[논문]건설재해사례 분석에 의한 전문건설업종별 위험요인 탐색 : 전문건설업 근로자 공제자료를 중심으로

이영재; 강성경; 유환

doi:10.9723/jksiis.2019.24.1.045

건설재해사례 분석에 의한 전문건설업종별 위험요인 탐색 : 전문건설업 근로자 공제자료를 중심으로
A Study on Risk Factor Identification by Specialty Construction Industry Sector through Construction Accident Cases : Focused on the Insurance Data of Specialty Construction Worker 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.24 no.1, 2019년, pp.45 - 63

이영재 (동국대학교 경영정보학과) , 강성경 (동국대학교 경영정보학과) , 유환 (동국대학교 경영정보학과)

초록
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본 국내 건설업 사업자수는 매년 증가하고 있으며 산업의 고도화, 건설공사의 고층화 대형화로 건설업 근로자의 재해 노출 위험이 커지고 있다. 특히 문화와 언어가 다른 외국인 근로자 수의 증가, 다수의 중장년층 근로자, 옥외생산, 고소작업, 중장비 작업 등의 건설업 특성으로 타 산업에 비해 재해자가 많고 중대재해 위험 또한 높은 실정이다. 건설업의 경우 정해진 기간 안에 이루어져야하는 노동집약적 산업이고, 야간작업 등의 특수한 작업환경이 많으며 적정 공사비 확보가 안될 경우 안전관리에 대한 투자 또한 소홀하여 건설재해 요인에 대한 관리가 취약할 수밖에 없다. 건설업이 타 산업에 비해 재해율 및 사망률이 높고, 위험/특수한 작업환경, 다양한 국적 및 중장년층 근로자가 많다는 특성을 보았을 때, 위험요인 탐색을 통한 선제적인 건설 업종 현장 안전관리는 필수적이다. 본 연구에서는 건설 업종별 체계적인 위험관리를 위한 통찰력(Insight) 확보를 위해 지난 10여 년간 발생한 약 8500여 건의 건설재해사례를 분석하고 업종별 위험요인을 도출하였다. 분석결과 사고 다발 업종과 분석변수인 발생형태, 작업내용, 기인물, 가해물 간의 상호연관성을 살펴본 결과 각 분석변수와 사고 다발 업종은 서로 상호연관성이 있는 것으로 나타났으며, 특히 작업내용의 경우 각 업종과의 상호연관성 크기가 가장 큰 것으로 나타났다. 특히 사고 다발 업종 중 철근코크리트공사업과 토공사업은 재해발생빈도가 높을 뿐만 아니라 발생형태, 작업내용, 기인물, 가해물 내 대부분의 위험요인 카테고리에서 위험성이 높은 업종으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

The number of domestic construction company is expanding every year while the construction workers' exposure to disaster risk is increasing due to technological advancements and popularity of high-rise buildings. In particular, the industry faces greater fatalities and severe large scale accidents because of construction industry characteristics including influx of foreign workers with different language and culture, large number of aged workers, outsourcing, high place work, heavy machine construction. The construction industry is labor-intensive, which is to be completed under given timeline and consists of unique working environment with a lot of night shifts. In addition, when a fixed construction budget is not secured, there is less investment in safety management resulting in poor risk management at the construction site. Taking account that the construction industry has higher accident risk rate and fatality rate, risky and unique working environment, and various labor pool from foreign to aged workers, preemptive safety management through risk factor identification is a mandatory requirement for the construction industry and site. The study analyzes about 8,500 cases of construction accidents that occurred over the past 10 years and identified risk factor by construction industry sector to secure a systematic insight for risk management. Based on interrelation analysis between accident types, work types, original cause materials and assailing materials, there is correlation between each analysis factor and work industry. Especially for work types, there is great correlation between work tasks and industry type. For reinforced concrete and earthwork are among the most frequent types of accidents, and they are not only high in frequency of accidents, but also have a high risk in categories of occurrence.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1 Research Model (Research Process)
그림 Fig. 2 Atypical Accident Categorization Process (Terminology Filtering and Classification)
표 Table 1 Accident Data Classification Category (Summary)
표 Table 2 Cross Analysis Process of Accident and Frequency Classification
표 Table 3 Results of Cross Analysis Process of Accident and Frequency Classification
표 Table 4 Results of Cross Analysis Process Accident Prone Sector and Work Tasks
표 Table 5 Results of Cross Analysis Process Accident Prone Sector and Original Cause Materials (OCM)
표 Table 6 Results of Cross Analysis Process Accident Prone Sector and Assailing Materials (AS)
표 Table 7 Results of Chi-Square Test of Independence (Summary)
표 Table 8 Results of Contingency Coefficient

AI 본문요약
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문제 정의

텍스트마이닝은 비구조적인 비정형텍스트를 구조화하여 단어의 빈도에 따라 대표적인 키워드를 추출할 수 있는 분석기법이다. 문자 기반의 데이터에서 새로운 정보를 찾아 가치 있는 정보를 추출하는 것을 목적으로 한다. 텍스트마이닝 전처리 과정에서는 문서 및 문장을 품사 단위로 정리하는 형태소 분석이 이루어지고, 그 후 핵심 주제어를 분석하는 경우가 많다.
향후에는 좀 더 정밀한 분석을 위해 데이터품질 확보를 통한 정보관리체계에 대한 연구 또한 필요할 것으로 사료된다. 본 연구는 비정형텍스트인 사고내용에서 카테고리를 분류하여 분석 가능한 형태로 정제하여 진행하였다. 이는 곧 표준화된 분류체계를 통해 정형화된 정보 관리가 필요함을 의미하기도 한다.
본 연구에서는 건설업 중 꾸준히 종사자수가 증가하고 있는 ‘전문직별 공사업’에 대한 사고사례분석을 통해 건설전문 직종별 위험사항을 파악하고자 한다.
본 연구에서는 사고 다발 건설업종과 각 교차분석 대상인 다발빈도 카테고리 간 상호연관성이 있음을 검정한다. 가설검정을 위한 가설은 다음과 같다.
본 연구에서는 선행연구보다 넓은 분석기간을 설정하여 약 10여 년간의 재해사례를 분석하고, 기존에 사용되고 있는 각종 분류체계를 재검토하여 수정보완 한다. 또한 분석측면에 있어서도 ‘건설업’ 전체가 아닌 ‘전문건설업 내 세부업종’별 위험요인을 도출하여 업종과 사고내용에서 도출한 분석변수 간 상관성까지 알아본다.
건설재해 위험관리를 위한 각종 분석 및 관리방안을 제시한 선행연구는 대부분 한국산업안전보건공단의 「산업재해 기록・분류에 관한 지침」 분류체계를 상당부분 준용한다. 해당 지침은 고용노동부 「산업안전보건법」 에 의거하여 산업재해 기록보존과 통계 산출을 위해 필요한 사항을 정리한 것으로 재해예방기관과 사업주 등이 산업재해를 체계적으로 관리하고 통계를 효과적으로 활용하기 위한 목적으로 만들어졌다. 지침에서는 산업재해 특성을 분석하기 위해 ‘사업장특성’, ‘재해자 특성’, ‘재해발생 특성’ 분류체계를 제시하고 있다.

가설 설정

건설업종 – 가해물 간 연관성 - H0(귀무가설) : 건설 업종과 가해물은 서로 독립적이다.
건설업종 – 기인물 간 연관성 - H0(귀무가설) : 건설 업종과 기인물은 서로 독립적이다.
건설업종 – 발생형태 간 연관성 - H0(귀무가설) : 건설 업종과 발생형태는 서로 독립적이다.
건설업종 – 작업내용 간 연관성 - H0(귀무가설) : 건설 업종과 작업내용은 서로 독립적이다.

제안 방법

이를 위해 건설업 사고내용 텍스트상에 포함된 단어들의 특성들을 파악하고 유사성에 따라 분류체계를 제시하였다. 가장 먼저 건설재해 관련 법령, 규정, 기준, 지침, 매뉴얼 등의 문헌분석을 통해 주요 용어 분류체계를 검토한 후 중복되는 대분류/중분류 항목을 공통적으로 추려내었다(Top-down). 다음으로 현행 산업재해 기록・분류에 관한 지침에서 제공하는 분류체계에서 부족한 건설업 부분 상세용어를 추가하기 위해 공제자료(사고내용)에서 사용된 용어 특성들을 추출했다(Bottom-up).
공제자료 사고내용 텍스트마이닝을 통해 도출한 분류 카테고리는 재해발생시점, 기인물, 가해물, 불안전한 행동, 불안전한 상태, 돌발사고, 발생형태(사고유형), 피해유형, 작업내용으로 구분하였으며 본 연구에서 사고 다발 건설업종과의 연관성 분석을 진행한 카테고리는 ‘발생형태, 작업내용, 1차기인물, 가해물’로 세부 분류는 다음 Table 1과 같다.
조재환(2012)은 건설현장에서 발생하는 재해유형별 발생 원인을 분석하고 이에 대한 예방대책을 제시하였다[4]. 다발 발생형태(추락, 전도, 충돌)를 기준으로 사고의 원인을 연도별, 업종별, 지역별, 근속기간별, 연령별, 월별, 시간대별, 기인물별로 분석하였으며 분석결과에 따라 물리적 환경개선 및 근로자의 인식개선을 위한 교육 관리감독에 대한 중요성 강조를 통해 재해를 예방하기 위한 대책을 제시하였다.
가장 먼저 건설재해 관련 법령, 규정, 기준, 지침, 매뉴얼 등의 문헌분석을 통해 주요 용어 분류체계를 검토한 후 중복되는 대분류/중분류 항목을 공통적으로 추려내었다(Top-down). 다음으로 현행 산업재해 기록・분류에 관한 지침에서 제공하는 분류체계에서 부족한 건설업 부분 상세용어를 추가하기 위해 공제자료(사고내용)에서 사용된 용어 특성들을 추출했다(Bottom-up). 사고내용은 비정형 텍스트로 이루어져 있기 때문에 어떤 단어(특성)들이 사용되는지를 파악하기 위해서 엑셀에 전처리 DB를 구성하였다(Fig.
통상 모든 리스크를 관리할 수 없기 때문에 안전관리 대책을 수립하는데 있어 리스크분석(Risk Analysis)이 활용되며 리스크가 큰 업종부터 관리 우선순위를 산정하고 안전관리 대책을 수립하는 것이 효율적이다[11]. 따라서 본 연구에서는 사고 다발 업종에 해당하는 위험도가 높은 철근콘크리트공사업 및 토공사업(굴착공사)를 포함하여 습식방수공사업, 금속구조물공사업, 강구조물공사업, 도장공사업, 상하수도설비공사업, 실내건축공사업, 비계구조물 해체공사업과 세부 명목화 카테고리와의 연관성 분석 및 통적 유의성 검정을 실시한다.
또한 분석측면에 있어서도 ‘건설업’ 전체가 아닌 ‘전문건설업 내 세부업종’별 위험요인을 도출하여 업종과 사고내용에서 도출한 분석변수 간 상관성까지 알아본다.
Excel 시트에 사고사례마다 분류된 특성들을 정리하고 해당 분류항목을 분석변수로 지정하여 사고다발업종과 분석 변수 간 교차분석 및 카이제곱검정을 실시한다. 본 연구에서 사용한 자료는 분류체계에 따라 명목화 되었기 때문에 명목척도 검정에 적합한 카이제곱 독립성 검정을 실시하며, 사고다발 업종과 분석 변수 간 상관성에 대한 가설을 설정하고 변수 간 연관성 크기(효과크기)를 알아볼 수 있는 분할계수(Contingency Coefficient)를 비교한다. 전반적인 분석은 통계 분석 프로그램인 SPSS를 활용하였다.
본 연구에서는 지난 10여 년간 건설업에서 발생한 사고사례분석을 통해 건설현장의 위험요인을 도출하고 건설업 내 사고 다발 업종과 위험요인 간의 교차분석을 통해 건설 업종과 발생형태(사고유형), 작업내용, 기인물, 가해물간 상호연관성 분석을 실시하였다. 사고 다발 업종의 경우 지난 10여 년간 누적 발생 빈도를 토대로 선정하였으며, 철근콘크리트공사업, 토공사업, 습식방수공사업, 금속구조물공사업, 강구조물공사업 순으로 재해율이 높은 것으로 나타났으며 발생형태의 경우 떨어짐 재해가 절반가량을 차지해 우선적으로 관리해야할 위험요인으로 나타났다.
사고내용은 건설재해 특성 분석을 위한 정보를 담고 있는 핵심이며, 사고내용 내 정보들은 서로 다른 특성들로 혼재되어 있기 때문에 이를 구분하여 범주화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 카테고리의 재분류를 위해 한국산업안전보건공단의 「산업재해 기록・분류에 관한 지침」 내 일부 분류체계를 수정 보완하는 형식으로 진행하였다. 앞서 언급하였듯이 해당 지침은 건설업 전반에 대한 사고 특성을 면밀히 분석하기 위한 분류체계보다는 산업전반에 적용할 수 있는 포괄적인 분류체계를 제시하고 있기 때문에 건설업 사고를 상세히 분석하기 위한 분류체계 보완작업이 필요하다.
이 때 많이 등장하는 단어의 빈도를 기준으로 키워드를 추출하고 그 특성을 정의하거나 분석한다[9]. 본 연구에서는 텍스트마이닝을 통해 자료를 수차례 여과(Filtering)한 후 텍스트 상에 같은 속성을 가지는 요소를 키워드화 하고 단어 간의 관계를 규정하는 온톨로지(Ontology)에 의한 계층적 분류체계를 제시한다. 온톨로지는 단어와 관계들로 구성된 일종의 사전으로 특정 도메인에 관련된 단어들을 계층적으로 분류한 정형화된 체계라고 할 수 있다.
다음으로 현행 산업재해 기록・분류에 관한 지침에서 제공하는 분류체계에서 부족한 건설업 부분 상세용어를 추가하기 위해 공제자료(사고내용)에서 사용된 용어 특성들을 추출했다(Bottom-up). 사고내용은 비정형 텍스트로 이루어져 있기 때문에 어떤 단어(특성)들이 사용되는지를 파악하기 위해서 엑셀에 전처리 DB를 구성하였다(Fig. 2 참조). 전처리 항목은 문헌연구를 통해 우선적으로 분류해놓은 대분류(중분류) 항목에 용어(Term) 단위로 하위 속성의 세부내용을 분리하였다.
이 과정에서 용어 등장수(빈도수)가 낮아 범주화하는 것이 무리인 용어들은 ‘기타’항목으로 분류하였다. 상세 용어 추출을 위해 약 8,500여개의 근로자 재해 사고내용들을 활용하였으며, 수차례 필터링을 통해 최종 범주화된 분류체계 적정성 검토는 건설공제 담당자와의 심층 인터뷰를 통해 진행하였다.
해당 연구에서는 건설현장의 내면적 관리대책 마련을 위해 하청업체 현장소장 심층인터뷰를 통한 관리대책을 도출하고 AHP분석을 통해 대책 간 상대적 중요도를 정량적으로 산정하였다. 실내건축공사업, 철근콘크리트공사업, 미장방수조적공사업, 석공사업, 토공사업 5개 업종에 대해 직접적, 간접적, 관리적, 정책적 대책 간의 중요도 산정을 통해 업종별로 우선 관리하고 투자해야할 대책에 대해 제시하였다.
위험요소 추출을 위해 사고사례에서 사고 현황, 사고내용, 사고원인, 재발방지대책, 설계/발주/시공/사업관리 및 감독 등에 대한 정보를 키워드화 하고 영국 ‘건설공사 안전관리업무 매뉴얼’의 ‘취약공종 안전관리업무’에서 위험요소와 사고발생객체, 위험발생위치, 작업프로세스를 도출하여 설계단계와 시공단계에서 미리 차단하거나 감소해야할 위험요소를 제시하였다.
앞서 언급하였듯이 해당 지침은 건설업 전반에 대한 사고 특성을 면밀히 분석하기 위한 분류체계보다는 산업전반에 적용할 수 있는 포괄적인 분류체계를 제시하고 있기 때문에 건설업 사고를 상세히 분석하기 위한 분류체계 보완작업이 필요하다. 이를 위해 건설업 사고내용 텍스트상에 포함된 단어들의 특성들을 파악하고 유사성에 따라 분류체계를 제시하였다. 가장 먼저 건설재해 관련 법령, 규정, 기준, 지침, 매뉴얼 등의 문헌분석을 통해 주요 용어 분류체계를 검토한 후 중복되는 대분류/중분류 항목을 공통적으로 추려내었다(Top-down).
또 유사현장 재해사례에 대한 분석 자료를 토대로 향후 실시예정인 공사의 중점안전관리, 공종 및 작업상 위험요소를 파악하고 집중 관리할 수 있도록 해준다. 해당 논문에서는 건설현장의 공정 및 상황에 따라 필요한 정보를 획득하고 활용하는 것이 건설재해 예방과 대책수립에 매우 유용하며, 이를 위해 과거 발생한 재해사례를 바탕으로 건설공종 각 작업을 분류하여 재해발생정도와 위험도를 분석, 이를 기반으로 안전정보관리시스템을 소개하였다.
작은 공사일수록 감리 및 자체관리가 부실해짐에 따라 위험에 노출된 채로 공정이 진행될 수밖에 없는 현실이기 때문이다. 해당 연구에서는 건설현장의 내면적 관리대책 마련을 위해 하청업체 현장소장 심층인터뷰를 통한 관리대책을 도출하고 AHP분석을 통해 대책 간 상대적 중요도를 정량적으로 산정하였다. 실내건축공사업, 철근콘크리트공사업, 미장방수조적공사업, 석공사업, 토공사업 5개 업종에 대해 직접적, 간접적, 관리적, 정책적 대책 간의 중요도 산정을 통해 업종별로 우선 관리하고 투자해야할 대책에 대해 제시하였다.
‘05년 이후 재해자 및 사망자가 지속발생하고 있는 시점에서 전체 사고의 70% 이상을 차지하고 있는 소규모 건설현장의 재해 감소 없이는 전체 건설재해 발생을 줄일 수 없다. 해당 연구에서는 소규모 건설현장의 연간 재해발생 추세 및 공사종류별, 지역별, 발생형태별, 근속기간별, 국적별(외국인 근로자) 사고발생 동향을 분석하고, 소규모 건설현장 재해예방 사업전개 인식에 대한 문제를 지적하면서 직접 기술지원의 수행방법 개선 및 수행기관 차별화, 건설업 본사 차원의 컨설팅 실시, 소규모 건설현장 관련 법규 및 제도 개선, 해외 선진국의 강력한 법 집행을 위한 벤치마킹 등을 관리방안으로 제시하였다.
본 연구와 가장 유사한 연구방법을 채택한 대한토목학회(2014)의 건설공사 위험요소 프로파일개발 연구에서는 한국시설안전공단에서 운영 중인 건설안전정보시스템의 사고사례 DB, 안전보건공단의 건설 분야 산재 데이터, 국토교통부 및 고용노동부의 안전규정과 지침 등을 기반으로 주요 취약 공종별 위험요소 프로파일을 발굴하였다. 해당연구는 건설현장의 위험요인이 설계단계부터 발생하지만 설계자는 설계과정에서 최종 사용자의 안전을 위주로 설계하는 경향이 있어 공사 중 발생하는 사고 예방은 미흡함을 지적하면서 이를 개선하기 위해 안전한 설계부터 시공, 공사현장 안전관리 감독을 지원하기 위한 취약공종별(굴착공사, 가설공사, 콘크리트 공사 등) 위험요소 프로파일을 제시하였다. 위험요소 추출을 위해 사고사례에서 사고 현황, 사고내용, 사고원인, 재발방지대책, 설계/발주/시공/사업관리 및 감독 등에 대한 정보를 키워드화 하고 영국 ‘건설공사 안전관리업무 매뉴얼’의 ‘취약공종 안전관리업무’에서 위험요소와 사고발생객체, 위험발생위치, 작업프로세스를 도출하여 설계단계와 시공단계에서 미리 차단하거나 감소해야할 위험요소를 제시하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 건설업 중 꾸준히 종사자수가 증가하고 있는 ‘전문직별 공사업’에 대한 사고사례분석을 통해 건설전문 직종별 위험사항을 파악하고자 한다. 분석 자료는 전문건설공제조합에서 수집한 약 8,500여개의 전문직별 근로자 재해 공제자료를 활용하였으며, 공제자료 텍스트마이닝 및 전처리를 통해 표준 데이터 분류체계를 제시하였다. 공제자료 분석의 경우 표준 분류체계를 활용하여 데이터를 정형화하고, 분석 변수 간 교차분석 및 카이제곱검정, 분할계수(Contingency Coefficient) 비교를 통해 변수 간 연관성 정도를 확인하였다.
본 연구는 크게 전문 건설업 근로자 재해 공제자료, 즉 사고사례 데이터 텍스트마이닝 및 건설재해 공제 데이터 분석과정으로 나뉜다. 분석 자료의 경우 전문건설공제조합에서 수집한 지난 10여 년간의 공제(보험) 자료를 활용하였다. 전문건설공제조합은 국내 건설전문 금융기관으로 건설보증 및 건설기능인력 양성은 물론, 최근에는 공제(보험)사업 실시를 통해 건설업의 발전을 도모하고 있다.
전문건설공제조합은 국내 건설전문 금융기관으로 건설보증 및 건설기능인력 양성은 물론, 최근에는 공제(보험)사업 실시를 통해 건설업의 발전을 도모하고 있다. 조합에서 제공한 전문 건설업 근로자재해 사고사례(공제자료)는 약 8,500건으로 사고내용 및 계약형태, 사고발생일, 최종보험료 지급일, 누적지급보험금, 청구상태 등으로 구성되어있다.

데이터처리

텍스트마이닝을 통해 주요 키워드로 표준 분류체계가 정립되면 이 체계에 따라 비정형 공제자료를 정형화된 형태로 DB화한다. Excel 시트에 사고사례마다 분류된 특성들을 정리하고 해당 분류항목을 분석변수로 지정하여 사고다발업종과 분석 변수 간 교차분석 및 카이제곱검정을 실시한다. 본 연구에서 사용한 자료는 분류체계에 따라 명목화 되었기 때문에 명목척도 검정에 적합한 카이제곱 독립성 검정을 실시하며, 사고다발 업종과 분석 변수 간 상관성에 대한 가설을 설정하고 변수 간 연관성 크기(효과크기)를 알아볼 수 있는 분할계수(Contingency Coefficient)를 비교한다.
분석 자료는 전문건설공제조합에서 수집한 약 8,500여개의 전문직별 근로자 재해 공제자료를 활용하였으며, 공제자료 텍스트마이닝 및 전처리를 통해 표준 데이터 분류체계를 제시하였다. 공제자료 분석의 경우 표준 분류체계를 활용하여 데이터를 정형화하고, 분석 변수 간 교차분석 및 카이제곱검정, 분할계수(Contingency Coefficient) 비교를 통해 변수 간 연관성 정도를 확인하였다.
교차분석 유의성 확인은 카이제곱독립성검정(χ², Chi-square Independence Test)을 통해 실시하였다.
가설검정을 위한 가설은 다음과 같다. 본 연구에서는 사고 다발 건설업종과분석 변수 간에는 서로 상호연관성이 있음을 주장하며, 유의수준 .05를 기준으로 카이제곱독립성 검정을 실시했다.
사고 다발 업종과 사고 다발 빈도 카테고리간 분석은 ‘교차분석’으로 진행하였다.
본 연구에서 사용한 자료는 분류체계에 따라 명목화 되었기 때문에 명목척도 검정에 적합한 카이제곱 독립성 검정을 실시하며, 사고다발 업종과 분석 변수 간 상관성에 대한 가설을 설정하고 변수 간 연관성 크기(효과크기)를 알아볼 수 있는 분할계수(Contingency Coefficient)를 비교한다. 전반적인 분석은 통계 분석 프로그램인 SPSS를 활용하였다.

성능/효과

‘12년 건설업 총 기업체수는 65,249개에서(종합건설업 : 9,941개, 전문직별 공사업 : 55,308개) ‘16년 69,508개로(종합건설업 : 9,766개, 전문직별 공사업 : 59,742개) 약 7% 가량 늘었으며, 기업체수 증가는 전문직별 공사업에서 5년 사이 8% 가량 증가한 것으로 나타났으며 기업체수 증가에 따라 전문직별 공사업 종사자수 또한 ‘12년 1,027,759명에서 ‘16년 1,093,619명으로 약 66,000여명(6%)가량 증가한 것을 볼 수 있다.
가해물의 경우 떨어짐 사고가 많음에 따라 바닥 및 지표면이 절반 이상의 비중을 차지했으며, 뒤를 이어 재료·자재·부재에 의한 피해와 일반제조 및 가공설비 기계, 설비·기계기구 부품 및 부속물로 인한 피해가 다발하는 것으로 나타났다.
건설업종과 가해물 교차분석 결과(Table 6)를 살펴보면 사고 다발 건설 업종과 관련 없이 바닥 및 지표면과 재료·자재·부재에 의한 피해가 많은 것으로 나타났다.
건설업종과 기인물 교차분석 결과(Table 5) 대부분의 재해발생 기인(원인)은 모든 공사업종에서 공통적으로 ‘작업자 본인’에 의한 것으로 나타났다.
건설업종과 작업내용 교차분석 결과(Table 4) ‘구조체 연결/조립/설치/해체’ 작업의 경우 철근콘크리트공사업에서 두드러지게 높은 비중을 차지하며, 토공사업 및 강구조물공사업에서도 구조체 연결/조립/설치/해체 작업으로 인한 사고 발생이 높은 것으로 나타났다.
이는 곧 업종별로 작업내용, 발생형태, 기인물, 가해물간 상호연관성이 있음을 의미하므로 재해예방 및 경감을 위한 관리가 필요함을 의미한다. 교차분석 결과에 따르면 철근콘크리트공사업과 토공사업의 경우 재해 발생빈도가 높을 뿐만 아니라 대부분 모든 위험요인 변수에 취약한 업종으로 나타났다. 곧 이는 건설업종 중에서도 철근콘크리트공사업과 토공사업 근로자가 재해 위험 노출이 크다는 것을 의미하며 해당 업종 근로자 및 공사현장에 대한 취약요인 안전관리가 우선적으로 선행되어야 함을 시사한다.
사고 다발 건설 업종 및 다발빈도 위험요인(카테고리) 간 교차분석 유의성 검정결과 유의수준 .05를 기준으로 모두 통계적으로 상호연관성이 있는 것으로 나타났으며, 특히 변수 간 연관성 크기는 분할계수가 0.4로 나타난 ‘작업내용’이 업종 간 연관성 크기가 큰 것으로 나타났다.
본 연구에서는 지난 10여 년간 건설업에서 발생한 사고사례분석을 통해 건설현장의 위험요인을 도출하고 건설업 내 사고 다발 업종과 위험요인 간의 교차분석을 통해 건설 업종과 발생형태(사고유형), 작업내용, 기인물, 가해물간 상호연관성 분석을 실시하였다. 사고 다발 업종의 경우 지난 10여 년간 누적 발생 빈도를 토대로 선정하였으며, 철근콘크리트공사업, 토공사업, 습식방수공사업, 금속구조물공사업, 강구조물공사업 순으로 재해율이 높은 것으로 나타났으며 발생형태의 경우 떨어짐 재해가 절반가량을 차지해 우선적으로 관리해야할 위험요인으로 나타났다. 가해물의 경우 떨어짐 사고가 많음에 따라 바닥 및 지표면이 절반 이상의 비중을 차지했으며, 뒤를 이어 재료·자재·부재에 의한 피해와 일반제조 및 가공설비 기계, 설비·기계기구 부품 및 부속물로 인한 피해가 다발하는 것으로 나타났다.
산업재해 발생현황에 근거해보면 건설업의 재해율 및 사망률이 타 산업에 비해 높고 발생추세 또한 증가하는 것으로 보아 건설업 근로자의 재해 노출 위험이 매우 높은 것을 알 수 있다. ‘12년 건설업 총 기업체수는 65,249개에서(종합건설업 : 9,941개, 전문직별 공사업 : 55,308개) ‘16년 69,508개로(종합건설업 : 9,766개, 전문직별 공사업 : 59,742개) 약 7% 가량 늘었으며, 기업체수 증가는 전문직별 공사업에서 5년 사이 8% 가량 증가한 것으로 나타났으며 기업체수 증가에 따라 전문직별 공사업 종사자수 또한 ‘12년 1,027,759명에서 ‘16년 1,093,619명으로 약 66,000여명(6%)가량 증가한 것을 볼 수 있다.
4로 나타난 ‘작업내용’이 업종 간 연관성 크기가 큰 것으로 나타났다. 작업내용 뿐만 아니라 발생형태, 기인물, 가해물 모두 분할계수 0.3 이상으로 중간크기 이상의 변수 간 연관성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 곧 업종별로 작업내용, 발생형태, 기인물, 가해물간 상호연관성이 있음을 의미하므로 재해예방 및 경감을 위한 관리가 필요함을 의미한다.

후속연구

건설재해 예방을 위해 활용할 수 있는 안전정보는 ‘안전 기술기준, 재해예방대책, 재해사례’가 있으며 특히 재해사례는 가장 강한 자극으로 수행예정인 작업과 유사한 과거 재해사례는 작업의 위험을 미리 인지할 수 있도록 하고 안전대책을 수립하는데 직접적인 정보를 제공한다. 또 유사현장 재해사례에 대한 분석 자료를 토대로 향후 실시예정인 공사의 중점안전관리, 공종 및 작업상 위험요소를 파악하고 집중 관리할 수 있도록 해준다. 해당 논문에서는 건설현장의 공정 및 상황에 따라 필요한 정보를 획득하고 활용하는 것이 건설재해 예방과 대책수립에 매우 유용하며, 이를 위해 과거 발생한 재해사례를 바탕으로 건설공종 각 작업을 분류하여 재해발생정도와 위험도를 분석, 이를 기반으로 안전정보관리시스템을 소개하였다.
본 연구의 근로자 재해 데이터 분석 결과는 건설업종 및 현장 특성에 따라 체계적으로 우선관리하기 위해 효율적으로 활용할 수 있다. 건설업에서 발생하는 재해를 줄이기 위해서는 다발하는 업종에 대해 그 원인이 무엇이고 구체적으로 관리해야할 위험요인은 무엇인지를 분석하여 안전한 작업환경을 만드는 것이 중요하며, 우선적으로 위험 노출이 큰 근로자부터 관리할 필요성이 있다.
향후에는 좀 더 정밀한 분석을 위해 데이터품질 확보를 통한 정보관리체계에 대한 연구 또한 필요할 것으로 사료된다. 본 연구는 비정형텍스트인 사고내용에서 카테고리를 분류하여 분석 가능한 형태로 정제하여 진행하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	텍스트마이닝이란?	위와 같은 사고내용은 서술형 텍스트로 이뤄져있기 때문에 분석을 위한 형태로 정제하는 과정이 필요한데, 텍스트마이닝과 필터링을 통해 유사한 요인들을 그룹화 하는 것이 중요하다. 텍스트마이닝은 비구조적인 비정형텍스트를 구조화하여 단어의 빈도에 따라 대표적인 키워드를 추출할 수 있는 분석기법이다. 문자 기반의 데이터에서 새로운 정보를 찾아 가치 있는 정보를 추출하는 것을 목적으로 한다.
	건설업 근로자의 재해 노출 위험이 커지고 있는 이유는?	본 국내 건설업 사업자수는 매년 증가하고 있으며 산업의 고도화, 건설공사의 고층화 대형화로 건설업 근로자의 재해 노출 위험이 커지고 있다. 특히 문화와 언어가 다른 외국인 근로자 수의 증가, 다수의 중장년층 근로자, 옥외생산, 고소작업, 중장비 작업 등의 건설업 특성으로 타 산업에 비해 재해자가 많고 중대재해 위험 또한 높은 실정이다.
	「산업재해 기록・분류에 관한 지침」에서 산업재해 특성을 분석하기 위해 제시하는 분류체계는?	해당 지침은 고용노동부「산업안전보건법」에 의거하여 산업재해 기록보존과 통계 산출을 위해 필요한 사항을 정리한 것으로 재해예방기관과 사업주 등이 산업재해를 체계적으로 관리하고 통계를 효과적으로 활용하기 위한 목적으로 만들어졌다. 지침에서는 산업재해 특성을 분석하기 위해 ‘사업장특성’, ‘재해자 특성’, ‘재해발생 특성’ 분류체계를 제시하고 있다. 사업장 특성의 경우 ‘사업자등록번호, 산재관리번호, 사업장명, 소재지, 산업(업종), 규모(근로자수), 행정구역, 사업장형태, 공사종류, 공사금액, 공사기간, 공정률’을, 재해자 특성의 경우 ‘국적, 성별, 연령, 직업, 고용형태, 근무형태, 동종업무 근속기간’을, 재해발생 특성의 경우 ‘재해발생일시, 발생시점, 재해종류, 피해현황, 안전방호조치, 안전방호조치 여부, 개인보호조치, 개인보호조치여부, 작업형태, 발생형태, 기인물(가해물), 작업지역 공정, 작업내용, 불안전한상태, 불안전한 행동, 추락장소, 추락높이, 감전전압, 점화원, 상병종류, 상병부위, 근로손실일’을 분석항목으로 포함하고 있다.

참고문헌 (16)

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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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