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학술대회자료
저자정보
이가람 (울산대학교) 정기효 (울산대학교)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 2022 대한인간공학회 춘계공동학술대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2022.4
수록면
17 - 21 (5page)

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Objective: This study identified causative factors for serious accidents using topic modelling and affinity diagram on serious accident reports. Background: The law on punishment of serious accidents was recently promulgated in Korea which draws a lot of attentions from industries. To prevent serious accidents according to the law, causative factors that may result serious accidents need to be well identified. Method: This study applied topic modelling on serious accident reports to identify major accident topics that are related to serious accidents. Serious accidents reports published during recent 20 years were crawled from the website of Korea Occupational Health and Safety Agency. To group key words in each accident topic, this study used affinity diagram. Results: The topic modeling of this study identified six accident topics and two similar topics were merged into one topic, which resulting in five major accident topics (falling accident, explosion, and electric shock, transportation-related accident, and equipment operation-related accident). The affinity diagram grouped key-words in each major accident topic based on their similarity. The causative factors were identified from the affinity diagram. For example, original cause materials for falling accidents were hand rails, roofs, elevated work platforms, portable ladders, and cranes. Disaster-causing situations were climbing, boarding, falling, and slipping. Lastly, preventive measures were work planning, protective equipment wearing (e.g., safety belt), wire rope checking, and safety helmet wearing. Conclusion: The results of this study showed that topic modeling and affinity diagram can be used as a new approach to identify the causative factors of serious accidents. Application: The methodology of this study and the identified causative factors of serious accidents can be utilized in understanding and preventing serious accidents in industrial sites.
#Serious accidents #Causative factors #Topic modeling #Affinity diagram

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. Conclusion
References

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