• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.293-293
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• 2020

기후변화로 인해 다양한 재난이 복합적으로 발생하고 있으며, 특히 해안과 인접해 있는 지역은 풍랑, 지진해일 등으로 인해 다양한 위험에 노출되어 있는 실정이다. 이에 따라 각 지자체는 자연재해대책법에 의거하여 자연재해저감종합계획을 수립하고 저감대책을 마련하고 있으나, 수립 절차에 따른 비용과 시간이 많이 소요되고 있다. 따라서 위험지역의 지리적·사회적 조건을 고려한 맞춤형 재해예방기법 도출방안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 과거 피해이력과 침수예상도 정보가 반영된 위험성평가 지도를 활용하여 위험지역 유형을 4단계(관심, 주의, 경계, 위험)로 구분하고, 단계별 구조물적 대책과 비구조물 대책의 적용방안을 제시하였으며, 구조물적 대책과 비구조물적 대책의 도출에는 지역맞춤형 요소와 특성요소를 활용하였다. 지역맞춤형 요소는 자연인자, 재해영향인자, 재해원인인자, 지형인자, 사회인자로 구분하였으며, 각 인자별로 세부인자를 선택하여 논리연산에 따라 재해예방기법을 도출하였다. 특성요소는 효율성, 시공성, 공공성으로 구분하였고, 각 구분별 세부요소를 평가하여 재해예방기법의 우선순위를 도출하였다. 본 연구를 통해 향후 해안가 복합재난이 예상되는 지역을 대상으로 지역맞춤형 재해예방기법을 도출할 수 있을 것이며, 자연재해저감종합계획 수립 시에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2005.11a
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• pp.328-331
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• 2005

산업재해 통계분석의 커다란 목적은 각 산업별로 주 위험요인을 도출하고 이에 따른 안전교육의 실시 또는 안전장치 등을 보완함으로써 산업재해를 줄이거나 예방하는데 있다고 볼 수 있다. 그러나 일반 제조업이나 건설업 등에서는 아직까지도 정량적 위험성 평가 기법이 개발되어 있지 않은 실정이다. 따라서 효율적인 위험성 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 산업재해 예방을 위한 최적 알고리즘 선정 방법을 제시한다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.20 no.1
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• pp.13-19
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• 2024

Purpose: This study provides prevention methods by type of construction disaster using text mining techniques. Method: Based on the database that analyzed the cases of critical disasters in the domestic construction sector, preventive measures and causes are analyzed by text mining techniques, and the contents of the analysis are visually shown. Result: This visual data represents the measures for preventing critical disasters of each process according to the importance. Conclusion: It is believed that the results will be helpful in identifying factors to be considered in preparing preventive measures for serious accidents in construction.

• Journal of the Korea Construction Safety Engineering Association
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• s.22
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• pp.68-76
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• 1996

대부분의 건설현장에서 채택하고 있는 안전시공 사이클(안전시공일과)활용에 대하여 보다 더 나은 효과를 얻기 위하여 그 정확한 내용을 소개하고자 한다. 이 기법은 일본에서 80년대부터 적용을 시작하여 지금 현재 일본의 전 현장에서 활용되고 있고 이로인한 재해예방 효과도 큰 기법이다. 현대 일본에서의 건설업재해예방을 위한 운동은 크게 3가지로 볼 수 있는데 첫째는 안전시공 사이클운동이고, 둘째는 3대재해(추락, 토사붕괴 및 건설기계 재해)감소운동, 셋째는 안전교육 추진운동이다. 안전시공 사이클 운동은 이 3기둥 중 하나인 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1998.11a
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• pp.225-230
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• 1998

데이터 마이닝은 대용량 데이터베이스의 데이터 사이에 묻혀 있는 '패턴'을 발견하여 규칙을 추론함으로 여러 가지 유용한 지식을 캐내는 기법이다. 본 논문에서는 효과적인 재해관리 시스템을 구축하기 위해서 재해를 분석하고 대책을 마련할 수 있는 데이터 마이닝을 적용한 '데이터베이스 웨어하우스 마이닝 재해관리 데이터베이스 시스템'을 제시하고자 한다. 데이터 웨어하우스 마이닝은 다차원 데이터베이스로 구축되며 재해데이터간의 상호관련성, 특성요인별 패턴을 찾고 재해발생 가능성을 예측함으로써 재해예방의 의사결정을 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.179-179
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• 2017

우리나라는 국토면적의 약 64%가 산지로 이루어져 있으며 동고서저의 지형을 이루고 있다. 강원도 영동지방의 경우는 고도가 높으며 경사가 급한 특징을 지니고 있으며 이러한 지형적 특징으로 태풍 및 집중호우 시, 산지재해에 취약할 수밖에 없다. 더욱이 최근, 기후변화로 인한 이상기후 현상에 의해 태풍 및 집중호우가 빈번해 산지재해의 발생빈도도 높아지고 있는 실정이다. 그에 따라 대규모의 인적, 물적 등의 피해 또한 증가하고 있다. 산지재해 같은 경우, 예측이 어려우나 그러한 피해를 줄이기 위해서는 산지재해의 발생예상 지역, 피해정도 및 규모에 대한 예측 자료가 필요하다. 재해지도는 그에 따른 예측 자료로써 대상 지역의 위험요인과 잠재적인 영향 등을 표시하여 재해를 예방하는 데에 목적을 두고 있다. 이러한 재해지도를 작성하기 위해 사용되는 기법으로는 정량적 기법의 대표적인 방법으로 결정론적 기법(SHALATAB, SINMAP, GEOtop-FS), 확률론적 기법(빈도비분석법, 우도비, 증거가중법 등), 통계적 기법(로지스틱 회귀분석, 인공신경망 기법)을 사용하고 있다. 본 연구에서는 정량적 기법 중 하나인 결정론적 기법을 활용하여 위험지역을 분석하고 실제 위험지역과 비교하였다. 추후에 확률론적 기법과 통계적인 기법을 활용하여 위험지역을 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2002.11a
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• pp.215-220
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• 2002

건설현장 재해가 차지하는 국가적 손실을 감소시키기 위해 그동안 정부 및 관계기관과 많은 건설사들의 노력에도 불구하고 건설현장 작업 공정상 중대 사고들이 끊이지 않아 이에 대한 실증적 연구가 절실히 요구되고 있다. 현재 건설업의 안전관리 시스템은 유해·위험방지계획서 제도를 시행하고 있으나, 기존의 다른 자료를 답습한 내용이 대부분이고, 대규모 공사인 경우는 유해·위험방지계획서 작성 자체도 큰 부담을 갖을 수밖에 없는 현실에서 실질적인 수행이 어려운 실정이다. 그리고, 공사 착공 후 잦은 설계변경과 공법 변화 등에 따른 위험 요인에 적절히 대응하지 못하는 문제점이 도출되고 있다. 이러한 연유로 각각의 작업공정 개시전 공정별 작업 안전계획을 수립하여 적기에 능동적이고 유기적인 사전위험요인 제거가 가능한 공정안전관리기법(PSM: Process Safety Management)을 건설분야에 도입하여 시행하는 것이 필요하다고 사료된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 건설현장에 핵심공정에 대한 사전 안전성 확보로 재해를 예방하는 P.S.M. 기법을 도입하여 건설업 중대재해를 예방하는 방안을 찾아보고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.17 no.3
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• pp.295-303
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• 2017

Over the past 7 years, the number of victims of construction disasters has been gradually increasing. Compared with projects in other industries, construction projects are highly exposed to safety risks. For this reason, the research methods of predicting and managing the risk of construction disasters are urgently needed that can be applied to a construction site. This study aims to propose a prediction model for a construction disaster using the decision tree technique. The developed the model is reviewed the applicability by evaluating its accuracy based on disaster data. The top three of the prediction values obtained from the proposed model were enumerated, and then the cumulative accuracy were also calculated. The prediction accuracy was 40 percent for the first value, but the cumulative accuracy was 80 percent. Thus, as more disaster data was accumulated, the cumulative accuracy appeared to be higher. If utilized in construction sites, the model proposed in this study would contribute to a reduction in the rate of construction disasters.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2005.11a
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• pp.324-327
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• 2005

급속도로 발전하는 산업의 고도화와 이에 따른 업종의 다양화, 이에 동반되는 예상치 못한 산업재해는 불특정 다수에게 인적, 물적 피해를 야기 시키고 있다. 산업재해 예방을 위해 다양한 선행 연구들이 진행되었으나 이들 연구는 기존의 산업재해 데이터를 토대로 빈도분석, 비교분석을 통한 관리적, 교육적 등치 대책만을 제시하고 있다. 본 연구에서는 산업재해 예방을 위해 객관적이고 정량화된 데이터를 통한 예측 분석이 가능한 데이터마이닝을 적용하여 대표적인 기법인 의사결정나무의 CHAID, CART, C4.5, QUEST 4가지 알고리즘 비교분석하여 산업재해 예방 및 전문가 시스템 구축을 위해 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 제시하도록 한다.

• Water for future
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• v.55 no.5
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• pp.34-44
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• 2022