뇌심혈관질환에 대한 업무상 질병 판정에 관한 의사결정연구: 판단분석 기법의 활용
A Study on the Decision Making for Work-related Disease Using Judgment Analysis
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본 논문의 목적은 뇌심혈관질환에 대한 업무상 질병 재해여부 판단시 업무프로세스에서 제 시하는 모든 판단요인을 종합적으로 고려하는지 판단자의 의사결정행태를 알아보는데 있다. 연구의 분석도구는 판단분석 기법을 사용하였다. 뇌심혈관질환의 업무상 재해여부의 의사결정 행위에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 업무상 질병 판단의 여러 요인 중에 전문가들이 가장 중요하게 고려하는 판단요인은 과로와 이상사태였다. 둘째, 업무상 질병판단을 하는 전문가들의 판단요인(단서)들을 활용하 는 정도가 낮은 것으로 확인되었다. 판단분석에서 사용한 6개의 판단요인 중 2개에서 3개만 을 응답하는 응답자가 75%를 차지하였다. 셋째, 판단분석은 응답자 개별적으로 고려한 단서 와 활용 개수를 비교할 수 있는 응답자의 판단정책을 비교할 수 있다. 예를 들어, 전문가 A는 6개의 단서를 모두 활용하였다면, 전문가 B는 특정 단서 하나만을 고려한 극단적인 판단정책 을 확인할 수 있었다. 또한, 이렇게 특정 소수의 판단요인만을 고려하여 업무상 질병판단을 하였음에도 일관성을 보여주는 인지적 통제력( R² )의 평균점수는 0.66으로 비교적 높은 편이 었다. 이 결과 역시 업무상 질병판단은 적은 수의 단서들을 고려하여 의사결정을 수행하고 있 음을 알 수 있다. 분석결과를 살펴보면, 특정 소수의 판단요인만을 고려하여 판단을 하는 이 러한 의사결정행태를 통하여 업무상 질병판단의 행정적 절차적 단계를 보다 간소화할 수 있 음을 함축하고 있다.
Abstract
This study is about decision making on work-related Cerebrovascular and Cardiac disease and how to make a decision on approval of occupational disease among decision elements. To investigate the above aim, Judgment Analysis is performed. The results of this study are summarized as follows. First, when experts make a judgment as to whether they give claimants approval of work-related Cerebrovascular and Cardiac disease benefits or not, overwork and abnormal(unexpected) situation among decision elements are considered as top priorities. Second, the characteristic of experts shows they make a decision with limited information. Individual experts have a tendency to judge with limited decision elements such as overwork, unexpected situation. Third, this study showed us judgment policy which can compare respondents’ judgment behavior through Judgment Analysis. For example, expert A makes use of all of six decision elements, whereas, expert B make a decision with only one decision element(one Cue). Though experts make a decision regarding worker’s compensation with limited decision elements(overwork, abnormal situation), experts’ judgment policies are high consistency in that mean R² indicates high(0.66).
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