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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 237 - 244 (8page)
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Construction accidents usually involve two or more injuries in succession considering various risk factors are present everywhere on site. This study aims to analyze the patterns of these multi-cause accidents through a text mining methodology. There were 1,300 accident reports from the Korea Occupational Safety & Health Agency (KOSHA). The collected data was refined and processed through a morpheme analyzer for semantic analysis. A Python algorithm was developed and applied to extract multi-cause accidents; 139 out of 987 accident cases were extracted. The occurrence patterns involving the 139 multi-cause accidents were based on the relationship of each accident type and the occurrence characteristics by type. The type of multi-cause accidents that occurred at the highest frequency were the narrowness or winded (Type 2) or fall (Type 1) due to the fall down or overturn (Type 5) of an object or structure. The rate of acting as a primary and secondary accident differed depending on the accident type. Falling (Type 1) and narrowness or winded (Type 2) had a very high proportion of secondary accidents, while the flying object, collision, fall down or overturn and collapse (Type 3, 4, 5 and 6, respectively) were more likely to act as primary accidents. Using the results from this study, once a specific accident is recognized, the scale of the accident can be minimized by closely examining the occurrence of similar accidents and possibly prevent future occurrences. Additionally, this study can provide direction to review data classified as a single accident from past instances.
목차
Abstract
1. 서론
2. 문헌 고찰
3. 건설 재해사례 보고서 수집 및 정제
4. 건설 복합사고 판별 및 패턴 분석
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Caldas, C.H., Soibelman, L., & Han, J. (2002). Automated Classification of Construction Project Documents, Journal of Computing in Civil Engineering, 16(4), 234-243.
Ha, S., Kim, T., Son, K., Kim, T., & Son, S. (2018). Quantification Model Development of Human Accidents based on the Insurance Claim Payout on Construction Site, Journal of the Korea Institute of Building Construction, 18(2), 151-159.
Heinrich, H.W. (1941). Industrial Accident Prevention: A Scientific Approach, 2nd ed.
Kim, H., Jang, Y., Kang, H., Son, J., & Yi, J. (2021). A Suggestion of the Direction of Construction Disaster Document Management through Text Data Classification Model based on Deep Learning, Korean Journal of Construction Engineering and Management, 22(5), 73-85.
Kim, S. (2019). A Study on the Reduction Measurement in Construction Fall Deaths: Focusing on small construction sites of 50 persons or less, Thesis, Kyonggi University.
Ha, S., Kim, T., Son, K., Kim, T., & Son, S. (2018). Quantification Model Development of Human Accidents based on the Insurance Claim Payout on Construction Site, Journal of the Korea Institute of Building Construction, 18(2), 151-159.
Heinrich, H.W. (1941). Industrial Accident Prevention: A Scientific Approach, 2nd ed.
Kim, H., Jang, Y., Kang, H., Son, J., & Yi, J. (2021). A Suggestion of the Direction of Construction Disaster Document Management through Text Data Classification Model based on Deep Learning, Korean Journal of Construction Engineering and Management, 22(5), 73-85.
Kim, S. (2019). A Study on the Reduction Measurement in Construction Fall Deaths: Focusing on small construction sites of 50 persons or less, Thesis, Kyonggi University.
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