최 진 국

37

인적요인분석 및 분류시스템(HFACS) 적용

최 진 국

ㆍ권 보 헌

극동대학교 항공운항학과¹, 대한항공 운항승무부²

The Introduction and Operation of HFACS (The Human Factors Analysis and Classification System)

Jin-Kook Choi, Ph.D.

, Bo-Hun Kwon, Captain/Ph.D.

1Flight Operation Department, Far East University, Eumsung, Chungbuk,

2Flight Operation Department, Korean Air, Seoul, Korea

󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏

Around 70% of fatal accident causal factors are human factors. The human errors can be managed if the root causes were identified through the HFACS. If these human errors are not detected by flight crews, these could cause incidents or accidents. The HFACS has developed to examine human factors and improve accident investigation. The HFACS may detect and provide the causal factors so that the regulators and operators may improve latent conditions of the organization through effective strategies once the causal factors are identified. This paper is to introduce HFACS for commercial airlines, specially low cost air carriers. So the airlines improve safety and operate the SMS (Safety Management System) effectively using the analysis by HFACS.

󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏󰠏

Key words: HFACS, Human Factors, SMS (Safety management system), Errors, Flight Safety

접수: 2015년 7월 27일, 심사완료일: 2015년 8월 9일 교신저자: 최진국

우 27601 충북 음성군 감곡면 대학길 76-32 극동대학교 항공운항학과

Tel: 043-880-3167, Fax: 043-879-3784 E-mail: [email protected]

I. 서 론

항공기 사망사고의 70% 이상이 조종사의 인적요인으로 인하여 발생하였다[1]. 최근 항공 사고와 준사고 조사 결과 기계적 결함보다는 인적 에러가 주 요인으로 나타나고 있 어 상업용 항공업계에서 인적요인에 대한 관심과 노력이 더욱 요구되고 있는 실정이다[2].

1970년대 초반에 안전규정의 강화와 기술의 발전으로 인 해 항공사고는 상당히 감소하였다. 인간과 기계의 인터페 이스를 포함하여 인적요인으로 안전에 대한 노력이 집중되 었다. 인적요인에 대한 과학적 연구는 주로 조종사 개인의 실수에 집중되었으며, 운영적인 면이나 조직적인 맥락(Con-

text)에서는 고려되지 않았었다. 인간 수행능력(Human Per- formance)으로 인해 항공사고는 지속적으로 발생하였다.

1990년대에 처음으로 개인이 복잡한 환경(Complex Environ- ment)하에서 운항을 할 때 행동에 영향을 주는 다중 요인 (Multiple Factors)에 대해 인지하기 시작했다. 그 이후로 개인 의 에러를 중심으로 사고의 주요 원인을 도출하는 것에서 벗어나, 조직의 문화와 정책 등을 고려하고 데이터에 근거 해서 자료를 분석하여 효과적으로 안전을 관리하기 시작하 였다. 사고는 관리자의 의사결정과 조직의 프로세스 등의 조직(Organization)요소와, 근무조건 등의 근무현장(Work- place) 요소, 에러와 위반 등의 인적(People) 요소, 규정과 훈 련 기술 등의 방어(Defences)요소들에 문제가 생길 때 발생 하므로, SMS (Safety Management System)도구를 사용해서 지 속적으로 모니터하고 잠재적인(Latent) 조건을 식별하며 근 무(Workplace)조건을 향상하여 사고를 예방하여야 한다[3].

HFACS는 Shappell과 Wiegmann에 의해서 Reason의 스위스 치즈모델을 기초로 하여 인적요인의 분류체계가 구체적으 로 제안되었으며, 미 해군과 해병대의 항공사고 데이터를 사용하여 인적요인 중심의 사고분석 시스템으로 개발되었

Fig. 1. 항공사고 발생 원인모델(Reason, 1990).

다. 이후 상업항공에도 적용을 하였고 항공정비 분야의 인 적요인조사에도 HFACS-ME (Human Factor Analysis and Classification System Maintenance Extension)를 개발하여 사용하 고 있다[4].

조종사 실수는 사고로 이어질 수 있는 가능성을 높임으 로서 항공안전에 위협을 가하기 때문에 인적요인에 대한 경각심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 HFACS에 대하여 이해하고 항공사에서 이를 활용하여 위험관리를 할 수 있 는 방안을 살펴보고 시사점을 찾고자 한다.

II. HFACS 이론적 고찰

항공기 사고는 여러 가지 원인에 의해 발생하나 70% 이 상이 인적요인에 기인하고 있으며 Reason (1990)에 의하면 행동 또는 비행동적 활성화 실패(active failure)에 의한 것이 라고 보고 있다. 전통적인 관점에서 인간의 에러가 행동으

로 나타났을 때 사고로 연결될 수 있다고 보고 있다. 한편 잠재적 실패 또는 상황적 요소가 조직 또는 관리시스템에 존재하고 있을 때 역시 사고의 연결고리에 영향을 주는 것 으로 나타났다. 이러한 잠재적인 문제점 또는 상황적요소 로 인해 숙련된 조종사도 피로에 노출되거나 사고를 유발 할 수 있는 것이다[5]. 따라서 사고의 발생 원인은 인간의 에러로 인한 잘못된 행동뿐만 아니라 잠재적인 요인이나 상황적 요소까지 사고에 영향을 미치므로 세부적인 분석을 통한 사고의 원인을 찾는 것이 중요할 것이다.

2. HFACS 모델

HFACS는 승무원, 조직요인들을 포함한 시스템의 인적오 류를 네 가지 실수단계인 ① 불안전한 행위(Unsafe Acts), ② 불안전한 행위의 전제조건(Precondition), ③ 불안전한 감독 (Unsafe Supervision), ④ 조직의 영향(Organizational Influence)으 로 구분하였다(Fig. 1)[6].

불안전한 행위는 에러와 위반(Violation)으로 구분되며, 불 안전한 행위의 유발조건은 운영자상태, 개인적요인, 환경적

Fig. 2. HFACS 모델.

Fig. 3. 불안전한 행위 모델.

요인으로 구분된다(Fig. 2)[7].

1) 불안전한 행위

불안전한 행위는 Reason박사에 의하여 구분된 범주(Cate- gory)와 같이 에러와 위반의 2가지로 구성된다. 에러는 개인 의 정신적, 육체적 활동(Activities)이 의도한 결과를 도출하

는데 실패한 것을 의미한다. 위반은 비행안전에 요구되는 규정이나 절차를 의도적으로 무시하는 것을 의미한다. 에 러는 의사결정 에러(decision error), 기술 기반 에러(skill-based error), 지각력 에러(perceptual error)로 구분된다. 위반의 경우 도 두 가지로 구분되며, 일반적 위반(routine violation)과 예외 적 위반(exceptional violation)으로 분류된다(Fig. 3)[7].

Fig. 4. 불안전한 행위의 전제 조건 모델.

Fig. 5. 불안전한 감독 모델.

Fig. 6. 조직의 영향 모델.

2) 불안전한 행위의 전제조건

조종사의 불안전한 행위는 약 80%의 사고와 직접적으로 연관되어 있으며, 불안전한 행위를 할 수 밖에 없었던 전제 조건이나 상황에 대하여 조사하여야 한다. 불안전한 행위 의 전제조건을 분석하는데 관련된 절차는 환경요인, 운영 자의 상태(Condition of Operator), 개인적 요인으로 구성된다.

환경적요인은 물리적(Physical) 환경과 기술적(Technological) 환경으로 구분된다. 운영자의 상태는 불안정한 정신상태 (Adverse Mental Status), 불안정한 신체상태, 신체적/정신적 한계로 구분된다. 개인적 요인은 승무자원관리(CRM: Crew Resource Management)와 개인의 준비상태(Personal Readiness) 로 나뉜다(Fig. 4)[8].

3) 불안전한 감독

불안전한 감독(Unsafe Supervision)은 부적절한 감독(Inade- quate Supervision), 잘못 계획된 운영(Planned Inappropriate Operations), 문제점 수정 실패(Failure to Correct Problem), 감 독 위반(Supervisory Violations) 등의 요인들로 구분된다(Fig.

5)[8].

4) 조직의 영향

상위관리자들의 부적절한 의사결정은 관리자들의 감독 업무, 운영자의 상태와 업무수행 등에 직접적인 영향을 준 다. 조직의 영향(Organizational Influences)은 주로 조직 내의

잠재된 문제와 관련되며, 자원의 관리(Resource Management), 조직풍토(Organization Climate), 조직 과정(Organizational Pro- cess) 등으로 구성되어 있다(Fig. 6).

5) NANO 코드

인적오류를 분석하고 분류하기 위해서는 통일되고 정확 한 분류 코드가 있어야 한다. 이러한 분류코드는 분석자들 이 같은 개념으로 사용하고 전산 입력하여야 자료의 유효 성이 담보된다((Fig. 7).

3. 국내 HFACS 연구 동향

국내에서는 인적오류의 중요성에 대한 인식 부족, 관련 전문가의 부족 등으로 인해 인적오류에 대한 연구가 부족 하여 현업에서 활용 가능한 체계적인 인적오류분석기법 및

Fig. 7. NANO 코드 샘플.

절차 등이 필요한 상황이다. 또한 해외에서 개발된 인적오 류 분석체계 및 방법들이 갖고 있는 몇 가지 한계점으로 인해 그것들을 국내 현업에 적용하는 데 있어 그 효과 및 효율성이 문제가 되고 있다[11].

국토교통부에서는 항공안전종합대책에 HFACS를 이용한 사례 수집 및 분석과제를 2015년까지 수행하는 것으로 계 획하고 있다.

대한항공에서는 2009년 HFACS의 주 개발자인 위그만과 쉬펠 박사를 국내로 초빙하여 HFACS 인증 교육을 실시하 였고 그동안 축적된 사고/준사고 및 비정상 사례를 HFACS 를 사용하여 분석한 바 있다.

원자력과 철도 분야에서는 HFACS 또는 이와 유사한 HEAR (Human Error Analysis and Reduction)를 사용하여 인적오류 분 석과 분류를 시도하고 있다. 그러나 인적오류에 대한 정형 화된 개념이나 분류의 어려움으로 인해 큰 성과를 내지 못 하고 있는 실정이다.

III. 논 의

항공사들은 HFACS가 가지고 있는 특성들을 고려하여 인 적요인에 의한 사고 및 준사고가 증가하는 조직적, 관리적 환경을 ICAO Annex6의 권고에 따라 승무원들이 주의를 집 중하고 항공기를 안전하게 조종할 수 있도록 적극적인 피 로 관리 등을 통하여 사전에 실수를 예방할 수 있을 것이다.

HFACS는 믿을 만한 인적요인 분류 및 분석 시스템이지 만, 제한점도 가지고 있다. 첫째, 분석 시에 개선하여야 할 문제 중심이므로, 더욱 강화해야 하거나 지속적으로 수준 을 유지해야 하는 내용에 대한 부분은 부족하다는 것이다 [4]. 둘째, 일반적인 HFACS는 포괄적이어서 해당 분야와 조 직의 구체적인 면이 분석이 되지 않으므로 정비분야의 HFACS-ME처럼 운항과 관제분야도 해당 분야의 전문적인 직능으로 세분화된 HFACS 도구가 요구된다. 셋째, HFACS 분석 결과 많은 원인들이 감독 요인으로 나타나 실제 운영 하는 조직의 관리자들이 거부감을 나타내기도 한다. 넷째, HFACS를 사고와 준사고 분석에만 적용할 경우 수집되는 데이터 량이 많지 않아 한두 가지의 요소들로 인해 결과가 왜곡될 수 있다.

이러한 단점에도 불구하고 유럽항공관제청(Euro-control) 은 미 연방항공청(FAA)과 공동으로 관제분야 준사고 분석 을 위해 인적 에러의 원인을 찾는데 있어서, 인지적인 측면 을 보강하고 에러에 대한 분석을 강화하기 위해 HERA- JANUS (Human Error in ATM Technique)를 개발하였다[9]. 이 를 참고하면 에러에 대한 이해와 근본원인을 도출하는데 도움을 줄 것으로 보인다.

사고나 준사고 등의 사례를 코딩할 때에 연구자마다 기준 이 달라서 이에 대한 표준화가 선행되어야 분석 결과의 신뢰 도가 높아질 것이다. 또한 HFACS 코드가 각 항공사마다 달라 서 항공사간에 비교를 하거나, 항공사들의 경향성 분석 등이 용이하지 않고, 국가적인 차원의 통합 인적요인관리가 어려

우므로 공통적인 코드를 개발하여 운영하는 것이 요구된다.

IV. 결 론

외국에서는 인적요인의 중요성으로 인해 항공 사고조사 시에 HFACS 도구를 사용하여 원인 분석을 하고 있으며, 관 련 정보를 데이터베이스화하여 데이터에 의한 안전관리를 하는 추세이다. 미 해군에서 시작되었으며 미 공군, 육군, FAA 등과 우리나라 공군에서도 관련 시스템을 사용하고 있 다[9]. 그러나 우리나라 항공업계에서는 HFACS 등의 도구 나 인적요인의 관리가 적극적으로 되지 않고 일부 기관이 나 항공사에서만 활용하고 있다.

우리나라 HFACS에 의한 59건의 항공 준사고 분석 비교 결과, 불안전한 행위가 72%, 불안전 행위의 유발조건 20%, 불안전한 감독 6%, 조직의 영향이 1%로 나타났다[5]. 또한 미 사고조사위원회(NTSB)의 119건의 사고조사보고서를 분 석한 결과에 따르면, 최소한 1개 이상의 불안전한 행위가 60%의 사고에서 발생하였으며, 불안전 행위의 유발조건 29%, 불안전한 감독요인은 정기 항공사(Part121) 2%, 부정 기 항공사(Part135)는 9%이며, 조직의 영향은 정기 항공사 (Part121) 21%, 부정기 항공사(Part135)는 4%로 사고 분석 결 과 나타났다[10]. 불안전한 감독과 조직의 영향에 대한 세 밀한 연구와 분석이 요구된다.

ICAO의 매뉴얼에 따라 항공사가 SMS를 효과적이고 내실 있게 운영하도록 관련 기관 및 단체들은 HFACS와 같은 인 적요인 분석 도구를 운영하는 것이 요구된다. 특히 사고 및 준사고의 조사 시, 인적요인과 에러에 대해 심도 깊게 살펴 보고, 특히 에러를 유발하는 문화적, 조직적 환경에 대한 잠 재적인 근본원인을 도출하여 각 항공사마다 특성에 맞는 관리를 할 필요가 있다.

항공당국은 항공사에 안전과 관련된 사항을 전파하고 안 전 이행 상태를 감독 및 지도를 하기 위해서는 지속적인

인적요인 관련 과제 발굴과 세미나 개최 등을 통하여 학계 를 포함한 관련 연구단체들과 공동으로 인적요인관련 도구 등을 개발하여야 한다. 끝으로 인적요인과 관련된 위험관 리 연구결과들을 항공사 및 항공당국에 제공하여 인적요인 에 의한 사고를 예방하기 위한 노력을 기울이고 안전 관련 데이터들을 표준화하고 적절한 방법을 통해 수집하여 데이 터베이스화 한다면 안전 관리에 크게 기여할 것으로 판단 된다.

REFERENCES

1. BASI (Bureau of Air Safety Investigation). Human Factors in Fatal Aircraft Accidents, p7, 1996.

2. FAA. Aviation Maintenance Technician Handbook, chapter14, p3, 2011 3. ICAO. Safety Management Manul, Doc 9859, p.2, 2013.

4. 박수애. 인적요인중심의 사고분석 System 개발에 관한 연구, 2003.

5. 최연철, 김양규, 김칠영. 인적오류의 세부적 분류와 실증분

2002.

6. Wiegman D and Shappell S. The Human Factors Analysis and Classification System (HFACS), FAA, pp 1-2, 2000.

7. Wiegman D and Shappell S. A Huan Error Approach to Aviation Accident Analysis: The Human Factors Analysis and Classification System, Ashgate, London, pp.50-71, 2003.

8. Eurocontrol. The Human Error in ATM Technique (HERA- JANUS), pp.1-58, 2003.

9. 김대호.

향, 한국인간공학회지, vol30, No.1, p.36, 2011.

10. Wiegman D and Shappell S. Applying the Human Factors Analysis and Classification System (HFACS) to the Analysis of Commercial Aviation Accident Data, 11th International Symposium on Aviation Psychology. Columbus, OH: The Ohio State University. pp.2-3, 2001.

11. 김동산 외2.

구조 제시 및 철도사고 사례에의 적용, 대한인간공학회,

2006.