1 하인리히 법칙 1

하인리히 법칙은 1:29:300법칙이라고도 하고, 대형사고가 발생하기 전에 그와 관련된 수많은 경미한 사고와 징후들이 반드시 존재한다는 것을 밝힌 법칙으로 세월호 사고가 계기가 되어 언론을 통해 많이 알려졌습니다. 큰 사고는 우연히 또는 어느 순간 갑작스럽게 발생하는 것이 아니라 그 이전에 반드시 경미한 사고들이 반복되는 과정 속에서 발생한다는 것을 실증적으로 밝힌 것으로, 큰 사고가 일어나기 전 일정 기간 동안 여러 번의 경고성 징후와 전조들이 있다는 사실을 입증하였다. 다시 말하면 큰 재해는 항상 사소한 것들을 방치할 때 발생한다고 합니다.

2 한국자산관리공사(Kamco) 비리

자산관리공사 직원과 수년째 민원이 있어 연락을 취하면서 개인적으로 관심을 갖게 되면서 개인의 삶도 그렇지만 조직에 대해서도 배울 점이 특히 많다고 생각하고 있습니다.

가장 인상에 남은 직원은 작년 첫 대면에서 자산관리공사에서는 공정하게 업무를 처리한다는 말을 입에 달고 다니는 것을 보고 참 신기하게 생각했습니다. 하지만, 왜 그렇게 “공정하게 업무를 처리한다”는 말을 입에 달고 다니는지 파악하는데는 시간이 오래 걸리지 않았습니다. 그냥 공정하게 처리하면 될 것을 왜 공정을 강조하는지,
지금에 와서 판단하건데 그 당시 “공정하게 업무를 처리한다”는 말에는 숨은 뜻이 있을 수 있음을 나중에야 알게 되었습니다.

데이터과학자 관점에서 한국자산관리공사(Kamco)를 바라보면서 배울 수 있는 점을 요약하면 다음과 같습니다.

자산관리공사 비리가 수도 없이 나오지만 특정 기간에는 비리가 전혀 없습니다. 따라서, 공공기간 비리에 대해서 자산관리공사의 비리가 언론에 보도되지 않은 2010년부터 2014년 사이 배울 점이 많습니다. 자산관리공사가 남긴 언론에 비리가 전혀 보도되지 않는 사회적 유산인 귀중한 데이터를 타산지석으로 삼으면 이 자체가 조선왕조신록에 버금가는 유산으로 자리잡아 후손에게 큰 버팀목이 될 듯 싶습니다.

2.1 캠코 비리 연대기

연대기 데이터는 생각보다 많은 정보를 담고 있고, 시계열 분석과는 다른 함의를 갖고 있다. 데이터를 연대기로 표현하고자 많은 노력이 있었고 Dean Attali가 저작한 timevis도 잘 개발된 R 팩키지 중 하나로 알려져 있다.

# 4. 타임라인 -----

kamco_df %>% 
    rename(id = "언론기사",
           start = "날짜",
           content = content) %>% 
    timevis(height=500, width=800, zoomFactor = 0.01)

2.2 캠코 비리관련 기사

캠코 관련하여 납득이 되지 않는 사실은 매년 꾸준히 캠코관련 비리가 터져나오는데 국민권익위원회 주관 신아일보 백승룡 기자 (2018.02.15 17:10) 캠코, 공공기관 부패방지 ‘2년 연속 1등급’에 나오는 것처럼 공공기관 부패방지 2년 연속 1등급을 받았다는 기사가 나옵니다.

왜 이와 같이 비리가 많은 공공기간이 “공공기관 부패방지 1등급” 기관으로 선정되었나 물어봤더니, 여러가지 해석이 가능하지만, 그나마 다른 공공기관에 비해서 낫기 때문에 1등급을 매년 특정 기관에 줘야 하는데 그래서 줬다는 설명을 들은 기억이 나네요.

# 3. 데이터 표 -----
kamco_df %>% 
    select(-content) %>% 
    datatable(escape = FALSE, options = list(
        scrollX = TRUE,
        autoWidth = TRUE,
        columnDefs = list(list(width = '400px', targets = c(3)))))

  1. ↩