농업인 손상 요인 탐지를 위한 트리 통합 특성 중요도

Q: 이 논문에서 정의한 통합 특성 중요도란 무엇인가?

통합 특성 중요도는 농업인 손상 데이터에서 손상 요인을 탐지하기 위해 여러 부스팅 트리 머신러닝 모델을 통합적으로 활용하는 방법론이다. 이는 개별 모델들이 산출한 특성 중요도 점수들의 유사성을 검증한 후, 평균 투표 방식을 사용하여 최종적으로 중요도 점수를 산출함으로써 특정 알고리즘에 치우치지 않은 강건한 손상 요인을 찾아낸다.

Q: 농업인 손상에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 무엇인가?

연구 결과, 부스팅 트리 통합 특성 중요도 분석을 통해 탐지된 주요 손상 요인들은 사다리 농작업 상해 여부, 승용 농기계 사고 경험, 농작업 위험 인지, 농자재 이동 상해, 동력기 조작 여부, 안전 장갑 및 안전화 물품 구입 여부 등 안전 위험 사고와 관련된 요인들로 나타났다. 이는 농업인 안전 정책 수립에 중요한 기초 자료가 된다.

김승원; 전경훈; 안홍렬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김승원 (수원대학교) 전경훈 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 882 - 884 (3page)

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농촌진흥청은 2년 주기로 전국 표본 설문 조사를 통해 농업인의 업무상 손상을 조사하고 있다. 본 연구에서는 2021년 농업인의 업무상 손상 조사 데이터에서 농업인 손상에 영향을 미치는 중요 손상 요인을 탐지하기 위해서 양상블 트리 머신러닝 모델을 통합적으로 활용하는 통합 특성 중요도 방법 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001539124

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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
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