SHERPA기법을 이용한 항공기 착륙상황에서 발생 가능한 인적오류 예측

인적오류란 사람이 행한 임무 결과가 계획된 것과 다른 것 즉, 인간 능력의 한계로 인하여 부적절하거나 바람직스럽지 못한 인간의 결정이나 행동을 의미한다(Embrey, 2005). 인간의 능력에는 인지적 지각 특성의 한계와 기억 특성의 한계, 주의 집중의 한계, 상황에 대한 판단과 의사결정의 한계가 존재하며, 이러한 인간 능력의 불완전성은 임무 수행 수준을 저감시킨다. 항공운항과 같은 복잡한 직무상황은 언제든 인적오류가 발생할 수 있는 여러 상황적 요소를 내포하고 있다(Martinussen and Hunter, 2010).

하나의 예로 2012년 5월 8일 에어부산 항공기가 김해공항에서 활주로를 착각해 허가받지 않은 활주로로 착륙을 시도하였고, 활주로를 점검하던 차량이 항공기와 충돌 직전 활주로 옆 녹지대로 대피하여 사고를 모면하는 준사고가 발생하였다. 위 사고에서 기장과 부조종사가 선회 접근을 시작한 후 이상 메시지를 나타내던 착륙장치를 내렸을 때 착륙장치가 정상적으로 작동하자 의문이 생겼으며, 이로 인해 기장은 착륙할 때까지 긴장하는 상태였고, 조종 담당이 올바른 활주로를 식별하는 데 주의를 기울이지 않은 결과, 허가받은 활주로인 18R이 아닌 18L에 착륙하였다(https://youtu.be/NDP0G74d9bw).

또한 2013년 4월 16일 아시아나 항공기가 인천국제공항에 착륙 중 후방동체가 활주로 지면과 접촉하는 사고가 발생하였다. 조종사가 접지 직전 당김 조작 시점까지 적정 접근 속도를 유지하지 못하였고, 접지 직전 높은 침하율과 증가된 추력 및 속도가 가중되어 접지할 때 정상보다 높은 수직 중력이 작용하여 바운싱(bouncing)¹⁾이 일어났다. 바운싱이 일어났을 때 주조종사가 추력을 최소추력(idle)으로 유지하지 못하였고, 피치 자세를 적정하게 조작하지 못하여 A321 기종의 접지 중 피치각²⁾ 한계를 초과한 상태로 2차 접지 및 후방동체가 지면에 접촉되었던 것이 원인으로 밝혀졌다.

이처럼 항공 운항은 다양한 인적오류가 언제든 일어날 수 있는 복잡도가 높은 직무상황이며, 항공 운항 과정에서 순간적이고 지속적인 집중력을 요구한다. 모든 작업을 위한 의사결정이 빠른 시간 내에 이루어지는 급박한 운항 상황에서 조종사 및 부조종사의 부적절한 행위로 인하여 대형사고로 이어질 수 있는 잠재적 발생 가능성이 존재하기 때문에, 항공기 운항에서 발생할 수 있는 인적오류를 예측하고 감소시킬 수 있는 방안을 제시하는 것은 매우 중요하다.

인적오류 식별(예측)은 인간신뢰도분석(HRA: human reliability analysis)의 중요한 부분으로 관심의 대상이 되는 작업 상황에서 발생 가능한 인적오류를 미리 예측해서 대응방안을 모색하는 과정을 일컫는다(Bell and Holroyd, 2009). 인적오류의 정량화를 제외한 정성적 인간신뢰도분석의 주 내용이 바로 인적오류 예측과 대응방안 모색이라 할 수 있다(Sharit, 2012). 인적오류의 식별을 지원하기 위해 여러 기법이 개발되어 왔다. 대표적인 기법은 SHERPA, HEIST(human error identification in systems tool), TRACEr(technique for the retrospective and predictive analysis of cognitive errors), HET(human error template)를 포함한다(Stanton et al., 2006). Table 1은 이 기법들의 특징 및 장단점을 보여준다. 이 기법들은 사건/사고 발생 후의 원인 탐색이 아닌 인적오류가 발생하기 쉬운 작업/프로세스에서 피해를 예상하고, 이를 방지하기 위한 목적으로 개발되었다(Kirwan, 1994; French et al., 2011).

인적오류 식별 및 예방을 위한 기법은 각각의 장단점이 존재한다. 이 중에서 여러 기준(다양한 도메인 적용 가능성, 사용성 향상을 위한 단계별 사용 절차의 제공, 훈련 및 이해의 용이성, 타당성)을 고려해 여러 기법 중에서 본 연구의 목적(항공기 착륙상황에서의 인적오류 예측)에 적절한 기법을 파악하였다. 그 결과, SHERPA 기법이 본 연구의 목적에 적절할 것으로 판단하였다(Stanton et al., 2006; Kirwan, 1990).

SHERPA기법의 주요 강점은 계층적 직무분석 결과에 기반해 오류 예측에 대한 체계적이고 포괄적인 접근 방법을 제공하고, 잠재적인 오류에 대한 상세한 분석을 제공함에 있다(Embrey, 1986; Harris et al., 2005). 이는 운항 절차와 각 목표를 위한 하위 작업이 비교적 절차적으로 잘 규정되어 있는 항공운항 상황에 상당히 적합한 형태임을 의미한다. SHERPA는 항공분야에서의 인적오류 예측(Harris et al., 2005)외에 여러 작업영역에서 널리 활용되어 왔다. 예로 해양 석유 및 가스 탐사·개발(Stanton and Wilson, 2000), 의료서비스 관리(Lane et al., 2006) 및 의료기기 사용(Embrey, 2014), 석유화학플랜트 제어관리(Ghasemi et al., 2013), 원자력발전소 제어실작업(Lee et al., 2011)에서의 인적오류 예측 연구를 들 수 있다. 다른 인적오류 식별 기법과 비교해 SHERPA는 절차적 직무 기반의 상황에서 꽤 실용적이고 예측력 높은 기법으로 알려져 있다(Kirwan, 1990; Harris et al., 2005).

SHERPA는 프로세스 산업에 사용하기 위해 Embery (1986)에 의해 개발되었다. SHERPA는 계층적 직무 분석(HTA)을 수행하고, 수행 절차를 따라 오류 모드 목록을 사용하여 인간 활동과 관련된 오류와 잠재적 해결책을 식별하는 기법이다. SHERPA는 분석가의 판단에 근거하여 계층적 작업 분석에서 얻은 각 세부직무 단계에서 인적오류 예측을 수행한다. 단계는 기본적으로 6단계로 구성된다(Embrey, 1986; Stanton, 2009).

Fig. 1. Typical graphical format of HTA

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본 연구에서는 항공기 착륙상황에서의 발생가능한 인적오류 예측을 위해 Airbus 항공기A330-200/300을 중심으로 자료를 수집하고 연구를 진행하였다. Airbus 항공기의 착륙 작업을 분석하기 위해 항공기 수행절차, 조종실 계기판, 항공기 인적오류라는 3가지 주제를 중점적으로 자료를 수집하였다. 항공기 도메인 지식을 얻기 위해 공통적으로 사용된 책은 항공기 조종 교과서와 항공기 조종학 교재를 활용하였다(Lee, 2020; Cathay Pacific Airways, 2004; Delta Airlines, 2010).

항공기 운항에서 착륙에 관계된 수행절차는 Airbus A330-200/300 기종의 수행 절차서(Cathay Pacific Airways, 2004)와 체크리스트(Delta Airlines, 2010)를 분석해 정리하였다. 그리고 착륙 상황에 관련된 조종실 계기판을 이해하기 위해 계기판 및 각종 설명이 명시되어 있는 매뉴얼(Hwang, 2011)을 참고하였고, 항공기 실제 운항 상황의 멀티미디어 교육자료를 토대로 실제 조종실에서 어떻게 작업이 이루어지는지에 대해 파악하였다.

그리고 항공기에서 발생 가능한 인적오류에 대한 정보를 얻기 위해 항공 인적요인 관련 교육 자료를 수집하고, 항공철도사고조사 위원회에 2005년부터 2016년까지 보고된 사고 보고서 176개 중 인적오류와 관련된 사고 보고서 86개를 분류하여 수집하였다(예: 2013년 아시아나항공 A321-200 사고)(Jung and Ham, 2019).

Airbus A330-200/300 항공기의 착륙 직무를 HTA 기법을 활용해 계층적으로 분석하였고, 이를 바탕으로 SHERPA기법을 적용하여 발생 가능한 인적오류를 도출하였다.

먼저 수집한 자료를 바탕으로 A330-200/300 항공기의 착륙 상황에 대해서 계층적 직무분석을 실시하였다. 그리고 착륙이라는 목적을 위해 수행되는 Sub-task를 6단계로 구분하였다.

위와 같은 Sub-task들을 분류 후에 더 분해할 수 있는 Sub-task는 하향식으로 계속 분해해서 단위직무(operation)를 총 19개로 분류하였다(Fig. 2). Fig. 2에서 더이상 분해되지 않은 각 직무들이 단위직무가 된다. Fig. 2와 같이 표현하면 한눈에 전체적인 작업을 보기는 쉽지만 자세한 내용을 확인하기 어려운 단점이 있다. 이 점을 보완하기 위해 Table 3과 같이 표로 작성하는 과정을 거쳤다. Table 3에서 1.3.1부터 1.3.4까지의 직무가 단위직무가 된다. 표로 작성된 계층적 직무분석에는 직무 번호, 직무명, 직무 수행을 위해 알아야 할 사항, 피드백의 추가 설명을 작성하였다.

Fig. 2. HTA of aircraft landing task

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계층적 직무분석으로 도출된 19개의 단위 직무에 대해 인적오류를 식별한 결과, 총 31개의 인적오류를 도출하였다. 오류의 유형으로 14개(45.16%)의 Action 유형의 오류, 11개(35.48%)의 Checking 유형의 오류, 4개(12.90%)의 Communication 유형의 오류, 2개(6.45%)의 Selection 유형의 오류를 도출하였다.

그리고 현재 분석하는 대상인 A330-200/300항공기에 대해 Table 2에 있는 각 오류 모드별로 발생 가능한 인적오류를 설명하고, 그 결과 초래되는 영향에 대해 분석을 진행하였다. 이후 인적오류 발생 가능 확률(P)과 사고의 중대성(C)을 예측하였다. 이는 도출된 개선책이 처리되어야 할 우선순위를 선택하기 위해 사용된다. 우선순위 선정은 일반적으로 작업에서 인적오류의 사고 중대성, 그러한 오류 발생 가능성 및 오류 복구 가능성 요인의 점수가 결합된 위험 지수를 개발하여 이루어진다(Embrey, 2014). 분류를 위해서는 분석하고자 하는 대상의 도메인 전문가의 지원을 받아 Table 4(Karandikar, 2014)와 같은 기준으로 보통 평가를 진행한다. 하지만 본 연구에서는 실질적인 도메인 전문가인 조종사의 도움을 직접적으로 받기 어려워 Table 4 내용의 일부를 수정해 활용하였다. 인적오류 발생 가능 확률(P)의 경우에는 High(7~10의 점수), Medium(4~6의 점수), Low(1~3의 점수)로 예측을 진행하였고, 사고의 중대성(C)은 예측된 인적오류로 인해 발생하는 결과를 토대로 이러한 방법으로 높음(H), 중간(M), 낮음(L)을 평가하였다. 일반적으로 인지공학 분야에서 절대판단(absolute judgment)을 할 때 구분해야 하는 수준의 수가 적을수록 구분이 상대적으로 용이해진다는 점(Wickens et al., 2016)과 위험성평가에서 위험성평가코드(risk assessment code)를 정할 때도 이처럼 3∼4등급으로 일반적으로 한다는 점(Bahr, 2015)에서 이러한 접근법의 근거를 찾을 수 있다.

Table 5는 SHERAP를 활용한 착륙상황에서의 인적오류 예측 및 분석결과의 예를 보여준다. 예로 1.3.1. 단계는 지시대기속도(IAS)/MACH display에 적정 속도를 입력한다. 항공기에 속도를 입력하는 작업은 속도 설정 Knob를 통해 이루어진다. Knob는 반시계 방향으로 돌리게 되면 입력하는 값이 작아지고, 시계방향으로 돌리면 입력하는 값이 커지는 입력장치이다. 이 작업 단계에서 발생 가능한 오류 모드로 A3의 작업을 잘못된 방향으로 조작함을 예측하였다. 착륙 상황에서는 고도에 맞는 적절한 속도로 감속하는 과정이 수행된다. 그렇기 때문에 속도 설정 Knob를 반시계 방향으로 돌려야 함에도 불구하고, 시계방향으로 돌린다는 오류에 대한 설명을 기입하고, 그 결과로 항공기가 감속되어야 하는 착륙 상황에서 속도가 증가하는 결과를 초래한다는 점을 명시하였다. 그리고 인적오류 발생 가능 확률(P)은 Medium, 사고의 중대성은 착륙 시 빠른 속도로 인해 추락이 가능함으로 High로 분류했다.

인적오류의 발생은 개인적 요인과 더불어 외부적 요인(직무 절차서의 결함, 부적절한 훈련 및 교육시스템, 부적절한 행동 규율, 의사소통 상의 문제 등 적절하지 못한 작업 상황)의 복합적 상호작용에 기인한다고 일반적으로 간주되고 있다. 반복적인 훈련을 통한 기술 습 득에 의해서 인적오류를 감소시킬 수 있지만, 신뢰성 있는 작업 시스템을 구축하기 위해서는 인적오류를 유발하는 설계요소를 기술적인 개선방안을 통해 조직적으로 제거하는 활동 또한 필요하다. 본 연구에서는 SHERPA 기법을 통해 도출한 인적오류의 개선방안(remedial measure)을 기술적 개선방안과 비기술적 개선방안으로 나누어 제안하고자 한다. Table 6은 대표적인 인적오류 개선방안을 정리해 보여주고 있다. 이러한 개선방안을 바탕으로 Table 5의 마지막 열에 표현된 것처럼 파악된 각 인적오류를 예방하거나 그 가능성을 감소시키기 위한 대응방안을 고려해볼 수 있을 것이다.

또한 위와 같이 제시한 개선방안뿐만 아니라, 어떤 사고든 심층적으로 분석하면 인적오류는 항공운항을 둘러싼 환경과 조직체계, 안전문화 등의 배경이 원인으로 나타난다. 이는 사고를 유발한 인적요인 자체의 문제가 아니라, 인적요인을 관리하는 체계의 문제라고 보는 관점이며, 체계의 발전 없이는 사고를 유발하는 인적요인들을 제거 또는 보완하기 힘들다. 따라서 인적요인에 의한 오류를 최소화하기 위한 방안으로 안전의식 고취 및 안전문화 정착을 위해 지속적으로 체계를 구축해 나가야 할 것이다(Cacciabue, 2004).