분석기반 안전보건관리체계 구축을 위한 건설업 스마트안전기술의 연구동향 고찰 (A Study on the Research Trends of Smart Safety Technology in the Construction Industry for Establishing an Analysis-based Safety and Health Management System)

서지정보

· 발행기관 : 사단법인 한국안전문화학회
· 수록지 정보 : 안전문화연구 / 32호 / 85 ~ 99페이지
· 저자명 : 권용화, 이준원, 어원석, 윤현웅, 황윤준

초록

본 연구의 목적은 분석기반 안전관리체계 구축을 위한 연구의 방향성을 제시하기 위함이다. 연구방법으로는 건설업부문의 스마트안전관련 학술연구논문을 수집하여 연구동향을 분석하였다. 분석을 위한 자료의 수집은 학술연구정보서비스(RISS)에서 “스마트안전”을 검색어로 검색한 후 ‘원문제공’과 ‘KCI 등재’의 필터링 조건을 적용하여 대상 논문 1,326편 수집하였다. 중복 논문 존재 여부를 확인하였고 “건설” 단어를 포함하는 논문으로 대상을 축약하였다. 이중 연구주제와 무관한 논문은 제외하고 최종적으로 48편을 선정하였다. 제목, 주제어, 초록에 대하여 형태소 분석실시 후 명사만을 추출하여 토픽모델링과 의미연결망분석을 진행하였다. 토픽모델링 및 의미연결망분석은 텍스트마이닝기법의 하나로, 비정형빅데이터 분석에 이용되는 방법론이다. 토픽모델링 및 의미연결망분석 도구는 텍스톰(Textom)을 사용하였다. 연구결과 첫째, 단어 빈도분석에 의한 주제어 분석결과 스마트안전분야 학술논문에 나타난 주제어는 ‘사물인터넷’, ‘센서’, ‘사고’, ‘교량’, ‘예방’, ‘환경’, ‘드론’, ‘장비’, ‘법’, ‘ICT'가 최상위 10위권에 나타났다. 둘째, 단어 빈도분석으로 도출된 주제어에 대하여 토픽분석(LDA 토픽모델링)을 통해 10개의 토픽으로 도출 후, 토픽별 주제어의 발생 비중을 산출하였다. 셋째, 토픽들간의 텍스트 관계성을 중심성 분석과 CONCOR 분석을 통해 주제어별로 군집화하고 그 특성을 분류하였다. 이를 통한 시사점으로 첫째, 그동안 연구되었던 건설업 스마트안전의 주제어를 모두 분석했다는 것이며 기존 연구에서 다루어진 주제어 도출로 연구동향을 파악할 수 있었다는 것이다. 둘째, 주제어 분석을 통해 기존 연구가 사물인터넷 중심의 센서네트워킹 및 건설기계 또는 장치와 융합하는 연구, 즉 하드웨어 중심의 연구에 편중됨을 확인하였다. 이것은 상대적으로 소프트웨어 및 데이터베이스를 기반으로 하는 연구가 미흡했다는 것을 확인한 것이다. 셋째, 센싱모니터링 위주의 단기적 성과를 위한 관리체계수립도 주요하지만, 장기적으로 분석기반 안전보건관리체계 구축을 위한 스마트안전기술 적용의 연구와 논의가 필요하다. 분석기반 안전보건관리체계를 구축하기 위해 다음과 같이 제언한다. 첫째, 안전보건관리 데이터베이스가 구축되어야 한다. 현장에서 운영하는 모든 시스템의 발생 데이터들을 관리할 수 있는 통합데이터베이스의 구축이 필요하다. 둘째, 통합데이터베이스에 축적된 데이터의 분석이 가능하여야 한다. 이 분석을 위해 분석도구와 분석방법론이 필요하다. 셋째, 분석된 결과는 안전보건관리체계에 반영되어야 한다. 이것은 현장의 생명주기(PDCA) 전 과정에 걸쳐 반영되도록 관리체계가 수립되어야 한다. 이와 같은 관리체계가 수립되어야만 분석기반 안전관리체계가 구축되어 사고예측 및 예방에 활용될 것으로 사료된다.

영어초록

This study aims to propose the research direction for establishing an analysis-based safety management system. As for a study method, it collected academic papers related to smart safety in the construction industry and analyzed their research trends. For the data analysis, 1,326 papers were collected from the Research Information Sharing Service (RISS) after the keywords "smart safety" were searched for and the filters 'full text provided' and 'KCI indexed' were applied. Duplicate papers were checked, and the scope was narrowed down to those papers containing the term "construction." With the exclusion of the papers unrelated to the research topic, 48 papers were finally selected. Morphological analysis was conducted on the titles, keywords, and abstracts to extract nouns, followed by topic modeling and semantic network analysis. Topic modeling and semantic network analysis are techniques of text mining used for analyzing unstructured big data. Textom was used as the tool topic modeling and semantic network analysis. The study results are as follows: First, according to the word-frequency based keyword analysis, the top 10 keywords in academic papers on smart safety were 'Internet of Things', 'sensor', 'accident', 'bridge', 'prevention', 'environment', 'drone', 'equipment', 'law', and 'ICT'. Second, based on the keywords derived from the word frequency analysis, 10 topics were extracted through topic analysis (LDA topic modeling), and the occurrence ratio of keywords per topic was calculated. Third, the text relationships between topics were clustered by keyword through centrality analysis and CONCOR analysis, and their characteristics were categorized. Implications from this study are as follows: First, all keywords in the field of construction industry smart safety that have been researched so far were analyzed, and it was possible to understand research trends through the extraction of keywords covered in existing studies. Second, the keyword analysis revealed that existing research has been biased towards hardware-centric studies, such as IoT-centric sensor networking and the integration of construction machinery or devices. This indicates a relative lack of research based on software and databases. Third, even though it is crucial to establish a management system for short-term achievements focusing on sensing and monitoring, it is necessary to research and discuss the application of smart safety technologies to build a long-term, analysis-based safety and health management system. To build an analysis-based safety and health management system, the following suggestions are made: First, a safety and health management database should be established. It is necessary to build an integrated database to manage all data generated from systems operated in the field. Second, it should be possible to analyze the data accumulated in the integrated database. For the analysis, analytical tools and methodologies are needed. Third, the analyzed results should be reflected in the safety and health management system. This management system should be established to be reflected throughout the entire lifecycle (PDCA) of the field. It is considered that only when such a management system is built, it is possible to establish an analysis-based safety management system and apply it to accident prediction and prevention.

참고자료

· 없음