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초록

영어

Among industrial accidents, the industries with the highest number of accidents by type are the construction industry and the manufacturing industry. Efforts to prevent this are continuously ongoing. In this paper, we propose a modeling for predicting industrial accidents in the construction and manufacturing industries by introducing the Markov chain process. The analysis data used in this study were statistical data on occupational accidents presented by the Korea Occupational Safety and Health Institute, and monthly data were analyzed. After classifying the frequency of occupational accidents in the construction and manufacturing industries into interest (S1), caution (S2), and boundary (S3), the initial probability was defined, and then the predictable frequency of occupational accidents for the next month was calculated by multiplying it by a transition matrix. In this study, data from 2014 to 2016 were used to classify the overall average value, the one-year average value, and the maximum value to determine which has the higher prediction rate by comparing it with the actual data observed in January 2017. In the case of the construction industry, the smallest difference was shown with a difference of 124 when the maximum value was applied, and in the case of the manufacturing industry, the smallest difference value was shown with a difference of 108 when the maximum value was applied.

한국어

산업재해중 유형별 가장 많은 재해 건수를 보이는 업종은 건설업과 제조업이다. 이를 예방하기 위한 노력은 꾸준히 지속되고 있다. 본 논문에서는 마코프 체인 프로세스를 도입하여 건설업과 제조업에서의 산업재해 발생을 예 측하기 위한 모델링을 제시한다. 이에 사용된 분석자료는 한국산업안전연구원에서 제시하는 산업재해 통계자료로써 월별 자료를 사용하였다. 건설업, 제조업에서의 산업재해에 대한 빈도를 관심(S1), 주의(S2), 경계(S3)로 분류한뒤 초 기확률을 정의한 후, 전이행렬을 곱하여 다음달 예측 가능한 산업재해 빈도를 산출하였다. 본 연구에서는 2014 년~2016년까지의 자료를 활용하여 전체에 대한 평균값, 1년 평균값, 최대값으로 분류하여 어느것이 예측률이 더 높은 지 2017년 1월 관찰된 실제 데이터와 비교하여 확인하였다. 건설업의 경우 최대값을 적용하였을 때 124의 차이로 가 장 작은 차이값을 보여주었고, 제조업의 경우 최대값을 적용하였을 때 108의 차이로 가장 작은 차이값을 보여주었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
2.1 산업재해관련 연구
2.2 마코프 체인 적용 연구
3. 연구방법
3.1 마코프 체인 프로세스
4. 연구결과
4.1 건설업 산업재해 분석
4.2 제조업 산업재해 분석
4.3 평균값 및 최대값 적용 결과 분석
5. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 박영진 [ Yeong Jin Park | 금오공과대학교 산업공학부 산업경영공학전공 학생 ]
• 김태성 [ Tae Sung Kim | 금오공과대학교 산업공학부 교수 ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  컨설팅융합연구 [Journal of Consulting Convergence Research]

• 간기

  부정기

• eISSN

  2799-8924

• 수록기간

  2021~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 323 DDC 338