1. 서론

최근 들어 설비의 자동화, 생산기술의 발달, 경제적 생활수준의 향상, 근로자의 삶의 질을 확보하려는 인식이 높아짐에 따라 산업현장에서는 재해를 줄이는 데 많은 관심을 기울이고 있다. 산업재해는 업체에 경제적 손실을 끼치는 것은 물론이고, 재해를 입은 근로자의 육체적 고통과 더불어 가족의 정신적, 경제적 고통을 야기 시키게 된다. 특히 재해로 인하여 가정의 가장이 사망자 또는 신체 장애자가 되는 경우에는 가정적으로 생계의 불안정을 가져와 사회적으로도 영향을 줄 수 있다. 최근 들어 정부는 산업재해의 심각성을 인지하여 사업장에서의 안전설비를 개선하기 위한 자금을 지원하고, 안전관리 수준을 높이기 위하여 제도개선 등을 하고 있으며, 범국민적으로도 안전의식 제고를 통하여 산재 예방의 중요성을 강조하고 있다. 이러한 의식의 파급에 힘입어 일반 산업재해는 점차 감소 추세에 있지만, 중대 산업재해는 오히려 점차 증가하는 추세에 있다[2][10].

노동부에서 발행한 97년의 산업재해분석자료에 의하면 보고된 사망자 수는 2,742명이고 부상은 62,604건으로 나타나 96년도에 비하여 재해자수는 6.68%, 재해율은 0.07% 감소를 보였다. 그러나 산업재해로 인한 경제적 직접손실액(산재보상금 지급액)은 1,556,042백만원으로 96년도 대비 14.81% 증가하였고, 직·간접손실을 포함한 총 경제적 손실 추정액은 7,780,210백만원으로 96년도 대비 14.81%가 증가하였으며, 근로손실일수는 46,634,262일로 96년도 대비 5.79%가 증가한 것으로 나타났다. 전 산업에 있어서의 재해율은 천인율은 0.66, 도수율은 0.21 감소하였으나 강도율은 2.32로 96년에 비하여 0.13 증가하였다[11].

이렇게 엄청난 산업재해 피해를 줄이기 위한 투자나 노력은 개개 사업체는 물론 국가적 차원에서도 시급히 실행되어야 하는 과제로서 관련분야의 전문인의 협조를 필요로 하는 방대한 사업이다. 산업재해의 재발을 방지하기 위해서는 사고나 재해가 일어나기 전에 재해의 발생 가능성이 있는 원인을 알아서 제거하거나 그 영향을 적게 하여야 하는데 이를 위해서는 사고나 재해가 과거에 어떻게 일어나고 있었나, 어떤 원인이 있었나를 아는 것이 중요하다.

산업 재해 예방 활동을 효율적으로 수립하고 평가하기 위해서는 재해에 관한 자료를 수립하고, 재해의 발생 상황을 여러 가지 각도에서 분석하는 것이 필요하다.

산업재해에 대하여 관심을 갖게 되기는 70년대 초기부터라고 할 수 있다. 그로부터 노동부 주관 하에 각종 산업재해에 관한 통계자료를 산출하고, 미흡하나마 산업재해예방 및 안전관리에 고나한 연구들이 있어왔으며, 최근에는 산업재해 발생과 관련된 여러 연구들이 상당수 발표되고 있는데 예를 들면, 산업재해의 원인분석과 예방대책에 관한 연구를 비롯하여 주로 산업재해가 우리에게 미치는 영향, 추세와 발생원인을 살펴 사업장의 안전사고 감소 및 예방을 위하여 행정당국과 각 사업장에서의 시행 대책을 제시하거나 보상제도에 관하여 연구하였다. 그리고 산업재해통계자료를 입사 근속기간별로 분석 검토하여 재해율 감소에 관한 수학적 모델을 설정하고 사고 빈도를 예측하여 재해를 인간신뢰성의 측면에서 관리하고 분석할 수 있는 방법을 제시한 연구도 있었다[6].

재해정도, 즉 입원일수에 영향을 주는 것으로는 재해자의 나이, 성별, 직종, 근속기간, 상해종류, 재해발생형태 등이며 그 중 가장 큰 영향을 주는 상관요인은 상해종류인 것으로 나타났다. 재해형태나 건설업 여부에 관계없이 다른 재해형태에 비해서 추락, 붕괴, 전도가 발생하면 경상에 비해 중상이 일어날 가능성이 1.239배 높은 것으로 나타났다. 또한 시간외 근무 및 휴일근무는 정상근무시에 비해 1.384배만큼 작업장 환경요인이, 2교대 근무는 정상근무에 비해 1.487배만큼 작업자 내부요인이 큰 것으로 나타났다[8].

근로손실일수에 가장 많은 영향을 미치는 근무경력은 10-20년 미만, 20년 이상의 근로자였는데 이는 고령의 작업자가 재해를 입을 시 재해강도가 큼을 알 수 있었다 요양기간에서 영향을 미치는 요인은 4일 미만이거나 1년 이상의 요양기간이었으며 가장 적은 영향을 미치는 요인은 15-18일, 4-7일, 29-39일의 순 이었다[1].

우리 나라의 산업재해 통계는 산업재해의 산업별, 규모별, 지역별, 발생시기별, 원인별 분포상태와 재해 근로자 성별, 연령, 동종업종의 근속기간 등 취업상태 및 특성 등을 파악하여 범 국가적 산업재해 예방정책 및 산업재해 보상 보험 운용 방침 수립의 기초자료로 사용되고 있다.

그러나 이러한 통계는 1975년이래 매년 4일 이상의 가료를 요하는 산업재해 근로자의 자계식으로 작성 제출한 요양 신청서를 취합 분석한 것으로서 이중 업무상 재해로 인정된 재해만을 대상으로 통계를 산출하고 있고, 전체 또는 일부의 중대재해나 유해위험기계기구 등에 의한 재해에 대해서는 재해발생형태, 기인물, 관리적 원인, 불안전 행동, 불안전 상태, 작업내용 및 과정 등으로 재해발생의 원인분석과 원인별 상호분석을 실시하기는 하였으나 이는 모두 재해발생 건수에 의존한 도수율, 백분율만을 척도로 한 통계분석이었다[8][10]. 이것은 재해건수 감소에 목표를 집중시킨 결과로서 효율적인 안전관리가 실시되지 않고 있는 이유이고 또 그 목적을 만족시키기에는 미흡하고, 근본적인 재해발생 원인 규명에도 한계가 있다.

따라서, 본 연구에서는 중대 산업재해 사례를 연구대상으로 재해발생의 여러 가지 요인들의 관련을 검토하고자 통계적 기법을 이용한 재해요인별 상관분석, 분산분석을 통해 상관 또는 영향의 정도를 파악하여 통계학적 분석방법을 이용한 재해발생의 중요 요인을 분석하고자 한다. 또한 요양기간을 종속변수로 하는 회귀모형을 이용하여 재해 정도의 예측을 위한 모델을 개발해 보고자 한다.

2. 연구내용 및 방법

2.1 연구자료 및 대상

본 연구는 1993년부터 1997년까지 발생한 16,846건의 중대재해 및 위험기계기구에 의한 재해 중 누락 데이터를 포함하는 사례를 제거한 13,438건의 데이터에서 전체 58.5%(7,687건)를 차지하고 있는 제조업에서의 중대재해를 대상으로 하였다. 재해로 인해 신청된 요양신청서 중 중대재해로 인해 발생하는 경우 작성하게 되어있는 산업재해조사표를 바탕으로 전문가가 34개의 항목에 대해 각 사례별로 범주화된 데이터로 가공하였다. 이 중 분석에 사용된 것은 성별, 연령, 재해요일, 재해발생시간, 학력 등을 포함해 19개의 항목이다.

2.2 변수의 선정

본 연구에서는 산업재해로 인하여 발생하는 요양기간을 종속변수로 하였으며, 독립변수는 재해자의 일반적인 특성, 직업적 특성, 재해 특성, 원인적 특성으로 분류하였다. 분석에 사용된 변수들은 표1과 같다.

변수명	특성
종속변수 독립변수 일반적 특성 직업적 특성 재해 특성 원인적 특성	요양기간 성별, 연령, 학력, 경력 안전관리자 선임, 보건관리자 선임, 사업장 규모, 동시작업인원수, 작업내용 재해요일, 재해발생시간, 동시재해유발자수, 발생형태, 상해부위, 상해종류 관리적 원인, 물적 원인, 인적 원인

2.3 분석 방법

분석에 사용된 자료는 모두 코드화되었다. 위에서 선정된 독립변수들이 요양기간에 미치는 영향에 대한 분석의 첫단계는 단일변량분석(univariable analysis)으로서 독립변수들의 각 특성과 변수간의 상관성을 알아보고 종속변수인 요양기간과의 관계를 알아보았다.

이때 종속변수가 연속변수이므로 독립변수가 서열자료일 때에는 스피어만(spearman) 상관계수를, 명목변수일 때에는 ANOVA와 F-검정을 실시하여 통계적 유의성을 검증하였다[7][10].

두 번째 단계로 요양기간을 종속변수로 하는 기타변수들의 독립성 여부와 연관의 정도를 살펴보았다.

세 번째 단계로 요양기간에 영향을 미치는 요인으로 선정된 변수들은 동시에 종속변수에 작용하므로 단일변량분석(univariable analysis)으로는 이의 관계를 충분히 설명할 수 없으므로 다변수 중회귀분석(multiple regression analysis) 중 증감법(stepwise multiple regression analysis)으로 유의한 변수를 선정하였다. 다변수 중회귀분석은 원칙적으로 종속변수와 독립변수가 연속변수인 경우에만 가능하므로 독립변수가 명목변수인 경우는 가변수(dummy)로 처리하여 분석하였다[3][4][7][9].

3. 연구결과

3.1 발생빈도에 의한 분석

본 연구에서 사용된 1993년부터 1997년까지 발생한 제조업에서의 중대재해에 대해 각 요인별 일반적인 특성을 살펴보면 다음과 같다.

사업장 규모별 재해발생 현황에서는 15인 미만의 소규모 작업장에서 전체 52.3%를 차지하였는데, 영세 규모 사업장에서의 재해율이 상대적으로 높게 나타나는 것은 재해가 발생하기 쉬운 작업에 대하여는 영세 작업장에 하청을 주는데서 주원인을 찾을 수 있으며, 상대적으로 영세작업장의 근무환경이 열악한 것도 원인으로 지적할 수 있다. 따라서 영세 사업장에 대해서는 하청을 주는 모기업과 연계하는 안전관리 정책이 필요하며, 안전의 사각지대인 영세 사업장에 대한 지속적인 관리가 절실하게 요구된다.

연령별 분포에서는 25-29세에서 28.2%로 가장 많은 비율을 차지하고 있으며 34세이하에서 전체의 70%이상을 차지하였다. 대다수의 재해자들이 30대 중반 이전에 발생되었다. 이는 근로자들이 젊은 연령대에 많이 분포되어, 재해자 또한 젊은 연령층에서 차지하는 비율이 높은 것으로 여겨진다. 입사 근속 기간별로 보면 근속기간이 1년미만인 경우가 전체의 57.6%를 차지할 정도로 입사 근속기간이 짧은 근로자에게서 재해가 많이 발생하고 있음을 알 수 있다. 따라서 새로운 직장 환경과 작업내용에 익숙할 수 있도록 최소한의 기간동안은 안전 교육을 실시한 후에 작업에 배치하는 것이 필요하다고 여겨진다.

재해자의 재해정도(요양기간)별 현황에서는 15∼28일에서 전체의 61.7%로 가장 많은 비율을 차지하고 있다. 노동부 재해 분석 통계는 4일 이상의 요양을 요하는 재해만을 대상으로 하고 있기 때문에 3일 이하의 요양을 요하는 경미한 재해자의 통계는 반영하지 못한다. 그럼에도 불구하고 우리 나라 제조업의 재해율은 상대적으로 높은 편이다.

재해자의 사고형태별 분포를 보면 협착이 전체의 68%를 차지하고 있는데 이는 아직도 작업장에서 기계에 신체를 보호할 안전설비 등이 미부착되어 있거나 사용되고 있지 않음을 나타내는 것으로 안전보호 장치 및 장비에 대한 관리가 필수적임을 나타낸다.

상해종류별 현황에서는 절단과 골절이 전체의 76.2%를 차지하고 있었다. 상해부위별 재해 발생 현황에서는 손과 손가락 사고가 전체의 68.8%를 차지하고 있었는데 이는 제조업의 특성상 손과 손가락을 주로 이용하여 작업을 하기 때문으로 여겨진다. 따라서 손부위의 상해 예방을 위한 보호장구 및 시설, 설비에의 안전장치 부착 및 관리 운용에 관한 대책이 시급함을 알 수 있다.

3.2 독립변수들과 요양기간과의 상관관계

요양기간과 기타 특성과의 관계는 서열자료의 경우 단순상관관계(spearman correlation)분석을(표2), 명목자료의 경우 ANOVA 및 F-검정을 실시하였다(표3).

독립변수	요양기간
연령 학력 사업장 규모 동시재해 유발자수 동시작업인원수 입사근속기간	0.07852 (0.0001) 0.03940 (0.0005) -0.03508 (0.0019) 0.01788 (0.1128) -0.12185 (0.0001) -0.06033 (0.0001)
□=0.05, ( )안은 p

요양기간과 가장 관계가 깊은 서열자료는 동시작업인원수(r=-0.12185)였는데 음의 상관관계를 보였다. 이는 동시작업인원수가 적을수록 요양기간이 길어짐을 의미한다. 그외에 연령, 학력 등이 양의 상관관계를, 사업장 규모, 입사 근속기간이 음의 상관관계를 보였다.

명목자료의 경우 ANOVA를 실시하여 각 수준에 따라 유의한 차이가 있는지를 살펴보았다. 명목자료로 분류된 12가지 변수 중 성별과 재해요일을 제외한 발생시간, 발생형태, 작업내용, 상해부위, 상해종류, 관리적 원인, 물적 원인, 인적 원인, 안전관리자 선임 여부, 보건관리자 선임 여부 등이 요양기간의 각 수준에서 유의한 차이를 보였다.

3.3 독립성 검정

본 연구에서는 요양기간의 범주와 기타변수의 범주와의 교차표(cross tabulation)를 작성하고 유의수준 □=0.05로 검정하여 두변수가 독립인가를 판단하였다. 요양기간에 영향을 미치는 변수인자가 무엇인가를 알아보기 위한 □2-Test 결과 19개의 모든 변수에서 유의한 차이를 보였다.

3.4 회귀모형

수없이 많은 변수 중에서 독립변수로 어떤 변수를 선택하느냐가 모형 정립에 있어서 가장 중요한 문제이다. 독립변수들끼리의 상관관계가

독립변수	구분	수(건)	평균요양기간(일)	F	P
성별	남여	6303 1564	74.590 75.636	0.13	0.7171
재해요일	일 월 화 …	325 1250 1269 …	85.314 75.264 72.728 …	1.34	0.2352
발생시간	0∼2 2∼4 4∼6 …	62 106 111 …	63.11 71.76 70.52 …	1.92	0.0319
안전관리자	유 무 기타	2984 3019 1864	71.359 82.325 68.112	13.91	0.0001
보건관리자	유 무 기타	2347 3386 2134	71.239 81.368 68.288	12.78	0.0001
발생형태	추락 전도 충돌 …	542 139 287 …	85.71 78.27 80.06 …	8.4	0.0001
작업내용	기계, 설비 작동 기계, 설비 수리 자재 취급 …	5075 902 845 …	80.01 68.34 70.96 …	7.10	0.0001
상해부위	두부 안면부 눈 …	419 79 48 …	39.90 56.34 112.44 …	29.87	0.0001
상해종류	골절 동상 부종 …	2458 8 27 …	86.72 58.25 61.85 …	21.10	0.0
관리적 원인	기계 설계불량 재료 부적합 생산방법 부적당 …	1409 213 705 …	79.19 63.76 81.18 …	1.80	0.0258
물적 원인	물자체 결함 방호장치 결함 복장, 보호구 결함 …	669 2400 134 …	70.586 83.398 78.873 …	5.68	0.0001
인적 원인	위험장소접근 안전장치 기능제거 보호구 잘못 사용 …	682 987 135 …	72.229 87.691 80.674 …	3.49	0.0001

있는 경우와 같이 서로 영향을 미치는 경우에는 상당히 불안정한 모형이 된다. 따라서 종속변수에 대해 가능한 한 설명력이 좋은 모형, 즉 의미있는 독립변수들을 선택하기 위해 본 연구에서는 변수 선택법을 사용하기로 하였다. 여러 가지 변수 선택법 중에서 증감법(stepwise regression analysis)을 사용하여 중요 변수를 선택한다.

증감법은 전진선택법을 수정한 형태로 한 번 선택된 변수가 회귀식에 계속해서 포함될 필요가 없는 점이 다르다. 회귀식에 전진선택법과 같이 독립변수 하나를 추가시키고, 모형중 중요하지 않은 변수가 있으면 제거하는 것을 반복하는 방법이다. 명목변수들은 가변수 처리하여 증감법의 독립변수로 이용하였다[3][7][9][13]. 증감법에 의한 변수 선택법의 결과는 <그림 1>와 같다.

요양기간에 영향을 미치는 요인으로 작업내용, 동시재해유발자수, 상해종류, 연령, 인적 원인, 안전관리자 선임여부, 학력, 상해부위가 차례로 선정되었다.

로지스틱 회귀 모형의 적용을 위해 독립변수들을 각각 □빈도수가 가장 큰 수준 : 기타 수준□으로 재구분하고 요양기간을 □중상(1개월 이상) : 경상(1개월 미만)□으로 재분류하였다. 축소된 회귀모형, 즉 증감법에서 선정된 8개의 변수들만을 이용하여 회귀모형을 만든 결과는 <그림2>와 같다. 그림에서 보면 축소된 회귀모형을 이용할 경우 70.9%의 일치도를 보임을 알 수 있다. 전체 19개의 변수 모두를 이용하여 회귀 모형을 만들 경우 72.8%의 일치도를 보이는데, 두 회귀모형의 차이가 크지 않음을 알 수 있다.

따라서 8개의 변수만을 사용하더라도 충분히 요양기간을 설명할 수 있다고 사려된다.

4. 토의 및 결론

본 연구는 제조업의 중대재해가 발생했을 경우 요구되는 요양기간에 대하여 이에 영향을 미치는 관련요인을 분석함으로써 산업재해를 예방하고 근로자의 건강을 증진시킬 수 있도록 그 기초자료를 제시하고자 실시하였다. 이를 위해 재해 근로자를 대상으로 이들의 특성과 관련성을 파악하고 요양기간에 영향을 미치는 요인을 분석하였다.

자료는 SAS를 이용하여 단순빈도분석, 상관분석. □2-test, 로지스틱 중회귀분석으로 분석하였으며 그 결과는 다음과 같다.

1. 사업장 규모별 재해발생 현황에서는 15인 미만의 소규모 작업장에서 전체 52.8%를 차지하며, 연령별 분포에서는 25∼29세에서 28.2%로 가장 많은 비율을 차지하고 있으며 34세 이하에서 전체의 70%이상 발생하였다.

2. 입사근속기간별로 보면 근속기간이 1년미만인 경우가 전체의 57.6%를 차지할 정도로 입사근속기간이 짧은 근로자에게서 재해가 많이 발생하였다.

3. 재해자의 요양기간별 현황에서는 15∼28일에서 61.7%로 가장 많은 비율을 차지한다.

4. 재해자의 사고 형태별 분포를 보면 협착이 전체의 68%를 차지하고 있다.

5. 상해종류별 현황에서는 절단과 골절이 전체의 76.2%를 차지하며, 상해부위별 분포에서는 손과 손가락 사고가 전체의 68.8%를 차지하고 있었다.

6. 요양기간과 가장 관계가 깊은 서열자료는 동시작업인원수인데 음의 상관관계를 보였으며, 연령과 학력은 양의 상관관계를, 사업장 규모, 입사근속기간이 음의 상관을 보였다. 명목자료인 경우 성별,, 재해요인을 제외한 발생시간, 발생형태, 작업내용, 상해부위, 상해종류, 관리적 원인, 물적 원인, 인적 원인, 안전관리자 선임여부, 보건관리자 선임 여부 등이 유의한 차이가 있었다.

7. 요양기간에 영향을 미치는 요인을 선정하기 위하여 증감법을 실시해본 결과 작업내용, 동시재해유발자수, 상해종류, 연령, 인적 원인, 안전관리자 선임여부, 학력, 상해부위가 선정되었다. 이들 변수들을 이용하여 로지스틱 중회귀분석을 실시하였는데, 전체 19개 요인을 전부 이용했을 때와 크게 차이가 나지 않았다. 이는 위 8개의 변수들만을 이용하더라도 재해발생에 따른 재해정도를 예측하기에 충분한 모델이 형성된다는 것을 의미한다.

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