• AI글쓰기 2.1 업데이트
PARTNER
검증된 파트너 제휴사 자료

건설현장에서의 직업병 예측을 위한 복합적 분석에 관한 연구 (Predicting Model for Occupational Disease using Complex Analysis in Construction Site)

12 페이지
기타파일
최초등록일 2025.05.11 최종저작일 2018.12
12P 미리보기
건설현장에서의 직업병 예측을 위한 복합적 분석에 관한 연구
  • 미리보기

    서지정보

    · 발행기관 : 한국전시산업융합연구원
    · 수록지 정보 : 한국과학예술융합학회 / 36권 / 109 ~ 120페이지
    · 저자명 : 민예은, 조수진, 지현정, 유위성, 신윤석

    초록

    건설업은 다른 산업에 비해 복잡하고 비구조화 되어있다는 특성을 갖고 있다. 이러한 특수성으로 인해건설현장의 직업병 발병 위험은 높다고 알려져 있으며, 다른 일반 근로자들에 비해 조기 퇴직하는 것으로보고되었다. 건설현장의 안전관리에 관한 문제는 과거부터 꾸준히 화제로 대두되고 있음에도 불구하고 건설 현장의 직업병 관리를 위한 기존연구들은 대부분사후 관리적 결과도출에 그치고 있다. 따라서 본 연구에서는 데이터마이닝 기법 중 사례기반추론과 판별분석을 이용하여 복합적인 분석을 통해 건설현장에서발생가능한 직업병을 사전에 예측 할 수 있는 모델을제안하는 것을 목적으로 실시되었다. 본 논문은 이전의 유사한 사례들로부터 영향요소들을 판단하여 새로운 상황을 해석하는 데이터마이닝을 효과적으로 활용하기 위해 실제 과거의 건설현장 직업병 발생사례 데이터를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 무작위로테스트 데이터를 선정하여 모델의 유효성 검증을 실시하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 직업병 예측모델이 활용 가능성 있다고 판단 될 만한 높은 예측정확도를 보여주었다. 이러한 본 연구의 결과는 유사도가 가장 높은 모델을 차례로 제안함과 동시에 연관된 정보를 함께 제공함으로써 건설현장 안전관리자가우선적으로 관리해야 할 직업병의 유형을 파악 할 수있도록 지원하여 효율적인 현장 안전관리에 기여할수 있을 것이라는 점에서 의의가 있다.

    영어초록

    The construction industry has been highlighted by its characteristic of being more complex and less structured in comparison to other industries.
    These accelerate the increase of the risk regarding to occupational disease at construction sites and trigger to the early retirement of workers. Although safety management issues at construction sites have been a hot-button topic from the past, most of the existing data in managing occupational diseases are still leading to post-management results. In this study, we propose a model for predicting potential occupational diseases by using case-based reasoning(CBR), which is one of systematic data mining techniques. In order to effectively utilize the CBR in interpreting new conditions resulted from extracting the influential factors from similar cases, the model can be constructed with the database of real previous occupational disease data. And, the model was verified with randomly selected test data. As a result, its prediction capability was remarkably high.
    The proposed occupational disease prediction model compares pre-existing cases with the highest similarity to new incoming cases for providing relevant information with a decision maker or safety manager. In the application of this model, it will be possible to identify and prioritize the types of occupational diseases that can affect to the workers on construction sites.

    참고자료

    · 없음
  • 자주묻는질문의 답변을 확인해 주세요

    해피캠퍼스 FAQ 더보기

    꼭 알아주세요

    • 자료의 정보 및 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 않으며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다.
      자료 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재∙배포는 금지되어 있습니다.
      저작권침해, 명예훼손 등 분쟁 요소 발견 시 고객센터의 저작권침해 신고센터를 이용해 주시기 바랍니다.
    • 해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.
      파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
      파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우

“한국과학예술융합학회”의 다른 논문도 확인해 보세요!

문서 초안을 생성해주는 EasyAI
안녕하세요 해피캠퍼스의 20년의 운영 노하우를 이용하여 당신만의 초안을 만들어주는 EasyAI 입니다.
저는 아래와 같이 작업을 도와드립니다.
- 주제만 입력하면 AI가 방대한 정보를 재가공하여, 최적의 목차와 내용을 자동으로 만들어 드립니다.
- 장문의 콘텐츠를 쉽고 빠르게 작성해 드립니다.
- 스토어에서 무료 이용권를 계정별로 1회 발급 받을 수 있습니다. 지금 바로 체험해 보세요!
이런 주제들을 입력해 보세요.
- 유아에게 적합한 문학작품의 기준과 특성
- 한국인의 가치관 중에서 정신적 가치관을 이루는 것들을 문화적 문법으로 정리하고, 현대한국사회에서 일어나는 사건과 사고를 비교하여 자신의 의견으로 기술하세요
- 작별인사 독후감
해캠 AI 챗봇과 대화하기
챗봇으로 간편하게 상담해보세요.
2026년 01월 11일 일요일
AI 챗봇
안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
3:57 오전