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건설 재해사례 보고서의 텍스트 마이닝을 통한 복합사고 패턴 분석

Analyzing Patterns of Multi-cause Accidents From KOSHA’s Construction Injury Case Reports Utilizing Text Mining Methodology

초록/요약

다양한 위험 요소가 혼재된 건설 현장에서는 2가지 이상의 사고가 연쇄적으로 발생하는 경우가 많다. 본 연구는 건설 현장의 복합사고가 어떠한 패턴으로 발생하는지 분석하기 위해 한국산업안전보건공단(KOSHA)의 건설 재해사례 보고서 1,300건을 수집하였다. 이후 Python 기반의 자연어 처리 및 복합사고 추출 알고리즘을 적용하여 987건의 재해 사례 중 139건의 복합사고를 추출하였다. 이후 복합사고 행렬을 활용하여 두 가지 관점에서 복합사고의 발생 패턴을 분석하였다: 1) 선후행 관계에 따른 사고유형별 연관성 및 2) 사고유형에 따른 발생 특성. 우선, 가장 높은 빈도로 발생한 복합사고의 형태는 물체나 구조물의 넘어짐/전도(유형5)로 인한 끼임/감김(유형2) 또는 떨어짐(유형1) 재해이다. 이는 건설 현장의 구조물이 무너지거나 전도되면, 근로자가 중심을 잃고 추락하거나 끼이는 형태의 복합사고가 발생할 가능성이 높다는 점을 시사한다. 또한, 사고유형에 따라 1차 및 2차 사고로 작용하는 비율이 상이하였다. 떨어짐(유형1)과 끼임/감김(유형2)은 2차 사고로 작용하는 비중이 매우 높았던 반면, 낙하, 부딪힘, 넘어짐/전도, 무너짐(유형3, 4, 5, 6)은 1차 사고로 작용하는 확률이 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 활용하여, 만일 사고 발생으로 특정 재해를 인지한 경우 그와 연관성 높은 재해의 발생 여부와 추후 발생 가능성을 면밀히 살펴봄으로써 재해 규모를 최소화할 수 있으며, 과거에 단일사고로 분류되었던 자료의 재검토가 필요한 경우 방향성을 제시할 수 있다.

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초록/요약

Construction accidents usually involve two or more injuries in succession considering various risk factors are present everywhere on site. This study aims to analyze the patterns of these multi-cause accidents through a text mining methodology. There were 1,300 accident reports from the Korea Occupational Safety & Health Agency (KOSHA). The collected data was refined and processed through a morpheme analyzer for semantic analysis. A Python algorithm was developed and applied to extract multi-cause accidents; 139 out of 987 accident cases were extracted. The occurrence patterns involving the 139 multi-cause accidents were based on the relationship of each accident type and the occurrence characteristics by type. The type of multi-cause accidents that occurred at the highest frequency were the narrowness or winded (Type 2) or fall (Type 1) due to the fall down or overturn (Type 5) of an object or structure. The rate of acting as a primary and secondary accident differed depending on the accident type. Falling (Type 1) and narrowness or winded (Type 2) had a very high proportion of secondary accidents, while the flying object, collision, fall down or overturn and collapse (Type 3, 4, 5 and 6, respectively) were more likely to act as primary accidents. Using the results from this study, once a specific accident is recognized, the scale of the accident can be minimized by closely examining the occurrence of similar accidents and possibly prevent future occurrences. Additionally, this study can provide direction to review data classified as a single accident from past instances.

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