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NTIS 바로가기한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.10 no.7, 2019년, pp.175 - 182
류한국 (삼육대학교 건축학과)
We classify topics on fall incidents occurring in construction sites using topic modeling among machine learning techniques and analyze the causes of the accidents according to each topic. In order to apply topic modeling based on latent dirichlet allocation, text data was preprocessed and evaluated...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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토픽 모델링이란 무엇인가? | 토픽 모델링은 자연어 처리(natural language processing, NLP) 분야에서 문서 집합의 추상적인 토픽을 발견하기 위한 통계적 모형으로 비정형 데이터 중 보고서, 잡지, 논문, 소설, 설문지 등과 같이 다양한 문서에서 숨겨진 의미를 발견하는 기법이다. 특정 토픽에 대한 문서에서 자주 등장하는 단어들은 유사한 의미를 지니는 데 이를 잠재적인 토픽으로 정의하고 또 다른 토픽으로 묶는 모형을 만드는 것이다. | |
추락재해의 대부분의 원인은 무엇이었는가? | 각 토픽에서 공통으로 도출된 추락재해의 대부분은 소규모 사업장에 속한 일용직 작업자들에게 발생하였다. 추락재해의 대부분의 원인은 안전장비 미착용, 현장 정리 정돈 미흡, 안전장비의 성능 및 착용 상태로 인해 제대로 작동하지 않은 것으로 판단되었다. 추락재해를 예방하고 절감하기 위해서는 소규모 사업장에 맞는 안전교육과 작업장의 정리 정돈과 개인 안전장비의 적절한 착용 상태 및 성능을 확인하는 것이 중요한 것으로 도출되었다. | |
재해요인을 분석하기 위해 어떤 방법을 사용하였는가? | 본 연구는 기계학습 기법 중 토픽 모델링을 활용하여 건설현장에서 발생하는 추락재해에 대한 토픽을 분류하고 각 토픽에 따른 재해요인을 분석하였다. 잠재 디리클레 할당 기반의 토픽 모델링을 적용하기 위해 텍스트 데이터의 전처리를 하였고 Perplexity 점수로 평가하여 모형의 신뢰성을 높였다. 각 토픽에서 공통으로 도출된 추락재해의 대부분은 소규모 사업장에 속한 일용직 작업자들에게 발생하였다. |
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