[논문]시계열분석을 통한 산업재해율 예측

최은숙; 전경숙; 이원기; 김영선

doi:10.5807/kjohn.2016.25.1.65

시계열분석을 통한 산업재해율 예측
The Prediction of Industrial Accident Rate in Korea: A Time Series Analysis 원문보기

한국직업건강간호학회지 = Korean journal of occupational health nursing, v.25 no.1, 2016년, pp.65 - 74

최은숙 (경북대학교 간호대학) , 전경숙 (목포대학교 간호학과) , 이원기 (경북대학교 의학전문대학원) , 김영선 (한국산업안전보건연구원)

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: The purpose of this study is to predict industrial accident rate using time series analysis. Methods: The rates of industrial accident and occupational injury death were analyzed using industrial accident statistics analysis system of the Korea Occupational Safety and Health Agency from 2001 to 2014. Time series analysis was done using the most recent data, such as raw materials of Economically Active Population Survey, Economic Statistics System of the Bank of Korea, and e-National indicators. The best-fit model with time series analysis to predict occupational injury was developed by identifying predictors when the value of Akaike Information Criteria was the lowest point. Variables into the model were selected through a series of expertises' consultations and literature review, which consisted of socioeconomic structure, labor force structure, working conditions, and occupational accidents. Results: Indexes at the meso- and macro-levels predicting well occurrence of occupational accidents and occupational injury death were labor force participation rate for ages 45-49 and budget for small scaled workplace support. The rates of industrial accident and occupational injury death are expected to decline. Conclusion: For reducing industrial accident continuously, we call for safe employment policy of economically active middle aged adults and support for improving safety work environment of small sized workplace.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

이 연구는 사회 · 경제, 노동력 구조, 근로조건 및 산업재해 정책 지표들을 활용하여 산업재해와 업무상부상사망을 예측하는 시계열분석 연구이다.

제안 방법

본 산재발생예측 시계열분석 연구는 국가가 생산하는 다양한 사회 · 경제적 및 노동 관련 자료와 지표를 활용하여 사회 · 경제, 노동력 구조, 근로조건, 산업재해 정책을 고려한 가운데 첫째, 가장 일반적이면서도 핵심적인 산업재해 정보를 제공하는 ‘산재만인율’과 ‘업무상부상사망10만인율’을 예측하였으며 둘째, 이러한 산업재해 예측에 영향을 미치는 사회 · 경제 · 노동 · 정책 지표를 탐색 · 반영하여 산업재해를 예측 하였다.
본 연구는 문헌고찰과 연구진 및 전문가 자문회의를 통해 산업재해만인율과 산재사고사망10만인율에 주요하게 작동하는 사회 · 경제구조, 노동력 구조, 노동조건, 산업재해 관련 정책 지표를 선정한 후 이들 선정된 지표를 하나씩 투입하여 아카이케 정보량 기준(Akaike Information Criteria, AIC) 값이 최소가 되는 산재 발생 예측요인을 확인 후 이를 반영하여 산업재해 예측을 위한 최적합 시계열 모형을 도출하고자 한다. 구체적 연구목적은 다음과 같다.

대상 데이터

또한 본 연구에서 사용한 사회 · 경제, 노동력 구조, 근로조건, 산업재해 정책 지표는 기존 문헌고찰을 통해 선정하였으며 이들 지표의 산출을 위한 기초자료는 통계청에서 제공하는 2001~2014년의 2차 자료를 활용하였다. 본 연구의 사회 · 경제, 노동력 구조, 근로조건, 산업재해 정책 지표는 다음과 같다.
산업재해의 전반적 현황을 파악하는데 유용한 대표지표인 ‘산재만인율’과 ‘업무상부상사망10만인율’을 한국산업안전보건공단 산업안전보건연구원의 산재통계분석시스템에서 제공하는 2001년~2014년까지의 산업재해 자료를 활용하여 산출하였다. ‘산재만인율’은 연간 근로자수 10,000명 당 발생하는 재해자수의 비율을 의미하며 ‘업무상부상사망만인율’은 연간 근로자수 100,000명 당 발생하는 업무상사고 사망자수의 비율을 말한다.

데이터처리

산재만인율, 업무상부상사망10만인율에 영향을 미칠 것으로 판단되는 사회 · 경제, 노동력 구조, 근로조건, 산업재해 정책 지표를 문헌고찰과 연구진 및 전문가 자문회의를 통해 독립변수 X 로 선정하였다. 산업재해 발생을 예측하기 위하여 산업재해발생에 영향을 미치는 시간 지수에 따른 시계열모형은 연도변수를 기본 독립변수로 사용하였으며, 독립변수를 하나씩 추가하여 모형적합도를 평가하였다. 시계열모형의 적합을 위하여 자기회귀통합이동평균(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA) 모형을 기반으로 모형탐색을 하였으나 연도별 지수 자료여서 계절요인이 크게 없고 자기상관성만 있는 것으로 판단되어 자기회귀과정(auto-regression process)을 따르는 모형에 근거를 두고 분석하였다.
자기회귀모형에 적합한 후 오차의 자기상관성은 더빈-왓슨(Durbin-Watson) 통계량을 이용하였으며 모형진단을 통하여 정상성(stationarity)과 정규성(normality)을 확인하였다. 정상성 확인은 자기상관기능 (Autocorrelation Function, ACF)이 급격히 감소하는지 확인하는 것으로 점검하였으며 역자기상관기능(Inverse Autocorrelation Function, IACF)은 계절성이 있는 자료에서 보다 좋은 방법이지만 본 자료는 계절성을 고려할 이유가 없어 보조지표로 참고하였다. 또한 백색잡음(white noise)도 도표를 이용하여 점검하였다.

이론/모형

산업재해 발생을 예측하기 위하여 산업재해발생에 영향을 미치는 시간 지수에 따른 시계열모형은 연도변수를 기본 독립변수로 사용하였으며, 독립변수를 하나씩 추가하여 모형적합도를 평가하였다. 시계열모형의 적합을 위하여 자기회귀통합이동평균(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA) 모형을 기반으로 모형탐색을 하였으나 연도별 지수 자료여서 계절요인이 크게 없고 자기상관성만 있는 것으로 판단되어 자기회귀과정(auto-regression process)을 따르는 모형에 근거를 두고 분석하였다. 자기회귀모형에 적합한 후 오차의 자기상관성은 더빈-왓슨(Durbin-Watson) 통계량을 이용하였으며 모형진단을 통하여 정상성(stationarity)과 정규성(normality)을 확인하였다.

성능/효과

본 연구는 향후 ‘산재만인율’과 ‘업무상부상사망10만인율’을 예측하고 이를 예측하는 주요 사회 · 경제 · 노동 지표로서 각각 ‘45~49세 경제활동 참가율’과 ‘소규모사업장 지원사업 예산’임을 확인하였다. 무엇보다도 본 연구는 사회조사, 경제활동인구조사, 근로환경조사, 산업재해현황조사 등을 연계하여 시계열 분석을 통해 근로자의 건강과 안전에 대한 거시 · 중시 · 미시적 변화를 찾아내고 이것이 정부의 산재예방정책과 연계성을 가질 수 있는 체계 구축의 가능성을 처음으로 구현해냈다는데 큰 의의가 있다.
본 연구는 향후 ‘산재만인율’과 ‘업무상부상사망10만인율’을 예측하고 이를 예측하는 주요 사회 · 경제 · 노동 지표로서 각각 ‘45~49세 경제활동 참가율’과 ‘소규모사업장 지원사업 예산’임을 확인하였다. 무엇보다도 본 연구는 사회조사, 경제활동인구조사, 근로환경조사, 산업재해현황조사 등을 연계하여 시계열 분석을 통해 근로자의 건강과 안전에 대한 거시 · 중시 · 미시적 변화를 찾아내고 이것이 정부의 산재예방정책과 연계성을 가질 수 있는 체계 구축의 가능성을 처음으로 구현해냈다는데 큰 의의가 있다.

후속연구

그럼에도 불구하고 본 연구의 제한점과 이의 극복을 위한 후속연구를 제안하면 다음과 같다. 본 연구가 개발한 시계열 모형은 연 단위의 자료를 활용하여 자료수가 적어 자료분석에 제한이 있으므로 향후 월 단위 자료를 활용하여 시계열 모형을 다시 추정할 필요가 있다. 아울러 본 시계열 모형이 정상시계열 모형인 자기회귀(Auto-Regressive, AR) 모형에 적합하여 모형의 타당성이 인정된다 하더라도 각 산재지표의 자료 특성을 고려한 시계열모형의 형태를 지속적으로 탐색하여 실질적으로 산재 예측력을 높일 수 있어야 한다.
마지막으로 본 연구는 대표적인 거시적 산업재해 지표인 ‘산재만인율’과 ‘업무상부상사망10만인율’에 국한하여 예측하였다. 향후 좀 더 세부적인 산업재해 지표인 ‘뇌심혈관질환10만인율’ 및 ‘근골격계 질환10만인율’ 등을 예측함으로써 좀 더 표적화된 산업재해 예방 및 대책을 마련해야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	IMF 경제위기에 따라 어떤 변화를 겪었는가?	우리나라는 1997년 IMF 경제위기 이후 산업구조와 고용구조에 있어 큰 변화를 겪었다. 정치 · 경제 · 사회 · 문화 등 전반에 걸친 변화가 있었으며 안전보건에 대한 요구도 증가했다.
	산업재해는 국가에 어떤 영향을 미치는가?	최근에는 H타이어 근로자의 집단 사망사고와 구미 불산 유출사고와 같이 다양한 산업재해가 끊임없이 발생하고 있다. 이처럼 산업재해는 인적 · 물적으로 막대한 피해를 초래함으로써 기업의 생산성 저하와 국가 경제발전 저해를 유발하고 있다(Bang et al., 2011).
	고용노동부에서 산업재해 예방 5개년계획을 수립하고 수행한 원인은 무엇인가?	우리나라는 1997년 IMF 경제위기 이후 산업구조와 고용구조에 있어 큰 변화를 겪었다. 정치 · 경제 · 사회 · 문화 등 전반에 걸친 변화가 있었으며 안전보건에 대한 요구도 증가했다. 이러한 사회적 요구에 부응하여 고용노동부에서는 산업재해 예방 5개년계획을 2000년부터 수립하여 수행하고 있다.

참고문헌 (22)

Asfaw, A., Pana-Cryan, R., & Rosa, R. (2011). The business cycle and the incidence of workplace injuries: Evidence from the U.S.A. Journal of Safety Research, 42 (1), 1-8.

상세보기
Bang, Y. W., Im H. J., Kwon, Y. J., Cho, S. S., Lee, T. K., Yoon, I. K., et al. (2011). The effect of socio-economic factors on occupational injuries in Korea: A time series analysis. Korean Journal of Occupational and Environment Medicine, 23 (4), 397-406. Retrieved from http://www.dbpia.co.kr/Journal/PDFView?idNODE01770455
Choi, E. S., Ju, Y. S., Lim, J., Cho, S. J., Jeon, G. S., Ha, Y. M., et al. (2015). Time series analysis for the 1st thru 4th wave surveys of Korean work environment. Ulsan: Korea Occupational Safety & Health Agency.
Davies, R., Jones, P., & Nunez, I. (2009). The impact of the business cycle on occupational injuries in the UK. Social Science & Medicine, 69 (2), 178-182. http://dx.doi.org/10.1016/j.socscimed.2009.04.033

상세보기
Hong, S. H. (1984). A decreasing trend of industrial injuries at a large scale textile company. Journal of Preventive Medicine & Public Health, 17 (1), 65-74.
Hwang, I. D., Park, Y. S., & Seo, S. K. (1981) A study on industrial accidents of workers in Jeonbug areas. Journal of Preventive Medicine & Public Health, 14 (1), 89-96.
Hyeong, K. S. (1992). A study on the occupational accidents in Korea. Unpublished doctoral dissertation thesis, Jeonnam University, Gwangju.
International Labour Organization. (2014) Statistics of occupational injuries. ILO. Retrieved from: Laborsta Internet, http://laborsta.ilo.org/STP/guest
Joo, J. H. (1996). An empirical analysis of causes of occupational accidents in Korea. Unpublished doctoral dissertation thesis, Kyungsung University, Busan.
Kim, C. Y., Jeon, M. J., & Byun, D. H. (2003). Five-year industrial accidents of ship-building workers at a ship-yard. Korean Journal of Occupational and Environment Medicine, 15 (4), 436-445.
Kim, S. G. (1998). A status of the report for industrial injuries and illnesses at an automobile related plant. Korean Journal of Occupation Environment Medicine, 10 (4), 562-570.
Kim, S. G., Ahn, H. Y., & Lee, E. H. (2009). The relationship between the socioeconomic indicators and occupational indicators in OECD countries. Incheon: Korea Occupational Safety & Health Agency.
Korea Occupational Safety & Health Agency. (2011). Status of occupational injury of Korea in 2011. Incheon: Korea Occupational Safety & Health Agency.
Kossoris, M. D. (1938). Industrial injuries and the business cycle. Monthly Labor Review, 46, 579.
Manuele, F. A. (1997). A causation model for hazardous incidents. Occupational Hazards, 59 (10). 160-165.
Ministry of Employment and Labor. (2013). The reports of occupational injury 2012. Sejong: Author.
Ministry of Employment and Labor. (2014). The reports of occupational injury 2013. Sejong: Author.
Mun, S. H. (2004). An analysis on factors affecting industrial accidents. Social Welfare Policy, 20, 155-169.
Neumayer, E. (2004). Recessions lower (some) mortality rates: Evidence from Germany. Social Science & Medicine, 58 (6), 1037-1047. http://dx.doi.org/10.1016/S0277-9536 (03)00276-4

상세보기
Park, S. (2003). The effects of organizational psychosocial factors on occupational accidents. Social Welfare Policy, 16, 61-78.
Statistics Korea. (2015). 2014 Economically Active Population Survey: supplement survey of employment types. Retrived from: http://www.index.go.kr/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd2897
Won, J. W., Song, J. S., Jung, J. Y., & Phee, Y. G. (2013). Deep evaluation of industrial accidents prevention business III (policy). Incheon: Korea Occupational Safety & Health Agency.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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