1. 서 론

최근 산업재해는 단순한 현장 사고를 넘어 기업의 지속가 능경영과 국가 경쟁력에 중대한 영향을 미치는 사회적 문제로 인식되고 있다. OECD 통계(2024)에 따르면, 한국의 근로자 1만 명당 산업재해 사망자 비율은 0.39명으로 OECD 평균인 0.29명을 상회하는 것으로 나타났다. 산업재해는 근로자의 생명과 안전을 위협할 뿐만 아니라 기업의 생산성 저하, 사회적 비용 증가, 기업 신뢰도 하락 등 광범위한 사회경제적 손실을 유발한다. 이에 정부는 기업의 사회적 책임경영을 강화하고 산업안전 수준을 제고하기 위하여 안전투자 공시제도 도입을 포함하여 다양한 정책을 추진하고 있다.

안전투자 공시제도는 기업의 안전투자 현황과 성과를 대외적으로 공개함으로써 안전 경영의 투명성을 제고하고 이해관계자의 신뢰를 강화하기 위한 정책이라 할 수 있다. 이는 재무 정보 중심의 공시를 넘어 ESG(Environmental, Social, Governance) 영역에 해당하는 비재무적 정보를 제도적으로 관리·감독하는 것이다. 그러나 제도의 도입 초기 단계에는 공시 항목의 적정성, 평가체계의 신뢰성, 기업 간 비교 가능성 부족 등 여러 한계가 지적되고 있다. 특히 안전투자의 효과성이나 실질적 성과를 객관적으로 검증할 수 있는 지표체계가 미비한 점은 기업의 자발적인 안전투자 유인과 산업재해 저감 정책의 실효성을 저해하는 주요 요인으로 작용하고 있다.

한국은 삼면이 바다로 둘러싸인 지정학적 특성과 남북 분단으로 인한 육로 운송의 한계로 인하여 대외무역의 90% 이상을 해상 운송이 담당하고 있다. 해운산업은 자국 화물 운송은 물론, 글로벌 공급망(Global Supply Chain)의 핵심축으로서 국제 해운 서비스를 제공하여 외화를 획득하고 국가의 국제수지 개선에 기여하고 있다. 이와 같은 점에서 해운산 업은 단순한 운송 수단을 넘어 한국 경제의 안정성을 보장하고 산업 생태계를 유지하는 기간 산업으로 평가된다. 이에 해양사고로 해운산업의 기능이 저해되는 경우 경제활동 위축 및 비용 증가로 국가 경제 전반에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다.

해양사고는 단순한 선박 운항 상 문제를 넘어, 인명피해, 해양오염, 물류 차질, 국가 신뢰도 저하 등 광범위한 사회경 제적 손실을 초래한다. 해양수산부 통계(2024)에 따르면, 2020년 이후 발생한 해양사고는 연평균 3,017건, 사망·실종 인명피해는 연평균 120명으로 나타났다는 점에서 해양사고의 심각성을 알 수 있다. 해양 사고의 주요 유형은 항해/경계 소홀, 운항 규정 미준수, 안전 시스템 미비, 정비/검사 소홀 등 운항 과실 및 감독 소홀 등에 의한 것으로 분석된다. 이러한 실태는 국가 해양안전 거버넌스 강화를 위한 안전투자 확대와 안전경영의 투명성 확보를 위한 제도적 장치 마련이 시급함을 시사하고 있다.

이에 정부는 해양사고 예방과 기업의 사회적 책임 강화를 위하여 2024년 해운 안전투자 공시제도를 시범 운영한 뒤, 2025년 7월부터 본격적으로 도입하고 있다. 해운 안전투자 공시제도는 해운기업의 안전관리체계 구축, 인적자원 교육, 설비 투자 등 안전 관련 활동을 외부에 투명하게 공개하는 것이다. EU는 2024년부터 기업지속가능성공시지침을 통해 안전관리, 승무원 복지 및 교육, 사고예방 투자에 관한 내용 공시를 의무화하고 있다. 이와 같은 점에서 한국의 해운 안전투자 공시제도는 전통적 재무 공시를 넘어 비재무적 정보 공시 확대라는 글로벌 ESG 흐름과 궤를 같이 할 뿐만 아니라 해운산업의 지속가능성과 안전 경쟁력을 동시에 강화하는 정책으로 평가할 수 있다.

이런 배경하에서 본 연구에서는 해양사고 예방과 안전경영 투명성 확보라는 해운 안전투자 공시제도의 정책적 의의를 재확인하고 제도의 실효성 제고를 위한 개선 방향을 모색하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 해운 안전투자 공시항목의 실질적인 해양 안전 기여도를 정량적으로 평가하기 위하여 전문가를 대상으로 설문조사를 시행하고자 한다. 또한, 설문조사에 응한 전문가의 주관적이고 모호한 판단의 불확실성(Fuzziness)을 해소하기 위하여 퍼지이론(Fuzzy Theory)을 적용하고자 한다. 뿐만 아니라 복잡한 의사결정 문제를 계층적으로 구조화하고, 의사결정자의 주관적인 판단을 정량적으로 변환하기 위하여 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 사용하고자 한다.

2. 선행연구

2.1 안전투자 공시제도에 관한 선행연구

산업안전에 대한 사회적 요구 증대로 중대재해처벌법이 시행되었음에도 불구하고 한국의 산업재해 사망률은 선진국 대비 높은 수준을 보이고 있다. 각국 통계 자료에 따르면, 2023년 한국의 노동자 1만 명당 산업재해 사망자 비율은 0.39명으로 미국, 0.35명, OECD 0.29, 일본 0.13명을 크게 상회하고 있다. 이에 한국 정부는 ‘모든 일하는 사람을 위한 안전일터 구현’을 목표로 내세우면서 2030년까지 OECD 평균 수준인 0.29명으로 사망재해율을 감소시키기 위한 정책을 추진하고 있다. 이런 정책에는 근로감독관의 권한을 확대하거나 근로자의 제한을 완화하는 작업중지권 확대와 산업안전보건 공시제도 등이 포함된다.

한국에서 산업재해가 발생하는 경우, 경영책임자는 중대재해처벌법에 따라 징역 1년 이상의 징역 또는 벌금 10억 원 이하의 과태료나 영업정지 등의 행정 명령을 받을 수 있다. 또한, 안전관리체계를 미구축하는 경우 사업주는 산업안전 보건법에 따라 최대 1억 원의 과태료 및 시정명령 등의 행정처분 대상이 된다. 이와 같이 강력한 형사 제재와 행정처 분에도 불구하고 일부 기업에서는 비용 절감 논리에 따라 투자가 후순위로 밀리는 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 이에 기업이 안전을 비용(Cost)이 아닌 투자(Investment)로 인식하도록 유도하고, 자발적인 안전 투자 확대를 위한 정책에 관한 연구가 이루어지고 있다.

항공산업은 안전사고 발생 시 막대한 인명 피해와 경제적 손실이 발생하여 안전투자에 대한 투명한 정보 공개가 필요하지만 지금까지 제한적으로 공개되어 왔다. 이에 따라 2019년 제정된^「항공안전법_」을 바탕으로 2022년부터 2년간 시범 운영을 거쳐 2023년부터 항공안전투자 공시제도가 시행 되었다. 이에 Nam et al.(2024)은 국내 항공운송사업자들의 안전투자 현황과 동향을 분석하고 제도 개선 방안을 제시하였다. 또한, 제도의 장기적인 성공을 위하여 단순한 비용 공개를 넘어 투자의 질적 평가와 실질적인 안전 성과와의 연계를 강화하는 방향으로 발전해야 한다고 주장하였다.

2014년 세월호 사고 이후 높아진 국민의 안전 요구에 부응하기 위하여 해양수산부는 해사안전기본법에 근거하여 2024년 해운 안전투자 공시제도를 시범 운영하였다. 이는 선사의 안전 활동에 대한 투자 내역을 국민에게 공개하여 정보의 비대칭성을 해소하고 시장 감시를 통한 해양사고 저감을 목표로 한다. 이에 Lee(2025)는 해운 안전투자 공시제도의 성공적인 도입과 정착을 위하여 타 산업분야의 안전투자 공시제도를 바탕으로 제도 개선 방안을 도출하였다. 해운 안전투자 공시제도가 실질적인 사고 저감에 기여하기 위하여 해운산업의 특성을 반영한 공시항목의 고도화가 필요한 것으로 분석되었다.

철도산업은 대형 사고 발생 시 막대한 피해를 초래하나 안전 관련 지출이 유지보수 비용으로 인식되거나 경영 효율화로 인하여 투자 우선순위 대상에서 밀리는 경향이 있었다. 이에 Choi et al.(2016)은 국내외 안전투자 공시제도와 철도공기업의 안전 투자 현황 및 재무적 특성을 분석하여 공시제도 도입을 위한 법적 근거 및 세부 운영 방안을 제시하였다. 기업의 자발적인 투자 확대 유도를 위하여 첫째, 안전 투자 실적을 정부 보조금 지원 등의 정책 결정에 연계하고, 둘째, 공시 정보를 대중에게 제공하여 이용자가 안전한 철도 운영기관을 선택할 수 있도록 시장 감시 기능을 활성화 해야 한다고 주장하였다.

고위험 산업에 속한 상장 기업들의 산업안전 문제는 단순한 사회적 책임을 넘어 기업의 지속 가능한 발전과 시장 가치에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요인으로 인식되고 있다. 이에 따라 Zhang et al.(2023)은 안전 정보 공개 수준이 고위험 산업 상장 기업의 재무적 및 비재무적 성과에 미치는 영향을 규명하였다. 이를 위하여 중국 선전 증권거래소의 고위험 산업 222개 상장 기업을 대상으로 선정하고, 다중회귀분석 및 기타 통계 모델을 이용하였다. 고위험 산업에서 안전 정보공시 수준이 기업 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 안전투자 공시제도가 기업 발전에 도움이 되는 것을 알 수 있다.

코로나19 팬데믹은 기업의 산업 보건 및 안전(Occupational Health and Safety)을 현장 안전 문제에서 공중 보건 및 전염병 관리 문제로 확장시켰다. 이에 따라 Abudayah et al.(2025) 은 팬데믹 동안 OHS 정보 공개가 기업의 성과 및 시장 평가 에 미친 영향을 검토하였다. 이를 위하여 중동 지역 10~20개 기업의 OHS 책임자 및 인사관리자를 대상으로 설문조사와 인터뷰를 시행하여 정성적 자료를 수집하였다. 분석 결과, 기업의 보건 및 안전 정보 공개 수준과 직원 성과 및 기업 성과 사이에 중요한 관계가 존재함을 발견하여 투명한 공시가 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

한국의 안전투자 공시제도는 기업의 사회적 책임을 묻기 위하여 안전투자에 대한 재무적 정보를 의무적으로 공개하는 것이다. 그러나 국외에서는 안전관리에 관한 정보 공개가 강제화되어 있지 않아 의무적 위험 공시와 자발적 위험 공시 간의 상호작용에 관해 연구되고 있다. 이에 Cordazzo et al.(2017) 은 2007∼2010년까지 독일, 미국, 이탈리아, 프랑스, 영국기업의 연차 보고서에 담긴 강제적 및 자발적 위험 정보를 분석 하였다. 의무적 공시와 자발적 공시 사이의 보완적 효과는 모든 위험 규제 관할권에서 존재하였으나, 국가별 위험 규제에 기반하여 보완적 효과적 정도는 국가 간 차이를 보였다.

반면, He et al.(2018)은 기업의 자본 비용과 자발적 및 강제적 공시 간의 연관성 검토를 위하여 2002∼2015년 미국 상장 기업의 공시 자료를 이용하였다. 자발적 공시와 강제적 공시 모두 상관관계가 있었으나 사건 기반 강제 공시만이 자발적 공시를 설명하는 모델에서 유의미한 결과가 나타났다. 자본 비용은 세 가지 공시 유형에 영향을 받았으나 강제적 공시를 포함하더라도 자발적 공시와 자본 비용에는 영향을 미치지 않았다. 이를 통해 의무공시를 충실히 수행한 기업일수록 자발적 공시의 추가 효과가 커지며, 단순한 규제 강화보다 기업의 자발적 정보 공개를 유도하는 공시정책이 효과적인 것으로 검토되었다.

한국의 안전투자 공시제도는 기업의 안전경영 활동을 투명하게 공개하고 이해관계자의 의사결정에 필요한 안전 투자 정보 접근성 제고를 위하여 도입되었다. 이 제도는 기업의 재무적 정보 이외의 비재무적 정보를 공개함으로써 ESG 경영 확산이라는 글로벌 흐름과 부합하는 정책이다. 특히, 해운 안전투자 공시제도는 안전관리, 승무원 복지 및 교육, 사고 예방 투자 등 해운 분야에 특화된 안전 관련 내용의 공시를 명시하고 있다. 이와 같은 점에서 해운 안전투자 공시 제도는 글로벌 규제 환경의 변화에 선제적으로 대응하고, 기준 미충족 시 발생할 수 있는 잠재적 무역 리스크 저감을 위한 노력으로 평가할 수 있다.

2.2 Fuzzy-AHP에 관한 선행연구

AHP는 복잡한 의사결정 문제 해결을 위하여 1970년대 미국의 수학자 Tomas L. Saaty가 개발한 다기준 의사결정(Multi- Criteria Decision Making) 기법이다. AHP는 의사결정 요인들을 계층적 구조로 분해하고, 쌍대비교(Pairwise Comparison)를 수행하여 각 요인의 상대적 중요도를 정량적으로 도출한다. 또한, AHP는 복잡한 문제를 단순 구조로 분해하여 체계적인 분석이 가능하며, 수학적 근거를 이용하여 객관적인 가중치를 도출할 수 있다. AHP는 정성적 요소가 많은 문제에 정량적 분석 틀을 제공하여 의사결정의 투명성을 제고하지만 평가 기준의 수가 많으면 일관성이 저하되는 한계가 있다.

Fuzz-AHP는 AHP 한계를 극복하기 위하여 개발된 것으로 의사결정 과정에서 나타나는 인간의 주관적 판단과 불명확한 언어적 표현에 내포된 모호성을 해결하고자 퍼지 집합 이론을 결합한 것이다. 이에 Fuzzy-AHP는 AHP가 가진 계층적 구조의 장점은 가지면서 주관적인 평가의 불확실성을 수용하고 정량화한다. Fuzzy-AHP는 전문가의 언어적 평가(예 : 매우 중요하다)를 삼각 퍼지수(Triangular Fuzzy Numbers)인 (L, M, U)로 변환하여 모호성을 정량화한다. 이와 같이 퍼지 수가 판단의 불확실한 범위를 현실적으로 모형에 반영하여 현실적인 의사결정이 가능하다는 점에서 Fuzzy-AHP를 이용한 연구가 이루어지고 있다.

산업재해가 중소기업에 경제적 손실을 유발하고 있다는 점에서 대부분의 기업들은 산업안전 증진을 위하여 위험성 평가 기법을 활용하고 있다. 위험성 평가 시 다양한 방법들이 존재하므로, 기업은 가장 적합한 평가 기법 선택 시 신중한 접근이 필요하다. 이에 Guneri et al.(2015)은 터키 인쇄 기업의 위험성 평가 방법 선정을 위하여 범위, 실용성, 비용, 민감성을 요인으로 선정하고 Fuzzy-AHP를 이용하였다. Fuzzy-AHP를 이용한 접근 방법은 기업 경영진이 산업안전 운영에서 올바른 방법을 선택하는 데 실질적인 도움을 줄 수 있는 것으로 나타났다.

최근 건설 프로젝트가 대형화, 전문화됨에 따라 기획 단계에서 발생하는 문제의 합리적인 해결을 위하여 체계적인 의사결정분석이 필요하다. 이에 Lee and Kim(2003)은 전문가가 가진 주관적 판단의 모호성 문제와 순위 역전 현상을 방지하기 위하여 Fuzzy-Delphi와 Fuzzy-AHP를 이용하였다. 전문가 의견의 일관성 확보를 위하여 Fuzzy-Delphi를 사용하였고, 건설프로젝트 의사결정 정밀도를 높이기 위하여 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 분석 결과, Fuzzy-Delphi와 Fuzzy-AHP를 결합 한 모델은 전문가의 경험과 직관이 높게 요구되는 건설프로 젝트의 의사결정 과제에서 유효한 것으로 검토되었다.

건설산업은 사고 발생 위험률이 높은 산업 중 하나로 산업재해 예방을 위하여 인명피해에 영향을 미치는 요인 파악이 필요하다. 그러나 사고 원인에 대한 전문가 의견이 모호하고 불확실한 경우가 있어 Abbasinia and Mohammadfam(2022) 은 Fuzzy-AHP와 Fuzzy-TOPSIS를 이용하였다. Fuzzy-AHP는 재해 원인의 상대적 중요도(가중치)를 결정하는 데 사용되었으며, Fuzzy-TOPSIS는 재해 원인의 최종 순위 결정에 활용되었다. 분석 결과, 거버넌스 요인이 가장 높은 순위를 차지하였다는 점에서 효과적인 사고 예방에 정부 차원에서의 시스템 개선이 가장 중요한 것으로 나타났다.

최근 화물자동차 통행량 증가로 인한 도로 혼잡으로 사고 위험도가 높아짐에 따라 화물자동차 교통안전에 대한 대책 마련이 시급하다. 이에 Chen et al.(2022)은 화물자동차의 높 은 교통사고 치사율 문제를 해결하기 위하여 Fuzzy-AHP를 이용하여 안전 대책의 우선순위를 도출하였다. 분석 결과, 화물자동차 교통안전 증진을 위한 대책 우선순위로 운전자 근무 환경 개선, 도로 교통 환경 개선, 운전자 교육 및 시스템 강화 순으로 나타났다. 이를 통해 교통사고를 줄이기 위해서는 기술적인 개선(차량 장치)보다 인간적인 요소(근무환경)에 대한 정책적 접근이 시급한 것으로 검토되었다.

또한, 자율주행 Level 4 기술이 상용화되어 주행 안전성에 관한 관심이 높아짐에 따라 안전한 자율주행을 위하여 운행 설계영역을 설정하고 있다. 그러나 기존의 정량적 평가 방식은 전문가의 주관적이고 모호한 판단을 반영하지 못하는 한계가 있다는 점에서 Kim et al.(2023)은 Fuzzy-AHP를 이용한 모델을 개발하였다. 분석 결과 인지(Perception) 분야가 가장 높은 가중치(0.402)를 차지하였으며, 제어(Control) 0.347, 계획(Planning) 0.251이 그 뒤를 이었다. 이를 통해 위험도가 높게 평가된 인지 및 제어 시스템의 안전성을 확보하기 위한 R&D 투자와 성능 기준 개발이 우선적으로 필요한 것으로 검토되었다.

공항의 안전 위험 관리가 높은 불확실성을 내포하는 가운데 공항 안전사고는 막대한 인명 및 재산 피해를 초래할 수 있어 위험 요소 식별이 필요하다. 그러나 기존의 위험 평가 모델은 전문가들의 주관적인 의견을 정확히 반영하지 못하고, 공항 운영 위험 요소들은 상호 의존적 특성을 보인다. 이에 Ozdemir et al.(2016)은 공항 안전 위험 기준의 상대적 중요도를 평가하기 위하여 Fuzzy-AHP와 Fuzzy-ANP를 이용하였다. 공항 안전 위험에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 인적 요인으로 시설 및 환경 요인보다 운영자의 훈련, 능력, 안전 의식에 대한 투자가 최우선 되어야 하는 것으로 나타났다.

최근 항공기 정비 오류로 인한 사고가 증가함에 따라 항공기 안전 수준을 유지하기 위하여 항공기 정비 과정에서 발생하는 안전 위험의 효과적인 관리가 필요하다. 그러나 정비 안전 위험 관리 과정에는 인적 판단, 환경 변화, 시스템의 복잡성 등 수많은 불확실성 요소가 존재하여 전문가의 주관적 판단에 내재된 모호성의 명확화에 한계가 있다. 이에 Wang and Xueyan(2010)은 항공기 정비 과정 중 안전 상태를 객관적으로 평가하고 위험 요소를 식별하기 위하여 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 인적 요인과 관리 요인이 가장 높은 가중치를 차지하였는데, 이를 통해 정비사의 피로도, 훈련 미흡, 조직 문화, 작업 지침의 불완전성 등이 정비 오류를 유발하는 주요 원인임을 확인하였다.

Fuzzy-AHP는 AHP의 한계를 보완하여 전문가의 주관적 판단에 내재된 모호성을 정량적으로 수용하여 분석 결과의 신뢰성을 제고할 수 있다. 이 기법은 퍼지 수를 이용하여 전문가가 느끼는 판단의 미세한 차이가 분석 과정에서 누락되거나 왜곡되는 가능성을 최소화한다. 또한, 판단에 일정 수준의 비일관성이 존재하더라도 합리적인 범위 내에서 수용할 수 있어 현장 전문가를 대상으로 하는 설문의 실용성을 높여준다. 이와 같은 점에서 Fuzzy-AHP는 주관적이고 전략적인 의사결정이 필요한 분야에서 인간의 인지적 특성을 분석 모델에 적용함으로써 학술적 깊이와 정책적 함의 강화에 효과적인 방법론이라 할 수 있다.

3. 연구 방법

Fuzzy-AHP는 의사결정 과정에서 인간의 주관적 판단을 보다 현실적으로 반영하기 위하여 AHP의 구조적 장점에 퍼지 이론을 결합한 다기준 의사결정 기법이다. AHP는 1970년대 Saaty가 개발한 방법으로 복잡한 문제를 계층 구조로 분해한 뒤, 각 요소의 중요도를 쌍대 비교로 평가하고 가중치를 산출한다. 한편, 퍼지 이론은 Zadeh(1965)가 제안한 개념으로 ‘모호한 판단’을 0~1 사이의 연속적인 소속도를 사용하는 수학적 방법을 이용한다. 이와 같은 점에서 Fuzzy-AHP는 AHP 의 쌍대 비교 과정에서 발생하는 불확실성, 모호함, 주관성을 퍼지 수로 정량화하여 현실적이고 유연한 의사결정 결과를 도출할 수 있는 기법이다.

Fuzzy-AHP는 상위계층 요인을 기준으로 하위계층 각 요인의 가중치를 측정하므로, 먼저 의사결정과 관련 요인들을 계층으로 분류하여 의사결정 계층 모형을 작성해야 한다. 본 연구의 목적은 해양사고 저감 및 제도 활성화를 위하여 실시한 전문가 설문조사를 바탕으로 안전투자 공시제도 활성화 방안을 도출하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 ^「해사안전기본법_」제16조제1항에 따라 제정된 해운 안전 투자 공시항목을 이용하여 의사결정 계층 모형을 수립하였다. 기준 요인은 Table 1과 같이 선박자원관리, 인적자원관리, 안전품질관리로 선정하고, 각 요인에 포함된 세부 항목을 세부 요인으로 이용하였다.

의사결정 문제를 계층화한 후에는, 계층의 동일한 단계에 있는 요소들을 두 개씩 짝지어 상대적인 중요도를 정량화하는 쌍대 비교를 수행하게 된다. 쌍대 비교는 여러 대안이나 기준을 한 번에 평가하는 대신 두 개씩 짝을 지어 비교함으로써 인간의 주관적 판단에 대한 일관성을 확보하기 위한 것이다. AHP에서는 요인 간 상대적 중요도를 평가하는 척도로 Table 2와 같이 Saaty의 9점 척도를 이용하지만, Fuzzy-AHP에서는 전문가의 모호한 판단을 수용하기 위하여 삼각 퍼지 수를 활용한다. 삼각 퍼지 수는 Fig. 1과 같이 상한(L), 중한 (M), 하한(U)으로 구성되며, 퍼지 집합의 소속함수 μ_A (x)는 식(1)과 같이 정의된다.

쌍대 비교 행렬은 각 기준이 자기 자신과 비교할 때 삼각 퍼지 수 (1, 1, 1)의 형태를 띠며, 대각선을 기준으로 상하 역수의 관계를 만족하는 상반 행렬(Reciprocal Matrix)이라는 수학적 특성을 갖는다. n개의 기준으로 구성된 퍼지 쌍대 비교 행렬은 식(2)와 같으며, 행렬의 각 요소 a_ij는 기준 i가 기준 j보다 얼마나 더 중요한지를 나타내는 삼각 퍼지 수이다. 이를 기반으로 각 기준의 퍼지 가중치를 계산하는데, 가장 널리 활용되는 방법은 Chang(1996)의 범위 분석법(Extent Analysis Method)이다. 이는 각 기준에 대한 퍼지 합성치(Fuzzy Synthetic Extent)를 산출한 후, 기준 간 상대적 중요도를 비교하여 최종적으로 정규화된 가중치 벡터를 도출하는 절차를 따른다.

일반적인 AHP 분석에서 각 평가 항목의 상대적 중요도를 나타내는 가중치 벡터 w는 식(3)과 같이 고유값(Eigenvalue) 방정식을 이용하여 계산된다. 여기서 A는 쌍대 비교 행렬, λ는 최대 고유값이며, 고유벡터(Egienvector) w는 고유값 방정식을 풀어 도출되는 정규화된 가중치이다. 퍼지 쌍대 비교 행렬 A의 각 요소가 삼각 퍼지 수로 구성되어 있으므로 AHP의 고유벡터 도출 원리 대신 퍼지 합성 과정을 통하여 퍼지 가중치가 산출된다. i번째 항목에 대한 퍼지 합성 범위(Fuzzy Synthetic Extent) S_i 를 식(4)와 같이 정의한 후, 각 기준에 대한 퍼지 합성 범위 S_i를 산출하는 절차를 따른다.

여기서, a i j = 1 a j i , a i i = 1 , ∀ i

여기서, ∑ j = 1 n a i j 는 i번째 항목이 j번째 항목보다 중요하다고 평가된 퍼지 쌍대 비교값을 의미하고, ( ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n a i j ) − 1 은 전체 퍼지 판단값 총합의 퍼지 역수를 나타낸다.

이후 각 S_i 간의 상대적 크기를 비교하기 위하여 식(5)와 같이 퍼지 우세도(Degree of Possibility)를 계산한 후 각 기준 간의 상대적 중요도를 평가한다. 즉, 퍼지 우세도는 두 퍼지 합성값 간의 상대적 크기를 확률적 가능도를 표현하는 개념으로 S_i 가 S_j보다 클 가능성 V (S_i ≥S_j)을 확률적 가능도로 표현하는 개념이다. 이렇게 계산된 퍼지 우세도 값은 각 기준이 다른 모든 기준보다 클 가능성의 최솟값을 통해 각 항목의 상대적 중요도를 나타낸다. 이를 식(6)과 같이 정규화하여 최종 퍼지 가중치 벡터 w를 산출하는데, 정규화된 가중치 w_i가 최종적으로 Fuzzy-AHP를 통해 산출된 각 요인 항목의 우선순위가 된다.

설문조사는 사람의 직관적 판단으로 인하여 일관성을 갖지 않는 경우가 많으므로, 결과에 대한 신뢰성과 타당성 확보를 위한 일관성 검증이 필요하다. Saaty(1980)가 제시한 AHP의 기본 논리에 따르면, 쌍대 비교 행렬 A의 고유벡터 w를 구한 뒤 식(7) 및 식(8)과 같이 가장 큰 고유값 λ_max를 사용하여 일관성 지수(Consistency Index)와 일관성 비율(Consistency Ratio)을 산출한다. 여기서 R.I.는 무작위 일관성 지수(Random Index)로 Table 3과 같이 행렬의 크기(n)에 따라 Saaty가 제시한 평균 무작위 값이다. 일반적으로 C.R. < 0.1 이면 일관성 양호, 0.1 ≤ C.R. < 0.2이면 일관성 보완 필요, C.R. > 0.2이면 판단에 심각한 모순이 존재한다고 평가한다.

4. 연구 결과

4.1 응답자 구성

본 연구는 해운 안전투자 공시제도 항목의 우선순위 도출을 위하여 해운기업 안전관리 실무자, 학계 연구자, 해운산업 유관기관 종사자를 대상으로 Fuzzy-AHP를 시행하였다. 본 연구는 전문성이 높은 응답자를 중심으로 설문조사를 시행하였다는 점에서 통계적 일반화를 위한 대규모 표본 확보에 한계가 있다. 또한, 패널 구성에서 학계(50%) 인원의 비중이 높고 해운회사 및 유관기관 종사자의 의견(각각 25%)이 상대적으로 적어 표본 구성상의 한계를 내포한다. 이로 인하여 학계 전문가의 이론 중심적 판단이 현업 전문가의 실무적 판단보다 과대 반영되어 잠재적 편향(Potential Bias)이 발생할 가능성이 존재한다.

그러나 해운 안전투자 분야는 전문 영역이 좁고 해당 제도와 기술적‧제도적 요건을 모두 이해하는 전문가 집단 자체가 제한적이다. 또한, 다기준 의사결정론 기반 연구는 판단의 질적 정합성과 전문성 확보를 위하여 6∼15명 규모의 전문가 패널을 활용하는 것이 일반적이다. Fuzzy-AHP는 일반적인 계량 분석과 달리 응답자 수보다 판단의 일관성과 전문성을 중시하여 소규모 표본에서도 신뢰성 있는 결과 도출이 가능하다(Saaty, 2001). 이에 본 연구에서는 Fuzzy 이론을 접목하여 모호한 언어적 판단을 정량화하고, 매우 낮은 일관성 비율(0.0048)을 획득하여 전문가 판단의 질적 타당성을 입증하였다.

민감도 분석은 상위계층의 가중치를 일정 범위 내에서 변동시켜 하위계층의 상대적 중요도 및 순위 변화를 확인하는 것으로 AHP를 이용한 연구에서 널리 활용된다(Triantaphyllou and Sanchez, 1997). 일반적으로 민감도 분석은 상위 가중치를 일정 비율(±5~20%) 변동시켜 재계산하고, 결과의 변동 정도를 비교하여 모형의 신뢰성을 평가한다. 가중치 변화에도 순위가 유지되면 모형은 안정적이라 판단하고, 순위 역전이 빈번하게 발생하면 민감한 구조를 가진 것으로 해석한다. 이에 본 연구에서는 전문가 표본의 한계 보완을 위하여 판단의 구조적 안정성을 검증하고 정책적 함의 파악을 위하여 민감도 분석을 수행하였다.

본 연구는 신뢰성 있는 자료 수집을 위하여 8명의 전문가를 대상으로 설문조사를 시행하였으며, 응답자의 인구통계학적 특성은 Table 4와 같다. 전체 응답자 중 87.5%가 남성이고 여성은 12.5%였는데, 이는 해당 분야의 직무 특성상 남성 종사자의 비율이 높은 산업 구조를 반영된 것으로 해석된다. 연령분포의 경우 응답자의 75%가 50세 이상이고 30∼39 세 및 40∼49세의 응답자는 각각 1명이었는데, 이와 같은 고연령 응답자 중심의 구성은 대부분의 응답자가 다년간의 경력을 갖춘 전문가임을 시사한다. 조직 유형에 있어서 학계 4명, 해운회사 2명, 해운산업 유관기관 2명으로 연구 주제에 대한 산업 현장의 실질적 경험과 학문적 관점이 균형있게 반영될 수 있도록 구성하였다.

4.2 세부요인의 중요도 분석

본 연구에서 상위 요인의 상대적 중요도를 분석한 결과 Table 5와 같이 선박자원관리 0.369, 인적자원관리 0.347, 안전품질관리 0.283 순으로 나타났다. 이는 해양사고의 주원인이 인적 오류라는 기존의 학계 통념과는 차이를 보이는 것으로서 다음의 두 가지 측면에서 해석될 수 있다. 첫째, 선원의 교육 수준이 높아도 선박 자체의 안전성, 설비의 신뢰성, 구조적 무결성이 확보되지 않으면 사고를 막을 수 없다는 근본적인 인식을 반영한 것이다. 둘째, 선박자원관리에 대한 투자는 단순히 설비의 안정성을 높이는 것을 넘어 인적 오류의 발생 확률을 근본적으로 낮추는 시스템적 예방 역할을 한다고 해석할 수 있다.

선박자원관리 세부요인의 상대적 중요도를 분석한 결과, Table 6과 같이 노후선의 신규 건조 또는 중고 선박 임대비(0.372), 선박 상태 유지·관리비(0.265), 선박 내부 안전·보건 관리비(0.241) 순으로 나타났다. 이 결과는 해양 사고의 주요 원인이 인적 요인이라는 일반적인 통념과 달리 선박의 안전 확보를 위하여 물리적 자산 개선이 최우선되어야 함을 의미한다. 이는 기관 손상 비율이 높은 실증적 통계와 일치하며, 선박 노후화가 직접적인 사고를 유발할 수 있다는 전문가의 판단을 반영하고 있다. 특히, 국내 해운사들의 편의치적선 보유 비율이 높은 상황임을 고려할 때, 노후선 교체는 감항성(Seaworthiness) 확보에 대한 기업의 안전관리 의지를 대내외에 보여주는 핵심적인 지표라 평가할 수 있다.

인적자원관리에서는 선박의 안전을 담당하는 직원의 인건비(0.392), 선원 및 선박안전관리 직원의 교육훈련비(0.254), 선박안전관리 업무 위탁비(0.216) 순으로 나타났다. 이는 해양사고의 주요 원인이 인적 요인임을 고려할 때, 전문 인력의 확보와 유지가 사고 예방에 기여할 수 있는 핵심적인 투자임을 시사한다. 또한, 외부 위탁 비용과 시설 유지보수 비용이 상대적으로 높은 비중을 차지하였다는 것은 전문가들이 안전관리 체계를 인력 수와 교육에 국한하는 것이 아니라 외부 전문가 활용과 기술적 기반 시설 확충까지 포괄해야 할 중요 요소로 인식하고 있음을 의미한다.

안전품질관리는^「해상교통안전법_」제46조 제1항에 따른 안전관리체제 유지 비용(0.437)이 가장 중요한 요인이라는 점에서 법적·제도적 기반을 통한 안전관리 체계 확립이 안전 품질 확보의 선행 요건임을 보여준다. 해운기업이 단순한 법적 의무 준수를 넘어 자발적인 안전 수준 향상과 지속적인 개선을 추구해야 한다는 점에서 선박 및 사업장에 대한 품질경영체제비(0.261)가 그 뒤를 이었다. 이와 달리 기타 안전지출비(0.161)과 안전문화 캠페인 및 홍보비(0.141)의 비중은 적다는 점에서 안전 인식 제고 활동이 단기적인 효과 측정의 어려움과 직접적인 규제 준수에 비해 정책적 우선순위에서 낮게 평가되는 것으로 해석된다.

4.3 종합 분석

본 연구에서는 해운 안전투자 공시항목의 우선순위 도출을 위하여 각 계층의 영역별 가중치와 상위계층의 가중치를 곱하여 종합 가중치를 산출하였다. 본 연구의 C.R.은 선박자 원관리 0.0011, 인적자원관리 0.0099, 안전품질관리 0.0028로 0.1보다 낮아 높은 일관성을 확보한 신뢰성 있는 결과임을 입증하였다. 종합적인 분석 결과, 전문가들은 안전 확보에 물리적 자산 개선, 핵심 인력 확보, 법적 시스템 구축이 가장 필요하다고 인식하는 것으로 판단된다. 이와 달리 안전 인식 제고 활동이 순위에서 가장 낮게 평가되었다는 점에서 실질적인 자산 투자가 홍보 활동보다 정책적 우선순위에서 높음을 명백하게 보여준다.

본 연구에서는 전문가 표본 수의 한계를 보완하고 상위 기준의 가중치 변동이 하위 항목의 중요도에 미치는 영향을 검토하기 위하여 민감도 분석을 수행하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 Triantaphyllou and Sanchez(1997)가 제시한 AHP 민감도 분석의 변동 폭을 고려하여 상위 요인의 가중치를 ±10% 범위에서 조정하였다. 요인의 가중치가 극단 값을 차지하는 경우 다른 요인의 비율이 비현실적으로 축소되거나 확대되어 모형의 수치적 안정성이 저하될 우려가 있다. 이에 본 연구에서는 변동 폭 설정 시 최고 가중치 요인에 대한 +10% 조정과 최저 가중치 요인에 대한 –10% 조정은 제외하였다.

상위 요인의 가중치를 재계산하여 하위 요인의 중요도를 분석한 결과 Table 7과 같이 상위 3개 항목의 가중치가 매우 근접해 있어 일부 요인에서 순위 변동이 발생하였다. 이로 인하여 상위 요인의 가중치가 일정 수준 변동될 경우, 항목 간 우선순위가 뒤바뀌는 순위 역전(Rank reversal)이 발생하였다. 선박자원관리에 –10%를 적용한 경우 기존 1위였던 노후선 교체가 2위로 하락하였으나 선박안전관리를 위한 직원 인건비는 1위로 상승하였다. 인적자원 관리 가중치에 –10% 를 적용하면 선박안전관리 업무를 담당하는 직원 인건비는 3위,^「해상안전교통안전법_」제46조 제1항에 따른 안전관리 체제 유지비는 2위로 상승하였다.

상기 결과를 통하여 상위 기준에 대한 전문가들의 상대적 인식이 균형있게 분포되어 있어, 정책적으로 세 영역 모두 동등하게 중요하다는 것을 알 수 있다. 이와 같이 상위 요인 간 중요도가 유사하게 분포된 구조에서는 순위 역전이 발생하여 다른 요인이 상대적으로 부각되는 민감한 특성을 보인다. 따라서 본 연구의 민감도 분석 결과는 순위의 민감성이 해운 안전투자 공시제도 내 주요 항목들이 다차원적이고 균형적인 접근이 필요함을 보여주는 근거로 해석할 수 있다. 이와 같은 점에서 해운 안전투자 정책 설계 시 특정 항목에 대한 과도한 집중보다 세 핵심축에 대한 균형 잡힌 투자 유도가 필요하다.

5. 결 론

산업재해가 기업의 지속가능경영 및 국가 경쟁력에 중대한 영향을 미치는 사회적 문제로 인식됨에 따라 정부는 산업안전 수준 제고를 위하여 안전투자 공시제도를 도입하였다. 이 제도는 기업의 비재무적 정보인 안전투자 현황을 대내외적으로 공개함으로써 안전경영의 투명성을 확보하기 위한 목적이 있다. 이런 가운데 한국은 삼면이 바다로 둘러싸인 지정학적 특성과 남북 분단으로 인한 육로 운송의 한계로 인하여 대외무역의 90% 이상을 해운에 의존하고 있다. 이와 같은 점에서 해양사고로 해운산업에 문제가 발생하는 경우, 생산활동 감소 및 물가 상승을 야기하여 국가 경제에 막대한 손실을 초래하게 된다.

이에 정부는 해양사고 예방과 기업의 사회적 책임 강화를 위하여 2025년부터 해운 안전투자 공시제도를 도입하여 해운사의 안전 관련 활동을 외부에 공개하고 있다. 그러나 제도 도입 초기 단계에서는 공시항목의 적정성, 평가체계의 신뢰성, 기업 간 비교 가능성 부족 등에 대한 문제가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 해운 안전투자 공시제도의 실효성 제고를 위하여 전문가들을 대상으로 설문조사를 시행하고 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 기존 AHP는 판단의 불확실성을 정량적으로 반영하기 어렵다는 한계가 있으나, Fuzzy-AHP는 전문가 응답의 모호성을 퍼지 수로 변환하여 현실적인 의사결정 구조를 제시할 수 있다.

분석 결과, 상위 요인의 상대적 중요도는 선박자원관리(0.369), 인적자원관리(0.347,) 안전품질관리(0.283) 순으로 나타났다. 분석 결과의 C.R.은 0.0048로 AHP 분석 허용 기준인 0.1을 크게 하회하여, 소규모 전문가 표본임에도 쌍대 비교 응답이 높은 논리적 일관성을 지니는 것을 확인하였다. 하위 요인에서는 노후선교체(0.137), 선박안전관리를 위한 직원 인건비(0.136), ^「해상교통안전법_」제46조 제1항에 따른 안전관리체제 유지비(0.124)의 중요도가 높았다. 이는 전문가들이 선박의 기술적 안정성뿐만 아니라 인력의 역량 강화와 제도적 기반이 해운 안전 수준을 결정짓는 주요 요인으로 인식하기 때문으로 생각된다.

본 연구에서는 해운 안전투자 공시제도의 공시항목 간 중요도 분석을 위하여 전문가 설문조사를 시행하였으나, 해운 안전투자 분야의 특성상 표본 규모가 제한적이라는 한계를 지닌다. 이에 본 연구에서는 Fuzzy-AHP를 이용하여 전문가 판단에 내재된 모호성과 불확실성을 정량적으로 모델링함으로써 결과의 질적 타당성을 확보하였다. 모든 응답의 일관성 비율(C.R.)이 0.1 이하로 나타나 소규모 표본임에도 판단의 논리적 일관성이 충족되었음을 입증하였다. 민감도 분석 결과 상위 3개 항목의 가중치가 매우 근접해 상위 요인의 가중치 변화에 따라 순위 역전이 발생할 수 있음을 확인하였다. 이는 해운 안전투자가 특정 항목에 집중될 것이 아니라 선박자원, 인적자원 및 안전품질에 대한 다차원적이고 균형적인 접근이 필요함을 시사하고 있다.

본 연구는 안전투자공시 관련 선행연구와 비교할 때, 다음과 같은 면에서 차별점을 가진다. 첫째, 선행연구가 타 산업 사례를 바탕으로 제도 도입 및 법적 개선 방안을 도출한 반면, 본 연구는 해운 안전투자 공시제도 내에서 투자 우선 순위에 대한 정량적 근거를 제시하여 정책 설계의 실효성을 높였다. 둘째, AHP가 전문가 판단의 불확실성을 충분히 반영하지 못하는 한계를 보완하기 위하여 퍼지이론을 접목하여 모호한 언어적 판단을 정량화하였다. 이를 통해 안전투자 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 주관적 편차를 최소화하고, 합리적이고 신뢰성 있는 가중치 산출체계를 제시하였다.

셋째, 본 연구는 도출된 결과를 바탕으로 해운 안전투자 공시제도의 공시항목 고도화 및 정책적 우선순위 설정에 활용할 수 있는 근거를 제시하였다. 특히 기술적 투자뿐만 아니라 인적 역량 강화와 제도적 관리체계 구축의 중요성을 부각시켜 향후 공시제도 개선 및 안전투자 평가체계 설계에 기초자료로 이용될 수 있다. 넷째, 본 연구는 안전투자 공시 제도 연구의 범위를 해운산업으로 한정하여 해양 특화적인 관점을 제시했다는 점에서 차별성을 가진다. 선행연구들은 철도나 항공 등의 운송 산업 안전투자 공시제도 사례를 다루었으나, 본 연구는 해운산업의 고유한 특성을 반영하여 공시항목 우선순위를 분석하였다.

그러나 본 연구 결과가 전문가의 인식을 바탕으로 Fuzzy- AHP를 이용하여 우선순위를 제시하였음에도 불구하고 다음과 같은 한계점을 가진다. 첫째, 전문가 설문은 해운회사, 학계, 유관기관 등 제한된 인원을 대상으로 수행되어 표본 수가 충분하지 않아 응답자의 주관적 판단이 반영될 수 있다. 둘째, 본 연구가 Fuzzy-AHP 기법을 통해 전문가 판단의 불확 실성을 반영하였으나, 단일 시점의 정적 분석이므로 시점별 변화나 동태적 요인을 충분히 고려하지 못하였다. 셋째, 해운 안전투자 공시제도가 시행 초기 단계에 있어 기업별 공시 내용이 충분히 축적되지 않아 공시제도의 실효성 검증에 한계가 있다.

이에 본 연구의 정책적 시사점이 실제 해운기업의 안전성과 경영 성과에 미치는 영향을 규명하기 위하여 향후 연구에서는 다음과 같은 연구가 진행되어야 한다. 첫째, 제한된 인원을 대상으로 수행되어 표본 수가 충분하지 않으므로 표본의 수를 확대하고 선박 규모, 운항 형태, 기업 유형 등 세분화된 비교 분석을 수행할 필요가 있다. 둘째, 실제 기업 데이터를 이용한 분석은 미흡하였다는 점에서 Fuzzy TOPSIS, DEMATEL, Fuzzy-ANP 등 다양한 다기준 의사결정 기법을 적용해야 한다. 셋째, 제도 시행 초기라 자료가 부족하므로, 이후 축적된 데이터와 실제 공시항목별 안전 성과를 연계하여 정책 효과성을 평가해야 한다.