system for human error analysis is developed. Proposed the framework consists of similar accident tracking(SAT) module, cause factor recommendation(CFR) module, cause factor management(CFM) module, and statistics(ST) module. It is helpful when users make decisions, with having human error analysis(HEA) module in the center. Among modules of the framework, HEA module helps analysts investigate causes of human errors by providing required procedures and appropriate analysis tools. In addition, SAT and CFR module employee the case-based reasoning which is able to find similar accident cases for the accident under investigation from the past accident cases may be found when accidents occur. The CFM module administrate the causes of errors which made accidents happen. The ST module provides statistical analysis based on results of the accident analysis. Based on the framework for a computerized human error analysis system, a prototype system has been developed. The prototype system is based on HEA module and will be expanded into the human error analysis support system. This study is designed to propose a web-based system framework supporting human error analysis on which research are being widely conducted in the railroad industry in Korea, in order to analyze causes of accidents more accurately and explore directions for the support of human error research and railroad-related policy making process in the long-term. The findings of the study indicate that the proposed framework for the human error analysis support system can be used not only in the railroad industry, but also in other industries.