eISSN: 2093-8462 http://jesk.or.kr
Open Access, Peer-reviewed
Dae Sik Kim
, Jeong Bin Yim
10.5143/JESK.2017.36.5.447 Epub 2017 October 31
Abstract
Objective: The purpose of this study is to present the basic guidelines for preventing human error by measuring and analyzing the risk of collision perceived by the ship operator in the collision risk situation by using Korea Coast Guard patrol ships.
Background: In the last 5 years, 97.5% of the causes of ship collision occurred at the sea was caused by human factors. However, the rate of marine accidents due to human error has not been reduced yet. Experiments and researches on the ship operators using the ships in actual operation are rarely performed.
Method: Using two K.C.G Ships on the sea, the ship measured by 30 persons who are the subject of the ship (ship operator) when both ships approach and the relative distance gradually decreases in four encounter situations, perceived ship collision risk (PSCR) data were analyzed by statistical analysis.
Results: The age and boarding career of the ship operator in the situation of ship collision risks encountered a negative impact on perceived collision risk in all four opposing encounter situations S1 (000°), S2 (045°), S3 (090°) and S4 (135°) respectively. That is, the higher the age of the ship operator, the lower the perceived risk of collision and the lower the age, the higher the risk of collision. Also, there was a difference between the average of group A (20~30 years) and group B (40~50 years) according to age of the ship operators at 000°, 045° and 090° and there was no difference at 135°. The mean difference of the experience of boarding career was also significantly different between group A (less than 4 years) and group B (more than 5 years), but there was no significant difference at 135°.
Conclusion: The results showed that age and boarding career of the ship operators had negative impact on perceived collision risk and there was a difference in perceived risk of collision according to age and abundance of boarding career. As a result, by focusing on the ship operators who are in the age group of 20~30 years old and have less than 4 years of experience in boarding the ship. It is expected that the effect of prevention of marine accidents can be expected by avoiding collision avoidance.
Application: The results of this study can be used as policy data of related organizations to prevent human error of ship operators and as training data of training institutes.
Keywords
Human error Ship operator Perceived ship collision risk Ship encounter situation
중앙해양안전심판원(Korea Maritime Safety Tribunal, KMST)의 최근 5년(2012년~2016년) 간 통계연보에 의하면 선박 충돌사고의 발생원인과 관련하여 운항과실에 해당하는 인적요인(Human factor)에 의한 사고가 전체 충돌사고의 97.5%를 차지하고 있다(KMST, 2017). 국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)에서도 선박으로 인한 해양사고의 80%가 인적오류의 원인으로 발생하는 것으로 보고하고 있다(Acar et al., 2012). 또한 Rothblum (2007)은 인간의 실수가 해양사고의 대다수인 75~96%를 차지하여 인간의 실수를 예방하고 중요성을 과소 평가하지 말아야 한다고 강조한다. 이와 관련하여 인적오류의 종류와 발생 메커니즘 등의 연구결과는 꾸준히 보고되고 있으나 인적오류에 의한 해양사고 발생 비율은 감소되지 않고 있는 실정이다(KMST, 2017).
Dhillon (1988)에 의하면 인적오류란 규정된 업무 수행의 실패 또는 금지된 행위의 수행이라 정의되며 그 결과는 심각한 상해 및 재산손실이 발생하는 사고위기상황(Near miss incidents)을 포함한다. 인적오류는 인간이 개입되는 모든 시스템에서 발생하는 것으로, 모든 산업분야에서 연구되고 있다(Andrew, 1997). 인적오류와 관련한 연구사례로 Rasmussen (1983)은 인간이 행동하는 기반을 skill-based, Rule-based, Knowledge-based로 구분한 SRK 이론을 제안한 바 있고, 미국 공군 출신인 Endsley (1995)는 항공기 조종사(pilot)들의 인식과정을 설명한 상황인식(Situation awareness: SA) 이론을 제안하였으며 여기서 상황인식 이론이란 현재 상황에서 요소의 인식(Level 1), 현재 상황에 대한 이해(Level 2), 미래 상황에 대한 전망(Level 3)의 3단계로 구성된다고 하였다.
한편 해기사의 인적오류에 관한 연구는 1990년대에 들어 활성화되고 있는데, 현재까지는 주로 인적오류의 원인과 분류(Catherine, 2006) 및 평가에 관한 연구가 많고, 실제 선박에서 해기사의 인적오류를 예방할 수 있는 구체적인 대응 방안은 미미한 실정이다.
Inoue (2000)는 다양한 선박조우상황 하에서 충돌 위기가 발생하는 경우에 해기사들이 지각하는 선박조종의 어려움을 ES-Model (Environmental Stress Model)이라는 스트레스 지표로 평가한 바 있다. ES-Model은 숫자 0(최소값)부터 1,000(최대값)까지를 척도 Scales를 적용하여 나타낸 것이다. 그러나 이러한 연구는 설문조사와 시뮬레이터 실험을 통하여 수행한 것으로 실제 해상에서 항해 중인 선박을 이용하여 항해당직을 수행하는 선박운항자를 대상으로 한 것이 아니기 때문에 실제 항해 상황에서 스트레스(Stress) 또는 위기감(Perceived risk)이 발생할 것인지에 대해서는 알 수 없다.
Ivan Ross (1975)에 의하면 일반적으로 위험한 상황이 발생하거나 발생할 것으로 예상되는 경우 인간은 위기(Risk)를 지각하게 되는데 위기의 지각 정도는 사람마다 다르게 나타난다. 선박에서도 이러한 현상은 발생한다. 즉, 선박이 서로 다양한 방위와 거리에서 조우하여 충돌 위기상황이 발생하면 선박을 조종하는 사람은 충돌을 피하기 위한 일련의 동작을 취하는데, 이때 선박운항자는 선박 충돌위기감을 지각하게 된다(Inoue, 2000; Kim and Yim, 2016). 특히 이러한 충돌위기감은 선박 조우상황에서 순간적인 스트레스(Stress)로 전이되어 흥분, 공포, 당황 등이 야기됨으로써 인적오류를 야기할 수 있는 한 가지 원인으로 알려져 있다(Kim and Yim, 2016). 이러한 경우에 접근하는 상대 선박을 보면서 선박운항자가 심리적으로 느끼는 충돌위기감을 선박충돌위험도(Perceived Ship Collision Risk, PSCR)라 정의하고자 한다.
그동안 인적오류와 관련된 다양한 연구들이 보고되어 왔으나 실제 선박운항자를 대상으로 한 실험결과는 국내외적으로 거의 없는 실정이다. 그 이유는 선박은 육지에서 멀리 떨어진 해상에서 운항되고, 선박을 대상으로 하는 실험은 많은 비용과 위험이 수반되기 때문이다. 그래서 본 연구에서는 일반 선박과 비교하여 실험이 용이한 대한민국 해양경찰 함정(Korea Coast Guard Patrol Ship)의 선박 운항자들을 대상으로 해상에서 실선실험을 통하여 PSCR을 측정하였다.
해양경찰 경비함정은 잘 훈련된 조직과 많은 선박운항자(항해당직자)가 승선하고 있기 때문에 실험과정에서 발생하는 위험한 상황에 즉각 대처할 수 있고, 다수의 피험자를 동시에 투입하여 실험할 수 있기 때문이다. 본 실험에 참가한 피험자들 중 일부는 과거에 상선(Merchant ship)과 원양어선에 항해사로 승선근무 한 경험이 있고 해기사(Ship officer) 면허증을 보유하고 있기 때문에 함정은 물론 일반 선박에서 발생하는 선박 충돌위기의 의미를 인지하고 있다. 따라서 본 논문에 보고된 실험결과는 일반 선박에도 적용 가능함을 기대할 수 있다.
본 연구의 최종 목적은 해상에서 두 척의 함정이 다양한 조우상황에서 상호 충돌 직전까지 근접상황이 발생하는 경우에 선박운항자들이 지각한 PSCR을 측정한 후 이를 분석하여 인적오류와의 연관성 등을 평가하기 위한 것이다. 본 연구에서는 피실험자인 선박운항자의 인적요인인 연령과 승선경력이 지각(Perceived)한 PSCR에 미치는 영향을 분석하고 또한 선박 조우상황별 연령 그룹 내에서 연령의 대소차이로 분류한 두 개 그룹과 승선경력 그룹 내에서 승선경력의 대소에 따라 분류한 두 개 그룹 간의 PSCR 차이 여부에 대한 분석으로 연구범위를 제한하였다.
본 연구는 가상의 상황을 설정하여 실험실 내에서 선박조종 시뮬레이터를 사용하여 실험한 것이 아닌 실제로 해상에서 항해중인 두 척의 선박(해양경찰 함정)을 이용하여 선박운항자들의 PSCR을 측정하여 분석했다는 점에 의의가 있으며 선박운항자의 인적요인(Human factor)이 PSCR에 미치는 영향을 분석함으로써 선박 충돌 예방에 관한 자료를 제공하고자 한다.
2.1 Research hypothesis setting
본 연구에서 실험에 참가한 선박운항자들의 인적요인인 연령과 승선경력이 PSCR에 미치는 영향을 파악하기 위하여 다음의 네 가지 가설을 설정하였다.
∙ 가설 1: 선박 조우상황에서 선박운항자의 연령은 지각한 PSCR에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
∙ 가설 2: 선박 조우상황에서 선박운항자의 승선경력은 지각한 PSCR에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
∙ 가설 3: 선박운항자의 연령 대소에 따라 PSCR 지각 정도에 차이가 있을 것이다.
∙ 가설 4: 선박운항자의 승선경력 대소에 따라 PSCR 지각 정도에 차이가 있을 것이다.
2.2 Experiment method setting
2015년 6월 8일 목포 가사도 남서 방 10해리(Nautical Mile: 이하 NM, 1NM=1,852m) 해상에서 총톤수 1,500톤급, 길이 90m의 대형 해양경찰 함정(Korea Coast Guard Patrol Ship) 두 척을 대상으로 실험하였으며 실험 오차를 줄이기 위하여 상호 유사한 제원의 함정을 선정하였다(Table 1). 당시 기상은 풍향은 남동풍, 풍속은 6~8m/s, 파고는 1~1.25m, 시정은 3NM로 실험에 양호한 기상이었다.
Ship classification |
Tonnage (GT) |
L.O.A (m) |
Speed (knots) |
Participants |
K.C.G Ship A (Own ship) |
1,600 |
90 |
10 |
30 |
K.C.G Ship B (Target ship) |
1,500 |
91 |
10 |
0 |
본선(Ship A)에서 타선(Ship B)을 보는 상대방위 000°, 045°, 090°, 135°의 네 가지 선박 조우상황을 계획하여 실험계획 시나리오를 설정하였다(Figure 1). 편의상 조우방위 000°를 Ship encounter bearing 1 (S1), 045°를 Ship encounter bearing 2 (S2), 090°를 Ship encounter bearing 3 (S3), 135°를 Ship encounter bearing 4 (S4)라 정하고자 한다.
Figure 2는 본 선과 상대선이 마주치는 S1 상황에서 초기 접근 시작거리인 3NM (5,556m)에서부터 최종 접근거리 0.25NM (463m)까지 각각 0.25NM 간격(총 열두 구간)으로 상호 접근하는 실험계획을 나타낸 것이다. 실험은 충돌예방을 위하여 거리 0.25NM까지만 접근한 후 충돌 회피 항해를 하였다.
2.3 Participants
PSCR 측정실험은 A함정의 선박운항자 30명을 대상으로 하였다. Table 2는 피험자의 인구통계학적 특성을 나타낸 것이다. 평균나이는 38.27세 이고 표준편차는 9.79이다. 연령별 분포는 20~30대가 56.7%이고 40~60대가 43.3%이다. 승선경력은 1~3년이 56.7%로 많았고 4년 이상 30년 이하가 43.3%로 나타났다. 항해사 면허증 취득 등급은 최상위 등급인 1급은 없었으며 2급에서부터 최하위 등급인 6급 보유자가 70%, 미 보유자는 30%로 나타났다.
Age (yrs) |
Boarding career (yrs) |
Certificate (class) |
|||
Classification |
Subject |
Classification |
Subject |
Classification |
Subject |
20~39 |
17 (56.7%) |
1~3 |
17 (56.7%) |
0 |
9 (30.0%) |
40~60 |
13 (43.3%) |
4~30 |
13 (43.3%) |
1~6 |
21 (70.0%) |
다만 항해사 면허증이 없는 피험자도 해기사 5급 교육기관으로 지정된 해양경찰교육원에서 1년 간의 신임 해양경찰 순경 교육과정 중에 면허취득 교육과정(함정 항해실습 및 항해 시뮬레이터교육 등)을 이수하였기 때문에 선박운항자(항해당직자)로서 자격을 갖추고 있다고 평가된다.
2.4 Ship collision risk measurement
Figure 3은 실험 함정과 135° 조우상황 실험에서 본선(Own ship)과 상대선박(Target ship)의 항적을 나타낸 전자해도 사진이다. 이때 본선의 선박운항자들이 접근하는 상대선박을 보며 0에서 100까지 범위의 PSCR 값을 기록용지에 기록하였으며 판단 기준은 Table 3과 같이 구분하였다.
PSCR |
0~20 |
21~40 |
41~60 |
61~80 |
81~100 |
Criteria |
Fairly safe |
Safe |
Neither safe or dangerous |
Dangerous |
Fairly dangerous |
2.5 Data analysis
선박 조우방위 별 선박운항자의 연령과 승선경력이 지각한 PSCR에 어떠한 영향을 미치는지 그리고 연령과 승선경력 대소에 따라 PSCR에 어떠한 차이가 나타나는지를 분석하였다. 네 가지 선박 조우상황에서 연령과 승선경력이 지각한 PSCR에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하기 위하여 회귀분석을 실시하였으며 이때 두 척의 선박이 상호 근접하여 지각한 PSCR이 높을 것으로 예상되는 상대거리 0.25NM (463m)에서의 측정 Data를 분석하였다. 또한 네 가지 방위 별 0.25NM 거리구간에서 연령이 다른 두 그룹(A그룹: 20~30대, B그룹: 40~50대)과 승선경력이 다른 두 그룹(A그룹: 4년 이하, B그룹: 5년 이상)사이에 PSCR 차이가 존재하는지 여부를 검정하기 위하여 T-Test를 이용하였으며 통계적 검정은 통계 패키지인 SPSS 23을 이용하였고, 유의수준은 0.05를 적용하였다(Song, 2014).
3.1 PSCR measurement by distance in four vessel encounters
Table 4는 본선(Own ship)의 피험자 30명이 네 가지 조우방위 별 거리 3NM에서 0.25NM까지 접근하며 0.25NM 간격으로 열 두 구간에서 접근하는 상대선박을 보면서 지각한 PSCR 측정 Data의 평균과 표준편차를 나타낸 것이다.
Encounter |
Distance spaces (NM) |
|||||
3.00 |
2.75 |
2.50 |
2.25 |
2.00 |
1.75 |
|
S1 (000°) |
3.7 (3.6) |
8.7 (5.3) |
12.5 (5.8) |
17.6 (8.6) |
25.7 (10.9) |
35.2 (12.9) |
S2 (045°) |
4.7 (4.6) |
8.7 (4.8) |
13.8 (6.0) |
19.2 (6.7) |
26.7 (8.9) |
35.0 (11.0) |
S3 (090°) |
3.0 (3.6) |
6.1 (4.6) |
11.8 (6.0) |
19.0 (8.0) |
26.8 (8.6) |
35.6 (10.2) |
S4 (135°) |
4.2 (4.2) |
7.8 (6.1) |
13.2 (6.8) |
19.8 (10.7) |
26.7 (10.9) |
34.9 (12.4) |
|
||||||
Encounter |
Distance spaces (NM) |
|||||
1.50 |
1.25 |
1.00 |
0.75 |
0.50 |
0.25 |
|
S1 (000°) |
43.4 (13.8) |
52.3 (13.1) |
62.6 (13.2) |
73.0 (13.2) |
81.7 (10.4) |
89.1 (9.7) |
S2 (045°) |
44.1 (11.8) |
53.6 (11.7) |
68.1 (11.2) |
78.4 (10.2) |
87.8 (10.3) |
93.5 (7.9) |
S3 (090°) |
44.5 (11.7) |
54.3 (13.3) |
67.4 (12.3) |
77.0 (12.4) |
86.0 (11.1) |
92.2 (8.7) |
S4 (135°) |
45.3 (11.8) |
57.1 (13.4) |
70.7 (11.4) |
82.4 (10.9) |
90.5 (8.9) |
95.5 (7.0) |
3.2 Reliability analysis of measurement data
네 가지 조우방위 별 측정된 데이터에 대한 신뢰도 측정결과 크론바흐의 α값(Cronbach Alpha Coefficient) 이 모두 0.6 이상으로 나타나 신뢰할 수 있는 것으로 평가된다(Table 5).
Ship's encounter angle |
S1 (000°) |
S2 (045°) |
S3 (090°) |
S4 (135°) |
Cronbach's α |
0.93 |
0.96 |
0.96 |
0.94 |
3.3 Analysis of relationship between age and boarding career factors of ship operators
3.3.1 Analysis of relationship between age and PSCR
조우방위 S1에서 선박운항자의 연령이 지각한 PSCR에 부(-)의 영향을 미칠 것이라는 가설 1의 검정결과는 다음과 같이 나타났다. 연령이 PSCR에 미치는 영향은 t값이 -3.089 (p= .004)로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 1은 채택되었다. 즉, 선박운항자의 연령이 높으면 지각한 PSCR은 낮아지고 연령이 낮으면 PSCR은 높아진다는 것을 알 수 있다. 회귀 모형은 F값이 p= .004에서 9.545의 수치를 보이고 있으며, 회귀식에 대한 R2 = .254로 25.4%의 설명력을 보이고 있다(Table 6).
조우방위 S2에서 선박운항자의 연령이 지각한 PSCR에 부(-)의 영향을 미칠 것이라는 가설 1의 검정결과는 t값이 -5.566 (p= .000)로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 1은 채택되었다. 즉, S2에서도 선박운항자의 연령이 높으면 지각한 PSCR은 낮아지고 연령이 낮으면 PSCR은 높아진다는 것을 알 수 있다. 회귀 모형은 F값이 p= .000에서 30.983의 수치를 보이고 있으며, 회귀식에 대한 R2 = .525로 52.5%의 설명력을 보이고 있다(Table 6).
조우방위 S3에서 선박운항자의 연령이 지각한 PSCR에 부(-)의 영향을 미칠 것이라는 가설 1의 검정결과는 t값이 -8.667 (p= .000)로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 1은 채택되었다. 즉, S3에서도 선박운항자의 연령이 높으면 지각한 PSCR은 낮아지고 연령이 낮으면 PSCR은 높아진다는 것을 알 수 있다. 회귀 모형은 F값이 p= .000에서 75.118의 수치를 보이고 있으며, 회귀식에 대한 R2 = .728로 72.8%의 설명력을 보이고 있다(Table 6).
조우방위 S4에서 가설 1의 검정결과는 t값이 -2.262 (p= .032)로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 1은 채택되었다. 즉, S4에서도 선박운항자의 연령이 높으면 지각한 PSCR은 낮아진다는 것을 알 수 있다. 회귀 모형은 F값이 p= .032에서 5.116의 수치를 보이고 있으며, 회귀식에 대한 R2 = .154로 15.4%의 설명력을 보이고 있다(Table 6).
|
Age (hypothesis 1) |
||||||
Dependent variable |
Std. Error |
β |
t |
p |
Statistic |
Result |
|
S1 |
Constant |
6.515 |
|
16.676 |
.000 |
R=.504, R2=.254, F=9.545, p=.004 |
Accept |
PSCR |
.165 |
-.504 |
-3.089 |
.004 |
|||
S2 |
Constant |
4.241 |
|
27.452 |
.000 |
R=.725, R2=.525, F=30.983, p=.000 |
Accept |
PSCR |
.107 |
-.725 |
-5.566 |
.000 |
|||
S3 |
Constant |
3.526 |
|
34.552 |
.000 |
R=.854, R2=.728, F=75.118, p=.000 |
Accept |
PSCR |
.089 |
-.854 |
-8.667 |
.000 |
|||
S4 |
Constant |
4.950 |
|
21.495 |
.000 |
R=.393, R2=.154, F=5.116, p=.032 |
Accept |
PSCR |
.125 |
-.393 |
-2.262 |
.032 |
3.3.2 Analysis of relationship between boarding career and PSCR
조우방위 S1에서 선박운항자의 승선경력이 지각한 PSCR에 부(-)의 영향을 미칠 것이라는 가설 2의 검정결과는 다음과 같이 나타났다. 승선경력이 PSCR에 미치는 영향은 t값이 -2.028 (p= .052)로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 2는 채택되었다. 즉, 선박운항자의 승선경력이 많으면 지각한 PSCR은 낮아지고 승선경력이 적으면 PSCR은 높아진다는 것을 알 수 있다. 회귀 모형은 F값이 p= .052에서 4.114의 수치를 보이고 있으며, 회귀식에 대한 R2 = .128로 12.8%의 설명력을 보이고 있다(Table 7).
조우방위 S2에서 항해당직자의 승선경력이 지각한 PSCR에 부(-)의 영향을 미칠 것이라는 가설 2의 검정결과는 t값이 -4.815 (p= .000)로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 2는 채택되었다. 즉, 선박운항자의 승선경력이 많으면 지각한 PSCR은 낮아지고 승선경력이 적으면 PSCR은 높아진다는 것을 알 수 있다. 회귀 모형은 F값이 p= .000에서 23.186의 수치를 보이고 있으며, 회귀식에 대한 R2 = .453으로 45.3%의 설명력을 보이고 있다(Table 7).
조우방위 S3에서 검정결과는 t값이 -9.567 (p= .000)로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 2는 채택되었다. 즉, 선박운항자의 승선경력이 많으면 지각한 PSCR은 낮아진다는 것을 알 수 있다. 회귀 모형은 F값이 p= .000에서 91.523의 수치를 보이고 있으며, 회귀식에 대한 R2 = .766으로 76.6%의 설명력을 보이고 있다(Table 7).
조우방위 S4에서 검정결과는 t값이 -2.597 (p= .015)로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 2는 채택되었다. 회귀 모형은 F값이 p= .015에서 6.743의 수치를 보이고 있으며, 회귀식에 대한 R2 = .194로 19.4%의 설명력을 보이고 있다(Table 7).
|
Boarding career (hypothesis 2) |
||||||
Dependent variable |
Std. Error |
β |
t |
p |
Statistic |
Result |
|
S1 |
Constant |
2.343 |
|
39.415 |
.000 |
R=.358, R2=.128, F=4.114, p=.052 |
Accept |
PSCR |
.241 |
-.358 |
-2.028 |
.052 |
|||
S2 |
Constant |
1.514 |
|
65.035 |
.000 |
R=.673, R2=.453, F=23.186, p=.000 |
Accept |
PSCR |
.156 |
-.673 |
-4.815 |
.000 |
|||
S3 |
Constant |
1.089 |
|
91.128 |
.000 |
R=.875, R2=.766, F=91.523, p=.000 |
Accept |
PSCR |
.112 |
-.875 |
-9.567 |
.000 |
|||
S4 |
Constant |
1.607 |
|
61.198 |
.000 |
R=.441, R2=.194, F=6.743, p=.015 |
Accept |
PSCR |
.165 |
-.441 |
-2.597 |
.015 |
Figure 4는 S3에서 연령 및 승선경력과 PSCR과의 관계를 보여주는 적합도 분석 샘플 그림이다.
마름모 형상은 PSCR을 나타내고 네모 형상은 PSCR 예측을 나타내며 선형도는 PSCR 예측선을 나타내며 연령과 승선경력 모두 음의 방향의 형상으로 각각 부(-)의 영향관계 임을 알 수 있다.
3.4 Analysis of PSCR difference according to age and boarding career
3.4.1 Analysis of PSCR difference according to age
피험자의 연령분포에 따라 그룹 A는 20~39세, 그룹 B는 40~60세로 두 그룹으로 구분하고 T-Test를 이용하여 가설 3을 검정하였다(Table 8).
조우방위 S1에서 연령의 대소에 따라 PSCR 지각 정도에 차이가 있을 것이라는 가설 3을 검정한 결과 Table 8과 같이 나타났다. PSCR은 t값이 2.069로 연령에 따라 A와 B그룹 간에 다르게 지각하는 것으로 나타나 통계적 유의수준 하에서 채택되었다. 구체적으로 그룹 A와 B의 PSCR 평균값이 92.24, 85.08의 수치를 보여 그룹 A인 20~30대가 그룹 B인 40~50대보다 PSCR을 통계적 유의수준 하에서 더 높게 지각하는 것으로 나타났다.
조우방위 S2에서 PSCR은 t값이 3.644로 연령에 따라 A와 B그룹 간에 다르게 지각하는 것으로 나타나 가설 3은 통계적 유의수준 하에서 채택되었다. 구체적으로 그룹 A와 B의 각 PSCR 평균값이 97.65, 88.15의 수치를 보여 그룹 A인 20~30대가 그룹 B인 40~50대보다 PSCR을 통계적 유의수준 하에서 더 높게 지각하는 것으로 나타났다.
조우방위 S3에서 PSCR은 t값이 5.482로 연령에 따라 A와 B그룹 간에 다르게 지각하는 것으로 나타나 통계적 유의수준 하에서 가설 3은 채택되었다. 구체적으로 그룹 A와 B의 각 PSCR 평균값이 97.94, 84.69의 수치를 보여 그룹 A인 20~30대가 그룹 B인 40~50대보다 PSCR을 통계적 유의수준 하에서 더 높게 지각하는 것으로 나타났다.
조우방위 S4에서는 t값이 1.260으로 연령에 따라 차이가 없는 것으로 나타나 기각되었다.
Age (hypothesis 3) |
Mean |
Std. Deviation |
t |
p |
Result |
||
Group A (n=17) |
Group B (n=13) |
Group
A |
Group
B |
||||
S1, PSCR |
92.24 |
85.08 |
6.46 |
12.25 |
2.069 |
.048* |
Accept |
S2, PSCR |
97.65 |
88.15 |
5.03 |
8.29 |
3.644 |
.002** |
Accept |
S3, PSCR |
97.94 |
84.69 |
3.56 |
8.13 |
5.482 |
.000*** |
Accept |
S4, PSCR |
96.94 |
93.69 |
7.00 |
6.99 |
1.260 |
.218 |
Reject |
3.4.2 Analysis of PSCR difference according to boarding career experience
피험자의 승선경력 분포에 따라 그룹 A는 1~4년, 그룹 B는 5~30년의 두 그룹으로 구분하고 T-Test를 이용하여 가설 4를 검정하였다 (Table 9).
조우방위 S1에서 승선경력의 대소에 따라 PSCR 지각 정도에 차이가 있을 것이다. 라는 가설 4를 검정한 결과 Table 9와 같이 나타났다. PSCR은 t값이 2.396으로 승선경력에 따라 A와 B그룹 간에 다르게 지각하는 것으로 나타나 통계적 유의수준 하에서 채택되었다. 구체적으로 그룹 A와 B의 각 PSCR 평균값이 92.65와 84.54의 수치를 보여 승선경력이 4년 이하인 그룹 A가 승선경력이 5년 이상인 그룹 B보다 PSCR을 통계적 유의수준 하에서 더 높게 지각하는 것으로 나타났다.
조우방위 S2에서 PSCR은 t값이 3.199로 승선경력에 따라 A와 B그룹 간에 다르게 지각하는 것으로 나타나 통계적 유의수준 하에서 가설 4는 채택되었다. 구체적으로 그룹 A와 B의 각 PSCR 평균값이 97.29와 88.62의 수치를 보여 승선경력이 4년 이하인 그룹 A가 승선경력이 5년 이상인 그룹 B보다 PSCR을 통계적 유의수준 하에서 더 높게 지각하는 것으로 나타났다.
조우방위 S3에서 PSCR은 t값이 5.482로 승선경력에 따라 A와 B그룹 간에 다르게 지각하는 것으로 나타나 가설4는 통계적 유의수준 하에서 채택되었다. 구체적으로 그룹 A와 B의 각 PSCR 평균값이 97.94와 84.69의 수치를 보여 승선경력이 4년 이하인 그룹 A가 승선경력이 5년 이상인 그룹 B보다 PSCR을 통계적 유의수준 하에서 더 높게 지각하는 것으로 나타났다.
조우방위 S4에서 PSCR은 t값이 1.260으로 승선경력에 따라 차이가 없는 것으로 나타나 가설 4는 기각되었다.
Boarding career (hypothesis 4) |
Mean |
Std. Deviation |
t |
p |
Result |
||
Group A (n=17) |
Group B (n=13) |
Group A |
Group B |
||||
S1, PSCR |
92.65 |
84.54 |
6.64 |
11.75 |
2.396 |
.024* |
Accept |
S2, PSCR |
97.29 |
88.62 |
5.31 |
8.60 |
3.199 |
.005** |
Accept |
S3, PSCR |
97.94 |
84.69 |
3.56 |
8.13 |
5.482 |
.000*** |
Accept |
S4, PSCR |
96.94 |
93.69 |
7.00 |
6.99 |
1.260 |
.218 |
Reject |
본 연구는 해양경찰 함정 두 척을 이용하여 선박 충돌 가능성이 높은 네 가지 선박 조우상황에서 선박운항자의 연령 및 승선경력이 PSCR에 미치는 영향을 연구하기 위하여 피실험자인 해양경찰관 30명을 대상으로 상대선박과 거리 0.25NM (463m)에서 지각한 PSCR을 측정 및 분석하였다.
연구결과 선박운항자의 연령과 승선경력은 지각한 PSCR에 부(-)의 영향을 미치고 연령과 승선경력의 대소에 따라 PSCR 지각 정도에 차이가 존재하는 것으로 나타났다.
회귀분석 결과 조우방위 S1 (000°), S2 (045°), S3 (090°), S4 (135°) 모두에서 선박운항자의 연령은 PSCR에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 따라서 선박운항자의 연령이 높으면 지각한 PSCR은 낮아지고 연령이 낮으면 PSCR은 높아진다는 것을 알 수 있다. 승선경력의 경우에도 PSCR에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 따라서 선박운항자의 승선경력이 많은 경우 PSCR은 낮아지고 승선경력이 적은 경우 PSCR은 높아지는 것으로 나타났다.
또한 선박운항자의 연령별로 A그룹은 20~30대, B그룹은 40~50대로 두 그룹으로 구분하여 PSCR 평균의 차이여부를 T-Test를 이용하여 분석한 결과 조우상황 S1, S2, S3에서는 두 그룹간 차이가 나타났고 S4에서는 차이가 나타나지 않았다. S1에서는 A그룹의 PSCR 평균값이 92.24, B그룹은 85.08의 수치를 보였고 S2에서 A그룹은 97.65, B그룹은 88.15를 S3의 경우 A그룹은 97.94, B그룹은 84.69의 수치를 보여 피험자 20~30대 그룹이 40~50대 그룹보다 PSCR을 더 높게 지각하는 것으로 나타났다.
승선경력의 대소에 따른 차이여부 분석은 A그룹은 4년 이하 B그룹은 5년 이상으로 구분하여 T-Test 분석 결과 조우방위 S1, S2, S3에서는 통계적으로 두 그룹간 유의미한 차이가 나타났고 S4에서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. S1에서 A그룹의 평균값은 92.65, B그룹은 84.54였고 S2에서 A그룹의 평균값은 97.29, B그룹은 88.62였으며 S3에서는 각 97.94, 84.69로 승선경력 4년 이하인 그룹이 5년 이상인 그룹보다 PSCR을 더 높게 지각하였다.
이상을 종합하면 선박운항자의 인적요인 중의 하나인 연령과 승선경력이 적을수록 해상근무 경험이 적을 것으로 예상할 수 있으므로 연령과 승선경력이 상대적으로 많은 선박운항자(항해 지식과 경험이 상대적으로 많을 것으로 예상됨)에 비하여 PSCR이 높게 나타나고 있음을 알게 되었다. 실험 후 피험자들과 인터뷰한 결과 연령과 승선경력이 적은 선박운항자들은 상대적으로 많은 선박운항자들 보다 항해 경험부족 등의 이유로 선박 근접 조우상황에서 충돌위기감을 느끼게 되어 긴장, 당황 등이 발생하였고 이러한 요인들이 심리적 부담감으로 작용되고 있는 것으로 나타났다.
이러한 연구결과를 항해사에 대한 인적오류 예방분야에 적용하는 경우에 연령이 20에서 30대이며 선박 승선경력이 4년 이하인 선박운항자들에 대한 항해관련 전문교육과 선박조종 시뮬레이터 교육훈련을 강화한다면 타 선박 근접 조우상황에서 스트레스, 당황 등의 인적오류 발생으로 전이되지 않고 충돌회피 조종으로 나아갈 가능성이 높아져 선박충돌사고 예방효과를 기대할 수 있을 것이다.
한편 Inoue (2000)의 실험결과에서는 항해사에게 부과되는 선박조종의 어려움을 설문조사와 시뮬레이터 실험을 통하여 0에서 1,000까지의 스트레스 값으로 측정하였으나 선박운항자 개인의 인적요인인 연령과 승선경력 등에 관한 연구 분석은 수행되지 않아 본 연구결과와 비교할 수 없으며 국내외 적으로 아직 없는 실정이다.
본 연구에서 해양경찰 함정을 이용한 네 가지 조우방위 별 충돌위험도 측정실험은 해상에서 시간과 함 안전 등의 제한으로 본선(Own ship)의 우현방향에 대하여만 30명을 대상으로 실험하였으나 향후 좌현 방향, 반복실험, 다수 피험자를 대상으로 한 실험 등 다양한 후속실험과 인적요인에 관한 추가 분석을 수행할 계획이다.
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