[논문]건설현장의 아차사고 연결가능성에 대한 패턴분석

김상현; 신연철; 문유미

doi:10.15683/kosdi.2023.3.31.216

건설현장의 아차사고 연결가능성에 대한 패턴분석
A Pattern Analysis on the Possibility of Near Miss Connection in Construction Sites 원문보기

한국재난정보학회논문집 = Journal of the Society of Disaster Information, v.19 no.1 = no.59, 2023년, pp.216 - 230

김상현 (Department of Construction Safety Engineering, Kyonggi University) , 신연철 (Department of Construction Safety Engineering, Kyonggi University) , 문유미 (General Graduate School, Kyonggi University)

초록
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연구목적: 아차사고의 분석을 통하여 재해를 예측하여 사고를 예방하는 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에 서는 건설 현장의 아차사고 문헌조사 및 데이터를 수집하고, 설문조사를 실시하여 아차사고 연결 가능성 분류를 위해 로지스틱 회귀분석 및 의사결정나무 분석을 이용하였다. 연구결과: 아차사고 types이 정신적, 신체적, 안전습관 행동에 미치는 영향을 분석한 결과, 신체에 영향력이 높은 요인은 아차사고 관리의 필요성, 직종은 전기·정보통신, 건강 상태 순으로, 정신적 요인에서 공사 규모가 영향력이 높았으며, 경험 공종, 중상자 수, 직종 순으로 습관 행동 요인에 영향력이 높은 요인은 착각, 부적절한 작업지시, 신체 부위 순으로 분석되었다. 의사결정나무 분석을 통해 아차사고가 놀랄 정도의 사고로 연결가능성에 영향을 미치는 요인과 패턴을 확인하였다. 결론: 건설현장관계자는 아차사고 관찰을 고려하여 정신적. 신체적 측면의 아차사고와의 연관성에 대한 구체적 관리가 실행되어야 하며, 부적절한 작업지시가 아차사고로 연결되지 않도록 인원 배치, 작업계획, 작업절차 및 방법, 피드백을 통해 중대재해가 저감하는 작업환경을 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: The purpose is to prevent accidents by predicting disasters through the analysis of near-miss. Method: In this study, a near-miss literature review and data were collected at construction sites, and a questionnaire survey was conducted to use logistic regression analysis and decision tree analysis to classify the possibility of near-miss connection. Result: As a result of analyzing the effects of near-miss types on mental, physical, and safety habits and behaviors, the factor with a high influence on the body is the need for near-miss management, the type of job is electricity·information communication, and health status in order, and the mental factor is the construction scale The influence was high, and the factors with the highest influence on the habit behavior factors were analyzed in the order of experience, number of serious injuries, and occupation in order of illusion, inappropriate work instructions, and body parts. Through decision tree analysis, factors and patterns that affect the possibility of a near-miss being a surprise accident were identified. Conclusion: Construction site officials consider the observation of near-miss and mentally and physically. Specific management of the relevance of physical aspects to near-miss should be implemented, and a work environment in which serious accidents are reduced is expected through personnel allocation, work plans, work procedures and methods, and feedback so that inappropriate work instructions do not lead to near-miss.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1. Near-miss investigation results
표 Table 1. Classification by type of near-miss and 4M items
그림 Fig. 2. Near-miss discovery and application flow
그림 Fig. 3. ROC (Receiver operation characteristic)
표 Table 2. Define variables in the survey
표 Table 2. Define variables in the survey (Continue)
표 Table 3. Logistic regression model analysis results for physical aspects (=305)
표 Table 4. Results of logistic regression model analysis on mental aspects (=305)
표 Table 3. Logistic regression model analysis results for physical aspects (=305) (Continue)
표 Table 4. Results of logistic regression model analysis on mental aspects (=305) (Continue)
그림 Fig. 4. ROC (Receiver operation characteristic) curve
표 Table 5. Results of logistic regression model analysis on habit behavior aspects (=305)
표 Table 6. Model summary for near-miss connectivity and near-miss types
그림 Fig. 5. Decision tree of near-miss site, inappropriate work order and possibility of near-miss connection
그림 Fig. 6. Decision tree of near-miss occupation, Place of experience, and near-miss connection possibility

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 이항 로지스틱 회귀분석을 통하여 아차사고 Types가 신체적, 정신적, 습관행동에 미치는 영향요인을 분석하고자 하였다. 다음은 의사결정나무 분석을 이용하여 아차사고 Types에 대한 아차사고신체부위, 부적절한 작업지시, 경험 장소, 직종과 사고로 연결될 가능성을 분류(Classification)를 하고자 하였다.
최근까지의 아차사고 선행연구는 아차사고의 분류와 측정방법이었다면, 본 연구는 국토교통부 및 서울 공공기관의 아차 사고 발굴데이터를 분석하여 유형을 분류하고, 공사기간, 공사규모, 아차사고 경험 횟수, 안전습관행동, 작업지시 부적절, 건강상태, 정신적, 신체적 요인이 아차사고와의 연관성 신체부위 등의 요인간의 아차사고가 “어떤 사고로 연결될 뻔” 하였는가의 분류연구이다. 연구의 목적은 아차사고 분석을 통하여 재해를 예측하여 사고를 예방하는 궁극적 목적이 있다. 목적을 이루기 위해, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석(Decision Tree Analysis)을 이용하여 아차사고에 영향을 주는 요인특성을 분류하고 승산의 중요도와 인과 관계를 제시하고자 한다.
이에 따른 분석결과는 직종 및 아차사고경험 위치에서 의사결정자가 큰 사고로 연결되지 않도록 건설현장 관계자는 불안전상태의 관리를 통해 조치수준을 높이고, 관찰을 고려하여 정신적 측면의 트라우마에 대한 스트레스 관리가 실행되어야 함을 제안하고자한다. 아차사고 직종, 경험 장소와 아차사고 연결가능성의 의사결정나무 분석 결과는 Fig.

제안 방법

본 연구는 이항 로지스틱 회귀분석을 통하여 아차사고 Types가 신체적, 정신적, 습관행동에 미치는 영향요인을 분석하고자 하였다. 다음은 의사결정나무 분석을 이용하여 아차사고 Types에 대한 아차사고신체부위, 부적절한 작업지시, 경험 장소, 직종과 사고로 연결될 가능성을 분류(Classification)를 하고자 하였다. 이항 로지스틱 회귀분석 결과, 신체적 요인이 아차사고와의 연결성에서 아차사고 관리의 필요성, 직종(기계설비)이 증가와 건강상태(고혈압=있음)는 감소패턴을 보였다.
연구의 목적은 아차사고 분석을 통하여 재해를 예측하여 사고를 예방하는 궁극적 목적이 있다. 목적을 이루기 위해, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석(Decision Tree Analysis)을 이용하여 아차사고에 영향을 주는 요인특성을 분류하고 승산의 중요도와 인과 관계를 제시하고자 한다.
수작업 중 아차사고 발생은 본 연구와 같은 맥락의 결과이다. 반면에 경험 장소는 이동 중 경험보다 저층에서 아차사고로 어떻게 될 뻔 했다 에 대한 연결 가능성의 의사결정 분류패턴을 확인하였다. 구체적으로 경험 장소에서아차사고가 사고로 연결될 가능성 중 놀랄 정도 사고로 이어질 뻔한 경험이 가장 높았으며, 상/ 중/ 하 장소 중 낮은 장소에서 아차사고로 연결될 가능성의 불안이 높으며, 이에 따른 분석결과는 직종 및 아차사고 경험위치에서 의사결정자가 큰 사고로 연결되지 않도록 건설현장 관계자는 불안전한 행동 관찰을 고려하여 정신적 측면의 트라우마에 대한 스트레스 관리가 되어야 하다.
정신적 요인이 아차사고와의 연결성에서는 공사규모 50억 미만, 5억 미만, 300억 미만은 중가와 경험공종(토목, 흙막이 기초), 직종(건축, 토목, 기계설비), 중상자 5인 미만은 감소하였다. 습관행동이 아차사고와의 연결성은 착각, 부적절한 작업지시, 신체부위(발/다리)에서 증가하는 패턴을 분류하였다.
의사나무 결정의 평가를 살펴보면, 아차사고 Types의 상황에서 의사결정자가 어떤 의사결정을 행동으로 옮기는지 확인하기 위해 의사결정나무 분석을 하였다. 이들 모형 요약은 Table 6과 같다.
최근까지의 아차사고 선행연구는 아차사고의 분류와 측정방법이었다면, 본 연구는 국토교통부 및 서울 공공기관의 아차 사고 발굴데이터를 분석하여 유형을 분류하고, 공사기간, 공사규모, 아차사고 경험 횟수, 안전습관행동, 작업지시 부적절, 건강상태, 정신적, 신체적 요인이 아차사고와의 연관성 신체부위 등의 요인간의 아차사고가 “어떤 사고로 연결될 뻔” 하였는가의 분류연구이다

대상 데이터

건설현장의 근로자를 대상으로 320부를 구조화된 설문조사를 하여 회수한 자료 중 불성실한 응답15부를 제외하고 305부를 분석에 활용하였다. 인구학적 특성을 살펴보면, 건설현장의 특성상 성별(남=286,여=19)로 남성이 93.

데이터처리

본 연구는 이항 로지스틱 회귀분석(Binomial logistic regression)방법으로 신체적·정신적 요인이 아차사고에 연관이 (있다=1, 없다=0)의 범주 형 데이터를 활용하였다
본 연구는 이항 로지스틱 회귀분석(Binomial logistic regression)방법으로 신체적·정신적 요인이 아차사고에 연관이 (있다=1, 없다=0)의 범주 형 데이터를 활용하였다. 비율척도 불안전상태, 불안전행동, 준수미흡, 위험감수성, 조치수준 등의 총29문항 간의 상관관계와 공분산 등을 확인하여 변수 간 구조를 파악하기 위해 요인분석을 실시하였다. 잠재변인에 대한 구조를 파악 할 수 있다.
(2022)은 더 나은 성능을 가진 모델일수록, ROC 곡선은 대각선 위쪽에 배치된다고 언급하고 있다. 이에 따라서 ROC 곡선 분석을 통해서 종속변수의 적합도를 확인하였다.
Table 3은 건설현장에서 수집한 데이터 이며, 아차사고 13요인에서 분석된 신체적 측면의 결과이다. 통계적 분석을 위해 SPSS 프로그램 23을 활용하여 이항 로지스틱 회귀분석결과, 아차사고 관리의 필요성(1), 공사규모(1), 직종(3), 고혈압(1=긍정)에서 유의 하였다. 신체적 요인이 아차사고에 영향을 미친다는 위험인식에 대한 판단 정확도가 83.

성능/효과

반면에 경험 장소는 이동 중 경험보다 저층에서 아차사고로 어떻게 될 뻔 했다 에 대한 연결 가능성의 의사결정 분류패턴을 확인하였다. 구체적으로 경험 장소에서아차사고가 사고로 연결될 가능성 중 놀랄 정도 사고로 이어질 뻔한 경험이 가장 높았으며, 상/ 중/ 하 장소 중 낮은 장소에서 아차사고로 연결될 가능성의 불안이 높으며, 이에 따른 분석결과는 직종 및 아차사고 경험위치에서 의사결정자가 큰 사고로 연결되지 않도록 건설현장 관계자는 불안전한 행동 관찰을 고려하여 정신적 측면의 트라우마에 대한 스트레스 관리가 되어야 하다.
국토교통부 및 서울 공공기관의 아차사고 445건에 대해 불안전한 상태, 불안전한 행동, 개인보호구, 안전관리, 안전교육, 복합위험 6가지 항목으로 분류한 결과 개인보호구 138건(31.0%), 안전관리 125건(28.1%), 불안전한 상태 78건(17.6%), 불안전한 행동 55건(12.4%), 복합위험 45건(10.0%), 안전교육 4건(0.9%) 순으로 나타났다. 개인보호구는 안전모 미착용 90건, 안전대 미착용 25건, 안전모 & 안전대 미착용 22건, 안전화 1건 순으로 나타났다.
1%)이 큰 사고로 이어 질 뻔 한 경험을 한 것으로 분석되었다. 다음으로 아차사고로 연결 가능성 중 놀랄 정도의 사고로 이어 질 뻔했다 에 응답한 총154명 중 2m미만 낮은 장소 102명(66.2%), 2m~6m미만 중간 장소 34명(22.1%), 6m이상 높은 장소18명(11.7%)이 놀랄 정도 사고로 이어 질 뻔 한 경험을 한 것으로 확인되었다. 병원치료로 이어 질 뻔한 총93명 중 2m미만 낮은 장소 48명(51.
다음으로, 의사결정나무 구조로 아차사고 Types를 신체부위, 부적절한 작업지시, 직종, 경험 장소로 설정하여 분석한 결과, 아차사고가 수작업에서 많이 발생하였다. Min(2016)의 아차사고 유형별 비교연구에서는 수작업 중 경험과 높은 층으로 이동 중 경험이 많은 것으로 연구 되었다.
둘째, 부적절한 작업지시가 아차사고와의 연결성(예, 아니오)에 응답한 305명 중 183명(60%)이 “예” 로 응답정확도가 확인되었다
둘째, 아차사고경험 장소의 목표변수 2m미만은 전체 응답자 305명 중 176명(57.7%)이며, 응답 정확도는 57.7%로 확인되었다. 2m~6m미만중간 장소 92명(30.
이항 로지스틱 회귀분석결과, 착각(1), 부적절한 작업지시(1), 부위(1)에서 유의한 차이가 있었다. 습관행동이 실수에 연결된다는 위험인식에 대한 판단 정확도가 54.4%로 나타났다. 착각은 실수로 연결이 안 된다는 판단에 비해 연결된다는 판단이 10.
통계적 분석을 위해 SPSS 프로그램 23을 활용하여 이항 로지스틱 회귀분석결과, 아차사고 관리의 필요성(1), 공사규모(1), 직종(3), 고혈압(1=긍정)에서 유의 하였다. 신체적 요인이 아차사고에 영향을 미친다는 위험인식에 대한 판단 정확도가 83.0%로 나타났다. 먼저 유의하게 검증된 아차사고 관리의 필요성을 부정적으로 인식한 그룹에 비해 긍정적으로 인식한 그룹의 위험인식차이가 7.
아차사고 445건에 대해 산업재해의 4M 항목인 인적 요인(Man), 기계적 요인(Machine), 작업적 요인(Media), 관리적 요인(Management)인으로 분류한 결과 관리적 요인 220건(45.8%), 인적 요인 213건(43%), 작업적 요인 56건(11%), 기계적 요인 1건(0.2%) 순으로 나타났다. 이중 복합위험으로 발생한 것은 45건으로 조사되었다.
아차사고 경험공종 토목·흙막이·기초 공종경험에 비해 철근콘크리트 공정에서 0.181[95%CI= 0.036-0.915]배 신체적 요인의 위험인식이 감소하였으며, 조적·미장, 비계설치·해체 등 안전 가시설, 마감 공정 등은 유의미한 차이가 없었다
아차사고 유형을 분석한 결과 4M 항목에서 한 가지 항목에만 연관성이 있는 유형은 2가지이며, 나머지 유형은 복합적으로 연관이 있었다. 아차사고 유형과 4M항목에 의한 분류는 Table 1과 같다.
다음은 의사결정나무 분석을 이용하여 아차사고 Types에 대한 아차사고신체부위, 부적절한 작업지시, 경험 장소, 직종과 사고로 연결될 가능성을 분류(Classification)를 하고자 하였다. 이항 로지스틱 회귀분석 결과, 신체적 요인이 아차사고와의 연결성에서 아차사고 관리의 필요성, 직종(기계설비)이 증가와 건강상태(고혈압=있음)는 감소패턴을 보였다. 정신적 요인이 아차사고와의 연결성에서는 공사규모 50억 미만, 5억 미만, 300억 미만은 중가와 경험공종(토목, 흙막이 기초), 직종(건축, 토목, 기계설비), 중상자 5인 미만은 감소하였다.
이항 로지스틱 회귀분석결과, 공사규모(0), 직종(3), 아차사고 경험공정(1), 중상자 수(1)에서 유의 하였다. 정신적 요인이 아차사고에 영향을 미친다는 위험인식에 대한 판단 정확도가 92.1%로 높게 나타났다.
이항 로지스틱 회귀분석 결과, 신체적 요인이 아차사고와의 연결성에서 아차사고 관리의 필요성, 직종(기계설비)이 증가와 건강상태(고혈압=있음)는 감소패턴을 보였다. 정신적 요인이 아차사고와의 연결성에서는 공사규모 50억 미만, 5억 미만, 300억 미만은 중가와 경험공종(토목, 흙막이 기초), 직종(건축, 토목, 기계설비), 중상자 5인 미만은 감소하였다. 습관행동이 아차사고와의 연결성은 착각, 부적절한 작업지시, 신체부위(발/다리)에서 증가하는 패턴을 분류하였다.

후속연구

아차사고 발굴한 빅데이터를 위험성 평가 및 사전작업허가제(Permit To Work), TBM(Tool Box Meeting)에 반영하여 작업 시작 전 사고 위험요인을 제거하고 안전한 상태를 유지하게 된다면 자연스럽게 안전한 작업 환경이 조성되어지면서 아차 사고 예방이 가능 할 것이다. 구체적인 아차사고 발굴 및 적용 흐름을 보면 Fig.
부적절한 작업지시가 큰 사고로/ 병원치료로/ 놀랄 정도로 연결 가능성 경험에서 의사결정자가 큰 사고로 연결되지 않도록 건설업 관계자는 아차사고의 중대성을 인식하고 관리를 선행하여야 하며, 구체적 안전관리(인원배치, 작업계획, 작업절차 및 방법, 피드백)를 통해 중대재해예방에 힘써야 함을 판단할 수 있다. 향후 과제로 아차사고 빅 데이터를 기반으로 아차사고 발생패턴과 배후요인의 타당성을 높이는 연구가 필요하다.

참고문헌 (15)

Berry, M.J., Linoff, G.S. (2011). Data Mining Techniques: for Marketing, Sales, and Customer Relationship ManaGement. Wiley, Canada.
Choi, Y.G., Cho, K.T. (2020). "A cause analysis of the construction incident using causal loop diagram: Safety？culture perspective." Journal of the Korean Society of Safety, Vol. 35, No. 2, pp. 34-46.

원문보기 상세보기
Duen, Y., Ching, H.C. (2011). "A predictive model for cerebrovascular disease using data mining" Vol. 38, No. 7,？pp. 8970-8977.

상세보기
e-Country Indicators, https://www.index.go.kr
Ki, S.-H., Park, N.-K. (2014). "Research on the establishment of contractor centered safety management system to？reduce construction disaster." Proceedings of the Korea Disaster Information Society Vol. 10, No. 4, pp. 503-510.

원문보기 상세보기
Kim, S.-G., Jung, D.-B., Park, Y.-S. (2002). Understanding and Application of Logistic Regression Model Using？Spss. Hanarae Publishing Company.
Kim, D.-Y., Park, J.-H. (2022). "Safety culture between prime contractor and subcontractor workers based on？accidents and near miss experiences perception comparison." Journal of the Korean Society of Safety, Vol. 37, No.？2, pp. 28-34.

원문보기 상세보기
Lee, B.-L., Kim, S.-D., Choi, J.-W. (2022). "A study on the link between the serious accidents punishment act and？the enterprise disaster management standard: Focused on the serious industrial accidents." Proceedings of the Korea？Disaster Information Society, Vol. 18, No. 3, pp. 660-671.
Lee, G.-J. (2009). "Analysis of the cause of disasters at small and medium-sized construction sites and institutional？improvement measures." Journal of the Korean Society of Architectural Engineering, Vol. 9, No. 3, pp. 59-64.
Lim, T.-K., Lee, S.-S., Lee, D.-E. (2014). "Methodology for measurement and evaluation of near-miss of construction？workers." Architectural Institute of Korea, Vol. 30, No. 1, pp. 71-79.
Min, K.N. (2016). Comparison of the Types of Subsequent Near-miss among Middle, Low, High, And High-Rise？Construction Workers. Master Thesis, Korea University Graduate School of Health, Environmental Health Science.
Ministry of Employment and Labor (2022). Additional Statistics on Industrial Accidents in 2022 Announcement of？results of Current Status of Fatal Accidents Subject to Disaster Investigation.
Ministry of Employment and Labor (2022). Day of On-site Inspection for 3 Major Safety Measures.
Park, S.H. (2018). An Analysis of Factors Influencing the Safety Consciousness of Foreign Workers at Construction？Sites. Master Thesis, Eulji University.
Yun, H.-J., Lee, H.-Y., Kwon, H.-M., Kang, S.-J., M.-Il. (2000). "Development of a near miss management system？to prevent industrial accident." Chemical Engineering, Vol. 38, No. 2, pp. 166-172.

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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