KCI등재후보
데이터 마이닝을 이용한 산업재해 예측모델에 관한 연구 = The Prediction Model of the Number of Industrial Injured Persons Using Data Mining
저자
이관형 (한국산업안전공단 산업안전보건연구원) ; 정호근 (한국산업안전공단 산업안전보건연구원) ; 박정선 (한국산업안전공단 산업안전보건연구원)
발행기관
학술지명
대한직업환경의학회지(Annals of Occupational and Environmental Medicine)
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
주제어
KDC
510
등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
수록면
515-523(9쪽)
제공처
목적 : 우리나라 전체 산업재해의 발생패턴과 추이를 파악하구 미래시점에 발생할 수 있는 산업재해자수를 예측 개발하여 장단기 산업보건 예방정책을 수립하는데 기여하고자 한다.
방법 : 예측모형에 사용된 자료는 1986년 1월부터 1999년 7월 까지 발생된 월별 누적 재해자수이며, 이 자료로부터 테이터 마이닝 기법을 사용하여 미래시점의 산업재해자 예측모델을 개발하였다.
결과 : 163개월 분의 산업재해 발생자료로부터 미래시점의 산업재해자수를 예측한 결과, Robust한 예측모형은 Winter∼method multiplicative in exponential smoothing로 예측력이 95%을 보였다. 산업재해 시도표를 탐색하면 전체적으로 산업재해자는 감소추세를 보이며, 순환주기를 1년으로 보면 2월과 9월이 가장 낮고, 6, 7, 10, 11월에 재해가 가장 많이 발생됨을 알 수 있었다. 월 평균 재해자 발생규모는 8,709명이다(95% CI;8277명, 9140명), 개발된 예측모형으로부터 1999년 8월 이후의 산업재해 발생자 규모를 보면, 1999년 12월과 2000년 1/4분기에 급격히 감소추세를 보이다가 2/4분기 시점을 정점으로 다시 재해자수가 증가할 것으로 예측된다.
결론 : 개발된 윈터스 모형을 이용한 미래시점의 산업재해 월별 발생 예측치는 (Table 3)과 같다. 예측치를 보면 1999년 긴월에서 2000년 1월, 2월에 급격히 감소추세에서 2000년도 2/4분기에 다시 서서히 증가하고 있다. 그리고 과거시점과 미래시점의 월별 산업재해 발생 실측치와 예측치 시도표는 Fig. 12와 같다. 또한 1998년에는 전반적인 발생추이 경향이 무너졌는데, 이는 한국 경제의 크나 큰 사건인 1997년 10월에 발표한 IMF에 의한 산업전반의 침체가 개입된 것으로 판단되며, 1999년에는 경기침체에서 벗어나 경제가 활성화 국면이 된다면 10월, 11월에는 이전보다 다소 재해자가 증가할 것으로 예상된다. 그리고 시간이 지남에 따라 추가적으로 발생된 월별 산업재해자수를 개발된 모델에 투입시키면서 검증과 평가를 통해모델을 정립할 계획이다.
Objectives : This study is to see the transition and pattern of the industrial i울ureal worker, and to develop the prediction model.
Methods : The data of the study are based on the samples from data-warehouse of Occupational Safety & Health Research Institute and are summed monthly from Jan 1986 to Dec 1999. This study data used data mart and Meta data from DW in KOSHA. The prediction model of the injured worker in Industry is designed by using a winters time series method after data preparing (i. e. sample, explore, modify) from DW.
Results : Thls predicted model obtained Winters-method multiplicative in exponential smoothing among applied all models, after the tlme series (total 163 months). It showed that the prediction power was 95.5 %.
Conclusions : In the process of exploring the data, totally the rate of industrial injureal workers reduced, and in the yearly circulation, in February and September the number is the lowest but in June, July, October and November the higher. The number of monthly average injureal workers is 8709 (95 % confidence interval 8277, 9140).
From the developed prediction model, since Aug 1999 the industrial injureal worker reduced rapidly in Dec 1999 and first period of 2000. But In second period of 2000 the number of the injured workers is increasing. To conclude, as the total economic situation is becoming better in 2000 than In 1999, its is supposed that the injured workers will increase more than the predictive injured workers because of the increase of production rate and labor force.
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