1. 서론
1.1 연구의 배경 및 목적
프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 예산 계획이 없이는 비용을 통제할 수 없고, 공사 추진 일정계획이 없으면 계획된 공기를 맞출 수 없다. 이러한 이치는 안전관리(safety management)에도 똑같이 적용된다(
Kartam, 1997). 공사가 개시되기 전에 단위작업 수준에서 상세한 안전계획이 수립될 때 비로소 안전사고를 예방할 수 있다. 건설현장에서 안전사고는 여러 가지 요인들에 의해 발생된다. 이들 요인으로는 크게 ‘관리적 요인’(교육, 감독), ‘환경적요인’(날씨, 기온, 조도), 그리고 ‘작업자체 요인’(고소작업, 중량물지지, 동력장비 사용)으로 구분할 수 있다. 이 세 가지 요인들 중에서 ‘작업자체 요인’에 의한 사고위험은 건설현장에서 어떤 공종에 대해 선정되는 건축공법(construction method: 예, 거푸집설치 공사의 경우, 대표 공법은 재료에 따라 합판거푸집, 유로폼(euroform), 갱폼(gangform) 공법 등이 결정됨)과 직접 관계된다. 즉, 공법이 결정되면, 투입되는 자원(resources)과 시공절차(construction procedures)가 결정된다. 사고(accident)는 작업자(인적자원)가 ‘불안전한 행동(unsafe acts)’(시공절차상에서 유발됨)과 비계(scaffold)(물적 자원)와 같은 ‘불안전한 환경(unsafe conditions)’이 우연히 결합될 때 발생하기 때문이다. ‘작업자체 요인’에서 볼 때, 특정 공법(생산 공정(operation)으로 간주됨)에 잠재된 안전사고 위험성평가(safety risk assessment)는 해당 작업에 투입되는 인적/물적 자원과 자원들에 의해 수행되는 단위작업 그리고 작업순서를 정의한 시공절차를 동시에 고려하는 연구가 고려되어야 한다. 그럼에도 기존의 다수의 건설 안전분야의 연구들은 거시적인 수준(activity; 예, 지붕공사, 철골세우기)에서 안전 위험성을 정량화하는 데 머물고 있고, 단위작업(work task; 예, 거푸집설치, 동바리설치 등) 수준에서 상대적인 안전 위험성을 수치화하는 연구는 부족하다(
Hallowell & Gambatese, 2009). 상기한 문제 인식에서 비롯하여 본 연구는 ‘이산사건시뮬레이션’(Discrete Event Simulation, DES)기법을 적용하여 공정수준(operation level)에서 건설 생산시스템에 대한 사고위험성을 평가하는 방법론을 제안한다.
1.2 연구의 범위 및 방법
본 연구는 건설현장의 불확실성을 고려한 사고위험성을 효과적으로 평가하기 위해서 시뮬레이션기법을 활용하여 특정건설공정 수준에서 사고 위험성을 평가하는 방법론 제시를 연구의 범위로 한다. 여기서 사고피해 수준은 일일 작업 중에 자주 발생되는 아차사고(near-misses) 및 경미한 사고(minor injury)로 가정한다. 연구절차는
Fig. 1에 제시된 바와 같이 진행한다.
Fig. 1
2. 건설 공종 및 공정수준에서 사고위험성 평가에 관한 연구 고찰
Kartam(1997)은 기존의 CPM 일정관리 도구에 안전정보를 통합하는 방안을 제안하였다. 그는 공사시방서상의 작업분류코드(CSI Activity code)를 주요키(primary key)로 하여 건설프로젝트 일정정보(CPM Project Files)와 해당 작업에 요구되는 안전법규 및 현장 안전지시사항에 대한 정보를 연결하는 개념적인 시스템 구성도를 제시하였다.
Wang et al.(2006)은 과거 안전사고 정보와 일정을 통합하는 시뮬레이션 기반 안전관리 모델(SimSAFE)을 제시하였다. 이들은 공종(activity, 예, 터퍼기공사, 구체공사) 수준에서 사고위험을 평가하기 위해 사고유형별 “발생가능성”과 피해 정도에 따른 “피해비용”을 주요 변수로 사용하였다. 여기서 사고발생 유형은 15가지(예, 추락, 충돌, 낙하물에 충격, 붕괴물에 충격, 장비와 충격, 협착, 자상, 깔림, 화상, 음독, 전기충격, 폭발, 파편 충격, 화재)로 구분하고, 피해금액은 사고로 인한 피해정도를 5가지 등급으로 구분하여 추정하였다.
Yi & Langford (2006)은 공종 수준에서 내재된 사고 위험을 분석하고 사고위험을 저감할 수 있도록 일정을 조정하는 이론체계를 제시하였다. 공종에 내재된 사고위험은 4가지 변수들, 즉 프로세스(process), 인적 자원(human resource), 기술(technology), 그리고 물리적 환경(physical environment)을 대상으로 하고, 이들 변수들에 대한 평가값을 결합하여 해당 공종의 위험 강도(risk intensity)를 유도하였다.
Hallowell & Gambatese(2009)는 전체 사고위험에 큰 비중을 차지하는 피해심각도가 낮고(low-severity), 발생빈도가 높은(high-frequency) 공종의 단위작업(work task)을 대상으로 안전 위험도를 평가하는 모델을 제시하였다.
상기 연구들은 공종(activity) 혹은 단위작업(work task) 수준에서 배타적인 안전 위험도(safety risk)를 평가하는 정적인 평가모형이라는 한계점이 있다.
한편, 시공 중 발생되는 사고사건의 파급효과를 정량화하기 위해 단위작업들의 동적인 관계를 고려한 연구가
Lee et al.(2006)에 의해 시도되었다. 이들은 하수관거 설치 공정(utility trenching operation)을 대상으로 사고사건을 포함하는 사이클론(CYCLONE) 네트워크 모델을 개발하고, 시뮬레이션을 실행하여 사고로 인한 시간지연 효과를 분석하였다. 이들은 단위작업(work task: 관로굴착, 관거 설치 등) 수준에서 사고발생 확률(probability of accidents)을 유도하기 위해 4가지 언어적 변수들(linguistic variables)을 고려하였다. 이들 변수는(1) 사고 발생 요인들에 대한 관리자의 이행수준; (2) 각 요인들에 대한 특정 이행수준이 발생되는 빈도; (3) 특정 요인에 의해 초래되는 부정적 효과; (4) 특정 요인에 기인된 실제 사고발생 빈도가 포함된다. 사고발생의 3가지 요인(factors)은 교육(training), 감독(supervision), 사전안전계획(preplanning)을 고려하였고, 각 요인에 대한 이행수준을 7가지 등급으로 평가하였다. 4가지 변수들에 대한 언어적 응답결과는 ‘퍼지소속함수’를 사용하여 정량화하였다. 그러나
Lee et al.(2006)의 평가 방법론은 사고사건(accident event)과 직접 관계되는 중요변수들(사고발생확률, 사고지연시간)을 도출하는 과정이 복잡하여 실무 적용이 용이하지 않고, 사고사건이 발생되는 시점이 현실과 상이하다는 한계점(3.4절 참조)이 분석되었다.
3. 사고사건 통합 건설공정 시뮬레이션 모델링 방법론
3.1 분석 대상 공정 선정
건설 공정 수준에서 최종 단위시공품(예, 하나의 보 거푸집)을 생산하는 방법은 안전의 관점에서 다양한 공법대안들이 적용될 수 있다. 공법대안은 투입되는 자원, 작업순서 그리고 작업방법까지 포함한다. 대상 공정의 선정은 신공법과 같이 사고에 대한 정보가 부족하거나, 현장에서 재해발생 빈도가 높아 개선이 시급하고, 작업개선 대안(공법변경을 말함)이 다양하게 존재하는 것을 선정한다. 본 연구는 안전사고의 외부요인(예, 타공종의 간섭, 환경변화)이 아닌 내부요인(단위작업수준의 사고발생)에 중점을 두고 공정모형을 개발한다.
3.2 단위작업 규명
건설현장에서 사고는 작업자의 불안전한 행동(unsafe acts)과 물리적인 작업환경의 불안전한 조건(unsafe conditions)이 복합적으로 작용하여 발생된다. 한 명의 노무자는 자재를 가공하거나 운반하고, 설치하는 등 다수의 단위작업들에 관여한다. 건설 현장에서 발생되는 사고를 작업자의 능동적인 생산활동에서 기인된다고 한정하면, 사고발생 위험성에 대한 평가는 작업자가 자재를 가공할 때, 운반할 때, 그리고 설치할 때와 같이 각 단위작업(work task) 수준에서 평가되어야 한다. 요컨대, 단위작업은 불안전한 행동과 불안전한 조건이 결합하여 잠재사고를 유발하는 지점이고, 이것은 최소 관측단위로 간주될 수 있다. 그러한 맥락에서, 위험성평가기법(risk assessment)은 산업현장에 잠재된 안전사고를 예방하기 위해 단위작업 수준에서 유해위험요인(hazards)을 규명하고, 위험도를 산출하여 위험 저감계획을 수립하는 도구로 널리 사용되고 있다. 예컨대, 특정 공정(예, 거푸집 설치 공정)에 포함된 세부작업의 수준에서 ‘유해위험요인’을 파악하고(예, 보 상부에서 이동 및 거푸집 조립작업 시 추락 위험 있음), 작업환경의 불안전한 조건(예, 동보리가 거치된 합판 위)이나 작업자의 불안전한 행동(예, 합판 위를 이동)을 제거하거나 감소시키는 구체적인 대안(예, 지상에서 사전 거푸집조립)을 제시한다. 그러나 ‘위험성평가기법’은 단위작업들을 규명하는 기준을 명확히 제시하지 않는다.
이 단계는 이전 단계에서 선정한 생산공정을 대상으로 그 공정에 포함되는 단위작업들을 구분하는 기준을 제시한다. 작업자들이 수행하는 작업들은 마치 연속적인 동작들로 보이나, 실제 단위작업들은 시작과 종료시점이 구분되는 불연속성(즉, 이산형 이벤트)을 띈다. 예컨대, 거푸집공사에서 합판을 절단하는 작업을 가정하자.
Fig. 2는 거푸집설치 공정의 세부 단위작업들을 분류하기 위해 하나의 단위작업인 ‘합판절단 작업’을 구분하고, 시작과 종료에 대한 개념을 도해로 제시한다.
Fig. 2
Plywood Cutting Task Diagram.
Fig. 2를 해석하면 다음과 같다. 보통공이 공사장에 적재된 합판(재료)을 절단장소로 운반해 대기하고, 이때 목수(인부)가 유휴상태(idle state)라면, 합판절단작업이 시작된다. 목수는 합판을 테이블톱에 얹고, 치수를 재고 절단부위를 표시한 후 톱으로 절단하는 일련의 동작들을 수행하는 데 거푸집으로 사용되는 하나의 합판이 가공을 마치면 1회의 작업이 종료된다. 이처럼 단위작업은 합판개체(entity)가 프로세스의 대기행렬(process queue)에 들어오면, 절단 작업에 필요한 자원들(resource)이 모두 가용상태(available or idle state)가 될 때, 비로소 해당 작업이 개시된다. 자원들은 합판 개체가 절단되는 시간 동안 점유(seize)된 후, 해제(release)되는 데 이 시점이 작업이 종료되는 시점이다. 작업 중 유발되는 사고원인과 피해당사자를 작업자에게 중심을 두면, 단위작업들은 반드시 작업자가 관여되어야 하고, 작업자가 최소한 하나의 생산활동을 수행해야 한다. 요컨대, 단위작업(work task)은 시스템에 입력되어 흘러가는 엔터티(자재: 서비스를 제공받는 대상)와 하나의 작업에 종속되는 인부(자원: 서비스를 제공하는 대상)가 필요하고, 작업의 시작과 끝이 식별 가능한 것을 요구한다
1).
3.3 작업반복횟수 산정
건설 현장에 적용되는 공법들은 대부분 수년간 생산성과 안전성이 검증된 공법들이다. 그러나 동일한 공법(예, 유로폼 설치 공정)이 적용되더라도 현장마다 안전사고의 발생여부는 상당한 차이를 보인다. 이는 현장마다 상이한 관리적 요인(예, 공기단축 압박)이나 환경적 요인(예, 날씨, 고소, 밀폐공간) 그리고 작업자체 요인(예, 시공난이도, 작업물량, 적용공법)이 작용한 결과로 판단된다. 본 연구는 사고발생의 원인을 작업자체에 사고위험이 내재되어 있다고 가정하고, 작업에 내재된 사고위험성을 공정수준에서 정량화하고자 한다.
시공자의 관점에서 사고발생주기는 작업자가 위험한 환경에서 위험한 행동을 하는 횟수인 ‘작업물량’과 직접적인 관계가 있다고 가정할 수 있다. 구체적으로 어떤 작업자가 실제로 위험작업을 하는 ‘공간적인 특성(혹은 시공부위)’은 ‘사고유형’(예, 추락, 비래, 전도, 접촉 등)과 ‘피해의 심각도’(예, 무상해, 경재해, 중대재해)에 영향을 미치고 동일한 위험작업을 반복하는 ‘횟수’는 특정 재해유형의 ‘발생가능성’에 직접적으로 영향을 미친다.
이 단계는 이전 단계에서 규명한 단위작업들을 대상으로 동일한 작업사이클이 반복되는 횟수(즉, 작업반복횟수)를 추정한다. 작업반복횟수는 작업부위(예, 1층 보)에 해당하는 작업물량과 해당 작업에 필요한 주요자재의 표준규격 정보로부터 유도된다. ‘설계도면’은 해당부위의 시공면적에 대한 정보를 제공하고, ‘시공내역서’는 투입되는 재료의 규격을 제공한다. 예컨대, 유로폼(Euroform)을 설치할 보의 면적이 10 m2이고, 규격이 0.72 m2 (0.6 m*1.2 m)인 유로폼이 적용될 때, 반복작업횟수는 14회가 산출된다.
3.4 사고사건 모델링
Lee et al.(2006)은 사이클론(CYCLONE)을 활용하여 사고사건(Accident event)을 기존의 생산모형에 추가하는 네트워크 모델링 접근법을 제시하였다. 이들은 작업(Combination)뒤에 확률아크(Probabilistic Arc)를 사용하여 사고발생여부를 판단하고, 사고가 발생되는 확률아크 경로 뒤에 사고조치 작업(Normal)을 추가하여 시간이 지체되도록 모델링하였다.
Fig. 3은 이들의 모델링 접근방식을 적용하여 ‘장선/멍에 설치작업’을 모델링한 것이다.
Fig. 3
CYCLONE based Accident Model
그러나 이 모형은 실제 건설작업 중에 발생되는 사고상황을 적절하게 묘사하는 데 한계점이 포착된다. 그 이유는 2가지이다. 첫째, 사고는 단위작업이 종료된 직후에만 발생되는 것이 아니라, 단위작업을 수행하는 중에도 발생된다. 그러나 이 모형은 사고발생 시점을 단위작업이 종료된 시점과 횟수를 기준으로 하여 확률적으로 사고발생여부를 결정한다. 둘째, 사고가 발생되면 재해자가 관계된 작업은 즉시 중지되어야 한다. 그러나 상기 네트워크 모델은 사이클론이 제공하는 모델링 컴포넌트
2)의 한계로 인해 사고가 발생되더라도 해당 작업이 멈추지 않고 새로운 엔터티(장선/멍에 재료)가 들어오면, 작업이 시작되는 문제점이 있다.
아레나(ARENA simulation software)는 범용 시뮬레이션도구로 보다 다양한 기능모듈들을 제공하고 있어 사고상황을 현실과 유사하게 재현할 수 있다.
Fig. 4에 제시된 것처럼, 아레나는 자원(resource)을 중심으로 고장상황을 모델링 할 수 있도록 고장모듈(Failure module)을 제공한다(
Kelton, 2004). 자원의 고장상황을 제어하는 이 고장모듈은 건설현장에서 작업자에게 사고가 발생되는 상황을 모델링하는 데 적용될 수 있다.
Fig. 4
ARENA based Accident Model.
특히, 아레나는 개발자가 사고가 발생하는 상황을 현실적으로 모델링할 수 있도록 다양한 옵션들을 제공한다. 즉, 시뮬레이션이 실시될 때, 특정 자원에 사고가 발생되는 시점을 자원의 점유 횟수(count based failure)와 자원이 작업한 시간(time based failure)
3)을 기준으로 하여 결정할 수 있다. 또한 사고발생주기도 결정론적(deterministic, 예, 300시간 작업 후 혹은 30회 자원점유 직후에 사고 발생)으로 혹은 추계적(stochasticapproach, 확률분포함수에 근거한 확률변량 발생)으로 발생시킬 수 있다. 이처럼 아레나는 작업을 중심으로 하지 않고 특정 자원에 사고발생 특성치를 직접 부여할 수 있다.
Fig. 4의 사고모형을 해석하면 다음과 같다. ‘장선/멍에 가공/설치’작업을 수행하는 목공의 사고발생주기는 평균 10분인 지수분포(Expoential distribution, EXPO(mean))를 따르고, 사고처리에 소요되는 시간은 평균 30분인 지수분포를 따르는 확률변량(random variate)에 의해 결정된다.
또한, 아레나는 사고발생 시, 작업자가 작업 중에 있던 자재(entity)를 처리하는 방법을 3가지로 구분한다. 이 옵션에는 ‘무시(ignore)’, ‘대기(wait)’그리고 ‘강제점유(preempt)’로 구분된다(
Kelton, 2004). 건설현장에서 적합한 엔터티 처리 옵션은 사고가 발생되는 즉시 작업이 중지되어야 하기 때문에, 강제점유(preempt)를 적용한다. 예컨대, 한 개의 장선 재료(entity)를 가공 및 설치하는 데 10분이 소요되는 데, 작업개시 후 7분 시점에 사고가 발생되었다고 가정하자. 여기서 개발자가옵션으로 ‘강제점유’를 적용한 경우, 작업자는 즉시 작업을 멈추고, 사고처리(EXPO(30) 분포에 따라 발생되는 확률변량(지체시간)을 말함)를 한 후, 잔여 작업시간 3분을 수행한다.
3.5 사고사건 관련 입력변수 처리
시뮬레이션 상에서 개별 자원들을 중심으로 사고사건(accident event)을 현실과 유사한 패턴으로 발생시키기 위해서는 “사고발생주기(cycle time occurring accidents)”와 “사고조치시간(time for taking actions)”이 중요한 입력변수가 된다.
건설현장에서는 중대재해 보다 일상 작업 중에 흔히 발생되는 아차사고(near-misses) 및 경미한 사고들(minor injury)로 인해 작업지연이 상당수 발생된다. 따라서 이 단계에서는 하루를 단위로 작업 중에 발생빈도가 높은 사고형태들(예, 추락, 낙하, 협착)들을 대상으로 발생주기를 조사하고, 그에 따른 피해정도가 경미한 사고(예, 찰과상, 창상, 염좌, 재료파손 등)의 사고조치시간을 조사한다. 작업자를 중심으로 일상의 경미한 사고가 발생되는 주기와 사고처리시간에 대한 정보는 연속작업분석기법에서 자주 사용되는 비디오카메라를 사용하여 작업영상을 기록하고 영상을 분석하여 확률분포함수 및 모수를 추정한다.
4. 사례연구
4.1 사례개요
상기한 사고사건 통합형 시뮬레이션 모델링에 대한 이해를 돕기 위해 ‘보 거푸집 설치공정’을 대상으로 사례연구를 수행한다. 기존의 사고사건을 고려하지 않는 생산 모형과 저자들이 제안하는 사고사건 통합형 생산모형을 시간 차원(time dimension)에서 비교하고, 사례 대상 공정에서 안전사고의 위험도가 높은 부분공정을 규명한다.
‘보거푸집 설치공정’에 포함된 개별 단위작업들에 대한 정보는
Table 1에 제시한다. 단위작업별 “소요시간”과 자원별로 “사고발생주기”와 “사고처리시간”에 대한 정보는 거푸집 공사현장을 방문하여 작업영상을 3일간(2015.11.16-18) 촬영하고, 영상을 분석하여 획득하였다. 단, 확률분포함수를 추정하기에 충분한 데이터가 확보되지 않아 특정 확률분포함수(TRI(o,m,p), EXPO(mean))를 가정하고, 다만 확률분포함수의 모수(parameters)는 실제 조사한 데이터를 사용하였다. 한개소의 보(Girder)를 구성하는 주요자재들의 설치수량은 작업계획서와 설계도면 그리고 현장상황을 분석하여 지정하였다.
Fig. 5는 사이클론 모델링 심벌을 사용하여 보 거푸집 설치 공정에 대한 네트워크 모형을 개발한 것이다. ‘보 거푸집 설치공정’은 총 3개의 단위작업들로 구성된다. 즉, 보 바닥용 합판설치작업(Node 10), 동바리설치작업(Node 20), 그리고 측면거푸집에 해당하는 유로폼 설치작업(Node 30)들이다. 작업조는 형틀공과 보통공이 2인 1조로 활동하며, 모두 3개의 작업조가 3종류의 단위작업들을 독립적으로 수행한다. 작업흐름을 살펴보면, 작업조 1(Queue 2)이 보 바닥에 해당하는 합판설치 작업을 2번 수행하면, 작업조 2(Queue 17)는 동바리 설치작업을 시작한다. 동바리가 6개 설치되면, 마지막 작업조 3(Queue 27)이 측면 거푸집 설치를 실시한다. 유로폼 설치 개시신호와 동시에 작업조 1은 다음 장소로 이동하여 합판설치를 다시 시작한다. 유로폼 4개가 설치되면, 보거푸집 설치공정의 한 사이클이 완료된다(Counter 36). 시뮬레이션 모델링 및 분석은 아레나(ARENA12)를 사용하였다(
Fig. 6 참조). 시뮬레이션 종료시간은 10일(Stop time: 4800 min(=8 hr*10 day))로 설정하였다.
Table 1
Work Tasks Information for Formwork Operation Time unit : Min
Node # |
Type of Tasks |
Time required |
Quantity of Iteration |
Resources |
Accident Cycle Time |
Handling Time |
10 |
Install Plywood |
TRI(13,18,25) |
2 |
Worker#1 |
EXPO(325) |
EXPO(18) |
20 |
Install Post |
TRI(5,7,12) |
6 |
Worker#2 |
EXPO(127) |
EXPO(22) |
30 |
Install Euroform |
TRI(9,12,17) |
4 |
Worker#3 |
EXPO(161) |
EXPO(45) |
Fig. 5
CYCLONE based Formwork Operation Model.
Fig. 6
Arena based Formwork Operation Model.
4.2 시뮬레이션 결과 분석
사례에서 한 개소의 보 거푸집 설치공정을 완료하기 위해 단위작업 별로 요구되는 작업반복 횟수(즉, 합판 설치 작업 2번, 동바리 6개, 유로폼 4개)는 서로 다르다. 따라서 작업에 내재된 사고 특성을 비교분석하기 위해 부분공정(sub-operation)수준에서 사고로 인한 지연효과를 비교하였다. Figs.
7-
8은 부분공정 수준에서 무사고 모형과 사고 모형의 시뮬레이션 분석결과를 제공한다. 동일한 10일 시뮬레이션 시간동안 무사고 생산모형에서는 합판설치, 동바리설치 그리고 유로폼설치가 각각 57, 56, 56개소 완료된 반면, 사고 통합형 생산모형에서는 각각 51, 51, 50개소로 그치고 있다. 무사고모형을 기준으로 부분공정의 작업완료 상황을 비교하면, 사고모형은 각 부분공정에 대해 6, 5, 6개소가 미완료 상태이고, 평균 처리시간도 각각 2.2, 6.7, 20.4분이 더 지체되는 것으로 분석된다. 사고사건을 생산과정에 포함한 모델은 무사고 기반생산모델에 비해 생산성이 낮아지는 것은 당연한 결과다. 그러나 하나의 생산시스템(공정 수준)에서 사고로 인한 피해정도를 부분공정 수준에서 정량화할 수 있다면 안전관리의 우선 작업을 결정할 수 있다. 이 경우, 유로폼설치 부분공정이 타공정에 비해 경미한 사고로 인한 작업지연이 긴 것으로 나타났다. 보다 상세한 원인 분석을 위해
Table 2를 보면, 작업조 1부터 3까지 10일 동안 작업시간 중에 경미한 사고를 유발한 횟수는 각각 8, 11, 10회이고, 평균 사고처리시간은 13.5, 30.3, 43.7분으로 분석된다. 작업조들의 10일간 누적한 사고처리시간은 각각 108분(4800분의 2.3%), 333분(6.9%), 437분(9.1%)을 차지한다. 이 자료에 따르면, 작업조 3은 작업조 2보다 사고발생빈도가 1회 적지만, 평균 사고처리시간이 14.4분 더 길다. 10일 동안 합판설치 부분공정에 관여하는 작업조 1이 가장 낮은 사고빈도(8회)와 평균사고처리시간(13.5분)을 보이고, 유로폼설치 부분공정 관여한 작업조 3은 평균사고처리시간(43.7분)으로 가장 높고, 사고발생빈도(10회)를 고려할 때 4,800분(10 d*8 hr/d*60 min/hr)의 작업시간 동안 437분(9.1%)이 사고처리에 소비된다. 시뮬레이션 결과를 종합하면, 타 부분 공정에 비해 사고발생율과 지연율이 높은 유로폼설치 부분공정을 중심으로 사고사건 빈도 저감과 사고처리시간단축을 위한 집중적인 안전계획이 필요한 것으로 평가된다.
Fig. 7
Results for the Installed Quantity.
Fig. 8
Results for the Mean Time.
Table 2
Statistics for Worker’s Accident Occurrences Time unit : Min
Worker |
State |
Accident Ignored |
Accident included |
No of Observed |
Avg. Time |
Percent of Tot. time |
No of Observed |
Avg. Time |
Accum. Time |
Percent of Tot. time |
Worker #1 |
BUSY |
57 |
36.8 |
43.8 |
60 |
31.9 |
1,914 |
39.8 |
FAILED |
- |
- |
- |
8 |
13.5 |
108 |
2.3 |
IDLE |
57 |
47.4 |
56.2 |
51 |
54.6 |
2,785 |
57.9 |
Worker #2 |
BUSY |
57 |
47.4 |
56.2 |
62 |
39.5 |
2,449 |
50.9 |
FAILED |
- |
- |
- |
11 |
30.3 |
333 |
6.9 |
IDLE |
57 |
36.9 |
43.8 |
52 |
38.8 |
2,018 |
42.2 |
Worker #3 |
BUSY |
56 |
51.1 |
59.6 |
54 |
47.1 |
2,543 |
53.0 |
FAILED |
- |
- |
- |
10 |
43.7 |
437 |
9.1 |
IDLE |
57 |
34.1 |
40.4 |
44 |
41.4 |
1,822 |
37.9 |
개발된 사고사건 통합형 시뮬레이션 모형의 유효성(validation)은 다음과 같이 평가되었다. 세 가지 부분공정들의 실측한 소요시간 데이터와 시뮬레이션 출력 데이터를 t검정한 결과는 다음과 같다. 부분공정별로 소요시간 평균에 대한 유의확률(p)이 각각 0.336, 0.275, 0.137로 나타나 유의수준 0.05에서 개발된 시뮬레이션 모형은 실제 시스템과 유의미한 차이가 없다고 분석된다.
5. 결론
기존의 건설 생산시스템을 대상으로 한 생산성 연구들은 일상 작업 중에 높은 빈도로 발생되는 사고사건(Accident events)을 배제하여 왔다. 이에 본 연구는 건설현장에서 과학적인 안전계획수립을 지원하기 위해 무사고 기반 건설 생산모형에 사고사건을 추가하는 시뮬레이션 모델링 및 분석 방법론을 제시하였다. 구체적으로, 첫째, 범용 시뮬레이션 도구인 아레나(AREANA)를 사용하여 사고사건(accident event)을 현실적인 수준으로 모델링하는 접근법을 제안하였고, 둘째, ‘보 거푸집 설치 공정’사례연구를 통해 제시한 방법론을 현장의 안전관리 실무에 적용하는 방법과 부분공정 수준에서 위험도가 높은 작업을 사전에 객관적으로 규명하는 분석 방법을 제시하였다. 산업현장에서 대부분의 재해는 사전 징후가 나타난다. 본 연구는 건설현장에서 시공 중에 발생되는 중대해재의 전조로서 아차사고를 생산모형에 반영하고, 사고 위험이 높은 작업을 규명하는 방법론을 제안하였다. 이는 건설현장의 불확실성과 동적인 특성을 효과적으로 취급함으로써 예방차원의 안전계획을 수립하는 데 기여할 것으로 기대된다.
감사의 글
이 논문은 2015년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업(NRF-2014R1A1A2058894)에 의해 수행되었습니다.
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