최근 해양사고 발생 건수의 급격한 증가와 더불어 어선의 조업 중 안전사고로 인한 인명피해 또한 크게 증가하였다. 중앙해양안전심판원의 공식 통계에 따르면, 2017년 46명이었던 안전사고의 사망실종자는 2019년 38명으로 소폭 감소하였으나, 2020년 60명으로 크게 증가하였다. 그러나, 사망자가 감소하였던 2019년 안전사고로 인한 부상자는 164명으로 전년도 76명 대비 2배 이상 증가하며 어선원에 대한 안전재해 예방은 실효성을 갖지 못하는 실정이다. 국내 업종별 산업재해율을 비교해볼 때, 어업 재해율은 농업, 광업, 제조업, 건설업, 임업 등을 포괄한 전체 산업 평균 재해율의 약 10배에 이르며 어업인들의 안전이 큰 위협에 놓여있음을 시사한다. 본 연구에서는 2017년부터 2019년의 수협중앙회의 어선원 공제보험데이터를 활용하여 선박별, 재해자별 사고 현황과 발생 형태를 분석하였다. 특히, 교차분석과 연관규칙분석기법을 통해 승선 직책별 부상 부위와 사고발생 형태를 식별하였으며, 이에 따라 직책에 따른 부상 부위를 비교하여 맞춤형 예방대책 수립을 위한 지원과, 사고발생형태의 군집 분석을 통해 발생형태간의 연결고리를 도출하여, 스위스 치즈 모델에서 제안하는 취약점(Weakness)를 식별하고, 이러한 취약점을 보완하기 위한 방어 장벽(Protective barriers)을 제언한다.
본 연구는 산업안전보건법에 따라 지정·등록하는 안전관리전문기관에서 안전관리를 대행하는 사업장과 안전관리를 자체 수행하는 사업장의 사고재해율과 사고사망만인율을 비교 분석·검증하였다. 연구결과에 따르면 사고재해율이 낮은 집단은 안전관리자를 자체 선임한 사업장, 규모는 근로자 300인 미만 자체 선임 사업장, 산재보험 업종은 제조업과 운수·창고·통신업의 자체선임 사업장으로 유의성을 확인하였다. 사고사망만인율이 낮은 집단은 근로자 300인 미만 안전 관리전문기관의 대행 사업장과 기타의사업의 자체 선임 사업장으로 나타났다. 그 외 집단의 분석에서는 사고재해율과 사고사망만인율의 유의성을 확인할 수 없었다. 본 연구에서 안전관리전문기관의 대행 사업장에서 사고재해율이 자체 선임사업장 보다 높고, 사고사망만인율은 규모와 업종에 따라 일부 차이가 있는 것을 확인하였다. 따라서, 현재의 안전관리의 대행제도로는 사고사망 등 산재예방 효과를 담보할 수 없으므로 대행제도의 개편과 안전관리자를 대상으로 산업재해 및 사고사망 예방 전문성 강화를 위한 제도의 개선이 필요하다.
선원의 직무상 재해율은 일반 산업 재해율 보다 12.6배(2018년 기준)높게 유지되고 있다. 이는 일반 산업재해와 선원의 재해 예방을 위한 근거법이 산업안전보건법과 선원법으로 이원화 되어 있고, 이에 따라 재해예방을 위한 제도가 달리 이행되고 있음이 하나의 요인으로 작용한다. 이에 선원법에 명시된 선내안전보건 관련 규정과 산업안전보건법 및 해사노동협약에서 요구하는 재해예방을 위한 규정을 비교분석하여 선원의 재해예방 방안으로 선내안전보건 관련 인명사고 통계 구축 방안에 필요한 시사점을 도출하고자 한다.
안전장치가 설치된 승강기는 1857년 Otis에 의해 개발되어 최근 건물의 고층화에 따른 사람들의 수직 및 수평 운송수단으로서 우리들의 일상적인 생활에 없어서는 안 될 시설임에도 불구하고 그 이용에 따른 안전사고가 발생하고 있다. 1993년부터 2000년까지 한국승강기안전관리원$^{1)}$ 에 따른 승강기 안전사고 발생현황은 총 승강기 설치대수에 대한 년 평균 재해발생율이 0.0414%로 총 안전사고 건수 143건에 대한 재해자가 180명이 발생하였으며, 그 중 승객용 승강기는 전체 재해의 약 42.6%를 차지하고, 180명의 재해자 중에서 중상 이상의 재해자가 약 80.1%를 차지하고 있다.(중략)
IMF이후 건설 물량 감소에 대비하여 재해율은 증가 추세에 있고, 오히려 재해 강도율은 높아져 중대사고가 많이 발생하고 있는 추세이며, 건설업체에서는 안전관리에 대한 비용을 더욱 아끼려고 하고 있고, 비용 절감을 위해 재해예방을 위한 안전시설 비용이나 안전활동 비용을 투자하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 노동부와 한국산업안전공단 및 재해예방 인력을 활용하여 안전 순찰 점검활동을 지원함으로서 각종 증대재해 위험요소를 사전에 제거함으로써 재해로 인한 손실을 최소화하여 국가 경제발전에 기여하고자 한다.
최근 건설현장의 사고사망만인율을 줄이기 위해 범 국가적인 차원에서 법,제도 등을 마련하여 적극적인 움직임을 보이고 있다. 산업안전보건법 전면개편,중대재해처벌법 제정,사업장 위험성평가 개정 등으로 법을 정비하고, 중대재해 감축 로드맵을 통하여 사업장의 전반적인 안전관리 가이드에 대해 제시하고 26년까지 OECD국가 기준 사망만인율을 줄이는 것을 목표로 하고 있다.
건설현장 특히 아파트 공사는 국내 전체 공사중 가장 많은 현장을 점유하고 있다. 이들 아파트 현장에서 사망사고가 발생하는 경우 재해율 상승으로 해당 회사는 PQ심사에서 감점을 받아 공사수주에 큰 영향을 미침은 물론, 해당 현장의 공사진행에 막대한 지장을 초래하여 어려운 경영에 압박을 주어 결국, 연이은 사고로 이어질 수 있는 불행한 사태까지 발생시키는 요인이 된다.(중략)
기술발전에 따라 건설현장은 스마트 안전관리기술을 활용한 안전관리의 변화가 예고되고 있다. 중대재해처벌법 시행(22.1.27)이후 50인 이상 사망사고는87건(96명)으로 전년 동기109건(111명)대비22건(20.2%), 15명(13.5%)감소한 것으로 나타났다(국토교통부,2022). 반면에 단순비교지만 일본0.14%, 미국0.37%, 영국0.03%에 비해 한국의 재해율이 높으므로 다양한 안전관리활동의 과제가 남아 있다. 이에 아차사고 유형이 건설현장 특성간의 민감도모델 제시를 기반으로 근본적인 재해관리가 연구의 목적이다. 이를 이루기 위해 국토교통부의 아차사고 발굴데이터를 분석하여 유형을 분류하고, 공사기간, 공사규모, 신체부위 등의 요인간의 아차사고 민감성요인에 대하여 Bayesian Network를 이용하여 아차사고에 영향을 주는 모델링을 제시하고자 한다.
건설산업의 재해율은 다른 산업에 비해 매우 높다. 그 이유로 다른 규모에 비해 상대적으로 더 사고에 취약한 소규모 건설현장의 높은 재해발생율을 꼽고 있다. 최근 난이도 높은 도심 건설공사의 증가, 악천후의 증가 등으로 앞으로 소규모 건설현장의 사고 발생 위험은 더 커질 것으로 예상된다. 따라서 소규모 건설현장의 사고를 사전에 예측하고 이를 통한 사고 예방 및 저감은 건설산업의 재해율을 낮추기 위해 반드시 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 소규모 건설현장 사고를 예측하기 위한 Deep Neural Network Algorithm 기반의 사고 예측 모델 개발 프레임워크를 제안하였다. 본 연구의 프레임워크와 결과를 활용하여 소규모 건설현장 안전관리의 가이드 라인으로 활용이 가능하며, 궁극적으로 소규모 건설현장에서의 사고 위험을 줄임으로써 지속가능한 건설사업관리에 기여할 수 있을 것이다.
지난해 산업재해율은 2012년과 동일한 0.59%를 기록했다. 2006년(0.77%) 이후 6년 연속 감소하던 재해율이 주춤하긴 했으나 2012년 사상 처음으로 0.6%대를 돌파한 이후 그 성과를 유지했다는 점에서 긍정적인 평가를 내릴 만하다. 지난해 연초부터 화학물질 누출, 붕괴 사고 등 대형재해가 빈발하면서 재해율이 크게 상승할 것이라는 우려가 있었지만 노 사 민 정 모두가 강한 재해예방 의지를 갖고 안전활동을 전개하면서 0.5%대를 유지하게 된 것이다. 하지만 내면을 들여다보면 여전히 문제점들이 발견된다. 특히 업종별로 건설업 재해가 지속적인 증가추세에 있고, 55세 이상 연령층의 재해자수가 늘어나는 등 안전관리체계의 부실점이 나타난 것이다. 이에 본지는 김규석 고용노동부 산업안전과 과장을 만나 문제점을 개선하기 위해 정부가 추진 중인 방안을 들어봤다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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