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로지스틱회귀분석 모델을 활용한 화학사고 사상사고 예측모형 개발 연구
A Study on Accident Prediction Models for Chemical Accidents Using the Logistic Regression Analysis Model 원문보기

한국화재소방학회 논문지= Fire science and engineering, v.33 no.6, 2019년, pp.72 - 79  

이태형 (화학물질안전원) ,  박춘화 (화학물질안전원) ,  박효현 (화학물질안전원) ,  곽대훈 (충남대학교 국가안보융합학부& 과학수사학과)

초록
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본 연구를 통해 화학사고 사상사고 예측모형을 개발하였다. 모형은 로지스틱회귀분석 모델을 활용하여 사상사고에 영향을 주는 변수를 도출하여 적용하였고, 통계적 검증방법오즈비를 활용하여 모형의 신뢰성 및 정확성을 검증하였다. 모형에 활용한 사고 자료는 과거 발생했던 화학사고 통계를 분석하여 활용하였으며, 사고의 유형, 원인, 발생 장소, 사상자 현황 및 사상자를 발생시킨 화학사고 등의 자료 분석을 통해 통계적으로 유의하게 나타난 독립변수(p < 0.05)를 적용하였다. 본 연구에서 개발한 모형은 사업장에서 화학사고로 인해 발생하는 사상사고의 예방 및 안전시스템 구축을 위한 연구로서 의의가 있다고 할 수 있다. 모형에 의한 분석결과 사상사고 발생에 가장 크게 영향을 미치는 변수는 폭발에 의한 화학사고인 것으로 조사되었다. 따라서 사업장에서 발생하는 폭발 유형의 화학사고를 예방하기 위한 대책마련이 시급하다고 판단된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Through this study, we developed a model for predicting chemical accidents lead to casualties. The model was derived from the logistic regression analysis model and applied to the variables affecting the accident. The accident data used in the model was analyzed by studying the statistics of past ch...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 화학사고 사상사고 예측모형을 개발하기 위해 사업장 화학사고와 관련된 변수를 활용하여 로지스틱회귀분석 후 유의성 있는 변수들을 추출하였다(Table 3). 독립변수 16개 중 최종적으로 유의수준이 0.
  • 사업장규모의 경우 사고 사업장이 대기업, 중견기업, 중소기업 등에 따라, 사고원인 변수를 통해서는 작업자 부주의, 운송차량사고, 시설관리미흡 등에 따라 사상사고 발생 차이를 검증하고자 하였다. 사고유형의 경우는 화재, 폭발, 유출, 누출, 이상반응, 복합 등이며, 장소의 경우 사고가 발생한 장소로서 사업장 내부, 사업장 인근 도로, 사업장에 소속된 실험실 등에 따라 사상사고 발생에 대한 차이를 검증하고자 하였다.
  • 각 카테고리와 관련된 변수 16개를 독립변수로 선정하였다. 사업장규모의 경우 사고 사업장이 대기업, 중견기업, 중소기업 등에 따라, 사고원인 변수를 통해서는 작업자 부주의, 운송차량사고, 시설관리미흡 등에 따라 사상사고 발생 차이를 검증하고자 하였다. 사고유형의 경우는 화재, 폭발, 유출, 누출, 이상반응, 복합 등이며, 장소의 경우 사고가 발생한 장소로서 사업장 내부, 사업장 인근 도로, 사업장에 소속된 실험실 등에 따라 사상사고 발생에 대한 차이를 검증하고자 하였다.
  • 이 제도에서는 유해화학물질의 취급시설을 설치·운영하려는 자는 사전에 화학사고 발생에 따른 사업장 주변 지역의 사람이나 환경 등에 영향을 평가한 화학사고 장외영향평가서를 작성하여 환경부장관에게 제출하도록 하고 있다. 아직 설치되지 않은 취급시설을 대상으로 위험도 산정을 통해 장외영향평가를 수행하여 화학사고의 발생 가능성을 확인하고 사업장으로 스스로 이에 대한 사고 영향을 줄이거나 사고발생빈도를 줄이는 위험도 감소대책을 적용하도록 유도하는 것이다. 즉, 신규 시설의 사고 피해를 사전에 예측하고 예방대책을 수립한다.
  • 로지스틱회귀분석은 독립변수와 이분형 종속변수 간의 관계를 분석하는데 있어서 다른 회귀분석 방법에 비해 매우 유연하게 사용할 수 있다. 이에, 본 연구에서 화학사고의 사상사고 예측을 위해 로지스틱회귀분석 모델을 개발하여 사용하였다.
  • 이에, 본 연구에서는 사업장에서 발생한 화학사고의 사상사고 중 최근 2013년부터 2018년까지의 6개년 동안의 사고 발생수와 사고자 수가 가장 많았던 사고 장소 중 사업장을 표본(Sample)으로 사고 유발 요인에 대한 변수(Variable)를 도출하여 변수 간 사고에 미치는 특성 분석과 사고 요인별 상관관계 데이터마이닝(Data mining) 기법 중 로지스틱 회귀분석 모델을 통해 사고예측 모형을 개발함으로써, 화학사고 예방 및 효과적인 안전대책에 기여 하고자 한다.
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참고문헌 (13)

  1. Chemistry Safety Clearing-house (csc.me.go.kr). 

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  11. National Institute of Chemical Safety, "Chemistry Safety Clearing-house (csc.me.go.kr)" (2015). 

  12. R. D. Hartley, S. Maddan and J. T. Walker, "Sentencing Practices under the Arkansas Sentencing Guideline Structure", Journal of Criminal Justice, Vol. 34, No. 2, pp. 493-506. 

  13. J. T. Walker and S. Maddan, "Statistics in Criminology and Criminal Justice: Analysis and Interpretation", Jones & Bartlett Learning (2013). 

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