2.1 엔트로피법

1948년 Shannon에 의해 처음 제안된 엔트로피의 개념은 정 보의 양의 불확실성을 측정하기 때문에 불확실성이 있는 자료 를 평가하는데 이용한다(Sarraf and Nejad, 2020). 엔트로피 기 법은 항만하역근로자 재해위험성 평가와 같이 대안과 속성을 많이 포함하는 평가문제에 대해 비교적 이해하기 쉬운 정보이 론 방법을 적용한 것이다. 정보이론은 각 항목의 빈도수를 기반 으로 밀집도가 높은 속성을 발견하여 가중치를 높게 부여하는 방법이다(Seong and Byun, 2016). 이는 대상항만들 간의 차이 가 큰 기준은 중요한 기준이고, 대상항만들 간의 차이가 적은 기준은 덜 중요한 기준임을 의미한다. 원자료로 정규화 행렬 P_ij 을 작성하면

이다. 평가항목의 엔트로피E_j는

이다. 평가항목의 중요도를 산출하기 위하여 다양성의 정도d_j 를 사용하는데, 다양성의 정도는

이다. 이 값을 각 평가항목에 대하여 정규화하면

이 되고 이 값이 평가항목의 중요도가 된다.

2.2 회색관계분석(GRA)

의사결정과정에는 많은 고려요소가 있어 이들 모든 정보를 고려한다는 것은 불가능하므로 회색과정을 만들어야 한다고 Deng(1989)이 주장하고, 회색이론을 제안하였다. 이 이론에 따 르면 모든 시스템은 모든 것을 알고 있는 흰색시스템, 완전히 모르는 검정색시스템, 완전하게 명확하지 않은 회색시스템 등 3 개의 시스템으로 구성된다. 이 시스템을 평가하는 회색관계분 석(GRA)는 불확실하고 불완전한 자료가 있는 경우에 평가하는 도구로 알려져 있다. GRA법도 Deng이 제안하였으며 회색시스 템이론의 부분으로 가장 광범위하게 이용된다(Chan and Tong, 2007; Sarraf and Nejad, 2020). 회색관계분석법에 의한 대체안 선정은 다음 4단계의 절차에 의해 수행된다.

자료의 정규화는 원자료의 배열을 비교 가능한 배열로 변환 하는 것으로 GRA에서는 회색관계세대(Grey Relational Generation)라고 한다. 이때 자료 배열의 특성에 따라 다른 공 식을 사용하는데 값이 높을수록 선호된다면 식(5)를 이용한다.

여기서 m은 평가항목의 수, n은 대체안의 수, xi0(k)는 원자 료의 배열, xi*(k)는 자료의 정규화후 배열, min xi0(k)는 xi0(k) 의 가장 작은 값이다.

자료의 정규화 후 모든 값은 0과 1사이의 범위가 되는데 참 조배열 값은 높을수록 선호되는 경우에는 1이 된다.

회색관계계수(Grey Relational Coefficient)는 참조배열과 다른 배열간 회색관계의 정도로 식(6)과 같이 산출한다.

여기서 Δ_0i는 비교배열과 참조배열의 차이배열이다.

이다. x0* 은 k의 참조배열, xi*는 k의 비교배열, ρ는 분류계수로 정규화된 참조 급수와 정규화된 비교 급수사이에 더 좋은 구별 을 만드는데 도움을 주는 것으로 ρ∈[0,1] 사이에 값을 주는데 통상적으로는 0.5를 적용하므로 본 연구에서도 이 값을 적용한다.

회색관계등급(Grey Relational Grade)는 참조배열과 비교 배열과 같은 2배열간의 유사성을 수치적으로 측정하여 결정하 며 이 등급의 범위는 0과 1사이이다. 평가항목의 중요도가 동일 하면 회색관계계수의 평균을 등급으로 하지만 본 연구에서는 중요도가 동일하지 않으므로 회색관계등급의 정의는 식(7)과 같이 된다.

여기서 β_k는 엔트로피법으로 구한 k항목의 정규화된 중요도 (w_j)이고 ∑k=1nβk=1 이 된다. 참조배열 x₀(k)는 비교배열 x_i (k)가 도달할 수 있는 최고의 수행으로 비교배열이 가장 높 은 회색관계등급이라면 그 비교배열이 참조배열에 가장 근접하 므로 최적 대체안이 된다.

2.3 항만하역근로자 재해위험성 평가 모델 절차

항만근로자 재해위험성 평가는 Fig. 1에서 보이는 바와 같이 크게 3단계의 절차에 의해 수행된다.

Fig. 1

The evaluation model of accidents risk for cargo handling worker

첫 번째는 모든 평가항목을 결정하는 것으로 평가목표와 평가항목을 선정한다.

두 번째는 엔트로피법을 이용하여 엔트로피를 산출하고 평가항목의 중요도를 산출한다.

마지막 단계에는 GRA법을 이용하여 대체안의 순위를 결 정한다. 이때 GRA법을 이용하여 참조배열 정의 및 회색관 계계수를 산출한다. 그리고 엔트로피법에 의한 중요도와 회 색관계계수를 결합하여 회색관계등급을 결정하고 가장 높 은 값으로 순위를 결정할 수 있다.

3.1 항만하역근로자 사고 분석

2018년 항만하역재해통계자료에 나타난 사고 요인은 Table 2와 같다(KPLA, 2019).

Table 2

Accidents rate by each category

화물에는 철제화물 사고가 22.2%로 가장 높고, 산적화물 17.2%, 컨테이너 8.1%, 잡화 8.1%, 냉동 8.1% 등으로 나타났 다. 사고의 원인으로는 하역장비에 의한 사고가 28.3%로 가장 높게 나타났다. 항운노조원의 사고로 인한 사망자 연령은 50 대 이상이 40%, 41-50세가 40%, 근속연수는 10년 이상 51.5% 로 가장 높게 나타났다. 따라서 사고의 주요한 원인이 되는 항 만장비, 가장 높은 빈도로 사고가 나고 있는 철제화물, 사망사 고 중 비교적 높은 빈도를 나타내는 50세 이상의 항운노조원 을 재해 위험성 평가의 평가항목으로 포함하고자 한다.

3.2 선행연구 검토

본 연구에서는 Brainstorming법을 이용하여 평가항목의 추 출 및 선정하기 위해 안전성 평가에 대한 선행연구를 Table 3 과 같이 검토하였다.

Table 3

Recent studies on Maritime safety and risk

Kim et al.(2018)은 평가항목으로 인적요인, 환경과 시설요 인, 안전교육요인, 기업환경요인 등으로 명시하였다. Cha and Noh(2016)는 컨테이너터미널에서 안전교육이 사고에 미치는 영향을 분석하였다. KOSHA(2005)는 위험성평가를 위한 유해 /위험요인을 인간, 기계, 물질/환경, 관리 등의 요인으로 구분 하였다. 또한 Keum et al.(2001)은 연안해역의 항행안전성을 평 가하였는데 여기서 평가항목은 기상요인, 항로복잡성요인, 교통 요인, 해양사고요인, 위험화물요인 등으로 구성하였다. 이때 위험 화물은 사고발생시 피해의 정도에 대해 고려하였다. USCG(2015) 는 VTS설치를 위해 수로관련 당사자를 소집하여 미국해안에 대한 평가를 수행하면서 항만과 수로의 안전성 평가(PAWSA) 모델을 개발하였고, LA항만 등 미국 항만을 평가하였다. 이 평가에서 평가항목은 선박구성요건, 교통조건, 항행기상조건, 항로조건, 직접피해요인, 간접피해요인 등을 구성하였다.

3.3 평가항목 추출

이상의 연구를 종합하면 항만근로자나 선박운항자 등 인적 요인, 선박이나 장비 등 물적요인 및 인적/물적 요인을 제외한 기업외부환경인 항로복잡성, 기상조건 등 외부 환경적 요인, 사고 결과 또는 사고로 인하여 발생되는 인명피해 등의 피해 정도 요인 등 4가지의 요인으로 구분된다. Table 2의 사고 원 인분석에 따른 주요 요인과 Table 3의 선행연구의 요인 등을 고려하여 Criteria가 구성된다. 이에 따라 본 연구에서 Criteria 는 항만하역근로자수, 50세 이상 항운노조원수, 총근로시간, 하역장비수, 철재화물량, 총화물량, 사상자수, 사망자수 등 6개 의 원인과 2개의 결과 등 총 8개로 구성하였다. 이들 요인의 객관적인 평가를 위해서는 평가항목에 대하여 현실적으로 자 료 수집이 가능해야 하는데 현재 항만하역 근로자의 재해통계 는 항만물류협회의 통계가 유일하므로 이 자료를 이용하여 각 Criteria의 항목을 Table 4와 같이 정의하였다.

Table 4

Criteria of accidents risk for cargo handling worker

3.4 대상 항만

대상항만은 Table 5와 같이 한국항만물류협회의 재해통계시 집계하는 항만분류 자료를 이용한다.

Table 5

Details in alternative port

이에 따라 부산지역은 부산항, 인천지역은 인천항, 평택․ 당진지역은 평택․당진항, 울산지역은 울산항, 마산지역은 마 산, 진해, 통영, 삼천포, 고현, 옥포, 하동 등 7개의 항, 군산․ 대산지역은 군산, 장항, 보령, 대산, 태안 등 5개의 항, 목포지 역은 목포, 완도, 노화도 등 3개의 항, 여수․광양지역은 여수, 광양항 등 2개의 항, 포항지역은 포항항, 동해지역은 동해, 묵 호, 삼척, 옥계, 속초, 호산 등 6개항, 제주지역은 제주, 서귀포 항 등 2개항을 대상항만으로 하였다.

4.1 항만하역근로자 재해 자료 분석

2018년 항만하역재해통계에 따른 평가항목별 각 대상항 만에 대한 원자료는 Table 6과 같다.

Table 6

Determined initial data for analysis (Units: People; Number; 1,000hour; 10,000R/T)

사상자수는 군산/대산항이 15명으로 가장 높고, 제주항이 0명으로 가장 낮은 것으로 나타났다. 사망자수는 부산, 인 천, 울산, 군산/대산, 제주항이 각각 1명이며 여수/광양, 포 항, 평택/대산, 마산, 목포, 동해항이 0명으로 나타났다. 근 로시간은 부산항이 14,142천 시간으로 가장 높고, 제주가 1,235천 시간으로 가장 낮은 것으로 나타났다. 항만근로자 수(50세이상 항운노조원수 제외)는 부산항이 6,588명으로 가장 높고, 제주항이 508명으로 가장 낮은 것으로 나타났다. 50세 이상 항운노조원수는 부산항이 394명으로 가장 높고, 울산항이 56명으로 가장 낮은 것으로 나타났다. 화물량(철 제화물 제외)은 부산항이 45,843만 R/T로 가장 높고, 제주 항이 1,549만 R/T로 가장 낮은 것으로 나타났다. 철제화물 은 포항항이 1,491만 톤으로 가장 높고, 동해항이 0.2만 톤 으로 가장 낮게 나타났다. 항만하역장비는 부산항이 6,942 대로 가장 많고, 제주항이 124대로 가장 적은 것으로 나타 났다. 또한 50세 이상 항만하역근로자수는 항운노조원의 연 령만 자료가 제공이 되어 이 인원만을 평가에 반영하였다.

4.2 엔트로피법을 이용한 중요도 산정

평가항목의 중요도를 산정하기 Table 6을 바탕으로 식(1)을 이용하여 Table 7과 같은 정규화 행렬 P_ij를 구성하였다.

Table 7

Normalization

Table 7을 기초로 식(2)를 이용하여 각 평가항목별 엔트로피 E_j를 산정하였다. 단, k값은 11개의 항만이 대상이므로 0.417이 된다. 식(3)으로 다양성의 정도 d_j를 계산하고, 식(4)를 이용하 여 평가항목간 중요도w_j를 Table 8과 같이 산출하였다.

Table 8

Calculation of entropy and weight

평가항목의 중요도는 사망자수 0.226, 하역장비 0.181, 철 재화물 0.158, 화물량 0.115, 항만하역근로자수 0.102, 근로 시간 0.091, 부상자수 0.075, 50세 이상 항운노조원수 0.051 순으로 높게 나타났다. 8개의 평가항목 중 사망자수의 중요 도가 가장 높게 나타났는데 PAWSA 모델에서도 각 항만별 다양한 결과가 도출되었지만 로스앤젤레스항의 2015년 결 과에서 사고로 인한 항만의 피해규모의 중요도가 다른 평가 항목의 중요도보다 가장 높게 나타났다. 또한 Keum et al.(2001)의 연구에서도 사고결과인 해양사고발생건수의 평 가항목의 중요도가 가장 높게 나타났다. 한편 평가항목 중 부상자수는 0.075로 매우 낮게 나타났고, 인적요인의 가중 치가 Kim et al.(2018)의 연구에서는 평가항목 중 가장 높게 나타났으나 본 연구의 항만하역근로자수의 중요도는 0.102 로 다른 요인에 비해 그다지 높지 않게 나타났다.

4.3 회색관계계수 분석

Table 6의 원자료를 식(5)로 정규화하고 식(6)을 이용하 여 회색관계계수행렬을 Table 9와 같이 작성하였다.

Table 9

Grey relational coefficient

11개의 항만중 부산항이 사망자수, 근로시간, 항만근로자 수, 50세 이상 항운노조원수, 화물량, 하역장비 등의 항목에 서 가장 높은 값을 나타내고 있다. 모든 평가항목은 숫자가 높을수록 위험성이 높기 때문에 참조배열은 1이 된다.

4.4 회색관계 등급결정

식(7)을 이용하여 엔트로피의 중요도와 결합한 회색관계 등급을 Table 10과 같이 결정하였다.

Table 10

Grey relational grade by al1 criteria

Table 10에서 부산항이 0.887로 가장 높게 나타났고, 그 다음으로는 울산항이 0.621로 부산항과 차이가 0.266으로 크며, 인천항 0.572, 군산/대산항 0.557, 포항 0.517, 제주 0.487, 평택/대산 0.423, 목포항 0.374, 여수/광양 0.374, 마산 항 0.369, 동해항 0.347 순으로 나타났다.

또한 6개의 재해 위험성 원인요소만으로 평가항목을 구 성하여 평가한 결과 Table 11에서 보이는 바와 같이 부산 항이 0.862로 가장 높게 나타났다. 이때 평가항목의 엔트로 피 중요도도 6개의 재해 위험성 원인요소에 대해 재산출하 였는데 그 결과 철재화물이 0.260으로 가장 높게 나타났다. 한편 1위인 부산항을 제외한 나머지 항만들의 순위는 8개 의 원인과 결과요소로 구성하여 평가한 결과와는 순위차이 가 있다.

Table 11

Grey relational grade by criteria of risk cause

따라서 항만근로자 재해위험성이 가장 높게 평가된 부산 항에 재해 위험성을 경감시킬 수 있는 방안에 대한 우선적 인 대책마련이 시급하다.

4.5 민감도 분석

분류계수 ρ 값을 0.1부터 0.9까지 변경하면서 각 항만별 우선순위의 변화를 Fig. 2와 같이 나타냈다.

Fig. 2

Sensitivity analysis by changing ρ’s value

ρ값이 증가할수록 회색관계등급 값이 증가하였고, ρ값이 감소할수록 회색관계등급 값이 감소하였다. ρ값이 0.3이하 로 갈수록 여수/광양항과 목포항처럼 회색관계등급 값의 차 이가 크지 않은 항만은 순위변동이 나타났다. 따라서 ρ값을 낮게 설정할 경우 평가항목의 중요도 값이 약간 변화되면 등급 값이 크지 않은 항만은 순위 역전이 발생할 수 있으므 로 중요도 값에 여유를 고려하여 ρ값은 충분히 크게 하여 설정할 필요가 있다.