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저자정보
이종현 (한국교육학술정보원) 임동신 (한국교육학술정보원) 이지은 (한국교육학술정보원) 정광훈 (한국교육학술정보원)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.6
수록면
6 - 9 (4page)

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본 논문에서는 학교 수준의 정보인 정보공시 자료와 학교안전사고 관련 데이터를 머신러닝 알고리즘으로 분석하여 학교안전사고가 많이 일어나는 학교를 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 학교안전사고란 교육활동 중에 발생한 사고로서 학생·교직원 또는 교육활동참여자의 생명 또는 신체에 피해를 주는 모든 사고 등을 의미하며[1] 이를 예방하기 위한 노력이 다각도로 추진되고 있다. 하지만 학교안전사고를 예방하고 사전에 대처하기 위한 많은 노력에도 불구하고 관련 통계 자료를 보면 학교안전사고는 지속적으로 증가하고 있는 것을 볼 수 있다. 특히, 사고로 인한 보상 금액은 2019년 390억 원으로 2011년 230억 원에 비해 약 70%가량 증가하여 사회적 비용 부담을 가중시키고 있다. 학교안전사고 및 보상통계에서 살펴보았듯이 사고 발생건수가 점진적으로 증가하고 보상금액도 증가 추세에 있다는 점에서 보다 효과적인 분석 방법의 활용과 예측을 통한 정교한 정책 수립을 지원할 필요가 있다. 본 논문에서는 LightGBM 알고리즘을 활용해 성능 평가 결과를 측정하였으며 예측요인탐색을 위해 설명가능한 인공지능(XAI: eXplainable Artificial Intelligence) 기술을 활용하였다. 개발된 초중등학교 예측모형은 0.919(최적 임계치 0.54)의 ROC-AUC을 달성하였고, 학교안전사고에 영향을 미칠 가능성이 높은 요인 상위 20개를 도출하였다. 본 연구는 추후 학교안전사고 감소 관련 정책을 추진하는 데 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 수집 및 전처리 과정
Ⅲ. 머신러닝을 활용한 학교안전사고 예측모형 개발
Ⅳ. 결론
참고문헌

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