재해분석을 위한 텍스트마이닝과 SOM 기반 위험요인지도 개발

강성식; 서용윤

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강성식 (부경대학교 안전공학과) 서용윤 (부경대학교 안전공학과)

저널정보: 한국안전학회 한국안전학회지 한국안전학회지 제33권 제6호

발행연도: 2018.1

수록면: 77 - 84 (8page)

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Report documents of industrial and occupational accidents have continuously been accumulated in private and public institutes. Amongst others, information on narrative-texts of accidents such as accident processes and risk factors contained in disaster report documents is gaining the useful value for accident analysis. Despite this increasingly potential value of analysis of text information, scientific and algorithmic text analytics for safety management has not been carried out yet. Thus, this study aims to develop data processing and visualization techniques that provide a systematic and structural view of text information contained in a disaster report document so that safety managers can effectively analyze accident risk factors. To this end, the risk factor map using text mining and self-organizing map is developed. Text mining is firstly used to extract risk keywords from disaster report documents and then, the Self-Organizing Map (SOM) algorithm is conducted to visualize the risk factor map based on the similarity of disaster report documents. As a result, it is expected that fruitful text information buried in a myriad of disaster report documents is analyzed, providing risk factors to safety managers.

#accident analysis #textmining #SOM #Self-Organizing Map) #risk factor map #disaster report document

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

Ministry of Employment and Labor / 2013 / Classification of Causes of Deaths in Industrial Accidents

김범수 / 2018 / 사고보고문서를 이용한 텍스트 기반 사고발생 유형 및 관계 분석 / 한국안전학회지 33(3):58~64

최기흥 / 2018 / 산업용 기계 및 기구 관련 산업재해 원인분석 / 한국안전학회지 33(1):16~21

Bomi Song / 2019 / Narrative texts-based anomaly detection using accident report documents: The case of chemical process safety / Journal of Loss Prevention in the Process Industries 57:47~54

C. Budayan / 2009 / Comparing the Performance of Traditional Cluster Analysis, Self-Organizing Maps and Fuzzy C-means Method for Strategic Grouping / Expert Systems with Applications 36(9):11772~11781

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강성식

소속기관 한국원자력안전기술원

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논문수 53 이용수 2,376

서용윤

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