KCI우수등재
에이다 부스트를 활용한 건설현장 추락재해의 강도 예측과 영향요인 분석 = Analysis of Occupational Injury and Feature Importance of Fall Accidents on the Construction Sites using Adaboost
저자
발행기관
학술지명
大韓建築學會論文集 : 構造系(Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
155-162(8쪽)
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0
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소장기관
The construction industry is the highest safety accident causing industry as 28.55% portion of all industries’ accidents in Korea. In particular,falling is the highest accidents type composed of 60.16% among the construction field accidents. Therefore, we analyzed the factors of majordisaster affecting the fall accident and then derived feature importances by considering various variables. We used data collected from KoreaOccupational Safety & Health Agency (KOSHA) for learning and predicting in the proposed model. We have an effort to predict the degree of occupational fall accidents by using the machine learning model, i.e., Adaboost, short forAdaptive Boosting. Adaboost is a machine learning meta-algorithm which can be used in conjunction with many other types of learningalgorithms to improve performance. Decision trees were combined with AdaBoost in this model to predict and classify the degree ofoccupational fall accidents. HyOperpt was also used to optimize hyperparameters and to combine k-fold cross validation by hierarchy. Weextracted and analyzed feature importances and affecting fall disaster by permutation technique. In this study, we verified the degree of fall accidents with predictive accuracy. The machine learning model was also confirmed to beapplicable to the safety accident analysis in construction site. In the future, if the safety accident data is accumulated automatically in thenetwork system using IoT(Internet of things) technology in real time in the construction site, it will be possible to analyze the factors andtypes of accidents according to the site conditions from the real time data.
더보기본 연구는 추락재해에 영향을 미치는 다양한 변수들을 고려하여 특징 중요도를 도출하고 중대 재해 요인을 분석하였다. 추락재해로 인해 발생한 업무상 재해 정도를 예측하고 분류하기 위해 의사결정나무를 에이다 부스트에 결합하고 HyperOpt를 활용하여 하이퍼 파라미터를 최적화하고 계층별 k-겹 교차검증을 조합하여 일반화하였다. 특징 중요도는 Permutation 기법으로 추출하여 추락재해에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-03-25 | 학술지명변경 | 한글명 : 대한건축학회 논문집(구조계) -> 대한건축학회논문집 구조계외국어명 : Journal of the Architectural Institute of Korea(Structure & Construction) -> Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.35 | 0.35 | 0.33 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.29 | 0.27 | 0.614 | 0.04 |
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