[논문]텍스트 마이닝을 활용한 계절별 건설현장 추락사고 특징 분석

김준수; 김병수

doi:10.6106/kjcem.2019.20.3.113

텍스트 마이닝을 활용한 계절별 건설현장 추락사고 특징 분석
Characteristics Analysis of Seasonal Construction Site Fall Accident using Text Mining 원문보기

한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.20 no.3, 2019년, pp.113 - 121

김준수 (경북대학교 토목공학과) , 김병수

초록
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우리나라의 사망사고만인율은 주요 국가와 비교하면 2~3배 높으며 그 중 건설현장의 추락사고는 가장 많은 사망사고를 유발하고 있다. 기존연구와 국가기관의 조치를 살펴보면 추락사고에 집중된 산업재해 관리의 미흡과 계절별 안전관리 대책의 미비가 그 원인인 것으로 판단된다. 본 연구에서는 기존 연구 및 조치의 한계점을 해결하기 위하여 계절별 건설현장 추락사고 특징을 도출하고, 추락사고 방지책을 마련하는데 필요한 적정 정보를 제공하고자 한다. 정보의 제공을 위하여 사고발생 인과간계에 대하여 기술한 계절별 건설현장 추락사고 기사데이터 387건을 수집 후, 주성분분석과 군집분석을 활용한 텍스트 마이닝을 실시하였다. 분석결과 계절별 특징으로서 봄에는 강설, 리프트를 포함한 장비의 무리한 운용 등이 원인이며, 여름에는 거푸집, 점검미비, 설치작업 등이 원인으로 나타났다. 그리고 가을에는 바람과 태풍의 날씨요인 등이 원인이며 겨울에는 자재운반 및 외벽작업, 안전수칙 미 준수 등이 추락사고의 원인으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

The death rate of industrial accidents per 10,000 people in Korea is two to three times higher than that of major countries. Falling accidents at the construction site happened to have caused the most deaths. Analysis of existing research and measures by national institutions showed that the industrial accident management concentrated on falling accidents was insufficient and the seasonal safety management measures were not enough. There is thus the need for research that provides detailed and enough information on falling accidents. This study, therefore, aims to overcome the limitations of existing research and safety management accident response using a methodology that provides the necessary information for the prevention of fall accidents by deriving seasonal crash characteristics of the construction site. In order to provide enough information, 387 cases of seasonal construction site falling were collected, which describes the causal relationship of accidents. Text mining using principal component analysis and cluster analysis was carried out. The analysis showed that: In the spring, snowfall and unreasonable operation of equipment including lifts were the major cause. In summer, most accidents were caused by form, insufficient safety inspection, and installation work. In autumn, weather factors such as wind and typhoon were the cause. In winter, material transportation, exterior wall work, and ignore safety precautions were the cause of the crash.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Industrial accidents per 100,000 people at Construction Site in Korea
그림 Fig. 2. Study Process
표 Table 1. Cumulative results of seasonal fall accident factor
표 Table 2. Fall accident principal component analysis in spring
표 Table 3. Fall accident principal component analysis in summer
표 Table 4. Fall accident principal component analysis in autumn
그림 Fig. 3. Cluster analysis of fall accident in spring
그림 Fig. 4. Cluster analysis of fall accident in summer
표 Table 5. Winter Construction Site Fall Accident Principal Component Analysis
그림 Fig. 5. Cluster analysis of fall accident in autumn
그림 Fig. 6. Cluster analysis of fall accident in winter
표 Table 6. Characteristics of seasonal construction fall accident and status of data reduction

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 공사기간이 긴 건설업의 특성을 고려하여 계절별로 추락사고 특징을 도출하여 추락사고를 예방하기 위한 정보를 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 2011년부터 2017년 까지 7년 동안 계절별로 건설현장에서 발생한 추락 사고 인터넷 기사 387건을 웹크롤링하였다.

제안 방법

이를 위해 2011년부터 2017년 까지 7년 동안 계절별로 건설현장에서 발생한 추락 사고 인터넷 기사 387건을 웹크롤링하였다. 수집된 기사들은 형태소 분석을 한 후 추락사고의 요인으로 추정되는 변수(단어)들을 정량화한 텍스트 마이닝을 실시하였다. 그리고 텍스트 마이닝은 고차원이며 다변량 특징이 있기 때문에 유의미한 정보추출을 위해 주성분분석과 군집분석을 활용 후 계절별 건설현장 추락사고 특징을 도출하였으며 이 과정은 오픈소스 통계분석 프로그램인‘R’로 진행하였다.
이러한 문제를 해결하기 위하여 정부와 고용 노동부는 많은 대책을 내놓았지만 그 효과는 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 공사기간이 긴 건설업의 특징을 고려하여 계절별 추락사고 특징을 주성분분석과 군집분석을 활용 하여 텍스트 마이닝 하였다.

대상 데이터

누적된 단어들 중 최빈값의 단어들만 추출 후 계절별 건설현장 추락사고의 특징을 도출하기에는 설명력이 부족하다고 판단되어 다변량 분석기법인 주성분 분석을 활용하여 추락사고 안전요인을 설명할 수 있는 성분들을 선정하였다
본 연구의 범위는 웹크롤링 구현이 용이한 HTML (Hypertext Markup Language)구조로 구성 된 SBS (Seoul Broadcasting System)뉴스 웹페이지에서 2011년부터 2017 년까지 생성된 건설현장 추락사고 뉴스 399건 중 웹크롤링으로부터 수집된 387건을 연구의 대상으로 하였다.
본 연구는 공사기간이 긴 건설업의 특성을 고려하여 계절별로 추락사고 특징을 도출하여 추락사고를 예방하기 위한 정보를 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 2011년부터 2017년 까지 7년 동안 계절별로 건설현장에서 발생한 추락 사고 인터넷 기사 387건을 웹크롤링하였다. 수집된 기사들은 형태소 분석을 한 후 추락사고의 요인으로 추정되는 변수(단어)들을 정량화한 텍스트 마이닝을 실시하였다.

데이터처리

Hinze (1996, 1998)는 건설현장의 안전사고에 의한 부상을 예방하기 위하여 부상유형별 안전사고 리스크를 분석 후치명적인 건설재해 예방에 기여를 하였다. 그리고 사전사고 예방 안전프로그램 개발을 위하여 세부적인 사고요인 인과관계를 분석하였다.
수집된 기사들은 형태소 분석을 한 후 추락사고의 요인으로 추정되는 변수(단어)들을 정량화한 텍스트 마이닝을 실시하였다. 그리고 텍스트 마이닝은 고차원이며 다변량 특징이 있기 때문에 유의미한 정보추출을 위해 주성분분석과 군집분석을 활용 후 계절별 건설현장 추락사고 특징을 도출하였으며 이 과정은 오픈소스 통계분석 프로그램인‘R’로 진행하였다.
주성분 분석을 진행하기 위해서는 변수간의 독립성유지, 분석에 필요한 성분 수 결정, 분석의 유의미함의 증명이 중요하다. 이 연구에서는 각 변수들을 직교회전하여 변수의 독립성을 유지해주는 배리맥스 회전을 실시하여 변수간 독립성을 확보하였으며 전처리된 데이터를 상관성 분석을 실시 후 고윳값이 1 이상인 상관행렬의 차원수 성분 수가 각계절별로 4로 산출되어 모든 계절의 주성분의 수는 4로 선정하였다. 그리고 제3의 변수를 제외하고 두 변수간의 순수한 상관관계(편상관관계, Partial Correlations)를 나타내는 KMO (Kaiser – Meyer - Olkin, 0.
그렇기 때문에 문장으로 구성된 계절별 건설 현장 추락사고는 분석에 불필요한 단어, 조사, 접속사 등을 제거해야 한다. 이를 제거하기 위하여 형태소 분석을 실시하여 추락사고와 직간접적으로 영향을 미치는 단어를 도출후 이들의 누적치를 구하였다.
하지만 주성분 분석결과를 해석할 경우 연구자의 주관적인 판단과 경험이 요구되어 왜곡된 결과를 얻을 수 있는 단점이 있다. 이에 주성분 분석을 통해 추출된 요인들을 대상으로 계층별 군집분석을 실시하여 객관성을 확보한 계절별 건설현장 추락사고 특징을 도출하였다.

이론/모형

군집화하는 방법에는 공간상의 거리에 기초한 여러 가지 방법이 있는데 본 연구에서는 와드법(Ward’s method)을 사용하였다. 와드법은 오차의 제곱합을 최소화시켜 정보의 손실량이 최소화가 되도록 하는 방법이다(Michael Crawley, 2014).
그 중 차원을 축소하기 위하여 저차원에서 중요한 정보를 도출하는 다변량 통계분석 방법 중 하나인 주성분 분석 (Michael Crawley, 2014)을 활용하였다.

성능/효과

하지만 군집간의 거리가 짧은 ‘바람, 폭발, 주택, 태풍, 공장현장, 차량’은 하나의 그룹으로 구분할 수 있으며 가장 많은 요인이 분포되어 가을 추락사고의 특징을 나타낼 수 있다. 즉, 가을 추락사고의 특징은 바람과 태풍의 날씨 요인 특징이 나타나며 폭발사고가 추락사고에 영향을 주며 현장의 차량 사고가 추락사고와 관련되어 있는 것으로 나타났다. 또한, 장소적 특징으로는 주택과 공장 현장이 나타났다.

후속연구

결국 건설현장에서 공사규모와 관계없이 활용가능성이 용이하며 즉각적인 효과가 높은 추락사고 방지책이 필요하 다고 판단된다.
텍스트 마이닝으로 도출된 계절별 건설현장 추락사고 특징은 추락사고 방지책 마련에 도움이 될 것으로 기대하며 본 연구방법은 추후 추락사고 뿐만 아니라 건설현장에서 발생되는 다양한 사고에도 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	웹크롤러의 정보수집 방법은?	웹크롤러는 웹서버를 순환하면서 각 홈페이지에 있는 수많은 정보를 수집하는 프로그램으로 사람이 홈페이지의 각 링크를 따라가서 정보를 얻는 반복적인 작업을 대신하여 프로그램이 자동으로 웹페이지의 내용을 분석한 후 URL을 하나씩 접속하여 정보를 수집한다.
	주성분 분석이란 무엇인가?	주성분 분석은 상관성이 있는 다변량 데이터를 내포된 정보의 손실을 최소화하여 저차원의 데이터로 축약하는 방법이다. 즉, 복잡한 데이터 프레임을 단순화하는 다변량 통계기법이다.
	텍스트데이터가 고차원인 이유는?	텍스트데이터의 가장 큰 특징은 고차원(High-dimensionality)이다. 이는 텍스트의 단락, 문장이 단어로 구성되어 있기 때문이다. 단어는 하나의 차원을 가진다.

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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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