본 연구는 철도 분야에 적합한 인간신뢰도분석(Human Reliability Analysis, HRA) 기반 체계를 구축하기 위해, 인적 오류에 영향을 미치는 수행도 영향 인자(Performance Shaping Factors, PSFs)를 체계적으로 식별하고 구조화하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 원자력발전소(Nuclear Power Plant, NPP)와 항공 등 고신뢰성 산업에서 널리 활용되는 9개의 대표적인 HRA 방법론을 검토하여, 철도 운용에 적용 가능한 PSF를 도출하였다. SPAR-H 프레임워크를 기반으로 초기 PSF 구조를 설계한 후, 계층적 직무분석(Hierarchical Task Analysis, HMEA), 고장모드 및 영향분석(Failure Modes and Effects Analysis, FMEA), 직무분해(Task Decomposition, TD)와 실제 사고 사례 분석을 통합하여 이를 정제하였다. 그 결과, 8개의 상위 범주와 46개의 하위 인자로 구성된 철도 특화 PSF 모델을 제안하였다. 특히, ‘작업 환경 표준성(Operational Environment Standardization)’, ‘인수인계 절차 명확성(Clarity of Handover Procedures)’ 등의 새로운 요소를 도입하여 철도 도메인의 특수성을 반영하였다. 제안된 구조는 철도 분야 HRA 수행 시 표준화와 재현성을 향상시키는 데 기여하며, 궁극적으로 생리적·운영상 데이터를 통합하여 PSF 가중치를 산정할 수 있는 정량적 HRA 방법론 개발을 위한 핵심 기반을 성공적으로 마련한다.
Lee et al. (Wed,) studied this question.