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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 1,115 - 1,123 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2021.22.7.1115
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우리나라의 산업재해 문제는 지속적으로 제기되어 왔으며, 산업재해를 줄이기 위한 노력이 계속되고 있지만 쉽게 줄지 않고 있다. 본 연구는 업종 간의 경계가 허물어지고 있는 환경을 반영하여 전체 업종을 대상으로 산업재해 예측 모델을 개발하고, XAI(eXplainable Artificial Intelligence)를 활용하여 모델의 결과를 해석하는 데 의의가 있다. LightGBM 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며, 모델 해석 결과 사업장 내 위험한 기계 · 기구가 존재하는 경우와 안전보건 비용 지출이 많을수록 산업재해 발생 가능성이 높은 것으로 나타났다. 반면, 안전보건 프로그램(위험성 평가 제도) 실시하는 기업과 안전보건 인력의 수가 많을 때, 산업재해 발생 가능성이 낮다고 해석되었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 예측 모델링 및 평가
Ⅴ. 토의 및 시사점
참고문헌
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
K. H. Yi / 2000 / The Prediction Model of the Number of Industrial Injured Persons Using Data Mining / Korean Journal of Occupational and Environmental Medicine 12(4):515~523
Y. G. Yoon / 2020 / Development of accident prediction model with construction accident report data / Journal of The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection 24(2):6~6
조예림 / 2017 / 의사결정나무기법을 이용한 건설재해 사전 예측모델 개발 / 한국건축시공학회지 17(3):295~303
임영문 / 2005 / C4.5 알고리즘을 이용한 산업 재해의 특성 분석 / 한국안전학회지 20(4):130~137
Matías, J. M / 2008 / A machine learning methodology for the analysis of workplace accidents / International Journal of Computer Mathematics 85(3-4):559~578
Y. G. Yoon / 2020 / Development of accident prediction model with construction accident report data / Journal of The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection 24(2):6~6
조예림 / 2017 / 의사결정나무기법을 이용한 건설재해 사전 예측모델 개발 / 한국건축시공학회지 17(3):295~303
임영문 / 2005 / C4.5 알고리즘을 이용한 산업 재해의 특성 분석 / 한국안전학회지 20(4):130~137
Matías, J. M / 2008 / A machine learning methodology for the analysis of workplace accidents / International Journal of Computer Mathematics 85(3-4):559~578
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