Journal of the Korean Society of Industry Convergence (한국산업융합학회 논문집)

The Korean Society of Industry Convergence (한국산업융합학회)
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Big Data Analytics of Construction Safety Incidents Using Text Mining

텍스트 마이닝을 활용한 건설안전사고 빅데이터 분석

  • Jeong Uk Seo (Gyeongsang National University, Department of Management of Technology) ;
  • Chie Hoon Song (Gyeongsang National University, Department of Management of Technology)
  • 서정욱 (경상국립대학교 대학원 기술경영학과) ;
  • 송지훈 (경상국립대학교 대학원 기술경영학과)
  • Received : 2024.05.07
  • Accepted : 2024.06.07
  • Published : 2024.06.30
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Abstract

This study aims to extract key topics through text mining of incident records (incident history, post-incident measures, preventive measures) from construction safety accident case data available on the public data portal. It also seeks to provide fundamental insights contributing to the establishment of manuals for disaster prevention by identifying correlations between these topics. After pre-processing the input data, we used the LDA-based topic modeling technique to derive the main topics. Consequently, we obtained five topics related to incident history, and four topics each related to post-incident measures and preventive measures. Although no dominant patterns emerged from the topic pattern analysis, the study holds significance as it provides quantitative information on the follow-up actions related to the incident history, thereby suggesting practical implications for the establishment of a preventive decision-making system through the linkage between accident history and subsequent measures for reccurrence prevention.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 산업통상자원부의 '융합기술사업화 확산형 전문인력 양성사업'의 지원을 받아 수행된 논문임.

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