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Ⅰ. 서 론
1914년 상업용 항공 운송이 시작된 이래, 항공 운송산업은 꾸준히 성장하여 현재는 전 세계적으로 매년 약 40억 명 이상의 여행객이 3,500만 대의 항공편을 이용하는 시대에 도래했다(ICAO, 2024). 항공 수요의 증가와 함께 항공 안전을 개선하고자 하는 국제적 노력 또한 발전하였다. 역사적으로 항공 분야 안전관리의 발전은 세 차례의 단계를 거쳐 현재에 이르렀다(Kim, 2023). 첫 번째 단계는 1960년대 중반까지의 기술적 시기로, 이때는 항공기 결함에 대한 조사에 중점을 두었다. 두 번째는 인간과 기계의 상호작용을 중요시했던 인적 요인 시기로서 1990년대 초반까지 유지되었으며 세 번째는 1990년대 후반까지의 기간으로 조직의 안전 문화와 정책, 체계 등 조직적인 영향에 집중하였던 조직적 시기였다. 1960년대 이후 세 차례의 변화를 거쳐, 2000년대 이후로는 ‘국가안전프로그램(state safety programme, SSP)’ 및 ‘안전관리시스템(safety management systsem, SMS)’ 등 시스템적 안전관리를 강조하는 시스템 시대로 변천하였다(Kim, 2023). 시스템적 관리는 지금의 항공산업 전반에서 적용되고 있으며 이는 국제민간항공기구(International Civil Aviation Organization, ICAO)의 Annex 19(safety management)와 관련 지침인 Doc. 9859(safety management manual, SMM)에서 제시한 기준을 기초로 한다.
안전관리 프로세스는 위험 요인(hazard)의 식별을 전제조건으로 한다(ICAO, 2018). ICAO는 위험 요인 식별 방법을 사후적(reactive), 사전적/예방적(proactive) 및 예측적(predictive) 방법으로 구분하면서 이를 위한 안전 데이터의 수집과 활용을 강조하고 있다. 한편, 2018년 이후로는 ‘Data-driven Decision Making’의 개념을 도입하고, 6단계의 데이터 기반 위험관리를 신설하였다(Kim, 2022).
데이터의 수집은 사고/준사고의 조사, 의무/자발적 보고뿐 아니라 일상적인 상황, 시스템의 프로세스 및 환경의 분석 등 다양한 방법으로 수집할 수 있다(ICAO, 2016). 우리나라는 항공 안전의 유지 및 증진을 위한 데이터를 ‘항공안전 데이터’로 정의하고 세부 분류를 ｢항공안전법｣에 정함으로써 데이터 기반 안전관리를 위한 토대를 마련하였다(MOLEG, 2025). 다만, 우리나라는 ‘항공안전 자율보고(이하 ‘자율보고’라 한다)’를 일찌감치 제도화하였으나, 그 시행 기간과 중요성에도 불구하고 여전히 부족한 상황이다(Son & Kim, 2025).
항공 안전의 증진을 위한 ICAO와 회원국의 노력에도 불구하고 항공 사고율은 1997년 정점에 도달한 이후 일정하게 유지되고 있으며 종종 사고가 발생하고 있다(Boeing, 2013). 우리나라 항공철도사고조사위원회 발표에 의하면 항공사고/준사고 빈도는 분야별로 운항, 정비, 환경, 관제 분야 순으로 발생하고 있음을 알 수 있다(Aviation and Railway Accident Investigation Board, 2023). 이러한 결과를 통해 조종사, 정비사, 관제사의 역할과 항공 안전관리는 밀접한 관계에 있음을 확인할 수 있다.
본 연구는 데이터 기반 안전관리에서 자율보고 기능의 중요성에 주목하여 조종사, 관제사, 정비사를 대상으로 자율보고 활성화 방안을 모색하고자 하였다. 구체적으로는 자율보고 의향에 미치는 요인들을 확인하는 한편, 매개변수로서 인식요인의 영향을 확인하였다. 본 연구는 자율보고를 주제로 요인과 매개효과를 분석함으로써 요인들 간의 관계를 구체적으로 제시하고, 자율보고 활성화를 위한 제도적 기초를 제시하고자 하였다.
Ⅱ. 이론적 고찰
항공기 사고는 사람이 비행을 목적으로 항공기에 탑승한 후 내릴 때까지 사망, 중상 또는 행방불명에 처하거나 항공기가 파손 또는 구조적으로 손상되는 경우 등으로 정의되고, 준사고는 항공안전에 중대한 위해를 끼쳐 항공기 사고로 이어질 수 있었던 상황을 말한다(MOLEG, 2025).
2012년부터 2023년까지 전 세계에서 발생한 정기운항 사업용 항공기 사고 현황은 Table 1과 같다(ICAO, 2017; 2020; 2023). 사고 빈도는 2019년에 114건으로 가장 높았으며 2020년과 2021년에는 48건으로 가장 낮았다. 다만, 백만 항공기 편당 사고율은 2012년에 가장 높았던 반면, 2023년에 가장 낮았다. 국내에서 발생한 항공사고/준사고 현황은 Table 2와 같다(MOLIT, 2025). 2012년에는 14건으로 가장 높았던 반면, 2017년과 2021년은 2건으로 가장 낮았다. 사고와 준사고의 평균 약 7건이며, 사고의 평균은 3건이다.
| 년도 | 사고(건) | 백만 편당 사고율(%) |
|---|---|---|
| 2012 | 98 | 3.10 |
| 2013 | 90 | 2.80 |
| 2014 | 97 | 3.00 |
| 2015 | 92 | 2.80 |
| 2016 | 75 | 2.10 |
| 2017 | 88 | 2.40 |
| 2018 | 93 | 2.60 |
| 2019 | 114 | 2.94 |
| 2020 | 48 | 2.14 |
| 2021 | 48 | 1.93 |
| 2022 | 64 | 2.05 |
| 2023 | 66 | 1.87 |
| 평균 | 81 | 2.47 |
| 년도 | 사고(건) | 준사고(건) | 합계(건) |
|---|---|---|---|
| 2012 | 5 | 9 | 14 |
| 2013 | 5 | 4 | 9 |
| 2014 | 3 | 3 | 6 |
| 2015 | 1 | 11 | 12 |
| 2016 | 6 | 5 | 11 |
| 2017 | 1 | 1 | 2 |
| 2018 | 2 | 1 | 3 |
| 2019 | 3 | 9 | 12 |
| 2020 | 2 | 2 | 4 |
| 2021 | 1 | 1 | 2 |
| 2022 | 3 | 1 | 4 |
| 2023 | 4 | 2 | 6 |
| 평균 | 3 | 4 | 7 |
미국 내에서 발생한 항공사고 현황은 Table 3과 같다(NTSB, 2025). 2012년에는 1,716건의 사고가 발생하였고, 2020년에 1,307건으로 감소하였다. 조사 기간 중 사고는 평균은 1,504건이 발생했으며 인명피해가 있는 항공사고의 평균은 337건이었다.
항공사고 조사 결과에서 알 수 있듯이, 우리나라와 미국 등 전 세계적으로 항공사고 발생은 점차 감소하는 경향이나, 항공 안전을 위한 기술적, 제도적 노력에 비해 그 감소율은 높지 않고 일정하게 유지되거나 정체된 상태인 것을 알 수 있다.
자율보고는 의무적으로 보고하도록 정해진 것 외의 사건이나 상태, 상황으로 항공 안전을 저해하거나, 저해할 것으로 판단되는 것을 자율적으로 신고하는 제도를 말한다(MOLEG, 2025). 우리나라 자율보고는 항공 안전 확보를 목적으로 의무보고를 통해서는 수집되지 않은 위해요소를 발굴하기 위해 시행되고 있다. 자율보고는 조종, 관제, 정비, 객실, 운항관리, 그 외 항공업무 관계자 그리고 항공기의 탑승 또는 공항 이용 등 항공교통 서비스를 이용하는 모든 사람이 할 수 있다.
2012년 이후, 지금까지 신고된 자율보고 현황은 Table 4와 같다. 신고는 2024년 569건으로 가장 많았던 반면 2018년에는 105건으로 가장 낮았다(MOLIT, 2016; 2023). 운항 편수에 대비한 자율보고 신고율은 2024년에 0.081%로 가장 높았으며 2018년에 0.015%로 가장 낮았다.
우리나라와 비교하기 위한 미국의 자율보고 현황은 Table 5와 같다. 2024년에 131,138건으로 신고 건수가 가장 높았으며 2020년에는 65,656건으로 가장 낮았다(NASA, 2025). 운항 편수 대비 자율보고 신고율은 2024년 1.35%로 가장 높았던 반면, 2012년에 0.73%로 가장 낮았다(USDT, 2025).
자율 보고율을 비교하면, 미국은 평균 1% 정도로 유지되고 있으나, 우리나라는 평균 0.035%로 약 30배의 차이가 있는 것을 알 수 있다. 우리나라의 자율보고가 20년 이상 시행되었음에도 신고율이 낮은 이유는 자율보고에 대한 의향은 단순히 제도에 대한 인식 부족이나 홍보 미흡보다는 개인적인 제약, 조직의 문화, 국가의 제도 운용방식 등 다양한 요인에 의해 복합적 요인에 영향을 받고 있다고 볼 수 있다. 본 연구는 자율보고 대상자를 중심으로 자율보고 의향에 미치는 요인에 관한 연구를 통해 그 관계성을 밝히고자 한다.
자율보고와 관련된 문헌과 선행연구를 살펴보면 다음과 같다. ICAO(2018)는 ｢안전관리 매뉴얼(Doc. 9859)｣을 통해 국가적 차원, 조직적 차원에서 자율보고를 위한 권고사항을 설명하였으며 안전 문화, 신뢰, 믿음, 신원 보호, 비처벌 등을 권고하고 있다. Norman(2016)은 관제사와 운항관리사, 정비사, 조종사를 대상으로 자율보고에 영향을 미치는 요인들의 관계를 확인하기 위해 요인을 조직적 안전 가치, 보고 마찰, 과거 보고 경험, 공정 문화, 보고 경향으로 구분하여 결과를 제시하였다. Jeon & Kim(2017)은 간호사의 근접오류 보고 의향과 환자의 안전 문화 인식의 관계를 분석함으로써 근접오류 보고체계 개선에 관한 연구를 진행하였다. Sharnparpai et al.(2021)은 자율보고에 영향을 미치는 요인을 탐색적 요인분석을 통해 분석하여 보고자의 공공의식, 조직의 관리자, 안전장치의 구현, 대응 보고 시스템의 효용성, 보고자의 자세 등 총 5개의 요인을 도출하였다. Sieberichs & Kluge(2021)는 조종사의 자율보고에 관한 연구를 위해 구성 요인을 개인적 차원, 맥락적 차원, 목표 선택 요인, 목표 달성 추구 요인으로 구분하였으며 조종사들이 자발적으로 보고할 때 안전 관련 변화, 조직 학습 등의 목표를 추구하는 행동에 관한 연구를 진행하였다. Under & Gerede(2020)는 관제사가 자율보고를 하지 않는 원인을 규명하기 위한 연구를 진행하면서 영향을 미치는 요인을 관계적 및 친사회적 두려움 및 방어적 정지 및 수용, 분리로 구분하였다.
Ⅲ. 연구설계 및 방법
본 연구는 자율보고 의향에 영향을 미치는 요인과 그 관계를 확인하기 위해 선행연구를 기반하여 연구모형을 Fig. 1과 같이 독립변수, 매개변수, 종속변수를 설정하였다.
먼저, 독립변수는 3개의 요인으로 결정하고 요인별 잠재변수를 구별하였다. 첫 번째, 국가적 요인(SF)은 보호체계(PS) 및 보고제도(RS)로 분류하였으며 두 번째, 조직적 요인(OF)은 안전문화(SC)와 경영진의 지원(MS)을 분류하고 세 번째, 상황적 요인(SF)은 상황적 제약(SR)과 보고 경험(REXP)으로 구분하였다.
다음으로 매개효과 확인을 위한 매개변수는 자율보고 인식요인(VRPF)으로 정의하고 잠재변수는 보고 용이성(RA), 보고 효용성(RE) 및 보고 두려움(RF)을 지정하였다. 끝으로 종속변수는 자율보고 의향(VRW)으로 구분하였다.
Fig. 1의 연구모형을 토대로 변수 사이의 관계를 확인하고 매개변수의 간접효과를 확인하기 위한 연구가설은 아래와 같다.
H-1: 국가적 요인은 자율보고 인식요인에 정(+)의 유의한 영향을 미친다.
H-2: 조직적 요인은 자율보고 인식 요인에 정(+)의 유의한 영향을 미친다.
H-3: 상황적 요인은 자율보고 인식 요인에 정(+)의 유의한 영향을 미친다.
H-4: 자율보고 인식 요인은 자율보고 의향에 정(+)의 유의한 영향을 미친다.
H-5: 국가적, 조직적, 상황적 요인은 자율보고 의향에 정(+)의 유의한 영향을 미친다.
H-6: 자율보고 인식요인은 국가적 요인과 자율보고 의향에 유의한 간접효과가 있다.
H-7: 자율보고 인식요인은 조직적 요인과 자율보고 의향에 유의한 간접효과가 있다.
H-8: 자율보고 인식요인은 상황적 요인과 자율보고 의향에 유의한 간접효과가 있다.
본 연구의 변수들의 개념을 측정하기 위해 선행연구의 측정 도구를 기초로 재구성하여 총 40개 문항의 측정 도구를 도출하였다. 모든 항목은 세부적인 조사를 위해 리커트(Likert) 7점 척도를 사용하여 측정하였다.
첫째, 국가적 요인의 보호체계는 Kim(2009), Under & Gerede(2020)의 연구를 바탕으로 익명성, 법적 보호, 기밀성, 불이익 4개 문항으로 측정하였다. 보고제도는 Cheon(2022), ICAO(2018)를 바탕으로 절차준수, 시스템화, 정보공유·전파, 노력 4개 문항으로 측정하였다.
둘째, 조직적 요인의 안전문화 변수는 Jeon & Kim(2017), Sharnprapai et al.(2021)의 연구를 바탕으로 소통 자유, 위험 이해, 정책·규정, 공정 문화 4개 문항으로 측정하였다. 경영진의 지원 변수는 Sharnprapai et al.(2021), Kim(2012)의 연구를 바탕으로 소통 자유, 위험 이해, 정책·규정, 공정 문화 5개 문항으로 측정하였다.
셋째, 상황적 제약은 Sieberichs & Kluge(2021), Jausan et al.(2017)의 연구를 바탕으로 업무과다, 시간 부족, 침묵, 업무 신속 압박 4개 문항으로 측정하였다. 보고경험은 Norman(2022)의 연구를 바탕으로 피드백 경험, 개선 경험, 긍정적 경험 3개 문항으로 측정하였다.
넷째, 자율보고 인식요인에 대한 보고 용이성은 Sharnprapai et al.(2021)의 연구를 바탕으로 접근 용이, 사용 쉬움, 설명 명확 3개 문항으로 측정하였다. 보고 효용성은 Jeon & Kim(2017)의 연구를 바탕으로 개선, 재발 방지, 피드백, 조사의 4개 문항을 측정하였다. 보고 두려움은 Sieberichs & Kluge(2021), Under & Gerede(2020)의 연구를 바탕으로 평판, 불이익, 비난, 처벌, 관계 악화 5개 문항으로 측정하였다.
다섯째, 자율보고 의향은 Norman(2022), Jo & Lee(2024)의 연구를 바탕으로 위험하지 않은 장애, 위험 장애, 나로 인한 장애, 동료로 인한 장애 4개 문항으로 측정하였다.
본 조사는 항공사고와 가장 밀접한 관계가 있는 종사자인 조종사, 관제사, 정비사를 대상으로 2025년 1월 15일부터 2025년 2월 8일까지 설문지를 배포하여 534부의 설문지를 회수하였다. 회수된 설문지 중 25개의 불성실한 답변 설문지를 제외하고, 총 509개 설문을 분석에 사용하였다. 다양한 종류의 자격증명을 보유한 조종사의 경우, 사업용 조종사 자격증명 보유자로 현업에서 근무 경험이 있는 또는 군 조종사로 통제하였다.
실증연구를 위해서 IBM SPSS Statistics v.23과 PROCESS Macro 4.3을 사용하여 Table 6의 연구 과정에 따라 분석하였다.
| 순번 | 분석 방법 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 빈도분석 | 인구통계학적 특성 |
| 2 | 기술통계분석 | 측정변수의 정규성 |
| 3 | 탐색적 요인분석 | 측정변수의 공통 요인 및 타당성 |
| 4 | 신뢰도 분석 | 측정변수의 신뢰성 |
| 5 | 상관관계분석 | 잠재변수의 상관관계 적합성 및 내적 일관성 |
| 6 | Process Macro Model 4 | 잠재 변수 간의 인과 관계 및 간접효과 (bootstrapping 5,000번) |
Ⅳ. 실증분석
본 연구의 509명 인구학적 특성은 Table 7과 같다. 성별은 남성의 비율(79.8%)이 여성의 비율(20.2%,)보다 확연히 높았다. 연령대 비율은 30대(36.0%), 40대(27.1%), 50대(19.1%), 20대(13.9%) 및 60대 이상(3.9%) 순으로 높았다. 종사자 직군은 조종사, 정비사, 관제사 순으로 높았으며 각각의 비율은 48.9%, 30.3%, 20.8%로 조사되었다.
근무 경력은 5년 미만 비율이 27.3%이고, 5∼9년은 18.3%, 10년∼14년과 25년 이상은 17.9%로 같았으며 15년∼19년은 10.6%, 20년∼24년은 8.1%로 확인되었다. 근무 분야는 항공사, 국가기관/공공기관, 군, 일반항공, 기타 순으로 나타났다.
자율보고 경험은 조직 내 보고 경험이 있는 사람 비율(41.5%)과 보고 경험이 없는 사람(40.9%)의 비율이 유사하였으며 이들 비율은 한국교통안전공단에 보고한 경험이 있는 사람 비율(9.4%)과 한국교통안전공단과 조직 내 모두에 보고한 경험이 있는 사람(8.3%)에 비해 월등히 높았다.
기술통계 분석 결과는 Table 8과 같다. 총 40개 측정변수 중 자율보고 의향 2(VRW2)의 평균이 5.752로 가장 높았으며, 상황적 제약 4(SR4)의 평균이 2.766으로 가장 낮았다. 전체 측정변수는 평균은 2.0에서 6.0 범위에 분포하였다. 표준편차는 보고 두려움 5(RF5)의 표준편차가 1.9827로 가장 높았으며, 자율보고 의향 2(VRW2)의 표준편차가 1.2477로 가장 낮았다. 전체 측정변수는 표준편차는 1.0에서 2.0 범위에 분포하였다. 정규성 확인을 위해 왜도와 첨도를 확인한 결과, 왜도 절댓값의 가장 높은 값은 자율보고 의향 2(VRW2)로 -1.196이며, 가장 낮은 값은 보고 두려움 5(RF5)가 0.026이었다. 첨도 절댓값의 가장 높은 값은 자율보고 의향 2(VRW2)로 1.629이며, 가장 낮은 값은 보고 용이성 1(RA1)이 -0.014이었다. 전체 측정변수는 왜도 절댓값 2 미만, 첨도 절댓값 7 미만 사이에 분포함에 따라 정규성 기준을 충족하는 것으로 확인되었다.
측정 도구에 대한 신뢰성과 타당성을 확인하기 위해 KMO와 Bartlett의 구형성 검정, 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 베리맥스 직각회전 방식을 활용한 탐색적 요인분석, 크론바흐 알파(Cronbach's α)를 통한 신뢰도 분석을 진행하였으며 분석 결과는 아래와 같다.
국가적 요인(SF)에 관한 분석 결과는 Table 9와 같다. 추출된 측정변수의 공통성 최솟값은 0.778(RS 3, 4)로 모든 변수가 0.5를 초과하였다. KMO의 표본 적합도는 0.905로, Bartlett 구형성 검증은 χ2=3,717.447로 나타났다. 요인은 2개의 하위요인이 추출되었으며 추출된 각 요인은 고윳값이 1을 초과하였고 추출된 요인의 누적 분산비(=82.200%)는 60%를 초과하였다. 신뢰도 크론바흐 알파 값에서는 보호체계(PS)가 0.938, 보고제도(RS)는 0.912로 확인되었다.
조직적 요인(OF)의 결과는 Table 10과 같다. 추출된 측정변수의 공통성 최솟값은 0.662(SC 4)로 모든 변수가 0.5를 초과하였다. KMO의 표본 적합도는 0.918, Bartlett 구형성 검증은 χ2=4,397.916으로 나타났다. 요인은 2개의 하위요인이 추출되었으며 추출된 각 요인은 고윳값이 1을 초과하였고 추출된 요인의 누적 분산비(=80.263%)는 60%를 초과하였다. 크론바흐 알파 값은 안전문화(SC) 0.883, 경영진의 지원(MS) 0.953으로 나타났다.
상황적 요인(SF)의 결과는 Table 11과 같다. 추출된 측정변수의 공통성 최솟값은 0.538(SR 3)로 모든 변수가 0.5를 초과하였다. KMO의 표본 적합도는 0.716, Bartlett 구형성 검증은 χ2=2,197.488로 나타났다. 요인은 2개의 하위요인이 추출되었으며 추출된 각 요인은 고윳값이 1을 초과하였고 추출된 요인의 누적 분산비(=75.303%)는 60%를 초과하였다. 크론바흐 알파 값은 상황적 제약(SR)이 0.857, 보고 경험(REXP)은 0.884로 나타났다.
인식 요인(VRPF)의 분석 결과는 Table 12와 같다. 추출된 측정변수의 공통성 최솟값은 0.827(RE 4)로 모든 변수가 0.5를 초과하였다. KMO의 표본 적합도는 0.908로 확인되었고 Bartlett 구형성 검증은 χ2=704 1.816으로 분석되었다. 분석을 통해 3개 하위요인을 추출하였다. 추출된 각 요인은 고윳값이 1을 초과하였고 추출된 요인에 의한 누적 분산비(=87.531%)는 60%를 초과하였다. 크론바흐 알파 값은 보고 용이성(RA) 0.941, 보고 효용성(RE) 0.937, 보고 두려움(RF) 0.974로 나타났다.
자율보고 의향(VRW)의 분석 결과는 Table 13과 같다. 측정변수 공통성 최솟값은 0.677(VRW 1)로 모든 변수가 0.5를 초과하였다. KMO 표본 적합도에서는 0.780, Bartlett 구형성 검증 결과에서는 χ2=1,020.930으로 나타났다. 요인분석 결과, 1개의 하위요인이 추출되었으며 추출된 각 요인은 고윳값이 1을 초과하였고 추출된 요인에 의한 누적 분산비(=71.896%)는 60%를 초과하였다. 크론바흐 알파 값은 0.865로 나타났다.
본 연구의 잠재 변수인 보호 체계(PS), 보고제도(RS), 안전문화(SC), 경영진의 지원(MS), 상황적 제약(SR), 보고 경험(REXP), 보고 용이성(RA), 보고 효용성(RE), 보고 두려움(RF), 자율보고 의향(VRW) 간 상관관계를 확인하기 위해 피어슨의 상관관계 분석(Pearson’s correlation analysis)을 실시한 결과는 Table 14와 같다.
보호 체계는 보고제도(r=0.700, p<0.001)와 상관성이 가장 높았으며, 보고제도는 경영진의 지원(r=0.617, p<0.001)과 상관성이 높게 나타났다. 안전문화는 경영진의 지원(r=0.773, p<0.001)과 상관성이 가장 높았으며, 경영진의 지원은 보고 효용성(r=0.716, p<0.001)과 상관성이 높게 나타났다. 상황적 제약은 보고 두려움(r=0.362, p<0.001)과 상관성이 가장 높았으며, 보고 경험은 보고 효용성(r=0.501, p<0.001)과 상관성이 높게 나타났다. 보고 용이성은 보고 효용성(r=0.595, p<0.001)과 상관성이 가장 높았으며, 보고 효용성은 자율보고 의향(r=0.547, p<0.001)과 상관성이 높게 나타났고 보고 두려움은 자율보고 의향(r=-0.441, p<0.001)과 상관성이 있는 것으로 나타났다.
매개효과 및 가설검증을 위해 Hayes(2022)의 PROCESS macro Model 4를 통해 검증한 결과는 Table 15, Table 16과 같다.
첫째, 보호 체계(PS)에서는 보고 용이성(ß=0.062, p<0.05), 보고 효용성(ß=0.079, p<0.05)에 정(+)의 영향을, 보고 두려움(ß=-0.603, p<0.001)에는 부(-)의 영향을 미쳤다. 보고제도(RS)는 보고 용이성(ß=0.233, p<0.001)과 보고 효용성(ß=0.161, p<0.001)에 정(+)의 영향을 미쳤다.
둘째, 안전 문화(SC)는 보고 효용성(ß=0.183, p<0.001)에 정(+)의 영향을 미쳤고 경영진의 지원(MS)은 보고 용이성(ß=0.135, p<0.001)과 보고 효용성(ß=0.241, p<0.001)에 정(+)의 영향을 미쳤다.
셋째, 상황적 제약(SR)은 보고 용이성(ß=-0.761, p< 0.01)에 부(-), 보고 두려움(ß=0.409, p< 0.001)에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 보고 경험(REXP)은 보고 용이성(ß=0.078, p< 0.05)과 보고 효용성(ß=0.224, p< 0.001)에 정(+)의 영향을 미쳤다.
넷째, 보고 용이성(ß=0.167, p< 0.05), 보고 효용성(ß=0.200, p< 0.001)은 자율보고 의향(VRW)에 정(+)의 영향을 보고 두려움(ß=-0.082, p< 0.001)은 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
다섯째, 안전문화(ß = 0.155, p< 0.01), 보고 경험(ß = 0.120, p< 0.01)은 자율보고 의향(VRW)에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
매개효과의 간접효과를 알아본 결과는 다음과 같다. 보호체계(PS)와 자율보고 의향(VRW) 관계에서 보고 효용성(RE)은 하한(LLCI=0.0005)과 상한(ULCI=0.03 68) 신뢰구간 사이에 0을 포함하지 않아 간접 영향을 미쳤다. 보고 두려움(RF)의 하한(LLCI=0.0169)과 상한(ULCI=0.0875) 신뢰구간 사이에 0을 포함하지 않아 간접 영향이 있었다. 보고제도(RS)와 자율보고 의향 간의 관계(VRW)에서 보고 용이성(RA)의 하한(LLCI=0.0 086)과 상한(ULCI=0.0749) 신뢰구간, 보고 효용성(RE)의 하한(LLCI=0.0095)과 상한(ULCI=0.0626) 신뢰구간 사이에 0을 포함하지 않아 간접 영향을 미치는 것으로 나타났다.
안전문화(SC)와 자율보고 의향(VRW) 관계에서 보고 효용성(RE)의 하한(LLCI=0.0094)과 상한 (ULCI= 0.0739) 사이에 0을 포함하지 않아 간접 영향을 미쳤으며, 경영진의 지원(MS)과 자율보고 의향(VRW) 관계에서 보고 용이성(RA)의 하한(LLCI=0.0043)과 상한 (ULCI=0.0458) 사이에 0을 포함하지 않아 간접 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 보고 효용성(RE)도 하한(LLCI=0.0201)과 상한 신뢰구간(ULCI=0.0805) 사이에 0을 포함하지 않아 간접 영향을 미쳤다.
상황적 제약(SR)과 자율보고 의향(VRW) 관계에서 보고 용이성(RA)의 하한(LLCI=-0.0293)과 상한(ULCI =-0.0017) 사이에 0을 포함하지 않아 간접 영향을 미쳤으며, 보고 두려움(RF)의 하한(LLCI=-0.0605)과 상한(ULCI=-0.0115) 사이에 0을 포함하지 않아 간접 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보고 경험(REXP)과 자율보고 의향(VRW) 관계에서 보고 용이성(RA)의 하한(LLCI=0.0001)과 상한 (ULCI=0.0333) 사이에 0을 포함하지 않아 간접 영향을 미쳤다. 또한 보고 효용성(RE)도 하한(LLCI=0.0167)과 상한(ULCI=0.0790) 사이에 0을 포함하지 않아 간접 영향을 미쳤다.
Ⅴ. 결 론
본 연구는 조종사, 관제사, 정비사의 자율보고에 대한 인식요인을 매개로 자율보고에 영향을 미치는 요인들이 보고 의향에 영향을 미치는 관계를 확인하기 위한 연구로 자율보고에 대한 인식의 매개효과를 검증하여 자율보고 활성화를 위한 선행요인으로 자율보고에 대한 인식의 중요성을 증명하였으며 연구의 결과는 다음과 같다.
첫째, 자율보고에 영향을 미치는 요인이 자율보고 인식요인에 미치는 영향은 다음과 같다. 국가적 보호체계가 좋을수록 보고 용이성과 효용성 인식이 좋아지고 보고 두려움 인식은 낮아지는 것으로 나타났다. 보고제도가 좋을수록 보고 용이성과 효용성 인식이 좋아진다고 나타났다. 안전문화는 좋을수록 보고 효용성에 대한 인식이 높아진다고 나타났다. 경영진의 지원이 좋을수록 보고 용이성과 효용성 인식이 좋아진다고 나타났다. 상황적 제약은 많을수록 보고 용이성 인식이 낮아지고 보고 두려움이 높아진다고 나타났다. 보고 경험이 좋을수록 보고 용이성과 효용성 인식이 높아진다고 나타났다.
둘째, 자율보고 인식요인이 자율보고 의향에 미치는 영향은 보고 용이성과 효용성에 대한 인식이 높아질수록 자율보고 의향이 높아지고 보고 두려움에 대한 인식이 높아질수록 자율보고 의향이 낮아진다고 나타났다.
셋째, 자율보고에 영향을 미치는 요인이 자율보고 의향에 미치는 영향은 안전 문화와 보고 경험이 좋을수록 자율보고 의향이 높아진다고 나타났다.
넷째, 국가적 요인과 자율보고 의향 간에 자율보고 인식요인의 매개효과는 보호체계가 좋을수록 보고 효용성 인식이 높아져 자율보고 의향이 높아지고 보고 두려움은 인식은 낮아져 자율보고 의향이 높아지는 매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 보고제도가 좋을수록 보고 용이성과 효용성에 대한 인식이 좋아져 자율보고 의향이 높아지는 매개효과를 가지는 것으로 나타났다.
다섯째, 조직적 요인과 자율보고 의향 간에 자율보고 인식요인의 매개효과는 안전문화가 좋을수록 보고 효용성에 대한 인식이 높아져 자율보고 의향이 높아지는 매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 경영진의 지원이 좋을수록 보고 용이성과 효용성 인식이 좋아져 자율보고 의향이 높아지는 매개효과를 가지는 것으로 나타났다.
여섯째, 상황적 요인과 자율보고 의향 간에 자율보고 인식요인의 매개효과는 상황적 제약이 많을수록 보고 용이성에 대한 인식이 낮아지고 보고 두려움에 대한 인식이 높아져 자율보고 의향이 낮아지는 매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 보고경험은 좋을수록 보고 용이성과 효용성 인식이 좋아져 자율보고 의향이 높아지는 매개효과를 가지는 것으로 나타났다.
본 연구 결과에 따라 정부 차원에서는 국가적 노력, 조직적 차원에서는 개선, 상황적 요인에 대한 해소와 좋은 보고경험을 통해 자율보고에 대한 인식을 개선하여 자율보고 의향을 높여 자율 보고율의 증가시킬 필요가 있을 것이다. 비록 항공 사고율이 낮더라도 안주하는 것이 아니라 지속적으로 보고되지 않는 위해요인들의 발굴을 통해 단 한 번의 사고가 일어나지 않도록 항공 안전을 위한 지속적인 노력이 필요할 것이다.
본 연구는 자율보고에 영향을 미치는 요인들과 관계를 확인하여 제도적 개선 방안을 제시했다는 점에도 불구하고 다음과 같은 한계가 있다.
본 연구는 조종사, 관제사, 정비사 전체를 대상으로 한 연구로서 종사자 간에 문화, 인식 등에 차이가 있을 수 있음을 고려하면 후속 연구를 통해 직군별 차이점을 도출할 필요가 있을 것이다. 그리고 본 연구의 표본 중 한국교통안전공단 또는 조직 내의 자율보고 경험이 없는 사람은 40.9%로 상당히 많은 사람이 보고 경험이 전무한 것으로 나타났다. 이에 본 연구목적에 따른 자율보고에 영향을 미치는 요인 외에도 자율보고 의향에 장애가 되는 요소에 관한 추가 연구를 통해 자율보고를 하지 않는 이유에 대해 좀 더 자세히 알아볼 필요가 있을 것이다.
연구의 한계점은 추후 연구에 반영함으로써 자율보고 방식의 정책적, 제도적 개선에 유의미한 방향성과 시사점을 제언할 수 있을 것이다.
