SHAP을 활용한 산업재해 예측 모델링 및 분석

Q: 이 논문에서 정의한 산업재해 예측이란 무엇인가?

산업재해 예측은 미래 시점에 산업재해가 어느 정도 발생할 것인지를 사전에 예측하여 장·단기적으로 산업재해 예방 전략을 수립하고 대응하는 feed-forward 방법이다. 이는 산업재해 발생을 줄이기 위한 전략적 관점 중 하나로, 본 연구에서는 이를 통해 산업재해를 예방하고자 한다.

Q: 산업재해 발생에 영향을 미치는 주요 요인은 무엇인가?

연구 결과, 사업장 내 위험한 기계·기구가 존재하거나 안전보건 비용 지출이 많을수록 산업재해 발생 가능성이 높게 나타났다. 반면, 안전보건 프로그램(위험성 평가 제도)을 실시하고 안전보건 인력이 많을수록 산업재해 발생 가능성이 낮아지는 경향을 보인다.

오형록; 손애린; 이준기

doi:10.9728/dcs.2021.22.7.1115

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오형록 (연세대학교) 손애린 (연세대학교) 이준기 (연세대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제7호

발행연도: 2021.07

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.

#산업재해 예측 #산업재해 예방 #기계 학습 #설명가능한 인공지능 #SHAP #Occupational accident prediction #Machine learning #XAI #LightGBM

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