FMEA와 NASA-TLX 결합모형을 활용한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도 평가 연구: 서울교통공사 사례 :A Study on the Risk Evaluation of Operational Obstacle by One-Man-Operation Train Driver using Combined FMEA and NASA-TLX Models: A Case Study of Seoul Metro

임의택

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 임의택 (서울과학기술대학교, 서울과학기술대학교 대학원)

지도교수: 권영국, 구정서

발행연도: 2021

저작권: 서울과학기술대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수24

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

FMEA와 NASA-TLX 결합모형을 활용한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도 평가 연구: 서울교통공사 사례

임의택 철도차량시스템공학과 2021.01 학위논문

서울교통공사 1인 승무 기관사의 위험도 판정 및 사고대응 개선을 위한 FMEA 적용 및 비상대응 체계 기준 개발

임의택 , 구정서 , 권영국 한국철도학회 논문집 2021.01 학술저널

2019

도시철도 1인승무 기관사 비상대응체계 향상을 위한 철도사고 및 장애 유형 분석

임의택 , 권영국 한국철도학회 학술발표대회논문집 2019.05 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

운행장애는 종류가 다양하고 병발사고를 유발할 가능성이 크며 시간이 경과 할수록 비상대응이 어려워지는 경향이 있으므로, 현장책임자인 기관사 관점의 실질적인 분석 및 평가가 필요하다.
1인 승무 시스템으로 운영되고 있는 서울교통공사 5·6·7·8호선에서 발생한 수년간의 운행장애 건에 대해 기관사의 비상대응 관점으로 선별하여 고장모드를 추출하고, FMEA와 NASA-TLX를 활용하여 해당 고장모드에 대해 실질적인 위험도 평가를 수행하였다.
본 연구에서는 FMEA와 NASA-TLX 결합모형을 활용한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도 평가를 위해 4단계로 구성하고 세부 사항은 아래와 같이 평가할 수 있다
1)‘FMEA에 기반한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도 평가’에서는 분석팀이 기관사의 비상대응 관점으로 서울교통공사에서 발생한 다양한 운행장애의 유형 및 영향을 분석하여 위험도 평가를 수행한다.
2)‘NASA-TLX에 기반한 1인 승무 기관사의 작업부하 평가’에서는 위험도 상위 30개 고장모드에 대한 대표 발생시간 수준(S1''), 대표 열차위치 수준(S2'') 조건을 NASA-TLX에 적용하고, 분석팀에게 인터뷰와 설문조사를 수행하여 최종 작업부하 점수를 얻는다.
3)‘FMEA와 NASA-TLX 결합모형 개발 및 타당성 검증’에서는 FMEA와 NASA-TLX 결합모형을 활용한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도와 기존의 FMEA에 기반한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도를 상관관계 분석 및 비모수 통계 분석을 한 결과, 높은 상관관계가 있고 차이가 있다고 할 수 없는 것으로 확인되었다.
4)‘FMEA와 NASA-TLX 결합모형을 활용한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도 평가''에서는 서울교통공사 1인 승무 기관사 60명을 대상으로 획득한 NASA-TLX 최종 작업부하 점수를 개인·호선별·경력별·전체로 구분하여 FMEA에 기반한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도 분석에 적용하여 평가한다.
본 연구는 FMEA 심각도보다 피실험자들이 직접 참여한 NASA-TLX 검사결과가 더 실제적인 값이므로, FMEA 심각도 대신 이용하는 것이 최적의 위험도를 획득할 수 있다 는 판단에서 연구를 시작하게 되었다.
‘FMEA와 NASA-TLX 결합모형’은 개인의 주관적인 작업부하 점수를 얻을 수 있는 NASA-TLX의 기능과 객관적 수치의 분석 결과를 통해 위험도 평가를 할 수 있는 FMEA의 기능을 복합적으로 활용한 위험도 분석기법이다.
본 연구는 국내에서 최초로 기관사의 관점으로 FMEA를 수행하고, NASA-TLX와 함께 접목한 결합모형을 구축하여 위험도 평가를 시도한 것으로 추정된다. 그리고 FMEA와 NASA-TLX 결합모형에 대한 논의의 장을 처음 시작한 선행연구가 될 것으로 예측되는 점에서도 본 연구가 가지는 의의를 얻을 수 있다.

Since operational obstacle are various, likely to cause a combination of accidents, and tend to be difficult to cope over time, practical analysis and evaluation from the perspective of the train driver who is in charge of the site is needed.
The failure mode was extracted from the train driver''s emergency response perspective for years of operational obstacle on lines 5, 6, 7, and 8 of Seoul Metro, which are operated by a one-man-operation train system, and the actual risk evaluation was carried out for the failure mode using FMEA and NASA-TLX.
In this study, four phases are organized for the risk evaluation of operational obstacle by one-man-operation train driver using combined FMEA and NASA-TLX models and the details can be evaluated as follows:
1) In the risk evaluation of operational obstacle by one-man-operation train driver based on FMEA, the analysis team conducts a risk evaluation by analyzing the types and effects of various operational obstacles in Seoul Metro from the perspective of the train driver''s emergency response.
2) In the workload evaluation by one-man-operation train driver based on NASA-TLX, representative occurrence time level (S1'') and train position level (S2'') conditions for the top 30 failure modes are applied to NASA-TLX, and the analysis team is interviewed and surveyed to obtain the final workload score.
3) In the development and verification of the combined FMEA and NASA-TLX models, correlation and nonparametric statistical analyses of the risk evaluation of operational obstacle by one-man-operation train driver using combined FMEA and NASA-TLX models and of the risk of operational obstacle by one-man-operation train driver based on FMEA were found to be highly correlated and cannot be said to be different.
4) In the risk evaluation of operational obstacle by one-man-operation train driver using combined FMEA and NASA-TLX models, NASA-TLX final workload scores for 60 one-man-operation train drivers of Seoul Metro apply to the risk analysis of operational obstacle by one-man-operation train driver based on FMEA by dividing individual, line, career, and overall.
This study began with the judgment that NASA-TLX test results involving subjects directly were more practical than FMEA severity, and that using them instead of FMEA severity could obtain optimal risk.
The combined FMEA and NASA-TLX models is a risk analysis technique that uses a combination of NASA-TLX''s ability to achieve individual subjective workload scores and FMEA''s ability to evaluate risks through analysis of objective figures.
It is estimated that this study attempted to evaluate risk by conducting FMEA from the perspective of train driver for the first time in Korea and building a combined model integrated with NASA-TLX. And the significance of this study can be gained in that it is expected to be a leading study that first started the discussion of the combined FMEA and NASA-TLX models.

#FMEA #NASA-TLX #결합모형 #작업부하 #위험도

I. 서 론 1
1. 연구의 필요성 1
2. 연구의 목적 1
3. 연구의 절차 2
II. 기존 문헌 고찰 및 시사점 도출 4
1. 기존 문헌 고찰 4
가. FMEA에 기반한 철도시스템 위험도 평가 4
나. NASA-TLX 기반한 철도안전업무종사자 작업부하 8
다. 1인 승무 기관사에 기반한 기존 문헌 8
2. 기존 문헌의 한계 및 시사점 도출 11
III. FMEA에 기반한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도 평가 13
1. FMEA 준비단계 (1단계) 15
가. 서울교통공사 운행장애 및 경미장애 발생 현황 분석 15
나. 기관사 비상대응 관점 기준 및 범위 적용 17
다. 운행장애 및 경미장애 평가가중치 산정 21
2. Brainstorm (2단계) 28
가. 1인 승무 기관사 비상대응 관점 유형 및 원인 분석 29
나. 1인 승무 기관사 비상대응 매뉴얼 활용 29
3. FMEA Worksheet 준비 (3단계) 30
4. 고장모드 추출 (4단계) 32
5. 심각도(Severity) 평가 (5단계) 34
가. 발생시간 수준(S1) 34
나. 열차위치 수준(S2) 35
다. 고장모드 영향 수준(S3) 36
6. 발생도(Occurrence) 평가 (6단계) 38
7. 검출도(Detection) 평가 (7단계) 38
8. FMEA에 기반한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도 평가 (8단계) 41
가. FMEA에 기반한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도 평가 41
나. 문제점 고찰 46
IV. NASA-TLX에 기반한 1인 승무 기관사의 작업부하 평가 48
1. NASA-TLX 평가 준비 48
가. 평가 범위 선정 및 대표 발생시간·열차위치 결정 48
나. 고장모드 및 대표 심각도의 코드화 50
다. NASA-TLX 설문지 제작 51
2. NASA-TLX에 기반한 1인 승무 기관사의 작업부하 평가 53
가. 평가 방법 53
나. NASA-TLX에 기반한 1인 승무 기관사의 작업부하 평가 54
다. 문제점 고찰 60
V. FMEA와 NASA-TLX 결합모형 개발 및 타당성 검증 61
1. FMEA와 NASA-TLX 결합모형 61
가. FMEA 심각도와 NASA-TLX 최종 작업부하 점수 내용 분석 61
나. FMEA와 NASA-TLX 결합모형 62
다. FMEA와 NASA-TLX 결합모형 이해 64
2. FMEA와 NASA-TLX 결합모형을 활용한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도 평가 65
가. NASA-TLX 최종 작업부하 점수에서 산출된 고장모드 영향 수준(S3'') 65
나. FMEA와 NASA-TLX 결합모형을 활용한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도 평가 68
3. 타당성 검증 69
가. Pearson 상관분석 71
나. 비모수 Spearman 상관분석 72
다. Wilcoxon 순위합검정 73
VI. FMEA와 NASA-TLX 결합모형을 활용한 1인 승무 기관사의 운행장애 위험도 평가 75
1. NASA-TLX에 기반한 1인 승무 기관사의 작업부하 평가 75
2. 위험도 평가 결과 76
가. 개인별 위험도 평가 76
나. 호선별 위험도 평가 78
다. 경력별 위험도 평가 81
라. 기관사 60명 전체 위험도 평가 84
VII. 결론 및 향후 과제 88
1. 결론 88
2. 향후 과제 90
참고문헌 92
부록 1 96
부록 2 106
부록 3 123
부록 4 128
부록 5 132
부록 6 134
부록 7 136
부록 8 138
영문초록(Abstract) 140
감사의 글 142

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)